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计算机智能视频监控之目标跟踪的探索与研究

木马童年 2018-8-10 20:58 104 0

计算机智能视频监控之目标跟踪的探索与研究 1 概述 在人类的活动所涉及的各种信息中,以视觉信息所占是比重最大。人类主要依靠视觉系统来形成记忆。计算机视觉系统便是模拟人类视觉系统的某些功能,用摄像机和电脑 ...

计算机智能视频监控之目标跟踪的探索与研究

1 概述

在人类的活动所涉及的各种信息中,以视觉信息所占是比重最大。人类主要依靠视觉系统来形成记忆。计算机视觉系统便是模拟人类视觉系统的某些功能,用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量,实现计算机对三维景物世界的理解。计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个分支,目前既是工程领域也是科学领域里一个极富有挑战性的研究项目,它的实现,将给相关重要应用领域,如制造业、医疗诊断、检验以及军事领域中的智能、自主系统等,带来质的改变。近三十年来,计算机视觉技术已经取得了突飞猛进的进展,它的巨大应用前景将使得这种发展势头继续保持相当长的时期。

计算机视觉是通过运用各种成像系统代替人的视觉器官实现成像输入的,再由计算机来代替大脑完成对视频图像的分析和处理。目前有两种技术途径可以实现计算机的智能视觉效果,一个是仿生学方法,另一本文由论文联盟http://www.LWlm.COM收集整理个是工程方法。仿生学是从分析人类视觉入手,通过对人类视觉成因原理的了解,参考人类视觉建立一个计算模型,用计算机系统将所有的过程和结果一一重现。由于这种技术方法目前还有许多难题需要破解,进展十分缓慢,因此更多的考虑采用工程方法。工程方法脱离了人类视觉系统的种种条框,从另一个角度寻找各种可行的技术方法实现计算机的视觉功能。

对于人类来讲,视觉系统虽然是获取信息的途径中占比最大的,但是,其他获取信息的通道也是必不可少的。在人类的智能系统中,感知行为是通过各个通道分别获取信息,然后汇集起来,使人类获得一个全面的感知。每个通道所获取的信息对于事物的理解或许是不全面的,但是,将所有的信息通道所获取的信息进行总和后却是可以得到一个相对完整的认识的。以前所研究的比较初级的人工智能系统就犯了以偏概全的毛病,希望通过独立运行一个完美的功能子系统就能获取所有的信息。为了达到这样一个目的,不得不去人为施加种种约束条件,或者造一些脱离实际的理想数据,结果可想而知。我们在研究计算机视觉系统的可行性方法的时候,也要认识到计算机视觉只是人工智能的一部分,它的功能是不能够孤立实现的,必须结合不同的应用背景,与不同的感知通道相互配合,综合达到智能视觉监控系统的目的。例如,计算机视觉系统运用在通信中,应与语言通道想配合;在发现和跟踪目标的应用中就要注意和激光和超声波等非视觉技术配合等。目前,关于计算机视觉的理论还不是太完善,但是相关的应用已经先行一步,该文对计算机视觉系统方面的实际运用方面进行了研究。

2 计算机智能视频健康概述

2.1计算机智能视频监控研究现状

计算机视频监控是通过计算机视觉和图像处理来完成对目标的一系列监控目的,比如运动检测、运动目标跟踪、目标分类以及目标行为的描述与理解等。将这些监控目的进一步划分,其中运动目标的类与跟踪、运动检测是近年来视频监控领域里研究较多的项目,也是属于视觉处理中低级和中级的部分;而高级部分是行为的描述和理解,这也是业内近年来较多受到关注的研究热点,它代表了监控行业未来的发展方向,也是信息产业的未来发展趋势。由于它巨大的应用前景,产业界、学术界和各级管理部门都对它给予了高度重视,其中蕴藏着的巨大商机和所带来的经济效益更为人们津津乐道。

人们可以运用计算机智能视频监控系统对拍录到的图像序列进行自动分析,它特有的计算机视觉和视频分析技术可以自动完成这个过程,不需要人为进行过多干预。这样,就可以在很大程度上解决“他们正在做什么”、“他们将会做什么”的问题,而后,人们通过进一步的决策推理过程对“我们可以采取什么问题”的疑问给出答案。目前,社会上发起的平安城市等大型项目已经给智能视觉系统的应用提供了可供借鉴的方向,同时,还可以扩展到人流量统计、监控偷油行为、入侵行为等,这些需要用到智能识别系统的项目都使得人们逐渐对计算机智能视频监控系统重视起来。

2.2计算机智能视频监控系统与运动目标检测技术

目标的运动检测是一项相当困难的工作,这是因为背景图像中往往还存在一些动态变化的影响,如影子、光照、遮挡、混乱干扰以及天气等。这些因素的干扰使得人们很难将运动变化的区域从背景图像中提取出来。直接影响了对目标的分类、跟踪和行为理解等后期处理。目前,常用了运动目标检测技术有背景减除、时间差分、Rosenblum等。

2.3计算机智能视频监控与运动目标跟踪技术

2.3.1运动分割

动态环境中捕捉到的运动目标图像大多受到各种不确定因素的影响,如影子、物体之间或者与环境之间的遮挡、摄像机的运动、光照条件的变化等,这些都给准确有效的运动分割带来困难。但是,快速准确的运动分割是一个相当重要的环节。就拿影子的干扰来说,若是影子与与检测目标分离,容易引起误会,将影子误认为是场景中的目标;若是影子与目标相连,则会扭曲了目标的形状,使得基于形状的目标识别方法不再可靠。目前主要采用的是背景减除法,这种方法的适用范围有限。人们目前还没有找到对于任何复杂环境中的动态变化均有适应性的处理模型。研究者们试着运用时空统计的方法构建自适应的背景模型,也许对于那些不受限于环境的运动分割而言是个好方法。

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