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探索机器视觉演进的无限可能性,深究行业发展前景

放大字体??缩小字体 发布日期:2018-06-12 ??浏览次数:185
核心提示:在“网络化”,“高清化”,“智能化”成为安防主要方向的当下,目前市场上的视频监控产品已经基本实现了网络化和高清化的标准,

在“网络化”,“高清化”,“智能化”成为安防主要方向的当下,目前市场上的视频监控产品已经基本实现了网络化和高清化的标准,因此下一轮市场巨变将在“智能”上实现突破。


如何有效地对数据进行“智能化”存储、分析以及应用,是助力品牌脱颖而出的关键因素,因此也成为安防企业新的竞技场。计算机视觉技术在安防监控领域的应用,重点在于?



近几十年来,视觉系统因其非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点,使机器视觉技术在农业、工业、医学、安防等领域得到了广泛应用。


只要是需要对物体进行识别、特征判断和检测,机器视觉就可以大展拳脚,将任务完成得又快又好。


精准把握机器视觉的研究内容


机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。


通过分CMOS或CCD传感器将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。



在网络化、高清化、智能化成为安防主要方向的当下,目前市场上的视频监控产品已经基本实现了网络化和高清化的标准,因此下一轮市场巨变将在“智能”上实现突破。


如何有效地对数据进行“智能化”存储、分析以及应用,机器视觉领域将成为安防企业下一步突破智能化发展的重要把手。


机器视觉安防应用的核心技术


视频监控技术是机器视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题,也是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别和人工智能等多学科技术的结晶。


机器视觉主要是对图像进行识别,因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。


以智能交通行业为例,机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点,目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。



机器视觉技术在视频监控领域的应用,重点在于提升系统平台的智能化程度,而“智能化”提升的方向则主要集中在分析层。
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智能视频分析技术源自计算机视觉技术,计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一,它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系,从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。


智能视频分析以感知、采集为基础,然后通过视觉运算技术实现对目标的识别、跟踪和检测等。依赖于视频算法对视频内容进行分析,通过提取视频中关键信息,进行标记或者相关处理,并形成相应事件和告警的监控方式,人们可以通过各种属性描述进行快速检索。
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在智能视频分析的应用领域中,最为重要的是智能视频监控和智能视频检索技术。


两者的应用技术相近,主要区别在于:智能视频监控是对当时采集的视频进行实时处理,当发现危险事件或者可疑分子时进行实时报警;而智能视频检索技术,处理的是已经发生过的存储视频,其通过对视频进行快速分析,找到其中存在的危险事件、可疑分子以及每个感兴趣目标的信息,然后使用者可以对关心的事件进行选择或者对关心的目标属性进行定义,系统能够快速查找到用户关心的事件或目标。


机器视觉开启智慧安防应用


如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频分析系统可以理解为人的大脑,智能视频分析技术借助处理器的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,获取人们需要的信息。
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可以想象,当机器视觉与图像处理技术加入之后,打破了原有的限制,得以设计出一个实时视频监控系统。该系统在实现视频监控同时,通过运用机器视觉技术,增加了视频变化检测和自动录像功能,系统能够自动识别场景变化,检测出运动目标并锁定,同时发出警告和启动存储装置。


这样不仅可以节省大量存储空间,提高监控存储效率,减少不必要的回放,而且数据更加具有针对性。


目前来说,许多大型应用场景都需要高清晰高覆盖的拍摄,比如机场跑道、码头等,一个摄像机无法真正清晰的展示这些大型应用场景的全貌,无法给出一种用户满意的高清视频,更无法对视频中的事物进行高清分析,由此而带来的就是高投入和多画面展示,不仅仅视觉效果不好,也不能最大程度的满足用户的高清大画面的需求。


基于以上需求,图像拼接技术解决了这一难题,该技术将来自不同视角的图像拼接在一起得到高分辨率图像,解决了用户大场景高清晰监控的迫切需求,用户可以在一幅视频图像上浏览高清晰画面。



安防的技术一直在演进中,当行业完成了网络化和高清化之后,智能化应用就成了各个安防门类厂家的技术热门。应该说,从2012年开始,安防行业都在围绕如何使产品和系统智能化应用展开深入研发和探讨,从而引发了一波技术潮流。


如果说智能视频分析是智慧安防应用的2.0版本,那么,机器视觉,将开启智慧安防应用2.0时代,这是一个智能安防新的应用天地。


业界有这样的观点,机器视觉形成了智能视频分析的闭环,从特征提取到应用都极大提升了智能安防行业应用,是智慧安防2.0。为此,一场由机器视觉引发的智慧安防风暴已经吹响全球,并在迅速蔓延中,将改变智慧安防格局。


如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频分析系统可以理解为人的大脑,智能视频分析技术借助处理器的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,获取人们需要的信息。



可以想象,当机器视觉与图像处理技术加入之后,打破了原有的限制,得以设计出一个实时视频监控系统。该系统在实现视频监控同时,通过运用机器视觉技术,增加了视频变化检测和自动录像功能,系统能够自动识别场景变化,检测出运动目标并锁定,同时发出警告和启动存储装置。


这样不仅可以节省大量存储空间,提高监控存储效率,减少不必要的回放,而且数据更加具有针对性。


从看得到,到看得清,再到看得明白,视频监控进入人工智能和深度学习新阶段。


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