监控视频分析系统new

我们对视频流的切分和索引是在基于自然特征的视频镜头检测、 视频分层处 理与视频事件理解的基础上完成的。 上述三个模块的处理结果作为监控视频镜头 切分的输入，提供的数据包括：粗糙的物理视频镜头切分、事件发生时刻、静止 和运动的前景物体、场景中相关视频层。
3.2 视频分割技术： 所谓视频分割就是把视频中重要的或人们感兴趣的对象(VO)相对背景分割 开来， 或者说就是要划出分别具有一致属性的一个个区域，同时区分背景区域和 前景(对象)区域。 作为视频对象应是场景中访问和操纵的实体，要尽量符合现实 生活中的实际视觉习惯， 如桌子、 人、 汽车等， 也就是说尽量具有一定的 “语义” 。 对象(区域)的划分可以根据其独特的纹理、 运动、 形状、 模型和高层语义为根据。 具体分割时，到底哪些部分重要，人们又对哪些部分感兴趣，要看具体的应 用而定。 如果是为了对场景进行分析和理解，则分割的目标通常应具有一定的语 义概念，与现实生活中实际物体具有对应关系。对于压缩编码的应用来说，目的 是尽量用较少的数据表示较多的信息， 要发现图像间的相关性从而消除这种相关 性，这时分割的目标不是要求具有语义概念，甚至可能什么东西都不是(任意区
域之一就是安防，所采集的视频被转成数据，再由计算机进行特定的算法过滤， 从中检测出实时的特定目标以及行为，由此，智能视频监控就具备了视频的分析 能力。 这种主动分析的能力部分地替代人脑分析的功能，从而在很大程度上减少 了监控人员的精力负担，使劳动成本大大降低。 本课题目标及重点是对监控视频智能存储以及视频中人的行为进行异常分 析，从而减少存储空间和减少盗窃对小区财产造成的损失。 1.3 研究现状 智能视频监控具有广泛的应用前景和潜在的经济价值， 越来越受到国内外科 研机构以及研究人员的关注。 国际上对智能视频监控的研究已经达到了一定的水平， 智能视频监控也受到 越来越多的重视， 一些重要的学术期刊和学术会议已经将智能视频监控作为主题 内容之一。计算机视觉领域中的权威期刊《国际计算机视觉期刊》和《IEEE 模 式分析和机器智能汇刊》 相继在 2000 年 6 月和 2000 年 8 月出版了关于视频监控 的专刊。由 Steve J.Maybank 和谭铁牛组织的 IEEE 视觉监控专题讨论会也已经 成功的举办了多届。同时也有不少原型系统被研发出来，如在上个世纪 90 年代 末，美国国防高级研究计划局（DARPA）资助卡内基梅隆、戴维 SARNOFF 研究中 心等著名大学和科研机构联合研制除了智能场景监视与监控系统 VSAM； 美国 ISS 公司研制出的 AUTOSCOPE2004 是一种大区域视频监控系统， 已经作为北美铁路运 输监视系统实现了应用；IBM 公司于 2006 年 11 月宣布已开发并销售一款用于分 析视频实时监控系统数据的安全软件， 它能够发现到监控环境中的潜在安全隐患 并 自 动 报 警 。 IBM 公 司 将 这 一 新 产 品 命 名 为 “ 智 能 监 控 系 统 ” （ S3:Smart Surveillance System） ，简称“S3” 。 “智能监控系统”可以将视频摄像头捕捉到 的信息通过网络传递到整个系统软件上，实施远程监控。 在国内，智能视频监控的研究也已经有了长足的进步，2002 年 5 月，第一 届“全国智能视觉监控学术会议”在北京召开，迄今为止已经举办了三届，得到 了广泛的关注。 此外，Hale Waihona Puke Baidu国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室已经成 立了智能视频监控的研究小组，正在开展智能视频监控方面的研究， 。 1.4 研究内容 1.4.1 论文的工作 本课题研究了智能视频监控系统的架构，论文的工作包括： 1）介绍视频结构化的基本原理， 1.4.2 关键技术 本课题的研究过程中，主要涉及到如下几项关键技术： 1）视频动静态切分：如何实现视频的静态画面和动态画面存储，以节省存 储空间。 2）视频分割技术：如何将目标从背景中分离出来。 3）特征提取技术：如何将目标的特征提取出来。
第 2 章 监控视频分析系统 2.1 系统总体结构 通常情况下，视频监控系统由摄像前端（摄像机、镜头、编码器、云台、支 架、防护罩等） 、传输系统（有线，无线） 、服务器（计算机） 、终端（监视器、 录像机）四大部分组成。
2.2 系统软件组成 2.3 系统硬件组成 本文的监控系统的硬件部分主要包括服务器、串口转换器、解码器、监控云 台、视频采集卡、彩色监控摄像机和 CCTV（Closed Circuit Television）镜头。 各部分功能如下： 1. 服务器：完成对监控图像的观察、分析和处理，并控制整个监控系统； 2. 多协议解码器： 翻译服务器发送的指令，控制监控云台和 CCTV 镜头完成 相应的动作； 3. 串口转换器：服务器提供的是 RS232 的传输方式，而多协议解码器是用 RS485 方式进行控制的，所以串口转换器的作用便是实现 232-485 的电 平转换； 4. 监控云台：通过水平与垂直的转动。带动彩色监控摄像机和 CCTV 镜头， 实现更大范围的监控，以及对目标实时跟踪； 5. 彩色监控摄像机：彩色监控摄像机的功能主要是将彩色监控图像输送至 视频采集卡，然后到个人计算机，其中最关键的部分是 CCD （ Charge Coupled Device）即电荷耦合器件； 6. CCTV 镜头：与彩色监控摄像机连接，通过解码器可以实现镜头的焦距控 制、聚焦控制和光圈控制； 7. 视频采集卡：连接彩色监控摄像机和服务器，它的功能是将彩色监控摄 像机得到的模拟信号转为数字信号，传输给服务器进行分析处理。 根据以上硬件各部分的功能，可以将整个系统的工作流程通过图 表示
3.1.3视频内容的结构化 监控系统中需要处理的视频数据量非常大， 不仅需要对监控场景的视频流实
时地进行内容分析， 如何对获取到的大量视频数据进行后续处理，也是一个困难 的问题。 视频监控系统需要一种自动的视频处理工具，来帮助操作人员通过对原 始视频流的有效的检测标注和整理，形成一定结构的视频序列，以满足工作中对 监控视频数据的保存和查询需求。 视频结构化重点是对监控视频流在内容理解的基础上进行镜头切分和标注， 通过镜头的切分有效的对视频流进行分类重组，一方面，在视频数据保存时，提 供了对包含目标信息的镜头和大量无关镜头分别按照不同的方案进行保存的可 能； 另一方面， 方便对于预警信息或者包含目标事件信息的相关镜头的检索使用。 对视频镜头进行检测切分的目的是要实现对监控视频的基于内容的结构化 处理，处理流程如下图：
监控视频分析系统 第一章 绪论 1.1 课题背景 1.2 课题目标 1.3 研究现状 1.4 研究内容 1.4.1 论文工作 1.4.2 关键技术 1.4.3 论文的实现 1.4.4 论文的结构 第二章 监控视频分析系统 2.1 系统总体结构 2.2 系统软件组成 2.3 系统硬件组成 第三章监控视频分析的若干关键技术 3.1 视频内容结构化 3.2 视频分割技术 3.3 特征提取技术 3.4 目标跟踪技术 第四章 监控视频分析系统的实现 第五章 总结和展望 5.1 工作总结 5.2 研究展望
1.2 课题目标
在传统的监控系统中， 由于人是监控系统判断分析的主体，并且人无法全天 24 小时集中精力来监视所有视频场景。因此，传统的视频监控系统就存在着先 天稳定性和可靠性方面的不足。另外，传统的监控系统无法具备实时性，在大多 数情况下只能用来作为事后取证， 无法实时判断场合并及时报警。 在这种情况下， 如何弥补传统视频监控系统的缺陷成了业界急需解决的问题，同时，具有实时性 和智能功能的视频监控系统也成为视频发展的方向。 智能视频监控的主要应用领
第一章绪论 1.1 课题背景
随着现代化城市住宅小区在我国的普及，小区的信息化建设不断深入，各小 区都加快了信息网络平台建设， 现代化住宅小区正逐步转向利用网络和计算机管 理信息的新阶段。 因此， 基于嵌入式平台的智能视频监控系统凭借着其灵活性的 优势将取代以往的传统的监控方法逐步成为未来趋势。当发现异常时，该类系统 能够向保卫人员准确及时的发出警报， 从而避免犯罪的发生， 同时也减少了人力、 物力和财力的投入。智能监控技术包括了运动目标的检测、识别和跟踪等方面， 涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能等领域。 与传统的视频监控相比，智能视频监控系统具有以下优点： 一、24X7 全天可靠监控。智能视频监控系统将彻底改变以往完全由监控人 员对画面进行监视和分析的模式。 该类系统通过嵌入在前端设备中的智能视频模 块对监控的画面进行自动分析，一旦发现异常的事件立即向监控中心报警。 二、提高报警精确度。智能视频监控系统能够有效提高报警精确度，大大降 低误报和漏报现象的发生。 系统的前端设备中集成了功能强大的图像处理和智能 处理模块， 使用户可以更加精确的定义威胁安全事件的特征，有效降低误报和漏 报现象，减少无用数据量。 三、提高响应速度。 智能视频监控系统拥有比传统视频监控系统更强大的智 能处理能力，它能够检测、识别视频场景中的可疑活动，因此在威胁安全的事件 发生前就能够提示监控人员关注监控画面，使相关人员提前做好准备工作。 正是由于智能视频监控具有传统监控无法比拟的优点， 而且符合当前监控系 统智能化、 数字化和网络化的发展趋势，所以智能视频监控正在逐步取代传统视 频监控，被广泛应用于各行各业。具有一定智能处理能力的视频监控系统，不仅 符合信息产业的未来发展趋势， 而且代表着监控行业的未来发展方向，蕴藏着巨 大的商机和经济效益，受到了学术界、产业界和管理部门的高度重视。
第 3 章监控视频分析的若干关键技术 3.1 视频内容结构化 3.1.1 视频内容结构化概述 视频结构化过程就是把一个视频帧序列流按情节的发展分成若干段,这些段 可分成若干级的层次结构,分别建立索引。 一般视频数据可分为视频,场景,镜头, 关键帧几个层次。 用户可以通过浏览视频目录,快速了解整段视频的内容,而不用 顺序浏览所有的图像帧序列。 传统的基于文本的视频检索方法，是利用文本信息对视频内容进行注释，通过 对关键字进行抽取来描述视频内容的语义特征以达到视频检索的目的。 但在使用 过程中也存在一些问题： 对海量视频数据进行人工标引， 工作量巨大， 不切实际； 由于标引主体认识上的差异性， 不同的人对同一段视频数据的理解不同；用有限 的几个关键字难以将具有丰富时空信息的视频数据所描述的内容标注准确。 人们 希望可以直接检索到一段包含特定信息的视频片断。 为了克服传统的基于文本的 视频检索方法的局限性， 基于内容的视频检索技术因此应运而生。而视频内容的 结构化分析则是其关键步骤。 视频数据从表面看是非结构化的数据流，最高层是整个视频流，最低层是一帧帧 的图像， 数据间的关联关系不能完全确定。视频数据结构化是实现基于内容视频 检索的前提， 将视频这种非结构化的图像流进行处理使之成为结构性的数据，才 能提取出各种特征从而达到基于内容检索的目的。 视频结构化主要是对视频数据 实现镜头探测，关键帧的提取和场景聚类。 3.1.2 视频的层次结构 场景是一组语义上相关联及时间上相邻的连续镜头序列， 是视频信息最小的 语义单位。不同的镜头组成有语义联系的场景；镜头是一组连续的视频帧组成， 有很强的相关性； 视频关键帧是用于描述一个镜头的关键图像帧，通常能够反映 一个镜头的主要内容。
4）目标跟踪技术： 1.4.3 论文的实现 1.4.4 论文的结构 本文各章的内容安排如下： 第 1 章， 绪论部分。 简单介绍智能视频监控系统的概念以及国内外的研究现 状，并介绍本文的主要内容。 第 2 章，监控视频分析系统。介绍监控视频的软件和硬件组成。 第 3 章， 监控视频分析的若干关键技术。这一部分主要介绍监控视频分析用 到的一些关键技术：视频切分技术、视频分割技术、特征提取技术和目标跟踪技 术。 第 4 章，监控视频分析系统的实现。主要包括软件系统架构设计、智能视频 分析软件设计、人机界面设计、智能视频分析功能实现等内容。 第 5 章，总结和展望。对全文进行了总结，并说明智能监控系统的不足和未 来发展方向。