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动态场视觉监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向。视觉监控区别于传统意义上的监控系统在于其智能性。简单而言，不仅用摄像机代替人眼，而且用计算机代替人、协助人，来完成监视或控制任务，从而减轻人的负担。视觉监控具有广泛的应用前景和潜在的经济价值，引起了国际上许多著名科研机构以及研究人员的兴趣。
研究内容包括:
(1)快速准确的运动检测。运动检测主要是从监控摄像机所捕捉的序列图像中检测是否有运动物体存在。
(2)实时性、橹棒性的基于三维模型的车辆与行人的定位、识别和跟踪。
(3)基于移动摄像机的视觉监控技术，即将现有参数固定的静态摄相机改进为参数可自动调节的动态摄相机。
(4)多摄像机的协作监控。单个摄像机的视野有限，要监控大范围的动态场景就需要多个摄像机，此外，多个摄像机也有利于解决遮挡问题。多摄像机的定标与数据融合是两个关键问题。
(5)事件的机器学习方法，拟通过对序列图象进行自组织、自学习的方法建立事件的分布模式，从而达到事件识别的目的。
(6)异常现象的检测、报警与目标的行为预测。视觉监控系统的最终目的是为了解释监视场景中所发生的事件，根据要求对异常事件进行报警，并能根据当前目标所处的状态对将要发生的事件进行预测。
(7)研究对目标运动情况给出语义上的解释的方法，并将简单的行为识别与语义理解推广到对交通场景的自然语言描述。
(8)远距离的身份识别. 生物特征识别技术与人的运动分析的结合是视觉监控系统的一个重要问题。脸像与步态是具有可感知性与非接触性优点的生物特征，是目前被认为可以用于视觉监控系统中的身份识别的两个主要生物特征。我们主要研究脸像、步态、体形特征相融合的人的身份识别
视觉监控系统的理论基础
l 在智能视觉监控系统的视频分析中，镜头分割和运动目标检测是连歌基本问题，近年来围绕这些问题进行了很多研究 ，但是他们仍然是具有挑战性的课题。
早期的镜头分割算法是在像速域上进行的，但是这种方法对于像速的快速运动非常敏感，导致了大量的误捡。H.J.Zhang等提出了基于帧间直方图差的镜头分割算法，因为其算法复杂度低，镜头分割效果好，成为目前大受欢迎的方法。
运动目标检测和跟踪是事件检测，行为识别，视频图像的压缩编码和语义索引等自动或者半自动视频监控高层应用的基础。目前，运动目标检测的方法有：时态差分法（temporal differencing）,背景差法（Background subtraction）和基于光流的方法（optical flow）。背景差法可以提取非常完整的目标，但容易受到光照等引起的背景变化的影响。近年来一些统计的方法被引入来实现背景建模和背景剔除，极大地增强了背景差法对光照变化和阴影等噪声的鲁棒性。根据模型特征进行背景建模有很多种方法，其中基于像素强度的统计模型建模可以适应渐变的光照，但对突变的光照则存在问题。 卡尔曼滤波器作为一种简单易行的方法已被广泛应用于目标跟踪
背景差的方法是基于灰度的一种运动目标的检测方法，运动目标的检测常用基于特征的方法。基于特征的检测是依据图像的特征（点，线，矩）或由特征组成的模型（多边形，多面体）来检测运动目标。它多用于目标较大，特征容易提取，或具有匹配用标准目标模型库的场合。纹理分析
基于光流场和运动参数估计是另外一种常用的运动区域检测算法，但由于孔径和遮挡问题，光流的可靠性比较差。
基于贝叶斯概率统计的运动分割方法可同时进行分割和运动估计，效果较好，但是计算复杂，计算量大，不适于实时处理。
视觉监控系统的数据的压缩和传输，最原始的视觉监视系统就是完成视频信号的传输与切换。实时视频的传输，主要集中在解决视频的海量数据和视频的实时性要求和有限的网络传输带宽之间的矛盾。一方面人们通过研究视频压缩技术来减小对带宽的要求，ISO和ITU分别推出了压缩效果较好的MPEG-X系列和H.X系列压缩标准；另外一方面在充分分析视频传输特点的基础上，制定新的适合实时视频传输的协议。
智能视觉监视系统实例----------一个远程多目标智能图像监控系统的构成
（1） 图像预处理模块
l 滤波处理：可以减少光和影的变化对运动目标识别的影响，使系统差分图像的阈值降低，这样更能保留更多的图像细节，使系统对多个目标的识别，定位更加准确，增强整个系统的鲁棒性。滤波的方法可以采用频域和空域的滤波方法。
l 图像分割：将图像分成若干个有意义的区域的处理技术，图像分割算法分为基于边缘的和基于区域的。
（2） 自动聚焦模块
基本原理：通过边缘检测技术提取图像的边缘点，统计边缘点的数目，当边缘点的数目达到最大值的时候，图像的细节体现的最丰富，即可认为此时的图像最清晰，聚焦完成。
（3） 多目标跟踪算法模块
l运动目标的检测
在计算机进行实时的多目标跟踪时，必须让计算机识别运动区域和静止区域。在实际应用中常常采取在固定背景中对多个运动目标进行实时的目标信息处理。
l给运动目标区域作标记
分析像素的四邻域完成对二值图像的扫描，同时对运动物体的连通区域加标记，实现在监控场景中显示对运动物体的外接矩形框及确定运动物体个数。
l对运动目标区域作聚类分析
对于经过加标记的连通像素快区域，计算机还是不能准确地确定目标的个数，这是因为目标中某个区域的灰度值可能与背景中的灰度值近似，因而产生目标碎片。为了得到准确的目标数目，还必须应用聚类的思想对得到的像素块进行分析。
（4） 目标序列的匹配和运动预测
l 目标序列匹配算法
l 目标运动轨迹的预测
（5）网上浏览及检索功能模块
该模块以流媒体的数据压缩和传输为基础，结合跟踪系统对目标范围的确定，在网络中对实时监控画面进行主帧传输，即一次只传输一次背景图像，以后仅传输运动目标图像，此传输方法可以大大提高图像的清晰度，流畅度和传输速率。另外还针对图像传输的控制，历史图像的浏览等关键问题还可以结合ASP和流媒体技术提出一些及决方案。
视觉监控所要解决的技术问题
（1） 运动模糊
视觉监控按照摄像机和目标的相对移动可以分为两种，一种是静止摄像机情况下，监控的目标在运动； 另外一种情况下就是摄像机运动，监控目标静止的情况下。在这两种情况下， 都不同程度地存在运动模糊的情况。 因为这与成像过程中的能量积累有关。
（2） 背景差方法中光线的变化
（3） 视觉监控实时性要求
（4） 遮挡问题
遮挡问题是视觉监控中运动目标跟踪的一个常见问题，也是影响运动跟踪精度的一个直接原因。，所以正确处理遮挡问题的是运动跟踪的一个关键环节。基于网格模型的运动表示方法可以很好地表示不存在遮挡问题的视频图像，但是当感兴趣的目标出现遮挡区域的时候，就需要考虑重新设计网格模型。
（5）数据压缩和传输
视觉监控的应用
(1) 工业方面的应用
l 冶金行业用于在线推断烧结矿产量
l 工业产品的无损探伤
l 装配和生产线的自动化
l 在线产品表面和外观的自动检查和识别
(2) 民用
l 路面交通视觉监控，车辆定位，汽车牌照自动定位识别系统，交通违章
l 安全监控，例如在监视重要区域（如银行，小区）时，一旦不该发生的活动出现的时候（如人或车辆的闯入等），就立刻报警，保证安全。
l 视频编码,目前国际视频编码标准，如ITU制定的H.261,H.263,H.26L和ISO制定的MPEG-1，MPEG-2,MPEG-4等采用的都是基于运动估计与运动补偿的帧间压缩方案，与基于帧内压缩的标准（如JPEG）相比。其压缩比有较大的提高，运动估计作为帧间压缩的关键环节,它不仅影响恢复图像的质量,而且会影响图像的编码速度,因此人们一直在研究高速度,高精度的运动估计算法。视觉监控中的运动目标的检测技术可以用于用于视频编码中的运动估计。
l 物流系统中，集装箱号码自动识别。
l 基于红外图像的自动消防监控系统
l 可以用于动物跟踪，研究动物的生活习性
l 体育比赛和训练
6 国内外视觉监控系统的研究状况
国外：
智能视觉监视系统： 英国科学家正在开发“智能”监视新技术，这一技术有望使未来的闭路电视监视器不仅可自动识别扒手和盗车贼，而且还会预报地铁或机场内可能发生的行凶抢劫或恐怖活动。这一新技术，主要通过分析反常行为来识别嫌疑犯，并可快速发出警报。
据研究人员介绍，正在开发的新技术采用了相对原始的手段识别图像，如将低而长的可移动物体识别为“汽车”，将高而瘦的定义为“人”等等。采用新技术的监视系统，主要通过记录不同的物体运动轨迹来得出有关分析结果。
通过摄像机监控动态场景，早已被广泛应用于社会生活的方方面面。从社区和重要设施的保安监控到城市和高速公路上的交通监控，从军事目标的检测到智能武器，摄像机作为人类视觉的延伸起着非常重要的作用。智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。智能视觉监控主要涉及摄像机标定、物体识别、运动分割与跟踪、多摄像机融合、高层语义理解等内容，是计算机视觉领域的前沿研究方向。它具有广泛的应用前景及巨大的潜在经济价值，已引起了许多科研机构及研究人员的浓厚兴趣。
国内：
美国9.11事件更使智能视觉监控显得日益迫切，世界各国也因此纷纷将其列入重要的研究计划。 为推动我国在此国际前沿方向的研究，探讨视觉监控技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，在中国科学院自动化研究所、国家863计划计算机软硬件技术主题、国家自然科学基金委员会和中国自动化学会的支持下，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室已于2002年5月25-26日在北京成功承办了“第一届全国智能视觉监控学术会议”。
来自全国各地高校、科研院所、政府部门以及企业共168人参加了本次会议。会议由3个特邀报告和录用论文的学术报告组成。会议期间报告人和与会人员之间体现了较好的互动性，达到了相互交流的预期目的。为了进一步推动国内外科研人员在视觉监控领域的广泛交流，“第二届全国智能视觉监控学术会议”于2003年12月6-7日在北京召开。
总的来说，国外的智能视觉监视系统的应用和理论都相对比较成熟和完善，例如很多著名的大学和研究机构都有这方面的研究小组和相应的产品，一些主要的外文期刊业基本上每期都有相关的文章，但是国内在该领域还属于起步阶段，这方面高质量的论文很少，大部分集中于视觉监控系统中的背景模型的研究。而且在应用中也缺乏通用的视觉监控系统。 |
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发表于 2004-12-27 23:37:44
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