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　　【中國投影網資訊】近幾年隨著監控行業的發展以及平安城市等大型工程的建設，成千上萬的視頻圖像給廣大工作人員帶來無力管理和監看等問題。應用視頻監控圖像處理技術對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，過濾掉用戶不關心的信息，僅僅為監控者提供有用的關鍵信息，從而解決了視頻量大工作人員無力監管等問題，因此受到越來越多的關注

　　視頻圖像處理技術源自計算機視覺技術。計算機視覺技術是人工智能研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。視頻監控圖像處理技術依賴于計算機視覺技術，運用圖像處理算法，在不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍攝的視頻圖像序列進行自動分析，實現對場景中目標定位、識別和跟蹤，并在此基礎上理解和描述目標的行為。根據行為特征分析并從圖像中尋找滿足預先設定的行為特征的事件，如：目標跟蹤、徘徊、遺留物、物品遺失、人數統計、人群密度、人員倒地等。

　　隨著計算機視覺技術的不斷發展和完善，未來視頻監控圖像處理技術將向著圖像語義的第三層抽象語義方向發展。按照圖像語義的復雜程度可將圖像語義分為三個層次：第一層是特征語義層。通過圖像的底層視覺特征如顏色、紋理及形狀等及其組合來提取相關語義描述；第二層是對象語義層。通過識別和推理找出圖像中的具體目標對象及其相互之間的關系，然后給出語義表達；第三層是抽象語義層。通過圖像包含的對象、場景的含義和目標進行高層推理，得到相關的語義描述。這個層次的語義主要涉及圖像的場景語義、行為語義和情感語義。

　　目前計算機視覺技術還不能達到對目標進行高效識別的水準，導致了描述對象層語義和抽象層語義比較困難，因此現在對于圖像語義特征的研究集中在語義特征模型的第一層，即特征語義層。視頻監控圖像處理技術采用的圖像處理算法也主要集中在特征語義層，目前的視頻監控圖像處理技術主要是通過圖像顏色、紋理等相關語義描述提取目標信息，該過程獲得的語義信息較少，因此對復雜多變的場景適應能力較弱，同時很難識別和分析更多的行為和異常事件。

　　未來視頻監控圖像處理技術將向著抽象語義層發展，識別出更多圖像信息，如圖像中的場景（沙灘，天空等）、圖像中對象的行為及活動（足球比賽，游泳比賽等）以及圖像給人帶來的主觀感受（高興，生氣等），可以像人類視覺一樣認知場景中的目標，并對目標進行分析處理，得到用戶感興趣的圖像部分，由于該過程突破了“語義鴻溝”的限制，也即計算機獲取的圖像視覺信息與用戶對圖像理解的語義信息一致，因此對目標信息的提取準確，并且受外界因素影響較小，能夠適應復雜多變的場景。

　　近年來，隨著計算機、網絡以及圖像處理、傳輸技術的飛速發展，視頻監控系統正向著高清化、智能化和網絡化方向發展。視頻監控系統的高清化、智能化和網絡化為視頻監控圖像處理技術的發展帶來機遇的同時也帶來了挑戰。

　　高清視頻圖像包含大量的圖像信息，為視頻監控圖像處理技術向著抽象語義層的發展奠定了理論基礎，同時由于高清視頻的數據量大，導致視頻監控圖像處理技術的運算速率下降，視頻的實時性降低。為適應監控系統的發展趨勢，視頻監控圖像處理技術可從兩方面進行改進：第一、從圖像算法層改進，可以選擇適應能力更強同時效率更高的圖像處理算法，以保證視頻圖像的實時性。第二、從視頻監控圖像處理技術所依撐的硬件資源層改進，目前視頻監控圖像處理技術在監控系統中的應用主要包括采用基于PC的視頻圖像處理的后端應用，以及基于嵌入式的視頻圖像處理的前端應用。基于PC的后端應用，其優勢在于資源豐富，而且產品的更新速度很快，能夠不斷的適應市場的需求。

　　沃爾電子的視頻監控圖像處理技術的應用非常廣泛。沃爾電子的產品內置圖像檢測功能，能及時地發現侵入指定區域的移動目標，完成周界防范功能，以及非正常遺留物和重要物品丟失等功能，可應用于飛機場、火車站、博物館等等監控需求。圖像識別功能，實現與圖像數據庫的人像匹配、車輛類型分析（顏色、車型、車牌），識別目標的類型、位置，可以應用于交通路口、安全檢測、高速公路收費站等等。目標自動跟蹤技術，通過對移動目標的檢測、匹配，自動控制高速球型攝像機凝視跟蹤目標的移動，適合應用于如銀行金庫、國家重點安全部門、公共場所等等。圖像分析、移動目標的分析技術是通過對畫面中移動目標的識別，分析統計目標的類型、流量、運動方向、速度等信息，可以用于交通道路指揮自動化以及重要場合自動檢測分析，也可以用于環境煙霧、火災等森林監控中的自動化監測報警。

　　視頻監控圖像處理技術以其能夠從大量的視頻數據中提取用戶需要少量視頻信息的優勢影響著視頻監控系統，使視頻監控系統向著更加智能化方向發展，解放人力的同時提高安全指數。視頻監控圖像處理技術通過影響視頻監控系統來影響和改變人們的生活。


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