人工智能在视频监控中的应用

人工智能在视频监控中的应用

张蒙

大庆市城市管理综合执法局 黑龙江 大庆 163000

摘要: 基于人工智能技术的监控系统从技术层面上提供切实高效的技术手段，可以快速制定应急方案，提高应对各种突发事件的应变能力。人工智能技术是计算机领域一个重要的知识点，人工智能技术的核心是将没有生命的事物赋予人的思维运行。研究人工智能技术，一方面可以提高监控系统对突发事件的处理速度，另一方面可以提高综合监控系统的管理效率。本文以此为基础，从人工智能概述入手，就人工智能在视频监控中的应用进行分析。

关键词：人工智能；视频；监控

引言

人工智能在视频监控中有着非常关键的作用，可以高效确保社会的稳定发展和国民的正常生活。因此，城市管理部门为了提升人工智能技术在视频监控中的利用程度，要及时提升数字城管领域的自动化以及智慧化水准，研发人工智能在视频监控的应用，对于保障我市城市管理问题的信息采集及“智慧城市”的发展有着非常重要的现实意义。

1 人工智能概述

人工智能技术主要是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理念、方法、技术以及应用体系的一门全新的科学技术，其关键工作是对人类的意识以及思维信息过程进行模拟。人工智能是计算机科学技术的组成部分之一，在计算机领域内得到了愈加广泛的重视。其中，尝试了解和研究智能的具体内涵，并研发出一种全新的，能以人类智能相似的方式做出反应的智能设备，并在机器人，经济政治决策，视频监控系统，仿真系统中得到应用。当前人工智能行业研究工作主要由机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理以及专家体系等组成。

2人工智能在视频监控中的应用

智能视频监控系统由视频数据采集、视频数据压缩编码、视频数据传输以及视频数据分析处理4 部分构成，以获取科学的决策信息。

2.1视频数据采集

视频数据采集技术是指通过传感器设备等被测设备的自动数据采集过程，主要由安装在监测现场的高分辨率摄像机完成。视频数据采集分为自动图像采集和基于处理器的图像采集。这两种技术应用于不同的领域。通常，高分辨率摄像机按一定的频率连续采集原始图像数据，并将模拟视频信号转换为数字视频信号。在视频数据采集系统中，频率达到一定的值，以满足实时监控的需要。结果表明，当频率达到25FPS时，可以连续满足人眼的视觉需求。

2.2　视频数据压缩编码

视频图像数据有极强的相关性，会有大量空域、时域等冗余信息。通过挖掘去除冗余信息，对图像视频进行压缩以适应信道要求，即视频压缩编码。目前，从事视频压缩标准制定的国际组织主要有ITU-T 的视频专家组VCEG 和ISO/IEC 的运动图像专家组MPEG，分别制定了H.26x-x系列的视频压缩标准。其中，H.264 能够提供比H263 和H263+ 更高的压缩性能，在同等质量下可节省30% 以上的解码率。MPEG-4 以视听媒体对象为基本单元，采用基于内容的压缩编码，具有灵活的编码和解码复杂性以及容错能力，可实现数字音频、视频、图形合成应用及交互式多媒体的集成。

2.3　视频数据传输

为了获得有效的传输视频流，除了传输媒体外，还需要应用质量控制技术和媒体同步技术。应用层质量控制技术主要是保证视频流在网络中的低延迟、高质量传输，包括拥塞控制和差错控制技术。由于拥塞控制只能减少数据包丢失，而不能避免数据包丢失，因此需要采用差错控制机制。媒体同步机制技术包括流内同步、流间同步和对象间同步三种。时间关系的解释方法包括基于区间的方法、基于轴的方法、基于控制流的方法和其他时间方法。

2.4　视频数据分析处理

视频数据分析与处理是应用计算机视觉技术、模式识别、人工智能等技术，对摄像机获取的视频数据进行实时分析，获取决策信息。视频分析与处理包括对图像序列中运动目标的检测、定位、识别和跟踪，以及对监控场景中目标行为的理解和描述，既能完成日常管理，又能在出现异常情况时及时做出反应。运动目标检测是通过监控画面识别监控区域内的图像变化，从监控场景中提取出目标。运动目标检测方法主要有帧间差分法、背景相减法等。目标跟踪是结合目标的外观和运动特征，实现对不同形状、颜色和背景的动态目标进行智能识别的技术。常用的方法有基于三维的跟踪、运动目标跟踪、主动轮廓特征跟踪等。从智能技术分析的角度来看，主要有帧差分法、背景差分法、二值化、中值滤波、膨胀腐蚀等方法。

3基于人工智能技术的监控系统控制

基于人工智能技术的监控系统软件区域是控制系统正常运行的重要区域，主要由人机界面管理模块、网络状态监视模块、报警管理模块、视频分析模块、目标信息系统管理模块、广播控制模块以及应急联动等模块所组成。基于人工智能技术的综合监控系统深度学习目标监测，利用视频设备来对监控区域进行目标检测和状态分析，实现目标密度统计、聚集分析、滞留分析以及安全系数等参数量化，并采用密度热力图表和统计分析图表等方式展现于综合监控系统人机界面上，依靠离线（增量）、在线（模型库）等人工智能学习方式，通过后台软件对实时抓拍的视频图像进行识别与分析，利用人工智能技术学习视频数据的本质特征，通过对这些特征进行分类和辨识，分析出视频或监控中的人和物的特征及行为，并基于web 服务器提供的存储信息、事件检测和逻辑处理等能力，在发现目标活动过程中的异常行为后，主动推送报警信息并在自动化系统间共享，实现可疑或突发事件的报警联动，做到对可疑或突发事件的提前预警和应急处置。通过基于人工智能技术的综合监控系统软件平台应急联动相关机电设备，从而辅助相关人员执行相应的保障措施。

4人工智能在视频监控技术局限与发展趋势

误报和漏报是视频监控系统中的常见问题，虽然智能分析技术的应用减少了误报漏报现象，但智能分析的准确率、对环境的适应性及不同场景使用的复杂性，仍是智能分析技术面临的突破难点，也是该技术未来的研发方向。从实际应用看，视频分析技术的准确率仍达不到非常理想的效果。大数据与智能分析的融合是未来研发的趋势。在数字城管监控领域，主要的数据来源是视频，视频本身就是一种非结构化的数据，不能直接被计算机处理或分析。因此，数字城管要进行大数据应用，首先要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息，即将视频中包含的各种信息提取出来，转成文字描述并与视频帧建立索引关联，这样才能通过计算机来对这些视频进行快速搜索和比对分析。总之，前端智能不断发展，智能分析与云计算、大数据的融合应用将越来越多。

结束语

智能视频分析技术是在智能监控技术的基础上发展起来的。它可以在不需要工作人员干预的情况下，利用计算机技术和视频监控的手段，对监控获取的图像进行自动分析，进而获得目标识别、监控、提取、跟踪、区域检测等行为描述信息，方便工作人员研究图像内容和所描述的客观环境，然后计划和指导行动和工作。

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