智能视频监控系统分析与设计

2017-05-31 12:48高哲李艳
科学与财富 2017年13期
关键词:服务器监控智能

高哲+李艳

1.绪论

视频监控技术在很多领域有着十分广泛的应用,而当前在视频监控领域,普遍采用人工值守的方式,这种“被动式”的监控模式有着效率低下、实时监控能力不足的缺点,因此很难满足当前社会日益复杂的监控需求。

智能视频监控系统凭借其全新的“主动式”监控能力,很大程度上解决了传统视频监控依赖人工的问题,提升了监控的效率和效果。本文论述了智能视频监控系统的总体设计和系统组成,并对其中的智能视频分析技术进行了详细分析。

2.智能视频监控系统的需求分析

智能视频监控系统的体系架构与一般网络化视频监控系统相差不大,以光纤网络或计算机网络为传输主干,将遍布广大区域的摄像机监控图像汇聚到监控中心实时播放并存储。但智能视频监控系统的重点需求体现在其智能分析的功能上。

智能视频分析功能有如下需求:

1)运动目标检测:在被监控的区域中檢测目标并对其进行跟踪和记录轨迹。

2)运动目标识别:在被监控区域中检测并根据先验模型识别出目标。

3)监测警戒区:在视频中设定警戒区域,对进入警戒区的目标进行检测。

4)物品丢失检测:通过智能图像处理技术,对重点物品进行看护。

5)人数统计检测:对视频区域内进出的人或车辆进行数量的统计。

3.智能视频监控系统设计

3.1智能视频监控架构系统设计原则

智能视频监控系统架构设计主要遵循以下原则:

1)技术的先进性:

对于系统的选型、软硬件的配置,需要符合高新技术的潮流,在满足功能的前提下,选择具有先进性的系统设计。

2)架构设计必须合理:

架构设计必须具有先进性和成熟性,能够保证各个模块的可靠运行,需要能够有效的消除各子系统之间的性能瓶颈,并保持系统的良好的扩展性。并且,更关键的是系统的稳定性和安全性。只有可靠稳定的系统才能保证长时间的正常运行。

3)低成本、低维护:

系统所采用的产品应该是主流的、简单实用的、易于操作和维护的。

4.智能视频监控系统组成

智能视频监控系统以智能视频分析技术为核心,以数字化、网络化视频监控技术为基础,在基本视频监控的基础上,引入图像处理和人工智能技术,大幅度的提高了视频监控的性能和效率。

智能视频监控系统有视频输入设备、视频输出设备、监控中心管理平台、传输网络等组成。可按照功能模块划分为几个部分:

1)前端信息采集:

摄像机采集被监控区域的实时视频信号,同时在各监控分站或监控点上配置网络视频监控服务器,实现视频信息的存储与现实功能。摄像机通过光纤将采集的视频传输到网络视频监控服务器,服务器对视频信号进行压缩和存储,保存到本地的硬盘上,并将视频信息通过网络上传到总控中心。

2)网络传输:

网络传输负责将前端视频采集系统所采集的视频信息传送到视频监控服务中心,同时将控制中心的命令传送到网络监控服务器,达到远程监控的效果。

3)信息管理平台:

信息管理平台以网络为基础,以数据库服务器为核心,系统内的所有设备信息、用户信息都统配置到服务器中,操作方便且安全,使大型的分布式监控系统更加利于集中管理和维护。

4)视频信息的传输设计:

视频信息的传输大致可采取模拟线路、数字传输网络。随着摄像机、云台等技术的升级,监控系统前端设备的信息均已经实现数字化,与此同时,监控系统的后端设备,如硬盘、交换机等也以计算机技术为核心。作为连接视频监控系统前端与后端的信息传输通道,大容量光纤网络等数字化传输网络被广泛采用。

5)智能视频分析设备:

智能监控系统与传统视频监控系统的最大差异就在于引入和智能视频分析设备。由于普通视频监控网络已经大量存在,因此智能视频分析设备应该被设计为网络化产品,视频信息通过网络输入到监控设备,分析结果通过网络进行发布和传递,智能分析设备科作为网络节点,将普通视频监控网络升级为智能视频监控网络。

5.智能视频监控软件系统设计

5.1智能视频监控软件架构设计

智能视频监控软件采用C/S架构,以智能视频分析服务器为代表的各类服务器端实时处理视频信息并输出报警指令等各类信息。数字硬盘录像机也作为视频服务器端,为计算机网络内的用户提供实时视频信息。监控终端或操作终端作为客户端接收和显示实时图像和报警信息。监控系统软件平台作为客户端从各类服务器获取信息并显示于人际界面。

5.2软件系统关键模块

根据以上架构说明,智能视频软件分为视频分析模块、通信模块和监控终端三大部分。其中,智能视频分析模块是整个系统的核心模块,实现对实时图像的分析提取和锁定目标以及报警等功能。这个模块主要包括图像数据转换、视频分析、输出警报、绘制异常目标运动轨迹这四个流程。通信模块在视频分析模块和监控终端之间建立数据连接。控制终端模块实现人机交互功能。

5.3智能视频分析模块算法设计

智能视频分析软件算法具备行为识别能力,可以实时的检测威胁安全或者可疑的行为。该算法通过机器学习、多目标跟踪和行为识别等技术,能够实现较高的准确率。目前,智能分析软件的主要和功能为运动目标检测、物体跟踪和行为特征分析。

1)运动目标检测:

运动目标检测就是发现图像中的运动物体。运动物体不能够简单的通过图像中的变化部分所提取,否则会产生较高的误报警。本系统中,采用背景建模的方法将运动目标从背景中提取出来。背景建模的方法对于运动物体的提取较为完整,有利于下一步的目标分析。

2)多目标跟踪:

智能视频分析算法和早期的移动监测算法的区别就在于是否对目标进行跟踪。跟踪实质上就是将在每一帧发现的同一目标按照时间顺序串联起来。多目标跟踪需要解决复杂环境下多个物体间的遮挡、消失等问题。

3)行为分析:

行为分析是找到图像中满足预先设定的条件的事件。例如车辆的突然加速或停车、人员倒地、物品消失等。在本算法中,通过对目标轨迹的方向、速度、几何特征等进行人为设定规则,来判断目标的行为。

6.总结

智能视频监控技术属于新兴技术领域。本文阐述了智能视频监控系统的工作原理、系统组成、软件设计和关键技术算法,较为全面的展示了智能视频监控系统的全貌。

智能视频监控系统现在已经在很多领域取得了广泛的应用,其未来的发展会朝着更加清晰、更加智能的方向,给我们的生活带来更多的便利。

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