智能视频监控技术研究及应用

田永强

摘 要：近几年国际安全局势不断恶化，全社会愈加重视视频监控技术的研究及应用。随着智能视频监控技术的迅速发展，使之越来越多的应用到社会的各个角落。这种技术无论是在大型公众场合，还是比较隐蔽的私人场所，都可以使用，而且使用效果良好。从前采用人工对监控系统进行观察的方法，已经远远落后于使用的需要和技术的进步，这种方式会使得工作人员感到枯燥，从而产生错误并降低工作效率。使用智能视频监控技术可以设定观察要素，由计算机自动进行判断，效率得到极大提高。

关键词：智能视频 监控技术 研究及应用

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）02（b）-0006-02

保证人们可以得到一个安全的居住环境，是全世界目前在安全方面遇到的最大问题。智能视频技术是一种综合性技术，在它自身内部融合多种目前比较先进的技术。所以这项技术可以有效地保证社会治安，同时还可以在警方追捕犯罪嫌疑人等方面提供一定的帮助，所以这项技术发挥的作用是不容小觑的。而此文是在智能视频监控技术研究的基础上对应用方面进行深度的探讨，这在一定程度上可以更好地帮助我国加快此项技术的发展。

1 视频监控技术的发展

1.1 模拟视频监控

在20世纪90年代的时候出现了监控这项技术，这也是最早的视频监控技术，它叫作模拟视频监控系统，主要采用的是模拟设备，如果在这其中全部采用全模拟视频监控系统的话，那么一般它也被称为闭路电视监控系统。它主要依托模拟视频矩阵和模拟磁带录像机这两项技术来实现监控的目的，而且模拟摄像机的视频信号可以通过视频电缆进行输送，从而在显示器上可以体现出来。模拟监控视频系统通过录像机可以对图像保存，但是保存的图像只能在监控中心才可以看到，而且其可以记录的信息比较少。因为它的优势是在于对视频、音频、信号传输和存储进行一定的模拟化，但是从工作状态来看，它还有不少缺点，例如传输距离比较短，可能只能在100m范围之内，所以一般情况下它会被应用于小范围的区域进行监控。

1.2 数字视频监控

数字视频监控系统是以数字视频处理技术为核心，以计算机或嵌入式系统为中心，视频处理技术为基础，利用图像数据压缩技术和光电传感器、计算机网络、自动控制和人工智能等技术的一种新型监控系统。数字视频监控系统除了具有传统闭路电视监视系统的所有功能外，还具有远程视频传输与回放、自动异常检测与报警、结构化的视频数据存储等功能。与数字视频监控系统相关的主要技术有视频数据压缩、视频的分析与理解、视频流的传输与回放和视频数据的存储。

1.3 智能视频监控

智能视频监控技术是利用计算机视觉技术对视频信号进行自动处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有效信息，高效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

2 智能视频监控技术应用要点

2.1 信号处理板中软件设计

信号处理板上有两行：第一个线程作用于圖像采集和处理。它的主要工作是任何时刻都要收集数据，并对得到的数据进行整合。图像可以根据预先设定的配置模式，所以他们完全可以自己上传图片，执行算法分析，然后根据项目和生成控制信号送到部分或全部过程的信号转换板，这种方式一般用在常见的UART端口。信号处理板通常可以用作C/S架构的服务器端，而且在工作时一定要有准确的响应，保证在规定时间内可以完成。第二条线程是用来监听网络端口，在工作中如果有通知命令，我们可以根据程序从而得出相应的答案，然后在对参数进行读取、模式进行切换、算法进行切换等一系列操作，从而更好地完成监控任务。

2.2 信号转换板中软件设计

在智能视频中主要常用的是信号转换板，这个器件具有的功能主要是可以得到信号处理板处理的数据，同时还可以通过解析结果得出相应的控制信号，然后开启相应的功能并且开始执行工作。因为ST官方在库函数方面具有很多组数据，所以这就使得STM32这款软件在开发过程中可以减少很多步骤，而且如果在基本的配置完成后，那么接下来就比较简单了，只要再对其编出一套完整的应用层程序即可。但是还必须得考虑到实时性，因为在设计时所设立的程序是在中断中开始接受数据，同时把得到的数据转移到另一个静态缓冲区中主线程循环读取静态缓冲区中的数据，并根据自定义的串行口通信协议对数据进行解析和验证，如果检查通过回复所述数据正确，接收ACK信号，并生成相应的控制信号，如果检查没有通过所述数据接收错误的ACK信号。

2.3 智能安防系统中的应用

人类越来越重视自身安全，所以在一定程度上也对安防提出了更高的要求，所以这就需要有关人员对其进行研究，然后提出了未来将会如何继续发展。首先在以后可能目标识别及跟踪技术将会是智能视频分析系统中比较低层次的一项技术，但是各种新技术还需要以此为基础，所以暂时还不能舍弃。而且现如今的目标识别和跟踪技术如果出现光照强度差距大、可能有其他遮挡，或者是出现动态背景干扰等问题时，这会在一定程度上不能达到理想的效果。所以就需要对这项技术进行深层次的创新，同时在算法方面也不能停滞不前，要对其进行优化，以此来提高算法的适应性，使其在各种环境中均能适应。目前使用的智能视频分析技术，通常只能分析一个视频场景，所以在某种程度上，不能及时有效地对多通道视频信号进行准确的分析，这就需要更多的摄像机跟踪技术工作，进行深入的研究，未来它可以应用于去识别一个广泛的搜索目标，因此该技术在一定程度上可以提供很大的帮助，也能更准确地分析和判断。

2.4 基于模型的目标跟踪

众所周知，卡尔曼滤波具有良好的可预测性。它可以通过使用线性最小方差来实现估计运动目标中的序列图像的目的，它还可以与状态方程和观察方程组合以计算叙述。应用模型来估计移动目标的当前状态。由于卡尔曼滤波计算量比较小，所以在实时性和稳定性上具有很好的优势，这就导致了在进行预测时可以具有无偏、最优的效果，但是美中不足的是这种方法比较有局限性，它一般只有适用于线性和高斯分布时才会有明显的效果，所以如果状态模型和观测模型没有高斯性，出现的效果不会太好，所以通常情况下不建议使用此种方法。

3 结语

目前国际安全形势不明朗的情况使得我国在智能视频分析技术研究方面投入了较多的人力、物力，这使得在中国的市场上出现了很多与智能视频监控技术有关的产品，这在一定程度上也表明了中国在智能视频监控技术方面有了很明显的成就，可以在未来的安全防控中做出很大的贡献，发挥出很重要的作用。当然，我们不能因此而变得骄傲，我们还要继续学习一些国外的先进技术，从而完善我们自身的技术，使其走在国际智能视频监控技术领域的前列，实现中华民族的伟大复兴。

参考文献

[1] 王凌志，陈军辉.视频智能分析技术应用研究[J].警察技术，2012（2）：66-68.

[2] 陈刚，续磊.视频监控图像侦查方法研究[J].中国人民公安大学学报：社会科学版，2012，28（3）：120-125.