機器視覺開啟智慧安防應用新時代

安防的技術一直在演進中，當行業完成了網絡化和高清化之后，智能化應用就成了各個安防門類廠家的技術熱門。應該說，從2012年開始，安防行業都在圍繞如何使產品和系統智能化應用展開深入研發和探討，從而引發了一波技術潮流。如果說智能視頻分析是智慧安防應用的2.0版本，那么，機器視覺，將開啟智慧安防應用2.0時代，這是一個智能安防新的應用天地。
 
目標識別
 
　　目標識別技術和穩定的追蹤方法是機器視覺在安防發展的關鍵技術。它在很多領域都得到大量的應用，例如身份確認的指紋識別、人臉識別、虹膜識以及在智能交通管理、機動車檢測、停車場管理等場合的車牌識別等。一個目標識別系統應該具有在復雜背景以及各種天氣情況下檢測、分類、識別標的能力，這樣才能有針對性地對目標進行持續的跟蹤。
 
　　近些年來，目標識別技術已由理論探索、實驗室仿真逐漸走向實際應用，其技術方法也從經典的統計模式識別，向著基于知識、模型、多傳感器信息融合以及向深度學習神經網絡的識別方法演進。
 
　　目標追蹤
 
　　運動目標跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過程。其主要工作方式就是選擇好的目標特征和采用適當的搜索方法，根據匹配原理，把現有的跟蹤方法分為基于模型、區域、特征以及活動輪廓的跟蹤，這是機器視覺力所能及之處。
 
　　雙目技術
 
　　雙目立體技術核心目的是提高識別的準確率。由于立體視覺技術形成的視場中帶有物體的三維幾何信息，因此能夠有效的設定檢測規則，排除光線、影子等干擾因素，大幅提高智能分析的準確度。在評測杭州巨頭企業的高空了望云臺攝像機時，發現都基于機器視覺的雙目技術，其對于人、物的識別率有極大提高，并且采用雙相機或多相機，對視場內空間的自由運動體的三維位置坐標及姿態進行高精度的測量，確定運動目標的質心位置，并根據標定結果對運動目標進行高精度跟蹤。
 
　　多球機聯動跟蹤技術
 
　　多球機聯動跟蹤技術是以單球機智能跟蹤技術作為基礎的。從應用的層面上看，能夠將普通的跟蹤球機的單點式監控，提升為系統內對單個目標的無縫式接力跟蹤，配合電子地圖的使用，能夠容易的實現對高安全等級區域的無縫式跟蹤，并實現目標軌跡描繪、犯罪行為預警等高等級的安保需求。多球機聯動跟蹤技術的實現，需要具備多目標識別與跟蹤技術。在應用中，通常設定一臺球機作為發起點，對廣域范圍內目標進行的智能行為分析，并將同時監控的多個目標按照既定的策略進行排序，并按照先后順序，指揮智能跟蹤球機逐個跟蹤監控目標。與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術的關鍵點是數據關聯問題，即建立一個統一的坐標系，使得發起球機可以將目標的坐標信息傳遞給跟蹤球機，實現聯動跟蹤。該技術其實是安防行業機器視覺的***早應用，在蘇州某安防企業的接觸中就窺見了一斑。
 
　　面向事后應用的視頻摘要、視頻檢索
 
　　隨著監控探頭的普及，監控系統中存有海量的錄像數據，在目前人工查看的模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍于原始視頻的時間才能審看完成，因此需要大量人員連續加班數周進行視頻的審看。為了規避遺漏和誤差，就要加大人力投入的方法。如何有效、高效的應用，減輕人工查看回放帶來的時效性差、成本高、疲勞問題，并在不同分辨率、不同清晰度的錄像中準確的辨別出需要獲取的信息，基于以上需求，安防廠家研發了視頻摘要、視頻檢索等技術手段，這也是機器視覺的研究內容之一。
 
　　機器視覺開啟智慧安防應用
 
　　從以上的介紹和分析中，我們大概能了解機器視覺有所認知，但其在安防行業能做什么，為行業帶來哪些改變，值得關注。先舉例子來看機器視覺應用價值：
 
　　2017年7月16日，深圳市寶安區西鄉金港華庭沃爾瑪超市內，驚現一名男子持菜刀傷人，并導致2人死亡，9人受傷。如今，監控在大小商場店鋪中隨處可見，幾乎成為了每個商場店鋪的必備。顯然，使用監控對于店鋪日常管理與安防工作都十分有用。但事實上，目前以人力為主的監控設備存在極大的安全漏洞，使安防工作在一定程度上形同虛設。基于機器視覺技術的智能安防系統，能夠從眾多視頻材料中進行圖像識別，搜尋可疑人物等信息，實現對高危人員的識別和篩查;同時還能夠從多個監控設備自動識別可疑物體，比如菜刀等，自動發出警報提醒安保人員。
 
　　除了事前的預防和制止功能，機器視覺的視頻摘要和檢索是面向事后應用的智能技術。其中，視頻摘要技術使24小時的視頻被制作成一個簡短到幾分鐘摘要視頻成為現實，這將大大提高海量視頻監控錄像分析的效率。視頻檢索技術則主要是依賴于視頻算法對視頻進行預處理，通過對視頻內容進行結構化處理，提取出視頻內容中的有效信息，進行標記或者相關處理后，人后可以通過各種屬性描述進行快速檢索。
 
　　可以說，如果上述案例中具有機器視覺的智能安防產品，必然不會發生如此慘劇。以點帶面，看機器視覺如何弄潮安防新時代。