智能视频分析发展方向(2)

主页（http://www.pttcn.net）：智能视频分析发展方向(2)

　　坐标传递：在关联的球机之间建立统一的坐标系

　　在多目标监控场景中，提取目标的位置和运动轨迹信息，发送给下一个球机，下一个球机根据目标的位置和运动轨迹信息跟踪锁定目标。

　　另外，多目标跟踪技术在实际的应用中，还需要重点优化和改进以下方面：提升算法的效率，以实现同时能够跟踪尽量多的目标;需要改进算法的抗干扰性能，以减轻光线变化、影子、目标间遮挡等常见的干扰因素;需要能够对每个目标排定警戒优先级，以使球机在跟踪时能够及时切换到威胁等级更高的目标。

　　面向事后应用的智能技术

　　面对监控系统中海量的录像数据，如何有效、高效的应用，减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题，并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息，行业提供了视频复原、视频摘要、视频结构化检索等技术手段。

　　视频复原

　　解决对模糊录像的有效辨别问题。通过综合应第四届中国智能运输大会暨第二届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2013.5.26-5.28深圳会展中心)www.its-expo.com 161用超分辨率、锐化滤波、去模糊滤波、轮廓增强、降噪滤波、变形校正、色彩调整、时空分析、视频标注、多视频比对、视频稳定化等智能算法，对对焦不准、运动模糊、噪声干扰等原因导致的模糊视频进行处理，使之清晰可辨。

　　视频摘要

　　将视频摘要形成视频片断，不同时刻的目标“穿越时空”同时展现播放，使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟摘要视频成为现实。视频摘要不仅浓缩的是事件的精华，也是活动事件的全部，没有价值的视频将被剔除。通过多分格快照技术，可以在几秒中看完所有的活动目标成为可能，回溯原始视频功能，瞬间锁定目标在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量视频监控录像分析的效率。

　　视频分类检测

　　传统的视频搜索功能主要是以物理条件的设定为主要搜索条件的，比如时间，日期等。而智能视频检索功能能够通过认为设定的智能条件进行快速的视频搜索。比如：特定场景的变化条件、嫌疑物体(人、车、其他特征物体)的出现等为搜索条件，进行特定视频条件的智能搜索，结合其他智能视频功能，可以使大量的无序信息在短时间内形成有价值的证据链。如图7，输入“红色车”检索条件，可比对得到相似度高的目标列表。

　　视频分类检索技术未来的发展，应当是向着结构化录像存储的方向，分步骤实现以下的技术目标：

　　结构化数据的可检索：卡口、电警采集的车牌信息，独立的小系统。

　　非结构化数据的可检索：监控摄像机采集的视频信息，颜色、行为、人脸、车型等。

　　视频采集时数据结构化处理：在智能球机、IPC编码时自动生成视频数据库，而不是简单的录像文件。

　　结构化录像存储是未来的方向，但还需要解决以下以下关键的技术问题：视觉信息、高层语义信息数据描述技术、分类规范和信息索引技术、存储组织和高效搜索技术、提高智能分析技术的准确度、智能技术的硬件产品化、异地查询和交换技术等。

　　结束语

　　以上对当前和未来的一些新的智能化视频技术的前景、实现、应用方式做了一些概要性的分析。可以预见的是，这些技术将与现有的各项智能技术不断的融合，并扩展到各种产品形态中，应用在视频监控的各个环节，进而变化为更多的智能化产品类型，更丰富的业务应用，更灵活的系统结构，从而推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合，为视频技术开拓出更大的行业市场。