计算机智能视频监控之目标跟踪的探索与研究

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 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。

2.3.2目标跟踪的分类

2.3.2.1根据目标跟踪与目标检测的时间关系可分为三类

一是先检测后跟踪，而是先跟踪后检测，三是边检测边跟踪。

2.3.2.2根据目标跟踪的所采取的策略来分，有3Ｄ和2Ｄ两种

3D的方法是在一个由基于坐标系构筑的三维立体世界内进目标进行跟踪，2D则是在一个二维平面内对目标进行锁定跟踪。2D的方法所需处理的数据较少，跟踪操作速度较快，但是，对于遮挡问题无能为力。

2.3.3跟踪方法细分

2.3.3.1基于特征的跟踪方法

不管是刚体运动还是非刚体运动，在一序列图像中，相邻的两帧图像中，由于采样时间间隔十分短，在视觉上差别微小，可以认为是这些个体特征在形式上具有平滑性。

2.3.3.2基于主动轮廓的跟踪方法

用参数表示轮廓线，运用目标的边缘特征提供运动方式、物体形状之外的其他目标信息。

2.3.3.3基于运动估计的跟踪方法

运用运动估计技术对目标进行分割和跟踪是一种常用的做法。

2.4 图像标定

由目标在图像坐标系下的坐标来求得在世界坐标系下的坐标，称之为图像标定。通常是根据摄像机的内外参数来实现的，简称为摄像机标定。这种方法中，需要注意的是摄像机所得到的图像投影容易受到几何形变的影响，这样在建模的时候，导致精度不够。像平面与所拍摄的物平面上的两条平行线，在图像上就可能是两条相交的直线。一个匀速运动人，想要在图像坐标系下计算出其速度。但是，在近距离拍摄时，测得的速度快，远距离拍摄的时候，测出的速度慢。在进行目标跟踪之前，对目标进行良好的图像标定，可以使目标的动态特性建模效果更加精确。

2.5 计算机智能视频监控技术难点

数字化、智能化是视频监控系统的未来发展趋势。目前，视频监控系统系统智能化还需面对许多问题，这些问题大多源于计算机视觉技术方面。

2.5.1从实际情况来看

视频监控系统需要面对一个十分复杂且不断变化的应用环境，这给计算机视觉技术的应用带来了更高的要求，要求能够自动、连续地工作，才能将目标从复杂环境下的分离、结构出来，从而进一步完成其他分析工作。

2.5.2其次，运动目标本身具有多样性的特征

如何使这些目标摆脱客观环境的限制，将目标的变化区域从背景图像中提取出来，从而目标进行运动分析、分类，尤其是对非刚性目标运动进行跟踪、行为理解还是相当困难的，这也是智能视频监控系统领域里近年来研究的重点。

2.5.3若是监控的范围扩大，就需要大量的摄像机进行协同工作

但是，实现多台摄像机对运动目标连续、一致的视觉分析还非容易之事。

2.5.4目前该领域内还产生了建立视频数据库的想法

系统通过这样的方法实现海量视频信息的存储、检索和查询，这方面也是近年来研究的热点，目前还处于起步阶段。距离视频监控系统的智能化目标还有相当长的路要走。

2.6计算机智能视频监控应用前景展望

2.6.1 人数统计

在许多人流量大的地方都有人流量统计的需求，如火车站、广场等。这时候目标以人头为基本计算单位，对人头的检测和跟踪是主要技术要求。实际上这种检测轮廓非常重要。

2.6.2 车流量统计

在许多路口，交通部门对车流量也需要有个大概统计，许多地方的车流量可以通过其他检测手段检测，视频图像是最快和较为准确的一种方式。

2.6.3 遗留物检测

自911事件发生以来，全球对于公共安全的意识日益重视，各国纷纷采取多种措施防范恐怖主义袭击，例如加强出入口管制、随身行李检查、增加警备人员数目、追踪可疑人士的行径等。其中，监控系统扮演了非常重要的角色，特别是在车站、机场、大型商场等人口密集的地区，一旦发生炸弹引爆等恶意袭击事件，后果不堪设想。为了及早防范，监控系统需要采用具备遗留物侦测的智能分析系统，对可疑滞留物品实行及时通报和处理。 另外，遗留物侦测也可以用来解决自动提款机（ATM）的安全问题。部份不法份子会在ATM加设卡片阅读机或贴上误导性信息，达到骗取钱财的目的，设置遗留物侦测系统可以及时发现这些非法架设的物品。 遗留物侦测还可以用于侦测遗规泊车的情形，结合车牌辨识系统更可达到全自动的智能化执法。一旦发现禁止停车区域有车辆停留，便会触发遗留物警报讯号，并启动车牌辨识器记录违规停泊车辆的车牌号码，大大降低交通执法人员的工作量和运作成本。

2.6.4 遗失物检测

在博物馆或公共展览厅贵重物品失窃的情形时有发生，单纯依靠录像做事后处理的消极性做法往往不能解决问题，如果在物品遭窃的瞬间就能马上发现对于防范事件有相当重要的作用。遗失物侦测的作用是可以侦测到画面上物品被移走或是偷走的情形，及时发出警报，同时也能自动分辨出对象属于遗留物还是遗失物。但这类检测对同色物体的分辨分析运算能力有很高的要求，同时对硬件的配套布置也有很严格的要求。

当摄影机被移动或是画面被遮蔽时会造成场景变化，侦测器便可以根据这种情况判断摄影机异常并发出警报。这种应用更加广泛。通产的移动检测都属于此范畴。

在实际应用场景中，日光对监控的影响较大，一般要避免逆光。

3 结束语

综上所述，目标跟踪有非常广泛的应用市场需求，我国还处于起步阶段，研发出具有自主知识产权的、稳定可靠、技术先进、节约成本等特点的智能监控系统，可以有效填补国内空白。随着技术的成熟，硬件的推陈出新，应用产品的大幅降价，使得应用范围不断扩大，将来这方面会有更好的前景，使之成为一个能带动相关产业集体发展的一个新型产业。

3.1 对经济发展的作用

良好的市场前景会促进企业在该产业的科技力量投入，有力促进了智能监控技术革新，使得企业进入了经济发展的快车道，同时带动了电子产业及相关企业的技术革新及经济发展。形成技术革新与资金的一个良性循环。

3.2 对社会发展的作用

增加了对地方经济和就业需求的拉动。产业链的形成，强化实施企业之间的横向经济联合和技术协作，通过企业间技术平台上的横向协作，在特色产业基地内形成合力，打造一条新型的产业链。

3.3 对人才培养推动作用

企业的相关类技术人员之间不断的合作交流，大大提高了企业相关类技术人才一个质的飞跃。达到技术推介和人才培养的目的，为国内，特别是经济发达地区今后在电子科研技术领域的进一步发展奠定人才技术的基础。