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机器视觉与安防大碰撞 突破智能化发展局限

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。
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