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分析公安监所智能监控技术特性

2015-05-22 18:34
Timeless落尘
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  (2)视频诊断技术

  视频诊断技术可对监控系统中的各种图像质量进行综合评估,给出视频的品质评价结果,对图像中出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡等常见摄像头故障做出准确判断并发出报警信息。该系统还可以检测视频信号有无和前端云台摄像机的运行情况,有效预防因硬件导致的图像质量问题及所带来的不必要的损失,并及时检测破坏监控设备的不法行为。主要检测内容举例如下:

  信号缺失检测:自动检测因前端云台、摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传输环节故障而引发的间发性或持续性的视频缺失现象。

  清晰度异常检测:自动检测视频中由于聚焦不当、镜头损坏或异物遮蔽引起的视野主体部分的图像模糊。自动检测镜头对准无意义物体的情况。

  信号亮度异常检测:自动检测视频中由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的画面过暗、过亮或黑屏。

  视频噪声检测:自动检测视频图像中混有杂乱的“横道”、“波纹”、或一阵阵杂乱的飞点、刺、线状干扰导致的图像模糊、扭曲、雪花、抖动或滚屏等噪声现象。

  视频偏色检测:自动检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成的视频中的画面偏色现象,主要包括全屏单一偏色或多种颜色混杂的带状偏色。

  视频诊断技术也包括多种应用方式,可以集成在前端摄像机,但更适于部署在后端管理软件系统中,在联网系统中,使用更加灵活,通过定时巡检网络内的所有视频,及时发现故障,加快维修的反应速度,保证系统可靠运行。

  (3)重点标记技术

  监所内的全部摄像头24小时不间断地监视和录像,面对产生的海量视频录像资料,如何在最短时间内查找有用线索为破案提供例证?通过人海战术对视频录像逐一回放查看——不但效率低,而且因为人的生理条件限制,容易漏掉重要场景和线索。

  为此,可以将事件发生时的关联信息与视频记录关联起来作为后期检索的标志,例如:在手动录像、抓拍、制定录像计划时,输入文字提示作为重点标记;在车牌识别时将车牌号与抓拍照片和录像片段关联;将人员的门禁卡身份信息与进出通道时的照片和录像关联;在警情信息与触发的录像关联。总之,将重点事件的某段信息与视频资料关联,通过关键字对录像进行片段标记,辅助事件日志和录像快照,可以迅速定位想要查询的录像文件的特定时刻,方便后期检索。

  (4)特征识别技术

  当人工和其他物理侦测技术无法对视频进行关联时,基于目标特征的视频内容智能分析技术为我们提供了更加广阔的应用可能。比较典型的应用是人脸比对技术和智能搜索技术。

  人脸比对系统:

  基于人体面部的生物特征识别技术,可以自动从视频中抓拍人脸,并与后台系统中的目标库进行相似度比对,比对结果推送给监控责任人。不管是否有比中结果,抓拍的人脸都会存储在后台系统中,当日后有案件需要翻查监控资料时,可以通过人脸识别技术确认嫌疑人的行动轨迹,为破案提供高效的技术支持。人脸识别系统通常包括采集、比对、处理三个环节。采集环节获取待比对对象的高质量图像;比对环节将图像转换为计算机能理解的特征编码,并与预存的人脸数据库进行比较,确认待比对象的身份;处理环节则把比对结果与用户的业务应用紧密地联系在一起。

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