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高清网络摄像机的智能化之路解析
学习园地 2013-12-10 09:26:04

高清网络摄像机的智能化之路解析

“智能”的本意是在现实世界中赋予人造工具以最大程度的拟人能力,并使人能通过使用这样的工具获得自身相应能力的延伸。在技术实现上,“智能”一般都依赖于对应的软硬件计算能力。高清网络摄像机的拟人功能是视觉,模拟摄像机实现了“看得见”,高清摄像机实现了“看得清”,那么智能的高清网络摄像机要实现哪些特质呢?

首先,智能的高清网络摄像机要确保“看得清”

在实际应用场景中,这主要与高清的环境适应能力相关。为适应我国的大气环境条件,当前,“透雾”已成为摄像机实现智能化的迫切需求之一。尽管具备这样功能的摄像机早在十年前就已面世,但由于雾、雨、霾、烟等的光学特性不尽相同,具有普适性的光学处理与自动“雾”判断算法仍是一个研究热点。此外,如何保证在摄像机应用环境中高速运动物体的细节能被清晰地连续记录下来也成为一种智能化需求。由此,能够按普通摄像机的帧率输出连续图像的“快照”算法也成为实现摄像机智能化的一个方面。从“看得清”的立场来看,(超)低照度和宽动态因为都需要有相关的算法支持,也可以被看成是一种“智能化”的功能。从目前的实践结果来看,实现了上述功能的摄像机,其视频效果基本都能超越人眼的观察能力。

其次,智能的高清要实现“看得懂”、“看得牢”。

在当前大多数的应用场景下,高清网络摄像机主要承担了现实世界捕捉器的角色,它所提供的图像需要依靠人工来进行判断和处理。可以这么认为,目前大部分的监控系统应用还处于“半自动”状态,系统的效能没有得到充分发挥。要解决这样的问题,自然就会想到应该设法让摄像机“看懂”图像,并使监控图像的应用从“事后复现”扩展到“事中控制”,进而可以溯及“事前发现”,真正实现特定的防范功能。要看懂图像,就需要过滤掉一些一般的、不重要的信息,而将关键的、重要的信息分离出来,并进行应用处理。于是,防篡改、车牌识别、人脸识别、人群估计和斗殴行为分析等已成为因为摄像机“看懂”了图像而提供的、得以广泛应用的能力,其背后则是特定对象检测和识别算法的支撑。这里值得一提的是,目前已面市的摄像机“看图像”的范围大多为矩形区域,能处理非矩形(或任意形状)观测区域的较少见。

在能够“看懂”图像后,摄像机在机械装置的承载下就可以紧紧跟随目标对象的移动,实现类似于人头部转动来盯住目标对象的“看得牢”功能,即所谓的跟踪取证或跟踪拍摄。在现实应用中,具有“看得牢”功能的摄像机可以实现“拨浪鼓”式的运动,既其跟踪拍摄的角度可以达到全周(360度),而且半周(180度)转向和对焦的速度达到百毫秒级。

第三,智能的高清网络摄像机要“善思考”和“易交流”。

越来越多的网络摄像头所产生的视频数据形成了海量的数据;为节约和控制建设及运行成本,对这些数据的后续保存策略目前基本上是依据“时间”这样一个维度来进行的。如果能增加“内容”这样一个维度的话,图像数据的保存策略将更显科学。为了要让整个系统能根据“内容时间”来进行所保存数据的取舍,就需要让摄像机会“思考”,既将图像所表达的意思用“语言”表达出来。这里有必要引用两个概念:

视频内容描述数据:关于视频内容的数据。视频内容的描述分为场景或背景、目标或前景以及目标的动作或变化轨迹等,是对视频内容的客观描述。

视频语义描述数据:关于视频语义的数据。视频语义具有领域本体属性,即按照领域本体知识,对视频内容的理解。视频语义又可分为三个层次:底层语义是关于视频底层特征的语义,如颜色、场景、前景、目标形状或纹理等的描述;中层语义是关于视频目标动作、行为、密度、流量统计特性等的描述;高层语义是关于具有领域本体知识的视频事件属性的描述。

语言是有结构和含义的,所以一旦能用语言数据来描述视频内容及语义,也就实现了视频的结构化和语义化。这将从根本上实现“反应快、效率高”的监控视频应用以及“成本适中、绿色节能”的监控系统运维。


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