目标识别、目标追踪等计算机视觉技术在视频监控领域的应用

原创
2023/10/27 17:20
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随着科技的不断进步和发展,人们的科技意识也在不断提高,人工智能技术也在逐渐改变着人类的生产和生活方式,尤其是在安防监控领域,人工智能技术的落地应用越来越多。

计算机视觉技术是指设备能够“看到”它正在进行的操作,并根据它所看到的情况做出快速的决策。计算机视觉使用全新的人工智能技术,使设备能够观察和分析智能制造、质量控制和工人安全方面的各项任务。在安防领域中,视频监控系统以摄像机为核心,随着计算机视觉的发展,搭载了视觉技术的视频监控系统,目前已经广泛应用在安保、交通、楼宇、工业等各个行业领域。今天我们来探讨一下计算机视觉技术的一些应用场景。

1、目标检测与识别

目标检测与识别技术已经在很多领域开始大量的应用了,例如身份确认的人脸检测、人脸识别,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等。

以TSINGSEE青犀AI边缘计算硬件智能分析网关为例子,搭载了众多算法的AI分析网关,能实现对人、车、物体、行为的检测和识别。比如对机动车的识别,算法能识别出机动车的颜色、车辆型号、车牌号码等信息,能分辨出机动车、非机动车、电瓶车、三轮车,这也是计算机视觉技术。

在视频监控中,将视频流接入到AI分析网关,就可以对实时流进行识别分析了,比如发现车辆违停、电动车进电梯等,就能立即触发告警,提醒管理人员及时查看与处理。借助AI视频识别技术,将工作人员从时刻盯紧视频监控画面的工作之中解放出来。

2、目标追踪

运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列不同帧中位置的过程。它的核心思想是通过利用连续帧之间的相关性,将目标在时间上进行连续追踪。其基本步骤包括目标初始定位、目标模板更新和目标状态预测。

3、视觉分析

计算机视觉分析技术,就是通过目标识别、目标追踪方式之后,进一步获取目标的出现时间、运动轨迹、颜色等诸多信息,通过对各个目标的上述信息的分析,找到视频中存在的危险、违规行为或者可疑目标,并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索。

搭载了AI算法的EasyCVR智能视频监控系统,可以实现的AI识别功能包括周界检测、越线检测、翻越围栏、徘徊逗留检测、打架检测、人群聚集、火灾烟雾检测、车辆违停检测、视频故障分析、视频监控、存储和回放等功能。这样的视频监控系统,能在实时监控的同时,运用AI视觉技术,能够自动识别场景变化,检测出运动目标并锁定,同时发出告警和启动抓拍、截图、录像等,这样可以让视频监控更加具有针对性,能提取视频监控画面中的有用信息,提高了监控效率。

4、应用场景

在视频监控领域,智能监控大大提高了监控区域的控制效率,变被动“监督”为主动“监控”,有效避免了事故的发生。结合计算机视觉技术在视频监控中的应用,我们也列举几个应用场景:

1)通用安防

适用于社区、楼宇、企业园区等场所的安防管理场景,如:人员进出、车辆进出、周界防范、危险区域闯入、可疑徘徊等,提高场所的安全管理水平。

2)智慧安监

适用于企业安全生产监管场景,如:工地、煤矿、危化品、加油站、烟花爆竹、电力等行业,有助于降低生产过程中的安全隐患、保障生命财产安全。

3)智慧校园

可用于校园内部及周边的安防监测场景,包括师生人脸门禁、车辆进出、周界防范、翻越围墙、危险区域闯入、人员拥挤、异常聚集、烟火等。

4)区域安全监测

适用于重点场所的安全监测场景,如:政府机构、军事区域、机场、变电站、工业重地、看守所、农场养殖等,监测周界入侵、人员闯入、徘徊等事件。

总的来说,计算机视觉技术在视频监控中的应用可以提高安全性、减少人力成本,并且有助于加强对事件的监测和处理能力。

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