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视频 监控智能化的途径

发布时间:2017-08-16 17:16:37  浏览次数:

从技术方面来说,图像 信息的自动解释关系图像系统最核心的问题——图像信息的利用水平。可以说:图像 信息的自动解释是监控系统智能化标志,是现 代视频监控的基本特征。

  图像 信息的自动解释有两个基本途径:一是图像识别,主要 利用图像信息的空间分辨能力,实现个体的身份认证;二是图像内容分析、主要 是利用图像信息的时间分辨能力,理解图像,进行目标行为的分析。

  图像识别

  主要 是指通过对一帧图像中指定目标的特征识别,实现个体身份认证,典型 的实例是人脸识别。研究证明,人的 行为也是一种生物特征,如步态,眼部动作等。对人 步态的分析可以用于个体的识别,但它 是通过对一段图像序列的识别来进行个体身份的认证。无论什么方式,图像 识别都有要求两个基本条件,一是定义特征、一是 建立一定数量的样本数据库。定义特征,选择 具有唯一性和相对稳定的特征来表示个体,如用 人脸上的标志点来形成特征矢量。样本数据库,按特 征的定义采集一定数量(根据应用)的样本特征,建立样本库。

  图像 识别的基本工作方法是:将现 场采集的目标特征数据与样本库中的数据进行比对。这就 这要求现场采集的特征数据和样本库数据具有相关(可比)性,因此、必须 建立一个适当限制的应用环境,才能 保证系统正常的工作。

  个体 身份认证是安全系统最迫切的要求,近年来、有了大量的成果,也有了初步的应用,主要有两种方式:第一是验证,识别监控目标,确认 目标的身份及正在发生行为的合法性。是安 防系统的功能和典型应用;第二则是识别,将现 场采集的特征与样本库进行比对,确定目标的身份,以发 现事件的相关线索。是侦 察工作的典型应用。系统 要建立海量的样本数据库。通常 的视频监控系统达不到上述应用的环境条件。

  图像识别系统包括:图像输入、图像的预处理、特征 的提取和图像的解释(识别)等技术环节和设备。其关 键技术或难点在于实现系统能在一种适当控制的环境下,针对 移动目标实时地运行,这些 目标通过静止摄像机可能会产生大小不同、角度 不同及光照效果不同的图像。并在 各种可能的非最佳条件下进行识别,如由于年龄、面部表情、配饰(眼镜、帽子)及可能的伪装(化妆)造成图像的差异。就要 求系统采用适当的图像输入方法和预处理技术,以保 证图像特征有效地提取,样本 的生成和数据库的建立。

  图像 识别的方法基本上分为统计方法和结构分析两类,前者 是以数学决策理论为基础,建立 统计学的识别模型,指纹、掌形 的识别多采用这种方法,其特点是稳定、但很 少利用图像本身的结构关系。后者 则主要是分析图像的结构,它充 分地发挥了图像的特点,但容 易受图像生成过程中噪声干扰的影响。
 


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