智能视频监控系统如何有效优化多视角识别技术

智能视频监控系统如何有效优化多视角识别技术

邱樟伟

浙江京安电子工程有限公司  浙江  310000

摘要：随着视频监控技术的飞速发展，人们对监控系统的需求也越来越大。目前，大部分的常规监控系统都存在着诸多局限性，对外部环境的要求更高，同时也给监控管理者带来了巨大的工作压力，并对监控视频进行了持续的监控。因此，监控技术向智能化方向发展是不可避免的。智能监控系统是通过计算机的高速运算，将人类的工作量转换成计算机的工作量，在对监控录像进行自动分析时，重点突出了有用的信息，剔除了不必要的信息，从而极大地减少了工作人员的工作量。传统的单一视角监控视觉范围受到限制，且存在着物体间深度信息丢失等问题。多角度监控能拓展视野，不同角度间的信息交换能提高信息的利用率，而不同角度的信息交换与交换能提高信息的效率。目标跟踪是实现智能监控的关键技术。

关键词：智能视频监控；多视角；目标追踪；多智能体

目前，监控系统已被广泛地用于日常生活和生产。随着社会迅速发展，信息网络的规模不断扩大，人员、交通工具的数量也在迅速增长，监控管理已成为一个急需解决的问题：车辆数量的统计、车辆车牌的分析、重点关键人员的管控、区域的紧急预警、疫情防控预警、事故调查、行人责任分析、智能交通分流等，都是由智能监控系统来完成的。而在我国的社会生活中，智能监控、银行安保、校园安保、城区道路、敏感区域、疫情防控的治安维护等都需要智能化的发展。目前，大部分的常规监控系统都存在着诸多局限性，对外部环境的要求更高，同时也给监控管理者带来了巨大的工作压力，并对监控视频进行了持续的监控。因此，监控技术向智能化方向发展是不可避免的。

1.智能监控系统中目标追踪技术概述

在智能监控系统中，目标跟踪是一项非常关键的工作，它将为下一阶段的目标识别、行为分析和行为预测奠定基础。根据跟踪背景特性，将目标跟踪分为静止背景跟踪和非固定背景跟踪。一般情况下，在智能监控系统中，背景是不变的。所以，在智能监控系统中，重点对此类环境下的跟踪技术进行了研究。在目标跟踪过程中，目标的探测与定位是实现跟踪的重要环节。智能视频监控技术是将计算机技术、通讯技术、视觉处理技术等技术有机地融合在一起，对所覆盖的地区进行监控、分析，并将其录制成录像，一旦发现有危险，就会立即报警。智能视频监控系统的基础架构是摄像机，其核心思想就是基于人工智能的模式识别，它的实现方式是智能操作和影像分析，将智能算法和数字信号处理结合起来，对人体和车辆的行为进行分析和提炼，形成一套核心的算法，对摄像机捕捉到的影像进行分析和判别，从而做出相应的应对。智能视频监控技术是一种新型的视频监控技术，它可以通过对图像的自动探测、筛选、分析、抽取有价值的信息，并按照算法进行处理，从而使监控系统由被动向主动，减少了监控工作的繁重，成为今后的发展方向[1]。

2. 智能视频监控系统与传统监控系统的比较

传统的监控系统没有自动化、智能化的特征，只能依靠摄像机来监控现场，而监控者要想随时掌握现场的状况，就必须时时刻刻地盯着监控器，如果时间一长，监控器就会出现疲劳、注意力下降等问题，而监控器又不可能完全监控整个区域，必须不断地更换，从而导致监控出现漏洞，不能提前发出警报，只有事后采取相应的措施，才能将损失降到最低。与传统的监控相比，智能监控系统在实际应用中的优势是多方面的。该智能监控系统能够根据预先设置的算法，实现对视频的实时监控和处理，有效地防止了由于监控人员的操作失误而导致的误报、漏报；在发现异常情况时，能及时预警，能有效地采取预防措施，提高监控的效率和效果；由被动监控向主动监控转变，使监控区域得到了全方位的覆盖，能够完整地记录有关的信息，减少了监控人员的劳动强度；能够快速地从数据库中查找相关数据，并能满足实际需要，便于事后取证。由于其诸多优势，目前已被广泛地应用于各个行业。

3.多视角目标监控系统分析及关键技术研究

在智能监控系统中，单一的单一视角对多个目标进行跟踪时，会出现一些单一的问题。首先，单一的相机不能同时监控全部的场景，而且不能进行长时间的追踪；其次，由于多个目标之间的遮挡，导致了多个目标的跟踪和跟踪。所以，一套完整的监控系统，必须有多台摄影机，从不同角度进行实时监控。近几年来，分散在不同角度的摄像头同时工作，在不同的安全环境中得到了广泛的应用。这种类型的监控系统大都是采用多个摄像头的网络架构。在系统中，每一台相机都可以独立的执行特定的追踪任务，而系统的处理中心则会从不同的摄像头组成的子系统中选择合适的数据，进行分析，并将这些数据反馈给其他的子系统，从而达到更高的监控效果。

3.1多视角监控系统的体系结构设计

多视角监控系统采用多个摄像头协同工作，以提供多余的信息，同时利用信息交互技术减少了对外界的不确定度，改善了系统的容错能力，在多角度和多角度的情况下，仍然可以保持系统的稳定运行。同时，在多个目标跟踪过程中，不仅要在相同的角度上建立目标的连续帧间的相关性，还要在多个角度上建立多个目标的相关性。因此，对多个摄像头进行监控，必须达到以下几点：（1）每个摄像头都能独立工作，独立地检测、跟踪和识别目标，并且不会由于其他子系统的故障而导致不能正常工作。（2）在场景中，目标能够在多个角度上进行稳定的传输，也就是说，相同的对象在多个角度上都有一个相同的标志，并且能够长期持续地进行追踪。（3）在不同角度之间可以进行目标信息的交流，并且在某一角度或多角度出现遮挡时，能够根据其多角度信息进行较好的追踪

[2]。

3.2多视角监控系统的系统结构和工作方式

在多摄像机多视点监控系统中，跟踪性能主要取决于系统的结构和跟踪算法。该系统的不足之处在于，该系统需要两种不同的算法，一种是对子系统进行局部追踪，一种是集中式的算法，也就是建立各视角相关度的算法，并通过子系统间的相互作用来完成对对象信息的综合处理。单一相机系统的追踪算法与第2章所述的方法基本一致，只是增加了与中心处理器之间的数据交换。与单一角度监控系统相比，多角度监控系统的核心是集中控制，这是实现多视角监控系统的基础。通过上述分析，可以看出，在多视角监控系统的层级结构中， CPM的作用主要包括三个方面。第一个子系统和 CPM之间的信息交互。尽管中心处理机不参与原始数据的处理，该子系统能够在自己的视场范围内独立监控场景区域，将原始数据作为局部追踪的结果，但要通过 CPM来完成对场景各个视点的连续转移，也就是说，要对场景中出现的对象进行统一的管理。第二，建立各种观点之间的联系。CPM在各个角度之间的关联要求在单一相机系统追踪时，获取相机视角的有关参数，使之与其他相机的视角具有对应关系。第三个子系统之间的互动。CPM包含了整个场景中所有物体的各个角度的信息，在单一角度的物体被阻挡时，通过其他角度的信息来判定物体的阻挡信息，从而达到了有效的跟踪效果。CPM要为各子系统之间的互动提供一种互动的方法。

3.3逻辑构架

智能视频监控系统的逻辑架构主要由数据服务层、开发平台体系结构、第三方平台和应用层四个层次组成，信息的存储、查询和使用均在数据服务层进行，在进行系统的设计时，必须遵循服务的基本原则；开发平台框架主要是利用 C++语言开发的一组通用功能和基本类库，能够实现复杂的运行接口；第三个平台是企业在选择系统类型时，为企业提供的软件开发平台，或为软件开发工具箱，以确保其与系统的匹配；应用层主要是针对不同的业务和项目需求，开发 DPA，并在 WinForm和 C/S结构上建立应用程序。

结束语：

综上所述，由于目前的技术还不够成熟，尚处在摸索和实践的阶段，而随着网络信息技术的迅速发展，它的系统也得到了进一步的完善，因此，在大规模的普及和应用中，必须加强对它的研发和改进。

参考文献：

[1] 郭向东. 智能视频监控系统中多视角识别技术优化[J]. 自动化与仪器仪表, 2021.

[2] 徐海刚, 李朋伟. 智能视频监控系统中多视角目标跟踪研究与FPGA实现[J]. 现代电子技术, 2016, 39(17):6.