迷你倉“主动识别技术”提升监控服务系统核心能力自存倉 

2009-12-12 11:03:56 - 儲存 

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世界正变得更多样和复杂化,但和谐和发展将是我们长期的主题,监控和服务系统作为信息化系统的基本组成部分之一,对该类产品的需求,总的来看,有如下趋势:

l 需求个性化:客户使用监控和服务产品的条件千差万别,所需的功能和效果也不尽相同,已没有哪款系统能适应各种使用条件、满足客户的多种要求。因此,在具体应用时,要为每一个客户量身订造,提供个性化产品。

l 产品专门化:正是由于客户需求的多样化、个性化,监控和服务产品的各细分产品系统,每种细分产品系统均只负责完成各自功能,“跨”子系统的产品已越来越少见。而客户最终使用的整套监控和服务系统,则是由各子系统集成、并精心调试,从而达到整套系统的效率最高。

l “主动识别”:这一特性将成为监控和服务系统产品未来的发展趋势。“主动识别”,意味着在无需特定目标采取特别行动的条件下,具备该技术的系统,能够识别出特定目标,并发出提示;使应用该系统的人们在预估事件发生前,有足够时间采取相应行动,从而提升安防或服务的水平。

对应以上需求趋势,监控和服务系统产品的技术发展,出现如下趋势:

1.智能化、网络化、数字化:

基于TCP/IP技术监控和服务子系统产品,已得到市场认可。从2008年开始,基于IP技术的该类系统产品已进入实质应用阶段。

特别是门禁/考勤产品,基于TCP/IP的终端产品将逐步取代目前的单机应用系统。

监控和服务各子系统产品的功能相对单一,而客户面对由多个生产商提供的五花八门的产品时,很容易造成使用上的混乱,因此客户要求管理这些子系统时,各子系统都要有同一、易用的界面,以便于学习培训。

因此,要求各子系统产品间要相互集成、兼容,各子系统产品的网络化、智能化也就成为必然趋势。

2.目标识别功能:

目标识别(Object Recognize),利用物体速度、形状、尺寸等信息进行判别,区分人、工具、其它对像等。它是“主动识别”特性在技术上的体现,目前主要包括人脸识别和车辆识别。

A.人脸识别

根据已学习的人脸数据库,结合输入的种族、性别、表情等限定信息,从数据库中识别特定人物的技术。相比于静止图像,视频流能提供更多时域信息,然而其难点在于视频图像分辨率较低,高分辨率的视频图像是未来发展趋势。

人脸识别一般分为4个步骤:人脸检测、人脸跟踪、特征提取、比对。

人脸特征提取方法主要有三类:第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法;第二类是基于特征模板的方法;第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法,即整体特征统计方法,该法相对于图像亮度和特征形变的鲁棒性更强。整体统计特征方法,包括活动形状模型;弹性外观模型;活动外观模型等具体算法。

人脸比对是将人脸特征数据与图像库中特征数据进行比对,并匹配结果。常用算法有贝叶斯分离器、支持向量机、神经网络分类器等。

B.车辆识别

识别车辆牌照、车型、颜色等,其算法原理与人脸识别算法原理相近。

3.数据融合:

数据融合(Data Fusion)是将不同视频源的数据整合。

其中一类是可见光与红外的融合技术,以便在不同光照度的条件下,都能得到更清晰的图像,以提高识别准确率。

另一类是为了进行行为分析,将多个视频源进行综合。满足分析跟踪对象的行为的要求。这是长期发展的方向。

4.产品架构:

目前,先进的智能视频产品系统,采用前端分布式处理与中心集中处理相结合的架构。

智能视频处理前端设备,基于DSP,直接在前端完成视频数据的采集和智能处理,不受传输延时、画质损失的影响,并规避了中央服务器的性能瓶颈。

中央服务器更多完成视频分析、识别的功能,从而提高每台中央计算机的监控路数,降低客户的总体应用成本。

智能视频系统产品采用开放式、标准处理单元,通过提供的SDK接口,与其它监控和服务子系统产品,无缝集成应用。

伟清创新公司新推出的“人脸识别服务器”产品,就是一款符合上述趋势的、专注于通过识别人脸,而实现“主动识别”要求的产品。其系统组成拓扑图如下:

 

 

前端摄像头

获取监控区域视频图像

“人脸识别”视频服务器——黑盒设备

对视频流进行编解码、人脸检测等处理,并通过网络输出,传递给监控服务端

“人脸识别”远程监控报警系统软件——管理中心

对设备、日志、数据、操作、用户等进行管理

  该产品可在酒店、飞机场、停车场、金融营业大厅、金库监控、公安、教育、石油、电力、环保等多领域应用。

 

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