董春陽

中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司 重慶 400000

隨著社會(huì)的進(jìn)步與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，國民生活質(zhì)量也在不斷的提升。室內(nèi)外視頻監(jiān)控越來越多，而應(yīng)用過去人為視頻監(jiān)督方法進(jìn)行異常行為檢測(cè)，經(jīng)常性會(huì)由于人們的疏忽及疲勞或信息本身的復(fù)雜性，導(dǎo)致視頻監(jiān)控任務(wù)效益比較低，而且監(jiān)控任務(wù)重，工作壓力比較大，而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動(dòng)對(duì)異常行為進(jìn)行檢測(cè)，視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展有利于公共秩序的維護(hù)，有利于有效保障公共安全，所以要做出視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常行為檢測(cè)與識(shí)別，不斷提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常行為檢測(cè)與識(shí)別效益。

1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常行為檢測(cè)的相關(guān)概述

攝像傳輸、控制、顯示、記錄登記是監(jiān)控系統(tǒng)的五大組成成分，攝像機(jī)通過同軸視頻電纜、網(wǎng)線光纖進(jìn)行實(shí)時(shí)情況到控制主機(jī)的轉(zhuǎn)入，控制主機(jī)再將視頻信號(hào)分配到各監(jiān)控器及錄像設(shè)備，同時(shí)將需要傳輸?shù)恼Z音信號(hào)同步錄入到錄像機(jī)內(nèi)，通過控制主機(jī)，操作人員發(fā)出指令，對(duì)云臺(tái)的上下左右的動(dòng)作進(jìn)行控制及對(duì)鏡頭進(jìn)行調(diào)焦變倍的操作，實(shí)現(xiàn)多路攝像機(jī)及云臺(tái)之間的切換，并通過特殊的錄像處理模式，可對(duì)圖像進(jìn)行錄入、回放、處理等操作。監(jiān)控系統(tǒng)是對(duì)重要場(chǎng)所進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的重要物理基礎(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)重點(diǎn)部門與重點(diǎn)場(chǎng)所的有效監(jiān)控，在監(jiān)控系統(tǒng)中能夠得到處理突發(fā)異常事件的有效資料，再依據(jù)這些資料進(jìn)行及時(shí)、高效的指揮、繼而布置警力、處理案件等，其在各行各業(yè)都有非常廣泛的應(yīng)用。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)異常檢測(cè)過程中，首先要確定什么是異常的行為或現(xiàn)象，在不同視頻中對(duì)異常也有著不同的定義，多數(shù)是由視頻內(nèi)容的異常而定義，一般來說，在視頻場(chǎng)景中的小概率事件都能夠稱之為異常行為或者是異常問題。其中全局異常與局部異常是異常的兩種通常狀態(tài)，全局異常是指從某一幀開始，整個(gè)場(chǎng)景的群體行為都是異常的；而局部異常狀態(tài)是指視頻中某一個(gè)區(qū)域中的個(gè)體行為較之鄰近人群或場(chǎng)景是異常的，通過視頻異常檢測(cè)從大量的視頻中高效的檢測(cè)異常情況，進(jìn)而有效維護(hù)公共安全。監(jiān)控視頻系統(tǒng)中異常檢測(cè)一般有三個(gè)步驟，首先需要對(duì)視頻序列進(jìn)行一個(gè)情景分割和提取處理，檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，在進(jìn)行特征的提取和篩選，將特征的提取和篩選作為基本事件，最后對(duì)異常事件進(jìn)行比較準(zhǔn)確的識(shí)別及定位。

2 前情提取和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的有關(guān)分析

絕大多數(shù)情況下監(jiān)控視頻中的異常情況都為運(yùn)動(dòng)的物體或運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，但在視頻中大面積的背景或是靜止的物體會(huì)讓異常檢測(cè)運(yùn)算過程變得非常復(fù)雜，異常檢測(cè)難度非常大。與此同時(shí)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)異常檢測(cè)還會(huì)受大量的噪聲及冗雜信息的影響，讓特征提取、行為表示非常的困難，進(jìn)而極大地降低了視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常檢測(cè)的效益及質(zhì)量，所以對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能異常檢測(cè)系統(tǒng)中非常重要的內(nèi)容。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法主要有有偵間差分法、背景減除法以及光流法，偵差法主要通過相鄰幀之間的差分判定對(duì)應(yīng)像素的灰度值的變化，來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。背景減除法指的是通過背景建模的方式獲得背景模型，再借助每幀圖像與背景模型圖形的對(duì)比分析得到結(jié)果。其中光流法是常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，基本原理是對(duì)空間物體表面上的點(diǎn)在視覺傳感器上的表觀運(yùn)動(dòng)進(jìn)行觀測(cè)。

3 特征提取和行為表現(xiàn)的研究分析

在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的異常檢測(cè)研究過程中，許多專家學(xué)者對(duì)特征的提取及行為表示提出過各類意見，其中對(duì)合適特征的高效提取是最為主要的一種方式，對(duì)正常與異常行為的及時(shí)準(zhǔn)確鑒別具有重要意義。特征提取一般可以分為借助手動(dòng)設(shè)計(jì)的方式提取人工設(shè)計(jì)特征以及通過對(duì)原始視頻幀的直接學(xué)習(xí)得到深度特征。這兩種方式都是基于生物設(shè)計(jì)理論，主要區(qū)別是特征提取的方式，第一種是模仿人類視覺框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，而第二種是對(duì)數(shù)據(jù)本身的規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí)探究。

4 視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常行為檢測(cè)技術(shù)分析

4.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)主要是指在視頻序列中把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從背景中準(zhǔn)確、有效地提取出來，得到目標(biāo)的整體區(qū)域或者能過，這是目標(biāo)跟蹤及行為分析非常重要的基礎(chǔ)，現(xiàn)階段視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法主要有偵間差分法、背景差分法、基于特征的分法以及光流法。偵間差分法受場(chǎng)景變化的影響比較小，而且能夠非常迅速的從背景中分離出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域，而且能夠適用各種復(fù)雜的環(huán)境，但是其很容易受運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影響。背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的提取十分的快速與完整，但其受光照條件的變化影響比較大。基于特征的方法具有非常大的靈活性，而且具有很高的識(shí)別率，但在不同場(chǎng)合識(shí)別方法會(huì)不同，普遍適用范圍比較小。

4.2 目標(biāo)跟蹤檢測(cè)技術(shù)

視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常檢測(cè)的目標(biāo)跟蹤主要是確定目標(biāo)在每幀圖像的出現(xiàn)位置，進(jìn)而能夠得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的時(shí)序運(yùn)動(dòng)軌跡，而根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的表達(dá)以及相似性度量，目標(biāo)跟蹤檢測(cè)技術(shù)的內(nèi)容包括這四類：其一是基于主動(dòng)輪廓的跟蹤、其二是基于特征的跟蹤、其三是基于區(qū)域的跟蹤、其四是基于模型的跟蹤。

5 結(jié)語

總之，現(xiàn)代化信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化、智能化是視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢(shì)，較之普通的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具備非常強(qiáng)的圖像處理能力及智能分析能力，其有著更好的應(yīng)用效果，要重視視頻監(jiān)控系統(tǒng)的異常行為的檢測(cè)及識(shí)別，不斷提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)的檢測(cè)效益。