視頻統(tǒng)計(jì)與分析技術(shù)的應(yīng)用研究

張艷紅

(廣東技術(shù)師范學(xué)院天河學(xué)院，廣東廣州510540)

1.引言

智能視頻監(jiān)控技術(shù)通過從大量視頻中抽取關(guān)鍵信息點(diǎn)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，檢測(cè)識(shí)別出可疑的活動(dòng)、事件或者行為模式，實(shí)現(xiàn)替代人為監(jiān)控或者協(xié)助人為監(jiān)控。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化是指在不需要人為干預(yù)的情況下，系統(tǒng)能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控畫面中的異常情況進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別，并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

2.人流統(tǒng)計(jì)

人流統(tǒng)計(jì)可以實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)與分析密集進(jìn)出指定區(qū)域的人流信息，可以對(duì)人流歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而為管理層提供與經(jīng)營(yíng)管理相關(guān)的決策支持。人流統(tǒng)計(jì)應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)、火車站、地鐵、汽車站，可為政府職能部門提供市政工程管理決策依據(jù)；應(yīng)用于超市、商場(chǎng)、體育比賽場(chǎng)館、音樂劇場(chǎng)等場(chǎng)館，可為經(jīng)營(yíng)者提供人數(shù)統(tǒng)計(jì)，精確掌握顧客的統(tǒng)計(jì)分布，人流統(tǒng)計(jì)適用于各級(jí)公安部門。

人流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示：

圖1 人流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

人流統(tǒng)計(jì)過程如下：

(1)檢測(cè)圖像中的動(dòng)態(tài)圖像幀；

(2)將動(dòng)態(tài)圖像幀暫存，并進(jìn)行灰度處理；

(3)對(duì)灰度圖像進(jìn)行多次濾波處理；

(4)處理后的圖像與某一模型下的人臉特征點(diǎn)(通常利用兩眼睛、兩眉毛和一個(gè)鼻子之間的對(duì)應(yīng)比例和對(duì)稱關(guān)系)進(jìn)行匹配；

(5)若能匹配，則認(rèn)為系統(tǒng)圖像中出現(xiàn)了人臉，計(jì)數(shù)加一。

3.車牌識(shí)別

車牌識(shí)別可實(shí)現(xiàn)以下功能：

(1)問題車輛等參數(shù)錄入及管理；

(2)接收上傳的抓拍圖像、過車記錄等數(shù)據(jù)；

(3)根據(jù)特定條件查詢年票數(shù)據(jù)庫記錄或過車記錄，可實(shí)現(xiàn)過往車輛事后稽查功能；

(4)對(duì)車道上問題車輛的處理進(jìn)行監(jiān)控；

(5)數(shù)據(jù)下發(fā)(下發(fā)問題車輛數(shù)據(jù)到相關(guān)下級(jí)單位)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示：

圖2 車牌識(shí)別系統(tǒng)連接圖

車牌識(shí)別流程如圖3所示：

圖3 車牌識(shí)別系統(tǒng)處理流程圖

具體過程如下：

(1)將圖像進(jìn)行灰度或二值化處理；

(2)將處理后的圖像進(jìn)行濾波；

(3)利用車牌字符的連續(xù)特性和紋理特性定位出車牌的位置；

(4)對(duì)車牌區(qū)域字符進(jìn)行分割處理；

(5)在有限子集(一個(gè)漢字簡(jiǎn)稱以及字母和數(shù)字組合)內(nèi)進(jìn)行分析，得出識(shí)別結(jié)果。

車牌識(shí)別適用于公安和交通運(yùn)政管理等部門應(yīng)用。

4.人臉識(shí)別

人臉識(shí)別可實(shí)現(xiàn)人群嫌疑對(duì)象提取、嫌疑對(duì)象面部特征提取和重點(diǎn)監(jiān)控點(diǎn)實(shí)時(shí)圖像比對(duì)。人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和處理流程如圖4和圖5所示。

相對(duì)人流統(tǒng)計(jì)過程而言，人臉識(shí)別增加了比對(duì)分析過程，所有比對(duì)分析應(yīng)該是在有限子集范圍內(nèi)進(jìn)行，即人臉圖像庫必須是一個(gè)有限子集。通過比對(duì)將視頻檢測(cè)圖像中的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中具有相似特征的人臉找出來。最終實(shí)現(xiàn)將搜索目標(biāo)從一個(gè)海量圖像庫子集減少到幾個(gè)或十幾個(gè)圖像子集，這樣就可以采用人工進(jìn)行進(jìn)一步的識(shí)別，鎖定目標(biāo)對(duì)象。

人臉識(shí)別適用于各級(jí)公安部門應(yīng)用。

圖4 人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖5 人臉識(shí)別處理流程圖

[1]趙文哲，秦世引.視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的對(duì)比分析[J].科技導(dǎo)報(bào)，2009，27(10)：64-70.

[2]滿君豐，李倩倩，溫向兵.視頻監(jiān)控中可變?nèi)梭w行為的識(shí)別[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，41(3)：492-497.

[3]滿憲金.淺析智能視頻監(jiān)控中的人體檢測(cè)與識(shí)別[J].煤炭技術(shù)，2012，(9)：173-174.