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視頻分析技術對安防行業的影響
2014/8/26

      在視頻分析技術的應用中,不止停留在原來能“看”監控的程度;還能“懂”監控場景中目標物體的行為;能夠“想”目標物體是什么,行為意味著什么;更可以把想的結果“說”出來。最具變革意義在于從以前的“被動監控”向“事前控制、主動預警、事中追蹤、事后分析”轉變.。

   阻礙該技術發展的關鍵問題還是辨別率和識別速度之間的矛盾,因為在目前芯片處理能力的前提下,為盡快得出結果對圖像處理分析過程就會簡化,準確率就會受 到影響;反之,識別速度就會受到影響。而且在不同的應用場景中,對兩者的要求也不一樣,所以對視頻分析軟件提出了很大的挑戰。

        1、分析準確率受環境影響大

  系統針對復雜異常行為建模困難,目標與背景接近會導致目標特征信息提取困難;運動目標被遮擋會造成目標信息缺失;目標移動速度過快或算法過于復雜導致跟蹤的有效性較低,上述因素易造成誤報、漏報、跟蹤困難等結果。

  2、海量數據分析速度較慢

   針對后端平臺的智能分析而言,前端采集設備回傳大量的視頻、圖片等信息,都需要在平臺服務器上疊加算法進行分析,由于服務器本身處理性能的限制,無法并 行處理大量數據,因此,雖然智能分析服務器的應用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節省了人力與時間,但整體的效率仍有提高的空間。

未來視頻分析技術的發展趨勢如何?

   運動目標檢測及跟蹤處於智能視頻監控系統的最底層,為后續的目標行為分析與理解提供可靠的數據來源。目前的目標檢測及跟蹤技術對光照變化較大、目標遮 擋、動態背景干擾等場景進行處理時效果并不理想。因此需對目標檢測及跟蹤技術繼續深入研究,提高算法的準確性,使之能夠適應更為復雜和多變的現場環境。

  此外,目前市面上已有的智能視頻分析功能大多集中在對單路攝像頭採集的單源視頻進行獨立分析,缺乏多路多源監控視頻的協同分析,因此應對跨攝像機目標跟蹤技術進行研究,從而獲取目標在大場景內的行蹤軌跡,以進行更準確的行為分析。

   遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題,運動目標被部分或完全遮擋,又或是多個目標相互遮擋時,目標部分不可見會造成目標信息缺失,影響跟蹤的穩定性。為 了減少遮擋帶來的歧義性問題,必須正確處理遮擋時特征與目標間的對應關系。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等,都不能狠好地處理較嚴重 的遮擋問題。出自,漢信www.twpasak.com

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