上海云赛智联信息科技有限公司 上海 200233
摘要：在经历了模拟监控、数字监控以及大规模网路监控的发展阶段之后，在数字化和网络化视频监控的基础上，又发展出智能视频监控技术来对不同物体进行自动识别以及对画面异常情况进行自动监控，并以最佳方式为工作人员提供有效信息来便于工作人员对潜在危机进行处理。为了实现上述要求，智能视频监控系统主要就是对计算机所具有的良好的计算能力和数据处理能力进行充分利用和发挥，快速精准分析监控视频中的不同画面信息。在目前网络化和数字化技术的基础上，通过对整个系统的数字化建设也在不断发挥计算机的最大功能，推动视频监控技术向网络化以及智能化方向发展。鉴于此，本文主要分析探讨了智能视频监控系统分析与设计方面的内容，以供参阅。
关键词：智能视频监控系统；设计
引言
视频监控技术随着计算机、网络、芯片、物联网、云计算、大数据等技术的发展而飞速发展，从模拟系统到数字化、网络化，再到高清化、集成化，产品不断升级、系统结构不断变化、功能不断完善、应用领域也不断扩展。智能视频监控系统是在计算机视觉的基础上，利用模式识别和机器学习等人工智能的方法，对采集到的视频进行实时处理或离线分析处理，从而达到目标检测和事件特性分析的目的。智能监控系统有十分广泛的应用前景，目前已成为计算机视觉研究领域的热点。
1智能视频监控的研究现状
智能视频监控要求视频监控系统具备快速、健壮的运动目标检测、运动目标跟踪和事件分析能力。1996-1999年，在美国政府的发动组织下，美国多个科研机构设置了VSAM，该系统可用于军事领域中的视频目标跟踪。在欧盟的提议下，英国、法国、葡萄牙等合作实施了用于机场的智能视频监控系统AVITRAC，它能有效检测出机场区域所监控视频目标的异常行为。与国外相比，我国在这一领域的研究与应用比较滞后，但目前也已引起了相关政府部门和科研机构的重视。由中国中科院自动化研究所牵头，研究了车辆以及人群的视频目标跟踪系统；哈工大研究设计出用于体育比赛的多目标跟踪系统；中国科学院计算所、清华大学、浙江大学、华中科技大学、北京航空航天大学、上海大学、暨南大学以及南京航空航天大学等科研机构和大学也在该领域开展了研究，并且取得了较好的成果。此外，2005年公安部提出的城市监控报警联网系统的重大工程项目的建设以及2009年全国第一个全程全天候的铁路综合视频监控系统工程项目在广深/京广线路开通试运行，推动了智能视频监控技术的发展应用，2008年北京奥运会以及2010年上海世博会的成功举办，2019年布满全国许多城市的“天眼”监控系统同样促进了智能视频监控技术的发展。
2智能视频监控系统设计原理
通过对智能监控系统设计方案的分析，系统包括嵌入式前端服务器以及智能视频分析客户端两个部分。一般情况下，前端服务通常会采用多媒体处理系统，应用该种系统，实现了视频采集的有效性。而分析智能视频分析客户端的组成，系统构建中会采用H.264编码以及RTSP虚拟网传输技术，通过技术的综合使用，保证视频监控资源的完善性，实现对接收客户端命令的全方位监控，并将相关的信息传输到虚拟网平台中实现视频的实时接收，为视频监控系统的智能化设计提供支持。
3智能视频监控软件系统设计
（1）智能视频监控软件架构设计。
智能视频监控软件采用C/S架构，以智能视频分析服务器为代表的各类服务器端实时处理视频信息并输出报警指令等各类信息。数字硬盘录像机也作为视频服务器端，为计算机网络内的用户提供实时视频信息。监控终端或操作终端作为客户端接收和显示实时图像和报警信息。监控系统软件平台作为客户端从各类服务器获取信息并显示于人际界面。（2）软件系统关键模块。根据以上架构说明，智能视频软件分为视频分析模块、通信模块和监控终端三大部分。其中，智能视频分析模块是整个系统的核心模块，实现对实时图像的分析提取和锁定目标以及报警等功能。这个模块主要包括图像数据转换、视频分析、输出警报、绘制异常目标运动轨迹这四个流程。通信模块在视频分析模块和监控终端之间建立数据连接。控制终端模块实现人机交互功能。（3）智能视频分析模块算法设计。智能视频分析软件算法具备行为识别能力，可以实时的检测威胁安全或者可疑的行为。该算法通过机器学习、多目标跟踪和行为识别等技术，能够实现较高的准确率。目前，智能分析软件的主要和功能为运动目标检测、物体跟踪和行为特征分析。1)运动目标检测：运动目标检测就是发现图像中的运动物体。运动物体不能够简单的通过图像中的变化部分所提取，否则会产生较高的误报警。本系统中，采用背景建模的方法将运动目标从背景中提取出来。背景建模的方法对于运动物体的提取较为完整，有利于下一步的目标分析。2)多目标跟踪：智能视频分析算法和早期的移动监测算法的区别就在于是否对目标进行跟踪。跟踪实质上就是将在每一帧发现的同一目标按照时间顺序串联起来。多目标跟踪需要解决复杂环境下多个物体间的遮挡、消失等问题。3)行为分析：行为分析是找到图像中满足预先设定的条件的事件。例如车辆的突然加速或停车、人员倒地、物品消失等。在本算法中，通过对目标轨迹的方向、速度、几何特征等进行人为设定规则，来判断目标的行为。
4智能视频监控系统的发展趋势
(1)对人脸识别以及结构化应用方向的探索。现阶段人脸识别都是应用于基于人脸比对1：N或者1：1进行身份认证、人像布控以及人的轨迹或是车辆轨迹等。未来的人脸识别必然在现阶段基础上更加科技化，朝着规模化人脸识别、人体特征分析、人体行为特征分析以及一人一档方面发展。(2)警务智能化实战探析。移动设备的高速发展以及警务系统联网，对于实战现场的问题进行了很好的解决，比如一系列的4G警务设备，无人机布控设备、4G布控球等，因为这些设备有自身独一无二的灵活性以及隐蔽性，因此在实战现场可以有效提升实战能力，对于警力的节约也有极大的作用。除此之外，对于人脸的识别以及车辆的识别也会大力服务于警务工作。(3)数据时代背景下的警务建设。随着科学技术的快速发展，警务工作也会朝着数据使用及其价值方面发展。一方面从关联性较低的视频信息中获取具有证明关联性的证据线索，使得视频数据有一定的根据性。除此之外，对视频数据进行深度挖掘，查找其中存在的逻辑关系，追踪关键线索，可以为警务工作提供大量的视频画面以及线索关联数据。最后可以有效提升视频数据的科学属性，这一过程主要是对AI人工智能以及深度学习等核心技术进行应用。通过对各行各业数据的关联，建立警务综合体，服务于各警种警务工作。
结束语
总而言之，智能建筑是指具有安全、高效、舒适、便利和灵活等特点的现代化建筑物。随着信息时代的迅速发展，建筑的智能化要求也越高。视频监控系统实现智能建筑的安防功能，为了适应各智能建筑的需要，其设计过程就显得尤为重要。
参考文献
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[2]孙博.智能视频监控系统的分析与设计[J].商品与质量.2018(23).
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