1.目标跟踪技术的必要性
近几年,智能视频分析技术成为安防企业竞争的热点,传统安防技术更多的是关注事后查证的有效性。但随着高清摄像机的普及,4K、高清、H.265,如何利用这些资源,如何使设备“活”起来,而非只是一个当人身损害或者财产损失发生后才被激活的机器,这是越来越多安防企业的发展重点。有了视频分析,就可以及时发现视频中的异常情况,从而在*时间做出反应,减少损失。其中,基于深度学习的目标跟踪成为热点。
2.目标跟踪平台
安防企业正在向视频分析软件平台的升级进行研发,要想使数据更准确,不受外界因素干扰,基于深度学习的算法是重点,以北京和普软件平台为例,将其接入军事、森林防火、海事监控、水利航运等“综合系统平台”,可实现以下功能。
(1)3D框选突显告警点信息。采用声音+光学双告警方式,在接收到前端告警后,会在1秒内启动预置的声音告警,同时弹出悬浮产生告警的热成像和可见光的实时视频图像,并且会在视频图像中填加告警位置标识框突显告警点信息,还会将告警方位和距离信息同时显示,方便用户观察。
(2)交互式电子地图与定位显示,基于三维GIS高程数据定位。在接收到前端回传的告警定位数据后,依据前端的GPS位置、云台方位信息和地图三维GIS高程数据联合计算快速准确定位告警点的GPS位置,在电子地图中标示告警点位置,定位精度高。
(3)跟踪识别。前端设备与后台软件配合,自动跟踪监控区域内的目标,如人、车辆等活动轨迹。
(4)雷达联动。雷达与摄像机预警联动采用“逐点”扫描技术,通过“点”的扫描来判定“点”目标。雷达发出角度信息通过雷达计算机反馈给联动计算机,联动计算机把雷达“协议”编译成云台“协议”,传送到云台控制摄像机的转动,定位,从而实现雷达与摄像机的联动。
雷达与摄像机联动可以调整摄像机的位置,准确地定位实时位置,实时查看现场情况,进一步确认报警的真实性,提高报警的准确性,为远程查看现场提供真实画面。
3.视频分析技术的发展前景
深度学习技术的出现,使安防行业的技术迈上一个新台阶。虽然现阶段基于深度学习目标跟踪超越了传统安防技术,但仍有很大的优化空间。比如,基于深度学习的目标跟踪目前不能有效处理*遮挡问题等,而人脑依赖于自身强大的先验知识,可以处理这些问题,跟踪算法则只能学习目标当前状态下的模样,不具备人脑的推算能力,其在深度学习的道路上仍然任重而道远。