感知型摄像机 在大数据时代的发展应用简析

2015-03-17 19:30:52来源: 安防知识网 关键字:摄像机
    直到今天,绝大部分的视频监控都还仅仅局限于实时浏览和录像,无法识别画面中的内容,更谈不上思考和行动。如果视频监控能够通过机器视觉和智能分析,识别出监控画面中的内容,并通过后台的云计算和大数据进行运算分析,进而做出思考和判断,并在此基础上采取行动,我们就能够真正的让视频监控代替人类去观察世界。要做到这一点,我们必须拥有具备感知能力的摄像机。因为,只有前端摄像机具有感知识别能力,我们才能进行智能分析的规模化部署;只有智能分析的规模化部署,才能真正开展视频监控的大数据应用。

  大数据时代,我们需要的是真正具备感知和识别能力的摄像机。

  感知型摄像机简述

  感知型摄像机(Intelligent IPC)能够基于视频的智能分析,识别出监控画面中的内容,并对其进行语义描述和最佳图片抓拍,然后通过后端云计算平台进行分析,代替人们做出思考和判断。

  拥有感知能力的感知型摄像机,相当于物联网中的一个个视觉传感器,大量摄像机感知的海量信息,进入大数据和云计算平台,使人们不仅能从单个摄像机中识别内容作出判断,还能从海量的监控数据中,进行深度分析和挖掘,从而对社会管理产生巨大作用。

  根据监控场景和需要识别的内容,目前感知型摄像机主要包括特征分析摄像机、车辆卡口摄像机和人员卡口摄像机等。特征分析摄像机适用于视野范围较大的场景,可识别人和车的基本特征;车辆卡口摄像机专门针对车,在视野较小的一个断面中,可准确识别车牌、车标等更详细车辆特征信息;人员卡口摄像机专门针对人,在视野较小的一个断面中,可准确抓拍人脸和识别更详细的人员特征信息。

  特征分析摄像机

  特征分析摄像机适用于相对开阔的场景,能在较为宽广的画面中捕获人、车、物等目标,并准确识别出每一个目标的类型、大小、颜色、方向、速度等特征,然后生成语义与图片信息,送入后端大数据平台(如图1)。

  通过特征分析摄像机,能将场景中的运动目标全部提取出来,并且对每个运动目标进行轨迹跟踪,在持续跟踪的过程中对该目标进行特征分析,例如人车物属性、颜色、方向、速度、尺寸等特征属性,最后与该目标的最佳图片一并输出。

  针对不同应用环境,特征分析摄像机有枪机、红外枪机、高速球、红外高速球、枪球联动、红外枪球联动等多种产品形态,基本能够满足当前绝大部分监控场景下的特征分析应用,比如特征分析枪机就可用于识别固定视野范围内的人、车等目标(如图2)。

  在一些视野范围更大的场景中,远处的目标较小,如果采用特征分析枪机,虽然目标也能被检测到,但可能无法准确识别特征。这类场合更适合采用枪球联动特征分析摄像机。枪机负责全景拍摄和目标检测,球机负责特写跟踪和特征识别;通过球机变倍,即使目标较小,其特征也能被准确识别。对于目标较少的场景,可采用一枪一球;对目标较多的场景,可采用一枪多球(如图3)。

  车辆卡口摄像机

  车辆卡口摄像机专门针对车。

  虽然特征分析摄像机也能识别车,但其主要应用于视野较大的场景,难以识别车牌、车标等更具体的特征信息。通过拍摄视野较小的道路断面,高清车辆卡口摄像机不仅能够准确抓拍和识别车牌信息,还能准确识别车标、车型、车身颜色等更丰富的车辆特征。而且,无论是夜间还是白天逆光环境,它都能看清车内细节,并准确抓拍车内司乘人员的人脸照片(如图4)。

  人员卡口摄像机

  除了颜色、方向等基本特征信息,很多重点场所还需要准确识别和抓拍人脸照片,以便于开展人脸识别等深度应用。这类场所非常适合人员卡口摄像机的部署。

  人员卡口摄像机专门针对人。同样的,虽然特征分析摄像机也能识别人,但其主要应用于视野较大的场景,难以准确抓拍人脸及识别更丰富的人员特征信息。人员卡口摄像机通过视野较小的断面视频,能够准确抓拍最佳的人脸照片。而且,通过专利技术,人员卡口摄像机还能抓拍人的整个轮廓,即使背对镜头,头部的轮廓和全身也能被准确抓拍,同时还能识别人员行进的方向、速度等特征(如图5)。

  感知型摄像机与传统智能监控设备的区别

  以前,大家较为熟知的智能监控设备主要有智能分析服务器和Smart IPC。智能分析服务器属于后端智能,Smart IPC属于前端智能,但感知型摄像机与这两者均有着本质的差异。

  先说感知型摄像机与智能分析服务器的差别。

  以前,平安城市中的智能分析主要采用的是后端智能方式,其部署方案是:普通摄像机采集视频信号,由后台进行存储,再通过后端智能服务器进行分析,并将分析结果返送至存储设备中。这种部署方案的最大弊端是对后端智能分析设备的动用量相当大,成本很高。一个项目如果要实现2000路智能分析,则至少需要动用250台服务器。

  而感知型摄像机将智能功能前移,在摄像机中就完成了目标识别、特征描述以及图片抓拍工作,这样后端就节省了大量的智能分析服务器。可以说,感知型摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础,也是智慧城市大数据应用的关键,只有感知型摄像机才能真正推动大数据应用在智慧城市中的普及。

  再看感知型摄像机与Smart IPC的区别。

  Smart IPC的出现推广了“智能前移”的理念,其本身有着非常积极的意义。但是,Smart IPC存在的两个问题使得它的实用价值不大:第一,当前的Smart IPC主要提供禁戒线、区域看防等行为检测功能,输出的只是告警信息,这种信息对于深度应用价值不大,所以Smart IPC理论上只能替代传统的红外对射等告警设备;第二,由于应用环境的复杂性,使Smart IPC的行为检测很容易受到外界干扰,带来过高的误报率,所以当前来看,Smart IPC即使要代替传统告警设备也还有很长的路要走。

  而感知型摄像机则能够基于视频的智能分析,识别出监控画面中的目标及其特征,并通过语言描述出来,然后传送给后端大数据平台。因此,虽然同为智能摄像机,但感知型摄像机与Smart IPC有着本质的区别:感知型摄像机识别的是目标的特征,是内容,而不是简单的告警信息,且海量的特征信息在大数据平台下可以开展一系列实战化的应用,进而在智慧城市、智能交通等领域发挥巨大作用。

  感知型摄像机在公共安全中的应用

  智能分析对平安城市意义重大。但是,以前的平安城市主要通过后端智能进行分析识别,成本非常高,因此只能开展小规模的应用,无法真正成为大数据的基础。

  感知型摄像机的出现,改变了一切。首先,它的成本远低于后端智能;其次,它为智能分析的规模化部署扫除障碍;其三,海量的智能分析前端结合后端的大数据平台,使平安城市、智能交通等巨型体量项目真正具备了深度分析和挖掘的能力。这样的部署方式,才是大数据时代下的平安城市。

  实际应用过程中,单个场景的目标特征提取在前端完成的,这些数据处理完成后将送到后台大数据库。接下来的碰撞、搜索等一系列复杂的功能都基于大数据、云计算来实现,通过调动成百上千的节点数据同时来做分析。这样,通过与平安城市大数据平台的结合,感知型摄像机可以在平安城市中实现实时布控、基于语义的智能搜索、高危人员比对、人脸照片搜索、全身像搜索、人像多点碰撞、车辆以图搜图、车辆多点碰撞等诸多丰富的智能应用。

  此外,基于大数据平台对感知型摄像机上传的海量视频、图片以及结构化信息的深度挖掘,我们还能进行公共安全管理、城市交通管理、社会管理以及应急管理等更多实战应用。

关键字:摄像机

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/2015/0317/article_8205.html
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