智能视频监控技术研究综述

贾 宁

（中时讯通信建设有限公司，广州 510030）

视频监控系统早期用于安防预警，价值显著。技术支持的发展与完善，加上视频监控技术的研究深入，逐渐形成智能视频监控，它依赖于网络，实现数字化图像处理，能完成识别、追踪等功能，具有极高应用价值。是当前重要的监控手段，可为交通、医疗和校园安全等提供帮助。基于此，本文研究分析智能视频监控技术，分析相关算法，研究发展趋势，内容如下。

1 智能视频监控技术

1.1 涵义

智能视频监控技术，是一种计算机技术支持下的技术类型，它依托于网络，对视频技术、图像智能分析和人工智能等技术进行运用，实现对图像的检测、识别和理解，进而得出结果。且还具备显著的报警功能，可以为安防提供帮助。比较传统视频监控技术，它的优势更为显著。

1.2 智能视频监控技术发展

智能视频监控技术主要经理了三个发展阶段，详细内容如下。

（1）模拟视频阶段。即为闭路电视监控系统，摄像机的视频信号借助视频电缆传输，进而获取图像信息，并在监控中心查阅，但信息存储量有限，传输距离短，适用于小范围监控。

（2）数字视频监控。技术的完善与进步，数字化技术的引入，结合压缩、编码和芯片，实现系统的优化。但存在可靠性相对较低安防适用性差等问题。

（3）智能视频监控。是技术不断更新的产物，可以控制前面两种传输距离差，图像质量不佳的情况，引入智能技术，依托于网络，配置服务器和模拟摄像机，实现识别、监控、安防等功能，具有极高的应用价值。并且顺利的实现了，图像的全程数字化[1]。

1.3 系统组成

智能视频监控技术是一种较为先进的技术类型，其包含麦克风、摄像头、云台摄像机等，如下图1所示，为某一具体的视频监控系统的系统结构[2]。

图1 系统结构

上述系统为一个简单的智能视频监控系统，其中，传感器是系统的基础部分，需要合理的进行传感器布置，其中音频传感器包为麦克风，广角彩色摄像头、云台彩色摄像头，且这些均布置一个三脚架上。该系统主要借助主机CPU控制计算机显示和分析处理。

2 智能视频监控技术的具体功能及算法

主要以检测目标、目标跟踪和行为识别为基本内容，分析基本算法，详细内容如下。

2.1 目标检测

主要是对检测目标进行确认，检测出运动区域后，为后续的目标跟踪提供帮助。具体目标检测可实现运动目标检测，其不对背景进行灌注，只检测目标的运动。其特点主要包括具有可靠的实时性与快速性，可实现目标检测的效率增强。在具体目标检测中，几种常见的算法包括：

（1）光流法。其包含摄像机运动和摄像机静止且目标运动的情况下，所看到的物体表面的模式运动，且被称之为光流场。在具体的算法实施中，它将灰度梯度作为恒定约束条件，实现运动目标检测。

（2）帧差法。主要是对相邻帧或是间隔帧之间的图像变化，并获取具体差分，实施比较，进而获取目标实际的运动区域。可遵循如下模型（1）实现运动目标的提取。

（3）背景差分法。是在图像序列的基础上，将当前图像与实时图像的背景模型进行差分，进而实现提取，从而满足检测需求。是当前智能视频监控中常用的技算法类型，效率较高，满足实际需求[3]。

2.2 目标跟踪

目标跟踪同样是智能视频监控的功能之一，它能实现在不同背景下的目标跟踪，其中，具体的目标跟踪时，可以获取目标的姿态、位置等信息。在具体的智能监控技术运用中，目标跟踪可能会受到环境因素的影响，对跟踪结果造成影响。现对目标跟踪的几个算法进行分析。

（1）声源定位。能实现运动目标的快速定位，先做一个假设，A、B这2个传感器与声源S处于同一平面，故此，可以获取他们之间的几何关系：

式中，AC可由声源到tA与tB分别为A、B传感器的时间；V为速度，从而可以实现对智能视频监控的目标跟踪定位。

（2）运动目标位置检测。可借助如下公式（4）实现对位置信息的计算。

二值化图像，目标物体处像素值为1，其余为0，可对公式进行简化，可以得到如下公式（5）。

按照上述方式，可以完成对运动目标的定位，可以实时提取运动目标的形心。

（3）基于轮廓的目标跟踪。这种目标跟踪方式，其是一种能量最小化原则下的跟踪方式，可以准确的提取目标的轮廓信息。这种算法对图像的微小变化具有极强的依赖性，但是容易受到噪声的干扰，其对快速运动的目标跟踪效果不够理想。

（4）基于特征的目标跟踪。其是结合最优化匹配，即使是在目标被遮挡后，仍旧能够实现对目标的识别，主要是因为目标具有多个特征点，即便遮挡也部分影响目标跟踪，保障跟踪效果。具有较好的普遍性和适用性。

（5）基于模型的目标跟踪。这类跟踪方式，是在建模的基础上，构建一个整体模型，再实现匹配跟踪。这种算法的对视角变化的敏感度不高，实时性交叉，且计算量相对较大，对于一些实时性要求高的场景不适用[4]。

2.3 行为识别

行为识别主要是对目标的行为进行判断，确认是否存在异常行为，其中主要以姿态、运动和复杂事件几点为基础。现对具体的几种算法分析如下。

（1）基于模板的匹配方法。将动态图像进行处置，使之转变成为静态模式，且在识别过程中，将之前的样本作为对照。这种算法简单，计算容易，但容易受噪声干扰。

（2）基于状态空间模型方法。它是建立在静态模型的基础上，将静态视作一个姿态，实现识别、计算，获取最大值。

3 结束语

智能化技术的发展与进步，极大的推动了智能视频监控的发展与进步，实现目标检测、跟踪和行为识别等功能。较比传统监控系统，智能视频监控技术的优势更为明显，提高了监控的可靠性，并且可以降低硬件成本，相信在未来，其可提供更为先进的监控服务。文章主要对智能视频监控技术展开研究，分析具体的算法和功能等，为智能视频监控技术的发展奠定基础，改变人类的生活，保障生活品质。