智能高清视频监控技术及应用
广东迅通计算机有限公司陈思韬
随着社会和经济的快速发展，安防行业体现出越来越重要的影响和作用，尤其是平安城市、科技强警、校园安防等政府示范建设工程的推广和应用，以视频监控为主的安防产品呈现规模化、超常态化的发展势头。视频监控模式已从传统的模拟、模数混合监控逐步向全数字化、智能化的视频监控方向发展，图像分辨率从CIF、D1格式向数字电视中的高分辨率格式发展，百万高清的视频监控正在以一种高姿态、高要求方式进入我们视野。监控系统功能要求正在从传统的事后查证向智能预警方式转变。另外，各种高速的无线、移动传输方式也被逐渐应用到监控系统中。由此可见，智能、高清、无线、IP等技术在监控系统的应用将是安防行业发展的必然趋势，这些词汇也将成为未来监控技术和系统的关键词，以视频监控为特征的安防行业将迎来由市场需求和技术发展两者共同驱动的快速发展局面。
一、视频监控技术的发展历程
智能高清视频监控技术，是视频技术发展和安防市场需求双重驱动的必然结果。按照大家普遍认可的划分方法，视频监控技术发展历程经历了以下三个阶段。
第一阶段是从以模拟摄像机、录像机、视频分割器、多路切换器为代表的传统模拟视频监控，信号采集、处理、传输都是基于模拟信号的处理方式。其特点是：（1）由于模拟视频监控系统采用同轴电缆方式传输信号，传输距离受到限制，远程传输信号质量影响严重；（2）由于采用模拟录像带方式存储视频信息，录像视频质量较差，对大量的录像带视频资料很难进行方便的检索和查询。（3）监控场景的分析判断全部依赖人工进行，长时间的观察工作产生视觉疲劳，效率低下。（4）与报警系统的联动、对前端的控制较为困难，很难实现较大规模的
远程视频监控系统。
第二阶段是以模数混合的视频处理与传输技术的视频监控，具有代表性的基于多路CIF格式的DVR监控系统，来自于模拟摄像机的视频信号通过同轴电缆连接到监控中心，通过视频采集卡将多路模拟视频信号数字化，并经数字压缩编码处理后，压缩存储到硬盘录像机或存储服务器中，视频信号通常采用M-JPEG/ H.263/ MPEG-1/MPEG-4格式的压缩标准。视频信号的数字化处理方式主要集中在后端或中心处，采用高性能的工控机或服务器来处理。其特点是：（1）视频信号经数字化后进行压缩编码，数据存储空间大大减少，可保存更长时间，数据更加稳定；（2）可以很方便实现对视频数据建立索引，从而实现快速检索和查询，回放操作大为简单；（3）视频流远程传输、分层管理的权限设置容易实现。
第三阶段是全数字化的多媒体监控时代，其代表是基于D1图像分辨率的一体化网络摄像机，视频和声音同时被记录。利用CCD或CMOS图像传感器、嵌入式处理器或高速DSP形成一体化网络摄像机，视频信号的采集无需经过模数转换，压缩编码及处理是全数字化方式，其输出是数字化的IP视频流。其特点：（1）采用了更高压缩比的视频编码H.264标准，能更有效地节省网络带宽资源和存储空间；（2）由于采用IP传输方式，远程监控、分级管理变得十分容易；（3）可进行无限扩展，组成包括无线传输在内的复杂监控网络，实现多级权限的远程控制和管理；（4）存储、传输、回放、检索等功能十分简单并且人性化。监控的区域化、规模化、远程化成为该阶段视频监控系统的特点。目前大多数的监控系统处于第二或第三阶段。 二、智能高清视频监控技术的研究现状
我们将要面对的是以智能高清为特征的视频监控技术发展新阶段，智能高清视频监控技术是信息（视频、语音）处理数字化、信号传输网络化、信息表现智能化，集通信、网络、处理等多种技术于一体的新一代监控系统。采用高清的CCD或CMOS图像传感器、具有视频行为分析功能、基于IP网络实现图像、声音及各种报警信号的远程采集、传输、储存和处理，提供便捷、经济、有效的远程视频监控解决方案。以智能、高清、无线为特征的视频监控系统将会在安防行业
大放异彩。
智能是视频监控规模化发展的必然结果。首先从应用要求来说，众所周知，当人长时间面对枯燥的监控画面，其注意力会急剧下降，尤其是随着摄像机数目的快速增加，依靠人工方式盯看监控画面的监控模式将变得越来越低效甚至只变成了一种摆设。其次，许多恶劣环境、或高风险场合如化工厂、核电站、国境线等不适合人工长时间工作的应用场合迫切需要智能视频监控系统。另外，随着安防要求的提高，无数事实证明，事后追查是必须的，但事发前的预警提示更为重要，它可以把一些重大事件隐患抑制于萌芽之中，避免出现严重后果。由此可见，智能是监控市场快速规模发展必然的要求。
另一方面，从视频监控的技术发展来看，近几年智能视频监控技术已引起许多国家的高度重视，高校、科研院所、高新企业等各自开展了以智能视频监控系统为核心的应用技术研究。如1997年美国国防高级研究项目署（DARPA）设立了以卡内基梅隆大学(CMU)为首、麻省理工学院(MIT)等众多高校参与的视觉监控重大项目VSAM，该项目的视频分析图像理解技术被用于战场及普通民用监控场景；1999年美国马里兰大学的实时视觉监控系统W4系统不仅能够定位人并分割出人体的各大部分，而且通过建立外观模型来实现对多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为；麻省理工学院媒体实验室开发的人体运动跟踪系统Pfinder可以在静态复杂背景下对单个人的实现较为准确的实时用户跟踪，能够克服短暂关照变化和遮挡等因素的扰动。目前，美国、欧洲和其他一些国家已经将智能视频处理的实验室系统转向实用的监控系统。美国的ObjectVideo公司开发的视频分析系统可以用于边境安检和入侵检测，可疑人员逗留、物品遗留和异样物体检测等。以色列的NiceVision公司的视频分析仪对不同的威胁提供实时侦测功能，包括闯入者、车辆、被遗弃的行李和包裹、周边及设施保护，阻塞安全出入口及消防路线，盗窃侦测、防止安全设备被移动，车辆和其它其物件，显示人群聚集，人流计数等。具有代表性的Mate公司的主要产品Behave Watch可检测六种异常行为，包括路径检测、突然出现报警、定向运动检测等，提出三
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