智能型网络监控技术应用分析

秦瑶

摘 要：企业发展的基础在于资产，如何保护资产的安全是企业最重要的工作之一。近年来，企业通常会构建多套安防设备，包括视频监控、门禁管制及烟雾防灾等系统，来维护企业资产的安全。其中尤以视频监控系统需求最为广泛，在诸如银行、商店、停车场等均有着十分广泛的应用。随着视频监控需求持续增加以及数字化与网络化趋势，下列的议题已逐渐受到重视：储存高画质且低容量的数字视频；管理并控制大量的摄影机；快速检索大量的监控视频；提供智能化的监控功能；数字视频在网络传输的稳定性与安全性。因此，有必要对智能型网络监控技术进行系统分析，从而指导其在实际中的有效应用。

关键词：智能型；网络监控；技术；应用；发展

1 视频压缩技术

Motion JPEG（MJPEG）与MPEG-4是目前监控系统最常使用的两种视频压缩技术，本节将对其原理及特性进行介绍，此外还将介绍目前兴起的H.264视频压缩技术。

1.1 MJPEG

MJPEG是一种基于静态JPEG演变而来的动态影像压缩技术，它并不考虑摄影画面间的关联性，而是针对个别的画面进行压缩来产生序列化的运动影像。整体而言，MJPEG压缩技术具有下列的优点：可以获取清晰度高的影像；植基于JPEG的压缩方式，相容性高；属于开放格式，无版权费用问题。MJPEG根据个别画面压缩的方法虽提供高解析度的影像，但是没有考虑相邻画面间的特性，这也造成了大量冗馀的信息被重复储存，使得监控画面中没有异动时仍需占用频宽。目前流行的MJPEG技术最好的也只能做到3KB/张，一般则介于8至20KB之间。因此在摄影机数量较多时，每个月的储存资料量将十分惊人，此时通常选择降低每秒储存的画面数量来延长储存的时间。虽然MJPEG档案较大，其"重质不重量"的特性却常为公安机关办案提供有力的证据，这正是该技术具有市场价值的主因。

1.2 MPEG-4

MPEG-4是专为移动通信设备在网络上进行即时影像传输而制定的标准，特色是按物件的空间和时间特征来调整压缩方法，从而可以获得比MJPEG更大的压缩比。MPEG-4可在有限频宽下获得流畅的视频品质，且其串流可经由网络传输，相当适合网络视频监控的应用。然而MPEG-4十分依赖画面间的关联性，瞬间的传输遗误可能影响连续数张画面的品质，这让视频监控的使用者对此压缩方案产生一些疑虑。在频宽稳定的前提下，MPEG-4压缩模式适合在频宽有限但又需要流畅视频的应用环境，例如交通流量监控。若网络频宽足够，MJPEG可观看高品质的影像。由于MJPEG与MPEG-4各有优点，目前已有许多视频监控系统同时配备两种技术的双模压缩方式。

1.3 H.264

H.264是MPEG-4进一步的衍伸版本，又称作MPEG-4Part10，是ITU-T（制定通讯协议）和MPEG（制定演算法标准）两大影像联盟在MPEG-4基础上开发出来的视频编码标准，它具有以下三大特点：更高的编码效率、更强的解码差错恢复能力，以及提高了对行动通讯和IP网络的适应性。这三项优点使其适合于网络视频监控系统的应用。然而，由于H.264的压缩方式较为复杂，且需耗费更多的运算资源，因而目前具备该技术的监控产品也较为少见。但随着硬件运算速度的增强及演算法的改良，相信H.264很快就会取代MPEG-4于视频监控系统的角色。

2 智能型视频监控技术

人体运动分析是从影像序列中分析人的运动行为，其核心的运算程序包括运动侦测、物体分类、人体追踪、动作识别与语意描述。其中，运动侦测也称为运动分割。从技术角度而言，人体运动分析的研究内容相当广泛，包含型样识别、影像处理、电脑视觉与人工智能等。人体运动分析的可根据运算程序的属性简化为视频获取、物体侦测、物体追踪、行为理解等四项步骤。简单的说就是先以摄影机获取视频，从画面中侦测物体并判断是否为人员，再通过追踪获得人员的连续运动信息，最后从运动信息中辨别人员的动作（如跑步、等），进而呈现更高阶的语意描述（例如：有两个人快跑至大厅丢下包裹）。

由于人体运动分析在监控系统、视频会议、医疗诊断及视频检索等领域具有广泛的应用价值，国内外学者已投注大量人力从事相关研究。例如，1997年美国国防研发计划局（DARPA）设立了以CMU为首、MIT等大学参与的视觉监控重大专案组，主要研究用于战场及日常场景进行监控的自动视频理解技术；马里兰大学研发的即时视觉监控系统W4不仅能定位人和分割身体部位，且可进行多人的追踪并检测是否携带物品；IBM与Microsoft等公司也正逐步将基于视觉的手势识别界面应用于商业领域中。

3 智能型网络监控技术的未来发展

3.1 运动分割

快速且准确的运动分割是相当重要的问题，其效果直接影响其他运算程序的成败。由于实际环境中拍摄画面受到多方面的影响，例如天气的变化、光线的变化、背景的干扰（如树叶）、物体的阴影、甚至摄影机的旋转移动等，使得运动分割迄今仍没有完美的解决方案。以物体的阴影为例，如果阴影与物体相连，在画面中阴影扭曲了物体的形状，将使得基于形状的识别方法不可靠；若阴影与物体分离，阴影常被误认为画面中一个独立的移动物体。目前市售监控系统虽具物体侦测功能，但通常是采用简单的画面差值运算来判断画面异动情形，在光线不足或室外场景时效果有限，故研发更稳健的运动分割方法有其必要性。

3.2 遮蔽处理

目前已有部分的监控系统整合物体追踪的功能，但多只强调单一物体的追踪。由于单支摄影机观看场景时，多物体之间会有彼此遮蔽和自我遮蔽的问题，尤其在拥挤的状态下，多物体的侦测跟追踪更是难以处理。这一问题主要是因为单支摄影机的监控范围有限，通过多摄影机的合作追踪是可行的解决方案之一。

3.3 多摄影机合作

多摄影机的合作是解决物体遮蔽与三维追踪的方案之一，且可扩大监控的有效范围。该项作法首先要使各摄影机了解彼此的方位，主要的困难在于如何判别各摄影机画面中物体的对应关系。

4 结束语

文章针对网络视频监控系统技术进行概括性的介绍。在视频压缩的议题中，H.264即将取代MPEG4于视频储存的角色，但如何克服网络传输遗误的问题仍待研究。人体运动分析为传统监控系统提供了增值功能，但如何发展可抗环境变化的稳健方法仍是困难的议题。摄影机合作是短期内可能实现的功能，但在摄影机呈网格方式不断地扩展后，如何有效地整合管理将是一项挑战。总的来说而言，未来视频监控系统必须不断地增加功能来适应不同的需求，数字、网络与智能化为必然趋势，而其中整合硬件的软件将扮演关键的角色。

参考文献

[1]朱莹莹.浅谈网络视频监控系统在银行系统的应用[J].科技信息（科学教研），2008（16）.

[2]雷博，周奕辛，计晓斐.网络监控系统的设计与实现[J].科技信息（学术研究），2007（30）.