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智能视频监控常见问题解答

作者: 来源: 日期:2015/12/29 9:42:41 人气:1945
      智能视频监控(IVS)系统现在应用并不多,大家对它的真实性能都保持怀疑,究竟在实际应用中会遇上多少问题?为此,本人从一些智能视频监控工程商和供应商那里搜集了一些资料,帮助大家了解目前智能视频监控的真实现状,下面请看阐述。
  
1、为何市面上有很多同类产品有些号称可以识别/检测“十五种行为”“二十种行为”之类,而有的厂家产品却只能检测“六种行为”,是不是代表贵产品与其他同类产品相比还有很大不足?
  部分厂家所实现的六种行为指的是六种“基本行为”,这六种“基本行为”完全有着极为多样的应用方式,目前市场上的同类产品对于能够检测到的行为种类各自有着不同的区分方法,也就有了“检测四种行为”“检测二十种行为”“检测十五种行为”等各种说法,这往往都取决于各家产品对于不同行为类型的分类方式,也许某一种产品的某一种“行为”对应的却是另一家产品中的“多种行为”,反之亦然,这只是一种行为种类分类的数字变化而已。因此“检测XX种行为”这种数字作为衡量产品性能的指标是极不可靠的,关键还在于用户针对自己的需求来选择适合自己需要的产品和功能。
  
2、现在市场上的“视频分析技术IVS”与早期上的“视频移动探测技术VMD”有什么区别?
  现有的动态检测技术可以实现检测到视频中的“变化”,在多种型号的DVR或摄像头中都已集成了该种功能,但这种动态检测技术从算法上来说是比较落后的,主要的手段是通过检测视频信号中帧与帧之间的不同,并对这种不同进行分析。
   最初始的动态检测技术在发现帧与帧之间略有不同时就会产生提示信号,这种检测方式及其敏感,在视频范围中略微有象素的变化就会引起报警或提示,而这种变化很可能是因为光照的细微变化或摄像头的轻微抖动造成的,造成大量的误报,甚至于失去了实用价值。
  目前DVR和摄像头中所集成的动态检测技术已有了很大的改进,能适应一定范围内的信号变化,例如光照的小幅变化,摄像头的小幅抖动等,在这种情况下不会产生报警信号。但由于其基本技术依然是基于检测视频帧与帧之间的象素不同,因此对于光照的强烈快速变化或树叶树影抖动等情况依然无法适应,仍可能产生大量的误报警。
  新的行为检测技术采用背景提取和目标跟踪的算法,一方面可有效提取移动目标的运行轨迹和行为,另一方面可以有效克服树叶摆动,树影晃动,水波波动的影响,同时,由于可以提取目标的大小,可以通过目标大小的过滤设定排除一些不关心的运动物体,而只获取兴趣目标的运动特性。
  动态检测着重在于对“动态”的检测,从根本上来说,无论其方法如何改进,都是基于“动态”进行分析报警,而不会去理解这种“动态”的性质。但“行为检测”由于提取了目标的运动行为并对其进行分析和处理,可以有目的性地针对某些“行为”进行报警而其他行为不进行报警。典型的例子是对于运动方向的检测,如果一个摄像头对准一个出入口获取视频,则对于“动态检测”技术来说,只要这个出入口有人走动就必然会产生报警信号(否则就不叫“动态检测”了,如果无论人怎么走动都不产生报警,那也就失去了检测的意义了),但“行为检测”却可以区分人运动的性质(如进出的方向),可以设定只对发现朝某一个方向运动的人这种现象时才产生报警,而对于允许的方向来说,即使发现有人运动,也不会产生报警提示。这才是二者的最根本区别。
  
3、视频分析产品对于进行分析的视频有要求吗?
  有要求,有两条要求,但这种要求非常简单。
  其一是:要求该视频视野范围是固定的。即摄像头是固定安装的,这是因为在视频分析过程中,背景的消除和运动目标的提取是最为关键的,只有提取了运动物体,才有可能提取其运动轨迹和运动性质,如果视野不断变化,则在视频中背景也是不断变化的,则无法实现背景的消除,从而也就无法实现运动的提取和分析,更谈不上报警了。同时,不同的场景应该对应不同的规则,至少其兴趣区域或方向会有所不同,这些参数是在启动行为检测功能之前预先设定的。如果场景是变化的,则不可能采用完全相同的参数设置,
  对于视频的第二个要求是:视频中的运动必须是肉眼可视的。即如果将该视频接到监视器上,则人可以通过肉眼从监视器中看到目标的运动状态。其原因也很简单,计算机虽然有极强的运算能力,但智能化水平远不如人类,如果人的肉眼都不能从视频中分辨出目标的运动状态,那也无法要求通过算法能分析出目标的运动特征出来。
  以上两点是对摄像头的安装以及视频质量提出的要求,除了这两个要求之外,对于视频的其他方面没有任何要求,只要是能够连接到监视器上的标准视频,都可以作为我们的嵌入式行为分析产品的输入并对其进行智能分析和报警。
  4、到底应该选择嵌入式的产品形式还是是纯软件的方式?
  首先要说明的是,无论产品的形式是嵌入式的还是纯软件方式的,其功能的实现都是通过所开发的核心算法程序(代码)的运行而对视频信号进行分析和运算而完成的,嵌入式与纯软件方式的区别仅在于运行这一核心算法程序的运算平台不一样,嵌入式产品形式的运算平台是一个嵌入式的专用系统,在DSP上完成核心算法的运行和相关计算,而纯软件方式的运算平台则是一台通用的计算机(或工控机)。
  目前,市场上的绝大多数同类产品采用的都是纯软件方式的产品,即需要在一台通用计算机上进行安装并通过图像采集卡(或视频采集卡)接收输入视频并进行分析。而我们的产品则是一个专用的嵌入式系统,直接有视频输入接口,并在DSP上完成视频的分析和报警。
  采用嵌入式的产品形式相对于纯软件的方式有多种方面的优势。
  首先,通用计算机采用的是通用的操作系统,并不是为“行为识别”算法专门设计的,具有很多通用的功能,这些功能对于行为识别算法来说绝大多数都是多余的,由于采用这种通用的操作系统,这些多余的功能不但占据着很多的CPU计算资源,而且还由于其复杂性而大大降低了系统的稳定性,进一步造成了行为识别功能系统的工作不稳定性。监控系统产品通常都需要7×24小时不间断无人值守状态运动,有极高的系统稳定性要求。而嵌入式产品形式是针对专门需求而设计的DSP硬件系统,采用极为简单但稳定性极高的嵌入式操作系统,整个系统的所有运动资源全都可以被行为识别算法所利用,没有任何其他多余的功能,同时,还可以专门设计硬件狗进一步提高系统工作的稳定性。因此,在充分利用好DSP运算资源的条件下可以获得比在通用计算机上更好的运算能力以及极高的系统稳定性。 
  其二:随着监控技术的发展以及运算技术的发展,分布式运算成为一个发展趋势,对于监控系统来说,未来的发展方向也在向前端分析处理的形式发展,不再将海量的监控信息传送到一个监控中心,而是利用前端的分析功能,提取视频中的少量有用信息传送到监控中心,这样一方面可以大大减少传输数据量,另一方面也可以充分利用网络传输资源而不仅仅是铺设专门的传输线路。IP摄像头的出现就是这样一个发展趋势带来的结果。我们的产品也是考虑到这种需求,可以将嵌入式的产品放置在前端摄像头处,而将报警信息通过网络传送至监控中心,实现分布式的运算处理。这种方式比将视频牵入监控中心的形式将会节省很多的成本。
  当然,如果将本产品使用在已有的监控系统中,监控视频本身就已经连入监控中心了,已不存在分布式运算处理的可能,这时候本产品与纯软件方式的同类产品使用形式基本是一致的。只不过通常来说嵌入式的系统其环境适应能力往往要高于通用计算机(包括工控机),因此本产品仍在环境适应能力上具有明显的优势,对于监控中心的环境要求较低,在较为恶劣的条件下仍可以正常工作。
  
5、视频分析贵产品中的“报警管理软件“是什么软件?有什么作用?可以不用它吗?
  大多行为检测产品都提供了API接口函数,用户可以通过这些函数对产品进行管理和控制,在系统比较简单(如只有1个Trigger)的情况下,用户完全可以使用产品的API函数接口直接使用产品的报警数据或进行参数设置,无需使用其他软件。但如果系统较为复杂(如多个Trigger),则需要对各个模块进行有序和有效的管理,包括IP地址的管理,报警信息的规则设置及接收,此时如果用户还是直接通过API函数对每一个模块进行管理或设置,会增加极大的工作量,而且各设备之间的协调和沟通很难实现。
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