实现智能监控的图像内容分析技术

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【中国集群通信网】实现智能监控，各厂家提出了不同的技术方案，但关键点都集中于图像内容分析技术。这是正确的方向，可以说图像内容分析技术的发展过程就是智能监控的发展过程。智能监控的实现必须有图像内容分析技术的突破作为支撑。

　　图像具有极大的信息量，它同时具有空间分辨和时间分辨的能力，但真正把这些信息提取和挖掘出来是复杂和困难的。图像系统智能化的主要标志之一是：系统从目视解释(视读)走向机器解释(机读)。它意味着：视频监控将改变系统对图像信息不作任何处理的现状，处理就是对图像信息自动的解读，是理解(understanding)图像，这就是图像内容分析(video understanding)的含义所在。现在市场上出现了一些IV(intelligent video)产品，都是对图像内容进行基本的分析，如目标的分离、分类、统计，简单背景下单目标的行为分析和跟踪。研究机构则把它作为重要的课题，开展深入的研究，国家“十一五”科技攻关就列入了相关的课题。根据安全的需求，智能监控技术的发展过程或图像内容分析技术的研究可分为以下几个阶段：

　　1、将(运动)目标从视频图像中分离出来。这是体现图像技术的优势，实现目标探测的前题。传统的视频(运动)探测其实是亮度探测，并没有发挥图像技术的特点。确定图像中是否有探测目标(人、物等)，并将目标从背景图像中分离出来是图像内容分析的首要任务，进而对目标分类、统计、关联。判断图像中有无目标、目标的复合或离散等也是图像过滤的基础。

　　2、对目标进行行为分析，判定其运动的方向、方式，并能发现和告警异常的行为;产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪。实现运动目标的跟踪是很难的事，它要求系统能分析、预测目标的运动轨迹,并能实时地作出修正。同时，由于运动过程与伺服机构间传递函数的非线性，伺服系统也是很复杂的。

　　3、在复杂环境下实现目标的分离、行为分析和运动跟踪，特别是实现多目标的跟踪。上述两点目前已有产品和应用，但基本上在简单环境下，针对少数目标的情况。在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现这些功能，是图像内容分析技术具有真正应用价值的关键。同时、解决多个图像的综合分析，图像间目标的关联，目标跟踪的连续。这都是市场迫切需要，目前还没有解决的问题。

　　4、实现视频语义的解析，图像内容分析的最高层次。通过对一个图像序列作出分析，得出其包含的真实信息，可以与话音的语义解析(已有了初步的成果)结合起来，逐步实现视频语义的解析，如通过对大量的、多渠道的图像资料的分析，得出社会对某一事件的反映程度;分析和统计某类事件发生，发展的规律(概率及时间、地域分布等)。能够进行这样分析，表明机器具有了与人一样的理解图像的能力，但具有人所不能达到的效率。这个过程是逐步发展、与时俱进的，没有终极的结果。实现智能监控的目标，要经过不断的技术积累，特别是核心技术的突破，它需要一个过程，不可能一蹴而就，认为监控技术智能化已经实现的观点是不确切的。

　　图像识别技术在安防系统中应用前景是非常广阔的，也是安防系统智能化的一个主要方向。图像识别的主要应用首先要明确图像识别是指采用图像技术对目标的个体识别，如认定某一个人，找到某一辆车或某一件物。以图像生物特征识别为例，就是采用图像(模式识别)技术识别人体自身载有的、具有唯一性和相对稳定性的特征(如人脸、视网膜、虹膜、指纹、掌纹/形及步态等)，确定个体的身份。