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智能分析

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什麼是智能分析

  智能分析電腦圖像視覺分析技術,通過將場景中背景和目標分離進而分析並追蹤在攝像機場景內出現的目標。用戶可以根據的視頻內容分析功能,通過在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則,一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為,系統會自動發出報警,監控工作站自動彈出報警信息併發出警示音,用戶可以通過點擊報警信息,實現報警的場景重組並採取相關措施。

智能分析的分類

  1、越界分析

  功能:通過設置虛擬圍籬,對周界進行偵測。當發現可疑人員或者物體穿越圍籬,即觸發報警,並將報警信號上傳至監控管理中心。同時可將報警畫面通過網路上傳至遠程監看用戶。

  應用:交通馬路人行橫道或斑馬線;廠區重點區域圍牆;學校;看守所圍牆等。

  2、入侵分析

  功能:通過在監看畫面上設置對某一區域(可設置任意形狀)為警戒狀態,當有物體非法闖入警戒區後,即觸發報警,並同時對闖入物體進行分析。比如當有人進入警戒區時即報警有人非法闖入禁區;當有汽車進入警戒區時即報警有非法車輛闖入禁區。

  應用:某些重點保護區域例如銀行金庫、景點區域;易發生危險地帶;軍事禁區;博物館;碼頭;醫院等。

  3、丟失分析

  功能:通過在監控畫面上畫出一塊寸有重要物品的區域作為警戒區域,只要此物品離開了警戒區域,那麼將立即觸發報警,並可同時將報警上傳至遠程客戶端

  應用:重點保護區域如博物館,展覽廳,拍賣會,金銀店等。

  4、方向分析

  功能:在實際監控中,人們可能關心只是人流的方向和車流的運動方向,通過方向的識別可以判斷目標是否為不合法走動或行駛,如果出現逆向行為,目標將會被自動鎖定,並同時報警。

  應用:單向行駛的道路;重要出入口等。

  5、滯留分析

  功能:對於特定區域內的逗留人或物體進行分析,當目標超過設定的時間,系統會認為為可疑物體,並同時報警,也可以將報警上傳至遠程客戶端。

  應用:所有重要的監控區域,非有關人員禁入區域。

  6、智能跟蹤

  功能:對可疑人或物體進行目標鎖定,同時攝像機將跟隨目標轉動並報警,也可以將報警信號上傳至遠程客戶端。

  應用:小區;非有關人員禁入區域;機密區域;重要保護區域等。   

智能分析的難點

  實際環境中光照變化、目標運動複雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤演算法設計的難度,

  據相關企業數據顯示其難點問題主要在以下幾個方面:

  背景的複雜性:光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化,可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。採用不同的色彩空間可以減輕光照變化對演算法的影響,但無法完全消除其影響;場景中前景目標與背景的相互轉換,與行李的放下、拿起,車輛的啟動與停止;目標語背景顏色相似時會影響目標檢測與跟蹤的效果;目標陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景,這給運動目標的分割與特征提取帶來困難。

  目標特征的取捨:序列圖像中包含大量可用於目標跟蹤的特征信息,如目標的運動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標的特征信息一般是時變的,選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

  遮擋問題: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,目標部分不可見回造成目標信息缺失,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係。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等,都不能很好地處理較嚴重的遮擋問題。

  兼顧實時性與魯棒性序列圖像包含大量信息,要保證目標跟蹤的實時性要求,必須選擇計算量小的演算法。魯棒性是目標跟蹤的另一個重要性能,提高演算法的魯棒性就是要使演算法對複雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應性,而這又要以複雜的運算為代價。

智能分析的未來應用

  智能視頻系統要解決的問題有兩個:一個是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務解脫出來,由機器來完成這部分工作;另外一個是為在海量的視頻數據中快速搜索到想要找的的圖像。操作人員盯著屏幕電視牆超過10分鐘後將漏掉90%的視頻信息而使這項工作失去意義;倫敦地鐵案中,安保人員花了70個工時才在大量磁帶中找到需要的信息。因此基於上述兩點,你必須選擇視頻分析系統,視頻分析系統將在未來成為監控系統的標配。

  智能分析技術用於視頻監控方案通常有兩種:

  第一種是基於智能視頻處理器解決方案的嵌入式系統

  第二種是基於工業電腦的解決方案,在嵌入式系統方案中,視頻分析設備被放置在IP攝像機之後;而基於工業電腦的解決方案只能控制若幹關鍵的監控點。

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參考文獻

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