智能型網絡監控技術應用分析

秦瑤

摘 要：企業發展的基礎在于資產，如何保護資產的安全是企業最重要的工作之一。近年來，企業通常會構建多套安防設備，包括視頻監控、門禁管制及煙霧防災等系統，來維護企業資產的安全。其中尤以視頻監控系統需求最為廣泛，在諸如銀行、商店、停車場等均有著十分廣泛的應用。隨著視頻監控需求持續增加以及數字化與網絡化趨勢，下列的議題已逐漸受到重視：儲存高畫質且低容量的數字視頻；管理并控制大量的攝影機；快速檢索大量的監控視頻；提供智能化的監控功能；數字視頻在網絡傳輸的穩定性與安全性。因此，有必要對智能型網絡監控技術進行系統分析，從而指導其在實際中的有效應用。

關鍵詞：智能型；網絡監控；技術；應用；發展

1 視頻壓縮技術

Motion JPEG（MJPEG）與MPEG-4是目前監控系統最常使用的兩種視頻壓縮技術，本節將對其原理及特性進行介紹，此外還將介紹目前興起的H.264視頻壓縮技術。

1.1 MJPEG

MJPEG是一種基于靜態JPEG演變而來的動態影像壓縮技術，它并不考慮攝影畫面間的關聯性，而是針對個別的畫面進行壓縮來產生序列化的運動影像。整體而言，MJPEG壓縮技術具有下列的優點：可以獲取清晰度高的影像；植基于JPEG的壓縮方式，相容性高；屬于開放格式，無版權費用問題。MJPEG根據個別畫面壓縮的方法雖提供高解析度的影像，但是沒有考慮相鄰畫面間的特性，這也造成了大量冗馀的信息被重復儲存，使得監控畫面中沒有異動時仍需占用頻寬。目前流行的MJPEG技術最好的也只能做到3KB/張，一般則介于8至20KB之間。因此在攝影機數量較多時，每個月的儲存資料量將十分驚人，此時通常選擇降低每秒儲存的畫面數量來延長儲存的時間。雖然MJPEG檔案較大，其"重質不重量"的特性卻常為公安機關辦案提供有力的證據，這正是該技術具有市場價值的主因。

1.2 MPEG-4

MPEG-4是專為移動通信設備在網絡上進行即時影像傳輸而制定的標準，特色是按物件的空間和時間特征來調整壓縮方法，從而可以獲得比MJPEG更大的壓縮比。MPEG-4可在有限頻寬下獲得流暢的視頻品質，且其串流可經由網絡傳輸，相當適合網絡視頻監控的應用。然而MPEG-4十分依賴畫面間的關聯性，瞬間的傳輸遺誤可能影響連續數張畫面的品質，這讓視頻監控的使用者對此壓縮方案產生一些疑慮。在頻寬穩定的前提下，MPEG-4壓縮模式適合在頻寬有限但又需要流暢視頻的應用環境，例如交通流量監控。若網絡頻寬足夠，MJPEG可觀看高品質的影像。由于MJPEG與MPEG-4各有優點，目前已有許多視頻監控系統同時配備兩種技術的雙模壓縮方式。

1.3 H.264

H.264是MPEG-4進一步的衍伸版本，又稱作MPEG-4Part10，是ITU-T（制定通訊協議）和MPEG（制定演算法標準）兩大影像聯盟在MPEG-4基礎上開發出來的視頻編碼標準，它具有以下三大特點：更高的編碼效率、更強的解碼差錯恢復能力，以及提高了對行動通訊和IP網絡的適應性。這三項優點使其適合于網絡視頻監控系統的應用。然而，由于H.264的壓縮方式較為復雜，且需耗費更多的運算資源，因而目前具備該技術的監控產品也較為少見。但隨著硬件運算速度的增強及演算法的改良，相信H.264很快就會取代MPEG-4于視頻監控系統的角色。

2 智能型視頻監控技術

人體運動分析是從影像序列中分析人的運動行為，其核心的運算程序包括運動偵測、物體分類、人體追蹤、動作識別與語意描述。其中，運動偵測也稱為運動分割。從技術角度而言，人體運動分析的研究內容相當廣泛，包含型樣識別、影像處理、電腦視覺與人工智能等。人體運動分析的可根據運算程序的屬性簡化為視頻獲取、物體偵測、物體追蹤、行為理解等四項步驟。簡單的說就是先以攝影機獲取視頻，從畫面中偵測物體并判斷是否為人員，再通過追蹤獲得人員的連續運動信息，最后從運動信息中辨別人員的動作（如跑步、等），進而呈現更高階的語意描述（例如：有兩個人快跑至大廳丟下包裹）。

由于人體運動分析在監控系統、視頻會議、醫療診斷及視頻檢索等領域具有廣泛的應用價值，國內外學者已投注大量人力從事相關研究。例如，1997年美國國防研發計劃局（DARPA）設立了以CMU為首、MIT等大學參與的視覺監控重大專案組，主要研究用于戰場及日常場景進行監控的自動視頻理解技術；馬里蘭大學研發的即時視覺監控系統W4不僅能定位人和分割身體部位，且可進行多人的追蹤并檢測是否攜帶物品；IBM與Microsoft等公司也正逐步將基于視覺的手勢識別界面應用于商業領域中。

3 智能型網絡監控技術的未來發展

3.1 運動分割

快速且準確的運動分割是相當重要的問題，其效果直接影響其他運算程序的成敗。由于實際環境中拍攝畫面受到多方面的影響，例如天氣的變化、光線的變化、背景的干擾（如樹葉）、物體的陰影、甚至攝影機的旋轉移動等，使得運動分割迄今仍沒有完美的解決方案。以物體的陰影為例，如果陰影與物體相連，在畫面中陰影扭曲了物體的形狀，將使得基于形狀的識別方法不可靠；若陰影與物體分離，陰影常被誤認為畫面中一個獨立的移動物體。目前市售監控系統雖具物體偵測功能，但通常是采用簡單的畫面差值運算來判斷畫面異動情形，在光線不足或室外場景時效果有限，故研發更穩健的運動分割方法有其必要性。

3.2 遮蔽處理

目前已有部分的監控系統整合物體追蹤的功能，但多只強調單一物體的追蹤。由于單支攝影機觀看場景時，多物體之間會有彼此遮蔽和自我遮蔽的問題，尤其在擁擠的狀態下，多物體的偵測跟追蹤更是難以處理。這一問題主要是因為單支攝影機的監控范圍有限，通過多攝影機的合作追蹤是可行的解決方案之一。

3.3 多攝影機合作

多攝影機的合作是解決物體遮蔽與三維追蹤的方案之一，且可擴大監控的有效范圍。該項作法首先要使各攝影機了解彼此的方位，主要的困難在于如何判別各攝影機畫面中物體的對應關系。

4 結束語

文章針對網絡視頻監控系統技術進行概括性的介紹。在視頻壓縮的議題中，H.264即將取代MPEG4于視頻儲存的角色，但如何克服網絡傳輸遺誤的問題仍待研究。人體運動分析為傳統監控系統提供了增值功能，但如何發展可抗環境變化的穩健方法仍是困難的議題。攝影機合作是短期內可能實現的功能，但在攝影機呈網格方式不斷地擴展后，如何有效地整合管理將是一項挑戰。總的來說而言，未來視頻監控系統必須不斷地增加功能來適應不同的需求，數字、網絡與智能化為必然趨勢，而其中整合硬件的軟件將扮演關鍵的角色。

參考文獻

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