几种技术在视频监控中的应用
卢秋波 魏凯 2008/10/13
摘要:列举了几种在视频监控系统中需要用到的代表性技术,包括流媒体技术、Presence技术、智能视频技术、无线传输技术、红外热成像技术等。对于每种技术,首先简单介绍其基本原理,然后描述其在视频监控中的应用。图1 采用流媒体技术的视频监控示意图
图1 为采用流媒体技术的视频监控系统架构示意图。网络摄像机可以看成是一台提供实时A/V源的服务器,当用户请求进行实时监视时,网络摄像机采用实时流式传输方式向用户终端传送监控画面。考虑到多个用户同时访问网络摄像机将带来流量瓶颈等问题,可以使用视频服务器来进行中转,让视频服务器来提供强大的负载能力。
以上只是原理性的简要说明。上述方案可以满足小型的视频监控系统,但在大型的视频监控系统中,监控前端设备与用户终端的数目都非常庞大,除了增加考虑组播、广播等方案外,更需要一套完善的媒体分发、调度机制来保证媒体的高效传送。在这方面,目前尚无现成的成熟方案,中国通信标准化组织(CCSA)正对此展开积极研究,以便为未来的视频监控系统提供标准的媒体传送机制。
三、Presence技术
提到Presence,大家首先想到的肯定是即时通信(IM)。而Presence技术与视频监控的结合似乎是一个比较新的提法。以传统方式来思考,似乎两者没有太大瓜葛。其实不然,Presence可以很好地为服务于视频监控。
Presence,也作“Presence Information”,中文一般译为“呈现”,用以传达用户状态以及用户通过一组设备进行通信的能力。Presence最常用于即时通信工具中,比如,在很多IM软件中有:联机、忙碌、离开、显示为脱机等状态。这些便称为“Presence状态”,它们表征了用户当前所处的某种状态。同时,这些状态还反映出与该用户与其他用户进行通信的能力,比如若用户处于“脱机”状态的话,别的用户便不能用即时消息与之通信。
一个最简单的Presence过程如下:一个用户(称为Watcher)订阅(SUBSCRIBE)他感兴趣的另一用户(Presentity)的Presence状态,Presentity接受订阅请求。以后Presentity的状态发生变化之后他会发布(PUBLISH)自己的新状态,这个新状态会通知(NOTIFY)给Watcher。下图给出的是RFC2778提出的Presence模型。
图2 RFC2778 Presence模型
从系统的角度来看,视频监控中的各个监控前端设备与IM系统中的用户有很多相似之处,比如说,系统应时刻了解各监控前端设备:
(1)是否已登录到系统;
(2)具备什么样的能力集(比如支持何种编码方式,是否支持加密,是否支持远程PTZ控制);
(3)是否正在被用户访问,以及被哪些用户访问等等。
不难发现,以上这些“状态”的维护正是Presence技术的擅长之处。可见,如果能将Presence的技术成果运用到视频监控系统中,将会带来很大的方便。
四、智能视频技术
智能视频监控是网络化视频监控领域最前沿的应用模式之一。
智能视频(IV,Intelligent Video)源自计算机视觉(CV,Computer Vision)技术。计算机视觉技术是人工智能(AI,Artificial
Intelligent)研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。
视频监控中所提到的智能视频技术主要是指:“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。
建造视频监控系统的目的,一是为了视觉上的延伸——把处于别地的画面通过网络与设备“拉近”到眼前,因此有了远程监控;二是为了智力上的延伸——让系统自动为我们分析问题并解决问题,于是有了智能监控。当然,后者是更高层次上的要求,但也是视频监控今后发展的必然要求。
传统的视频监控系统缺乏智能,在很大程度上依赖于人的判断。然而,人类有着自身难以克服的弱点,比如:
(1)人力有限,人的反应与处理速度有限,导致我们在指定的时间内能够进行监视的地点有限。这也就意味着各个被监控点并非每时每刻都处于监控当中。
(2)人并非一个可以完全信赖的观察者,无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候,由于自身生理上的弱点,我们经常无法察觉安全威胁,从而导致漏报现象的发生。
从上述分析来看,当开展大规模视频监控以后,智能监控实际上已不是可有可无的装饰品,而是系统所必备的一种能力。否则,巨大的投资将由于缺乏人力资源的跟进以及人类自身的弱点,而有可能变为一种浪费。
智能视频技术可以在很多地方得到应用。比如:
高级视频移动侦测:在复杂的天气环境中(例如雨雪、大雾、大风等)精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况,包括运动方向、运动特征等。
物体追踪:侦测到移动物体之后,根据物体的运动情况,自动发送PTZ控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
人物面部识别:自动识别人物的脸部特征,并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间,通常与门禁系统配合使用。
“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体,此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。
车辆识别:识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征,并反馈给监控者。此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。
非法滞留:当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长,或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
交通流量控制:用于在公路上监视交通情况,例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。
五、无线传输技术
如果被监控点和中央控制中心相距较远且位置较分散,利用传统网络布线的方式不但成本非常高,而且一旦遇到河流山脉等障碍时,有线网络更是束手无策。此时,无线网络的优势就能体现出来。利用无线网桥技术,可以将多个被监测点与中央控制中心连接起来,且搭建迅速,可以在最短的时间内迅速建立起无线网络链路。
在无线监控系统中,无线网络主要扮演连接被监控点和监控中心数据传输链路的角色。通过无线网络可以将远程的多个监控点设备连接起来,进行视频传输;同时,由于监控系统对视频质量要求较高,如何在无线网络中传输稳定高质量的视频信息也是无线数字监控系统中需要解决的关键技术之一;此外,从工程实现的角度考虑,桥接设备往往安装在室外,如何对这些设备进行远距离供电以及设备管理也是值得关注的问题。
六、红外热成像技术
人眼能够感受到的可见光波长为0.38~0.78微米。红外线属于波长大于0.78微米的电磁波。自然界中,一切物体都会辐射不同波长的红外线,因此能够利用特制的探测设备分别检测出监控目标本身和背景之间的红外线波长,从而可以得到不同的红外图像,这红外图像称为热图像。
采用红外热成像技术,探测目标物体的红外辐射,并通过光电转换、信号处理等手段,将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的设备被称为红外热成像仪。
红外热成像仪在视频监控中的应用举例:
1.夜间及恶劣气候条件下的目标监控
夜晚,需可见光工作的设备已经不能正常工作,如果采用人工照明,则容易暴露目标。若采用微光夜视设备,它同样也工作在可见光波段,依然需要外界光照明。而红外热成像仪是被动接受目标自身的红外热辐射,无论白天黑夜均可以正常工作,并且也不会暴露自己。同样在雨、雾等恶劣的气候条件下,由于可见光的波长短,克服障碍的能力差,因而观测效果差,但红外线的波长较长,特别是工作在8~14um的热成像仪,穿透雨、雾的能力较强,因此在夜间以及恶劣气候条件,采用红外热成像监控设备仍可以正常地对各种目标进行监控。
2.防火监控
由于红外热成像仪是反映物体表面温度而成像的设备,因此除了夜间可以作为现场监控使用外,还可以作为有效的防火报警设备。很多火灾往往是由不明显的隐火引发的。用现有的普通方法,很难发现这种隐性火灾苗头。而应用红外热成像仪可以快速有效地发现这些隐火,并且可以准确判定火灾的地点和范围,透过烟雾发现着火点,做到早知道、早预防、早扑灭。
3.伪装及隐蔽目标的识别
伪装是以防可见光观测为主,犯罪分子作案时通常会隐蔽在草丛及树林中,由于野外环境的恶劣及人的视觉错觉,容易产生错误判断。红外热成像仪是被动接受目标自身的热辐射,人体和车辆的温度及红外辐射一般都远大于草木的温度及红外辐射,因此不易伪装,也不容易产生错误判断。
七、结束语
视频监控实际上是一个非常庞大复杂的通信系统,涉及到方方面面的各种技术。以上列举的是笔者认为相对比较重要的一些技术。所有这些技术都在不断发展之中,它们的发展直接推动着视频监控技术的发展。
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