几种主流的技术在视频监控系统中的应用

文章摘要： 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。 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

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    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。

   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，IntelligentVideo）源自计算机视觉（CV，ComputerVision）技术。计算机视觉技术是人工智能（AI，ArtificialIntelligent）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： 

    （1）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。 

    （2）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。 

    （3）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。 

    （4）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。 

    （5）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。 

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