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        平安城市中的低碼流高清解決方案探討

        作者: 時間:2012-10-19 來源:網絡 收藏

        網絡攝像機需要新一代的編碼壓縮算法,但是h.265是以電影、電視行業為核心利益的,其技術核心是各種算法兼容性、播放安全性,保證不同專利廠家之間的利益,其技術發展、技術應用對于安防行業來講,都有一定的局限性。與其等待新標準的完善,還不如勇于創新,采用先進的私有算法,為廣大安防用戶提供低成本

        方案二:借助于智能視頻分析技術

        在上文中,筆者已經提出,監控行業的視頻畫面特點是,30%的畫面為動感畫面(人/車運動),其他70%基本上都是次要畫面(背景樹、花草、小動物)。對于錄像存儲來講,如果只錄制人/車的畫面,那將大大節省存儲空間。

        識別重要畫面

        而在30%的動感畫面中,可能只有20%的運動畫面是我們所關注的(興趣區內),其他80%的人/車運動并不影響我們的安全(興趣區外)。所以,如果利用智能視頻分析將重要畫面識別出來,那么我們就可以節省94%的高碼流空間,考慮到智能視頻分析算法識別的準確性,對于這94%的次要畫面,我們可以采用低幀速率+高碼流來進行錄像(視場景不同而定,對于實時性畫面要求高的應用,可考慮低碼流+高幀速率)。

        當然,當前大部分的攝像機都具有移動偵測功能,那是不是應用免費的移動偵測功能就可以完成以上功能了呢?在筆者看來,不僅攝像機自帶的移動偵測功能無法實現筆者提出的以上設想,就連市面上大部分的智能視頻分析產品也無法達到以上的設計目的,這是為什么呢?

        談智能視頻分析就不得不回顧一下智能視頻分析的技術核心,智能視頻分析一般是由畫面分割(目標探測)、前背景分離(目標跟蹤)、目標分類、目標辨識4大部分組成的。當前的VMD移動偵測只能做到畫面分割這一層,而且無法抑制大量的誤報。高級VMD移動偵測,能夠實現目標跟蹤,從而大大降低室外環境引起的誤報。通過手工標定景深,利用目標像素大小,從而過濾掉一些不符合現實的目標,如小昆蟲在鏡頭上快速爬行等;更高級一些的VMD移動偵測,利用多種規則如目標的最小移動速度、目標的最小移動像素、目標出現的時間、目標的對比度、目標的最小像素等等多種參數,將目標進行簡單分類,如過大的像素、過快的速度的目標,則是車輛。

        有些先進的VMD移動偵測算法通過繁雜的設置,確實可以得到很好的效果,但是無法自動適應天氣、環境的變化,所以每到季節變化,則需要重新設置,這對系統維護帶來了挑戰。

        其實畫面分割、前背景分離、目標分類并不是單向的數據流,目標分類反過來會影響畫面分割的好壞。畢竟只要有像素運動,畫面分割就會把這些像素隔離出來,前背景分離就需要運算量來跟蹤這些像素團的運動,以辨確實是噪點,還是晃動的樹枝,還是人目標在運動。

        另外對于傳統的智能視頻圖像分割算法,在DSP上是一種簡單的高運算量工作,如(圖1)所示,如此大的數量需要強大的DSP來完成,這就是為何當前市場上大部分的智能視頻分析算法都只是運算352x288的CIF格式畫面了,因為一旦運算4CIF畫面,那么DSP就沒有運算能力來進行視頻編碼工作了。

        而對于來講,1080P全畫面的視頻數據將高達500Mbps,這對于采用傳統智能視頻分析算法的廠商來講,是無法逾越的。

        當前最新智能視頻分析算法是模擬人腦的識別模式,人眼并不是靠目標的大小來判斷目標類別,而是靠目標的特征來判斷。例如,假設人眼看到了一個人的下半身被車遮擋,僅憑上半身,人眼完全可以判斷這是一個人目標隱藏在車后,而普通的高級VMD移動偵測靠如此少的像素則斷定這不是人目標。

        通過圖像分割實現目標分類

        筆者了解到,美國VideoIQ公司最新基于神經元人工智能算法的智能視頻分析技術,通過內置20多萬種目標模式,利用強大人工智能神經學習算法,可以大大抑制自然界引起的誤報,如雨、雪、大風、小動物、飛鳥、光影變化、樹枝晃動等。高級移動偵測簡單根據像素大小來判定目標,而不考慮目標的外表紋理、顏色、形體幾何組合、步伐等人體/車輛模式,必將導致很高的誤報。如夏天飛蟲、昆蟲在攝像機前面飛動,露水、雨滴滑過鏡頭表面,這些都會導致依據像素大小來做目標分類錯誤,從而出現大量誤報,浪費錄像空間。

        在圖像分割階段就利用初始的目標分類技術,互相補充,這樣大大降低了圖像分割的DSP運算量,從而采用一塊達芬奇DSP就足可以實現1080P分辨率的智能視頻分析和1080P圖像編碼壓縮。

        一旦擁有了這種先進的目標分類算法,那么高清攝像機就有能力只回傳重要的高清碼流來錄像;而沒有重要畫面時,則回傳低幀速率碼流,保證1080P畫面清晰度。采用這種算法最好的方法是直接將算法內置在前端智能攝像機內,這樣簡化系統的管理。

        如果前端攝像機是普通的網絡高清攝像機,那么也可以在后端利用PC機來實現智能視頻分析,從而獲得同樣的錄像效果。

        結語

        建設是一個新事物,甚至在歐美等國也沒有太多的案例可以參考,我們國產監控廠商應該攜手共進,創造中國自有的技術和標準,從而能夠在我國的建設過程中開發出新的技術能力,推向全世界。


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