2022年智能視頻分析在港口應用需要考慮的問題

智能視頻分析在港口應用需要考慮的問題

智能視頻監(jiān)控技術是基于圖像處理、模式識別的新型視頻監(jiān)控技術。簡而言之，就是發(fā)覺圖像中運動的物體，并對其跟蹤、分析，準時發(fā)覺"特別"行為，觸發(fā)報警并實行其他措施進行干預。

智能視頻分析技術和現(xiàn)有監(jiān)控技術的比較

國內現(xiàn)有港口的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要由攝像機、光纜、矩陣、硬盤錄像機和電視墻等組成。由于視頻監(jiān)控圖像數(shù)量大，內容枯燥，現(xiàn)有系統(tǒng)即使配備值班人員，在大多數(shù)狀況下仍處于無人觀看的狀態(tài)下。當犯罪大事發(fā)生時，從硬盤錄像機中調取錄像回放、取證變成系統(tǒng)主要的價值之一。即使值班人員在崗，由于人的生理特點，不行能長時間有效觀看多路圖像，很可能造成遺漏可疑大事，對平安形式產生錯誤推斷。

智能視頻監(jiān)控技術可以理解為用計算機來關心值班人員"看"監(jiān)控錄像?，F(xiàn)代計算機的高牢靠性可以供應24小時不間斷地愛護。從根本上杜絕由于人員疲憊造成的遺漏問題。同時也可以防止消失監(jiān)控人員內外勾結的可能性。

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智能視頻分析技術的功能及在港口的應用范圍

國內港口對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求主要源于防盜、生產平安以及反恐的需要。在港口內的珍貴物資，重點要害部門的監(jiān)控都是較典型的應用場景。

由于中國簽署了索納斯公約，全部出口到美國的港口的都要滿意肯定的安保標準。同時作為國民經濟的重要環(huán)節(jié)，港口的防恐也被國內主要港口納入到議事日程上來。

主要功能

目前市場上的智能視頻分析系統(tǒng)通常都具有以下功能：

1、圖像采集/接口。絕大多少的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV,所以圖像信號在被采集以后不經過壓縮直接送給視頻分析單元。幾乎全部的視頻分析系統(tǒng)都自帶有圖像采集功能，通常是通過BNC輸入模擬圖像信號。現(xiàn)有的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號通常是以壓縮圖像流的形式存在，可以將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進行分析。

2、運動物體檢測。簡潔地說，運動檢測就是發(fā)覺圖像中運動的物體，運動物體可以簡潔定義為圖像中變化的部分。一些初級的運動檢測算法就是基于這些概念，此類方法的誤報警率太高，不適合用作實時報警系統(tǒng)。

并不是全部圖像中的變化都是我們感愛好的運動物體，例如由攝像機自身引入的變化，它包括像素噪聲，攝像機自動光圈掌握電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸中引入的凹凸頻周期噪聲信號，紅外攝像機周期校準所帶來的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里快速的變化，運動物體陰影，水面波浪或者波光粼粼現(xiàn)象，陸地上樹枝的搖擺，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。

另外攝像機在大風天，尤其是高燈桿上簡單抖動，由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化是應當被過濾掉的，它們可以通過算法或者其它技術手段加以解決。

從算法的角度來看，可以簡潔地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過和背景模型相對比來發(fā)覺運動物體。另一類是通過"光流"法，通過發(fā)覺運動物體對光流場的影響來發(fā)覺運動物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結合的方法。

3、多物體跟蹤。跟蹤實質上就是將在每一幀上發(fā)覺的同一物體沿時間挨次串起來。此領域本身就是一個相對獨立的活躍的討論領域。主要討論方向是在簡單環(huán)境下，如多個運動物體，多個攝像機，運動物體之間相互遮擋，消逝及重現(xiàn)等狀況下進行有效跟蹤。

在實際監(jiān)控應用中，尤其是對一些入侵報警的應用案例中，對跟蹤算法的要求比較低?，F(xiàn)有的系統(tǒng)對運動物體"融合"及其它簡單應用場景的跟蹤效果并不抱負。但是參照以往技術進展速度，這方面會很快完善起來。

4、行為特征分析。行為特征分析是從圖像中查找滿意預先設定的行為特征的大事。目前市場上比較典型的應用包括：

（1）分類。推斷運動物體是人、車、船只、飛機。停止或者突然加速，例如車輛在隧道或者大路上拋錨，大街上搶劫得手后逃跑等場景。

（2）徘徊。如在敏感區(qū)域外觀看的人員。對正常通過的行人、車輛不報警。

（3）遺留物。如在機場，油庫等地放置爆炸物然后離開。

（4）物品遺失。如博物館的珍貴展品當發(fā)覺展品消逝后系統(tǒng)會立即報警。

（5）人數(shù)統(tǒng)計。如對進入超市等場所的人數(shù)進行統(tǒng)計，并結合銷售數(shù)據(jù)繪制一天當中平均消費額曲線。

（6）人群密度。如當聚集人員過多時報警，或者人群突然散開消失特別狀況時進行報警。

（7）人員倒地。如當人員由直立突然變成平躺。

總的來說，智能視頻分析可以作許多事情，需要視頻分析開發(fā)人員和最終用戶進行有效溝通。由于智能視頻分析還是一個較新的技術，在國內了解此項技術的圈子目前只拓展到集成商這個層面上，許多適合視頻分析技術的應用場景還有待市場開發(fā)。但有一點是一目了然的，企業(yè)必需把握核心技術并具有自主討論開發(fā)力量。智能視頻分析市場是由很多細分小市場組成的，新的應用正不斷地消失。

5、設定報警條件。在視頻監(jiān)控里引入"智能"極大地豐富了監(jiān)控內容。目前可供選擇的報警要素包括區(qū)域、時間段、物體種類、尺寸、運動方向、速度、行為特征等很多內容。

6、報警聯(lián)動。在智能視頻分析系統(tǒng)發(fā)覺特別狀況以后，通常需要作核實報警真實性，如通過另外一臺云臺相機對報警大事拉近進行具體調查，或者準時通知、提示監(jiān)控人員。常用實時提示方法包括語音、彈出圖像、發(fā)送短信、截圖等手段提示監(jiān)控人員。

特別功能

智能視頻分析也可以解決港口的特別需求。

尤其是在平安生產方面。例如在集裝箱堆場干道的違章停車問題，集裝箱卡車在橋吊下停車位置不準問題，煤堆場自燃報警等等。由于智能視頻分析技術本身可以應用到許多領域，港口和視頻分析公司之間都的溝通可以為港口帶來許多全新的問題解決思路。

遇到的特別問題

和其它智能視頻分析的應用場景（如監(jiān)獄，電廠，銀行，要害機關等）相比，港口項目有以下一些難點需要引起留意：

1、范圍大

港口的周界通常在幾公里以上。通常也較為空曠?？晒┻x擇的安裝飾不肯定能夠滿意典型智能視頻分析系統(tǒng)的要求。這主要是由于現(xiàn)有產品的典型檢測距離通常在幾十米這個范圍內，個別廠家可以做的遠一些。從技術上講，主要是辨別率和處理力量之間的沖突。假如辨別率過高，由于數(shù)據(jù)量增大，一些低端的系統(tǒng)就無法實時處理如此大量的圖像數(shù)據(jù)。對于港口而言，利用D1（704乘以576）圖像進行分析是常常遇到的。

2、相機抖動

由于港口通常較開闊，面臨海面或者江面，所以相機抖動是確定存在的。即使將相機固定在很粗的燈桿上，在大風天也無法避開抖動現(xiàn)象。對實行背景模型法的固定相機，相機抖動必需有效補償后才可以使用，否則將產生大量誤報警。

3、水面波浪，反光。

以上技術難點在部分現(xiàn)有商業(yè)系統(tǒng)中得到解決。所以在選擇系統(tǒng)時要加以甄別。

當要求對碼頭水域進行監(jiān)控時，如對入侵的小舢板進行報警，假如不能很好地處理水面波浪和陽光反射造成的波光粼粼的現(xiàn)象也會造成大量誤報警。

技術進展趨勢

智能視頻分析無論是技術還是市場成熟度都處于早期階段。一些新產品、新功能不斷涌現(xiàn)?？偟膩碚f，國外比國內的市場應用范圍更廣；國內自主研發(fā)的廠家較少，集成國外系統(tǒng)的廠家較多。從長遠來看，視頻監(jiān)控系統(tǒng)朝智能化方向