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现代视频监控设备安装的图像识别技术

发布日期:2020-04-18 20:43
信息摘要:
图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有已忆中存储的信息。只有通过存...
图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有已忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。
 
一、视频监控图像识别技术是人工智能的一个重要领域
 
视频监控型像识别是屯体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等领域有着重要的应用价值.,如车载监控系统一般在公交、长途客运、出租车等公共交通领域应用较多,系统一般由车载终端、传输网络和监控-中心三大部分组成,有防止车辆被盗、反劫、行驶路线监控、车内外视频图像传输、事故响应、指挥等功能。
 
图像信息的自动解释关系着图像系统最核心的问题,即图像信息的利用水平,也是监控系统智能化的标志和东莞现代视频监控设备安装的基本特征。
 
传统的图像审核方式主要有3种:一是纯人工审核,企业员工“三班倒”工作,人眼鉴别该图片或视频是否违规;二是建立MD5数据库,DNA是人类唯一的身份识别码,而图片、视频的DNA则是MD5,网监建立了存储违规图片、祝频的MD5数据库,用户上传后自动分析MD5是否合法;三是传统智能识别,识别色情图像基本是通过图片RGB值识别肤色比例,通过建模识别异常动作、敏感部位等。但这3个审核方式都存在较大的漏洞,“三班倒”的人工审核容易导致审核效率低、误判漏判多等主观性问题;MD5则非常容易被篡改,在视频中加入文字或者修改任意一帧就能实现;传统智能识别色情图片准确率低、经常误报等。
 
以图普科技为代表的互联I列图像内容审核专家,基于人工智能与图像识别技术领域最新的算法:深度学列算法,通过模拟人脑神经I圳络,构建具有高层次表现力的模型,能够对高复杂度数据形成良好的解读。通过大数据持续训练、频繁的迭代,图普科技的图像识别云平台的内容审核产品的精确度达到99.5%,有效节省超过90%的人工复审工作。
 
为了编制模拟人类图像以别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型,例如模板匹配d模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。
 
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问分辨毹力,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削分辨能力,理解图像,进行目标行为的分析,图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发,在专家经验和已有认识的基础上,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。
 
模式识别包括两个阶段,即学习阶段和实现阶段,前者是对样本进行特征选择,寻找分类的规律,后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。这个模式识别的模板匹配模型简单明了,也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。
 
人能识别的图像是大量的,如果要求所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板,也是不可能的。为解决模板匹配模型存在的问题,格式塔心理学家提出了一个原型匹配模型。这种模型认为,在长时沿忆中存储的并不是所要识别的无数个模板,而是图像的某些“相似度”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型,拿它来检验所要识别的图像,如果能找到一个相似的原型,这个图像也就被识别了,这种模型从神经上和泄忆探寻的道程上来看,都比模板匹配模型更适宜。
 
数字到像处理是对图像进行分析、JJU工和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术,图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外,基于光学理沦的处理方法依然占有重要的地位.,数字图像处理是信号处理的子类,另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。
 
传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪、量化等。然而图像属于二维信号,和一维信号相比,有自己特殊的一面,处理的方式和角度也有所不同,大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸,它们中的一部分在二维隋形下变得很复杂。
 
同时图像处理也具有自身一些新的概念,例如,连通性、旋转不变性等。图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。而图像识别所研究的问题,是如何用计算机代替人类去自动处理大量的物理信息,解决人类所无法识别或者识别过于耗费资源的问题,从而很大程度上解放人类的劳动力。
 
二、现代视频监控的图像识别方法
 
图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统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,图像识别都要求有两个基本条件,一是定义特征,二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的样本特征,建立样本库。
 
人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。图像识别可能是以图像的主要特征为墓础的。每个图像都有它的特征,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
 
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、配饰及可能的伪装造成图像的差异。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。这就要求现场采集的特征数据和样本库数据具有相关性,因此,必须建立一个适当限制的应用环境,有了这个应用环境,才能保证系统正常地工作。
 
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: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;二是识别,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。
 
图像识别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。
 
三、现代视频监控的图像识别内容分析
 
视频监控系统是安全防范系统的重要组成部分,它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于各种智能建筑工程中。随着无线视频监控技术的不断发展,人们对于视频监控质量的要求不断提高,对于监控图像的智能分析,对于视频监控的效果起着关键性的作用。
 
由于通常的监控系统不适合于进行图像识别,监控系统的智能化就必须寻找新的途径。图像内容分析就成了智能监控的切入点。图像内容分析,自主的定义(简单)特征、不与原始输入相对比:通过目标状态和行为的分析,理解图像内容;通过图像关联,实现目标的识别。
 
如为解决高速公路运行安全管理的突出问题,高速公路运行采用安全事件自动识别检测关键技术,它针对各种场景的特点,建立一套面向高速公路隧道、关键路段、收费广场等的故障车辆、违章停车、行人、抛洒物,火灾等情况的自动检测方法及预警技术。
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