視頻監控的智能預警分析

聶金鋒 胡文濤

（中國平煤神馬集團平頂山信息通信技術開發公司，河南 平頂山467000）

0 引言

近以來，安全生產事故明顯上升，給人民、國家、經營單位帶來巨大的經濟損失。這些年，基于計算機的智能化技術，自動控制技術，在我國迅猛發展。然而，智能化的安全防范技術尚未得到推廣，不少與安全生產相關的科技人員，由于各種因素困擾，難以實施科技手段，去更加有效地保障生命和財產安全。

目前，很多單位都安裝了各種監控與監測系統。其中，現有的視頻監控系統中，大都采用DVR全天候錄像方式，如出現異常事故，工作人員再將視頻監控錄像調出進行核對，這種方式只有2個功能：人工監視和海量錄像事后取證[1]。（1）事后取證是必要的，然而更重要的是預防事故。現有系統大多數難以做到“即時”發現“即時”處理，各單位呼喚自動預警功能。（2）人工監視與控制PTZ巡檢的方式，缺乏自動功能、缺乏智能預警。因此，不得不依賴人的長時間值班。但是由于管理制度的缺陷，安全隱患依然突出。關鍵的原因是，由于人類的視覺疲勞缺陷難以長期保持警覺，即使是接受特殊培訓的安全人員，長期堅守崗位也很難做到對關鍵信息完全獲取。

因此，視頻監控的智能預警分析系統的要求將更加迫切，研究智能分析的預警系統，將為生產中事故發生前提供預警，方便生產中事故發生后的取證。

1 視頻監控智能分析的預警

智能預警系統，是結合智能視覺分析、模式識別、信息傳輸等技術對監視區域所發生的各類事件進行自動檢測、自動報警的真正智能化解決方案，系統能實時檢測出目標區域發生的物體位移、物品偷盜、攝像機畫面異常變化，人員跌倒、人員扭打、人員奔跑、異常停頓、異物拋撒、人員擁擠，車輛擁堵、車輛逆行、可疑物出現、道路塌陷、人員闖入、值班員離崗、禁區通道入侵等異常狀況，并對發生的異常事件迅速自動進行報警，提示值班員注意。

智能生產監控系統是針對我國各類生產施工中普遍存在的異常現象，通過攝像機監視，增加人工智能功能，對視頻進行檢測、智能分析、自動預警。

系統結合最前沿的智能視覺分析技術與模式識別技術，能夠通過純視頻的方式，在遠程監控中心，對異地的多個監視區域內發生的各類異常事件進行檢測。不僅可對各類異常事件及時檢測與報警，將異常事件的檢測與發現由“事后”轉為“實時”，還可以通過異常抓拍分析潛在的威脅，提前預警通知。

1.1 可靠的檢測算法

本系統在需要監視的區域安裝場景攝像機，提供實時的信號給智能視覺分析設備；設備上運行視覺分析算法，算法可對監視場景進行區域定位，將關鍵位置設置為監視器顯示的熱點區域、非關鍵位置等設置為無關區域，當熱點區域有異常事件發生時，系統會馬上進行相應的動作，并對該異常事件發生的過程建立時間索引。

目前對視頻檢測算法性能影響較大的干擾主要有光線變化、人影、物品車輛的陰影等因素，對于這些干擾的影響我們采用了特殊算進行了補償、處理，大大提高了系統檢測的準確性。

1.1.1 背景更新補償算法

采用獨具特色的背景自動學習、補償的算法，能對光線不足、路面積水反光、物體陰影、攝像機抖動等干擾因素有效的過濾，減少誤報率。

系統中通過中值濾波進行降噪處理，中值濾波在某些條件下既可以去除噪聲又能夠保護圖像的邊緣信息。它的基本原理是將像素鄰域內各點值的中值代替該像素點的值。

檢測過程中，由于其它因素（如背景中固定物體的移動）的影響會使背景發生變化，如果一直用初始的背景模型，會發生比較大的提取誤差，這一問題可以通過背景更新得到解決。

通過目標提取步驟獲得圖像Mk，據此將Mk劃分為背景區域（Mk（i,j）=0）和背景區域（Mk(i,j)=1）。首先根據前景區與背景區對當前背景進行預處理，即將背景區域用當前幀Ik的像素值代替，而背景區仍為Bk中的像素值。得到的預處理背景為B′K

而后利用當前背景Bk與預處理背景B′k進行加權修正得到最終的背景 B′k+1

其中，α為更新權值，能夠體現背景更新的速度。

1.1.2 自適應陰影過濾算法

采用獨特的前景、背景、陰影分類算法，能夠有效的區分建筑物、物品的陰影，并隨陰影傾斜角度、長短，光線亮度的變化動態調整濾除參數，無論陰影如何變化都能夠有效的將其濾除。

在獲得的預檢測運動目標的基礎上，需要檢測和消除運動目標中陰影。由于HSV顏色空間比較接近人眼視頻特性。在HSV顏色空間中，相對于目標區域而言，陰影區域色調H分量和飽和度S分量近似不變，而亮度V分量則會減少[2]，因此可以利用這一特性來檢測陰影。

根據陰影在HSV顏色空間上3個分量的和小于背景中3個分量的和的特點[3]，并結合陰影部分和相應的背景部分只是亮度不同的特點進行消除陰影。在分割出的運動目標中，首先檢測出陰影部分，用Q(x,y)表示，然后進行消除。其中陰影計算公式如下：

式中，Hb，Sb，Vb分別代表分割出的運動對象對應位置背景圖像的色度、飽和度和亮度，H、S、V分別代表分割出圖像的運動對象的色度、飽和度和亮度。通過(3)式的判別能夠將檢測得到的運動目標中的陰影消除。

設備可選擇是對的設定區域進行事件檢測或對全場景進行檢測,在進行事件檢測時可同時對視頻場景內多個地點、多個位置發生的事件進行報警、提示，有效的保證了對異常事件的及時發現、及時解決。

1.1.3 動態區域設置技術（DRS）

在需要設置檢測區域的場景下，DRS技術允許在任何時刻對一個檢測區域進行編輯修改，隨后便立即按照新的檢測區域設置規則進行檢測,無需重新進行背景學習。

1.2 智能視頻分析系統組成

智能視頻分析與預警系統由分布在各監視區域的視頻采集單元、數據傳輸系統、智能視頻分析服務器、中心信息管理系統等部分組成。

現場視頻采集單元也可以通過光纖LAN或者專線與單位的內部網連接，完成數據傳輸，在遠程中心將接收的視頻連接到智能視頻分析服務器、智能值守器、視頻車輛檢測器上，對視頻實時進行智能分析。拓撲結構如圖1所示（交通監控，人員監視，設備檢測、生產線監測）：

圖1

1．2．1 前端視頻采集單元

前端視頻采集單元安裝在現場，在無人值守環境下24小時全天候自動完成圖像的采集工作，現場記錄單元主要由攝像機、系統配電機箱等組成。

1．2．2 數據傳輸系統

數據傳輸系統主要由光纖收發器，網絡交換機等通訊鏈路共同組成，負責將前端數據采集設備采集的信號產送到管理中心進行分析。

1．2．3 智能視頻分析器

智能分析包括異常停車檢測、車輛擁堵檢測、交通事故停車檢測、異物拋灑檢測及過程記錄等異常信息，支持事件查詢及關聯視頻回放。人員監視、物品檢測、生產線檢測，須事先調試軟件，對異常事件進行定義選擇。

1．2．4 中心信息管理系統

設在監控管理部門的監控機房，主要由連接在通訊鏈路上的智能視頻分析服務器、中心服務器、報警計算機、客戶端作業計算機及相應的彩色打印機、網絡設備和管理軟件共同組成。

智能視覺分析模塊完成異常事件的檢測、記錄、報警并通過專網與遠程中心客戶機及相應的輸出設備連接。數據收集服務器收集所有智能終端所記錄的異常事件記錄數據，統計、分類、診斷、并自動生成報表，定期發送到指定郵箱。

2 結束語

視頻監控智能分析的預警系統的建立將提供以下安全：

（1）管理軟件對報警信號的提示，迫使值班員不得不對報警記錄進行處理，有效促進了制度的修改與完善，堵住了以往職責不分、約束不嚴的漏洞。

（2）遠程異地備份監視數據，可有效避免瀆職，隱瞞與修改數據；并方便監管人員迅速查看記錄，提前采取措施。

（3）一套遠程管理軟件，監管部門增加一個崗位，就可以監測異地多個地點的監控系統。猶如懸著的一把利劍，在震懾違法分子的同時，也促使管理制度得到有效的實施。

［1］孫俊迪．淺談智能視頻監控技術在各領域的應用[J]．電子世界，2012,3：21-23．

［2］張明星,代永霞,張靜．一種基于紋理的車輛陰影消除新算法[J]．信息通信,2011,6：18-19．

［3］林宏基,,葉政春,歐靜．彩色序列圖像中實時運動目標跟蹤方法[J]．中國圖象圖形學報,2008,11(13)：2181-2186．