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    视频监控技术及其在安防领域的应用研究

    时间:2021-05-11 04:00:17 来源:雅意学习网 本文已影响 雅意学习网手机站


      摘要:视频监控技术在不断进步,从模拟监控系统到数字化本地监控,再到数字化远程监控,最后才到如今的智能化监控。前3个阶段产物被称为传统视频监控系统,这几种监控系统需要依靠人工来完成任务。人由于自身属性的限制,无法保证每一路视频监控报警的准确性。为解决这些问题,技术工作者们不断努力,把视频监控技术发展到智能视频监控,以计算机代替人对视频信息进行监控,进而实现了“实时监控,及时反映”,在各种社会暴力事件的催化下,智能监控技术被广泛地应用到了安防领域。
      关键词:视频监控;安防领域;应用
      近年来,随着4G时代的开启和移动终端的持续增长,移动互联网得到了快速发展,这也为移动视频监控技术在安防领域的应用创造了良好的条件,加之各行业对移动监控的需求日益高涨,要求对大量视频数据进行实时、无地域、无阻碍的观看和共享,为各级管理人员和决策者提供方便、快捷、有效的服务,在此趋势下,移动监控成为了安防市场的热点。
      1安防领域发展现状
      随着智慧城市的建设,国内安防行业对大数据的应用领域主要集中在在智能交通、平安城市、公安执法等领域。
      1.1智能交通
      随着“互联网+交通”的发展,智能交通大数据技术逐渐凸显它的优势,一方面有效的提高交通管理部门的决策能力和管理交通的能力,另一方面通过大数据采集分析为交通管理、刑侦稽查、交通违法管理提供重要的线索和数据信息。智能交通管理系统的发展趋势主要体现在集成性、预测性、主动性、实时性等方面,即集成了众多交通管理功能,并基于全面的檢测信息及预测分析进行主动性交通管理,摆脱被动适应性管理的滞后性。
      1.2平安城市
      随着平安城市的不断建设,高清、超高清前端摄像机和公安智能化实战应用在平安城市建设中得到广泛应用。用户对清晰度的要求直接导致了视频数据量呈爆炸式增长,这就更加催生了具备海量存储和高速读写性能的云存储系统的发展和应用,以应对PB级的视频存储需求。
      1.3公安执法
      新形势下的公安工作离不开大数据的支撑,公安基础信息化更是大数据的挖掘和深度应用。但随着“信息爆炸”时代的来临,数据采集不足、数据质量失真、数据关联孤岛、数据挖掘不够等问题也成为公安信息化建设中未来重点关注的内容。综上所述,平安城市、智慧交通、公安执法等对视频监控大数据应用需求越来越大,但是在运用的同时也产生在海量视频数据的存储、分析和安全等方面的问题。
      2视频监控技术在安防领域的应用
      2.1智能视频监控技术的应用
      目前市场上存在的主要智能视频应用是安全类相关的应用,高级视频可以进行移动侦测,在复杂的环境中侦测和识别多个物体的运动情况,物体追踪,将移动物体侦测到之外,对控制指令进行自动发送,进行自动追踪,即使物体不在摄像机的监控范围,系统可以自动通知区域内的摄像机,进行人物面部的识别,自动识别人物的脸部特征,利用与数据库档案之间的比较进行自动识别,这些应用主要作用是协助安全部门提高安全防护。除此之外,还有一些非安全相关类的应用,交通流量控制,对各种交通情况进行监视;注意力控制,对在某物体前面人们停留的时间进行统计,可以为顾客提供服务所用的时间进行计算。人群控制,能够有效地防止出现堵塞的情况,及时发现异常情况;人数统计,对指定区域的物体或者人的数量进行统计。这些应用主要面向零售、服务等行业,进一步提高服务水平和营业额。
      2.2大数据处理技术的应用
      在公共安全领域,随着平安城市、智能交通、智慧城市等工程的推进,安防监控系统已深入、渗透到各个领域和地区。安防监控的发展趋势是融合化,视频监控平台与其它多种系统之间如警综、消防、卡口、门禁等进行资源和数据的无缝整合,形成社会化的大系统,数据呈现出爆炸性的增长。
      如何对这些海量的融合数据进行清洗和选择,并建立有效的分析模型是一个有趣的挑战。“海量”和“非结构化”这两个特点在视频监控行业尤为突出,通过把视频、图片等非结构化的数据转为计算机识别的结构化数据,提取其特征、分析比对得到有价值的信息。通过应用大数据技术,可以辅助公安人员快速开展治安防控、警情研判及指挥决策,发掘公安信息资源价值。如犯罪嫌疑人追查,可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸;犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找;人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人、车、物并绘制其时空轨迹。通过大数据技术,进行实时智能分析和数据挖掘,让视频监控从基本的存储、人工抽检,进步到高效事前预警、事后分析,实现智能化的信息分析、预测,进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息,为公共安全治理的各项决策部署提供了充分的数据基础支撑。
      2.3在自助银行大厅监控系统上的应用
      自助银行大厅监控系统的工作流程:通过对场景监控区域人员图像和背景图像进行分离,并对其作跟踪监控,对相关运动中的人员进行分类监测和行动跟踪的同时,根据系统中的预设算法和程序做出反应。如大厅内有人员打斗,系统将自动发出警报信息,这就可以对自助银行大厅存在的一些危险因素及时预警。自助银行大厅监控系统中还包括了视频诊断分析技术,这项技术主要应用在大规模监控系统的控制中心,通过流媒体服务器来接收所有视频拍摄设备获得的视频数据。对视频质量出现各种问题的情况做出反应,对恶意破坏监控设备的行为或其它不法行为做出判断并且报警。这种技术对银行监控系统的维护工作也有着重要的意义。
      3结束语
      智能视频监测分析无论是置于前端还是后端都有其优势,置于前效果更好,设备进行分析,不容易受影响,后端操作系统更加稳定,将更多高级的视频分析功能提供给用户,视频监控系统的能力将有明显的提升,充分的发挥视频资源的作用,还可以有效的缩短突发事件的反应时间,报警系统的精确度明显提升,智能化的方向将是视频监控系统未来必定的发展趋势。

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