视频监控的智能预警分析

聂金锋 胡文涛

（中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司，河南 平顶山467000）

0 引言

近以来，安全生产事故明显上升，给人民、国家、经营单位带来巨大的经济损失。这些年，基于计算机的智能化技术，自动控制技术，在我国迅猛发展。然而，智能化的安全防范技术尚未得到推广，不少与安全生产相关的科技人员，由于各种因素困扰，难以实施科技手段，去更加有效地保障生命和财产安全。

目前，很多单位都安装了各种监控与监测系统。其中，现有的视频监控系统中，大都采用DVR全天候录像方式，如出现异常事故，工作人员再将视频监控录像调出进行核对，这种方式只有2个功能：人工监视和海量录像事后取证[1]。（1）事后取证是必要的，然而更重要的是预防事故。现有系统大多数难以做到“即时”发现“即时”处理，各单位呼唤自动预警功能。（2）人工监视与控制PTZ巡检的方式，缺乏自动功能、缺乏智能预警。因此，不得不依赖人的长时间值班。但是由于管理制度的缺陷，安全隐患依然突出。关键的原因是，由于人类的视觉疲劳缺陷难以长期保持警觉，即使是接受特殊培训的安全人员，长期坚守岗位也很难做到对关键信息完全获取。

因此，视频监控的智能预警分析系统的要求将更加迫切，研究智能分析的预警系统，将为生产中事故发生前提供预警，方便生产中事故发生后的取证。

1 视频监控智能分析的预警

智能预警系统，是结合智能视觉分析、模式识别、信息传输等技术对监视区域所发生的各类事件进行自动检测、自动报警的真正智能化解决方案，系统能实时检测出目标区域发生的物体位移、物品偷盗、摄像机画面异常变化，人员跌倒、人员扭打、人员奔跑、异常停顿、异物抛撒、人员拥挤，车辆拥堵、车辆逆行、可疑物出现、道路塌陷、人员闯入、值班员离岗、禁区通道入侵等异常状况，并对发生的异常事件迅速自动进行报警，提示值班员注意。

智能生产监控系统是针对我国各类生产施工中普遍存在的异常现象，通过摄像机监视，增加人工智能功能，对视频进行检测、智能分析、自动预警。

系统结合最前沿的智能视觉分析技术与模式识别技术，能够通过纯视频的方式，在远程监控中心，对异地的多个监视区域内发生的各类异常事件进行检测。不仅可对各类异常事件及时检测与报警，将异常事件的检测与发现由“事后”转为“实时”，还可以通过异常抓拍分析潜在的威胁，提前预警通知。

1.1 可靠的检测算法

本系统在需要监视的区域安装场景摄像机，提供实时的信号给智能视觉分析设备；设备上运行视觉分析算法，算法可对监视场景进行区域定位，将关键位置设置为监视器显示的热点区域、非关键位置等设置为无关区域，当热点区域有异常事件发生时，系统会马上进行相应的动作，并对该异常事件发生的过程建立时间索引。

目前对视频检测算法性能影响较大的干扰主要有光线变化、人影、物品车辆的阴影等因素，对于这些干扰的影响我们采用了特殊算进行了补偿、处理，大大提高了系统检测的准确性。

1.1.1 背景更新补偿算法

采用独具特色的背景自动学习、补偿的算法，能对光线不足、路面积水反光、物体阴影、摄像机抖动等干扰因素有效的过滤，减少误报率。

系统中通过中值滤波进行降噪处理，中值滤波在某些条件下既可以去除噪声又能够保护图像的边缘信息。它的基本原理是将像素邻域内各点值的中值代替该像素点的值。

检测过程中，由于其它因素（如背景中固定物体的移动）的影响会使背景发生变化，如果一直用初始的背景模型，会发生比较大的提取误差，这一问题可以通过背景更新得到解决。

通过目标提取步骤获得图像Mk，据此将Mk划分为背景区域（Mk（i,j）=0）和背景区域（Mk(i,j)=1）。首先根据前景区与背景区对当前背景进行预处理，即将背景区域用当前帧Ik的像素值代替，而背景区仍为Bk中的像素值。得到的预处理背景为B′K

而后利用当前背景Bk与预处理背景B′k进行加权修正得到最终的背景 B′k+1

其中，α为更新权值，能够体现背景更新的速度。

1.1.2 自适应阴影过滤算法

采用独特的前景、背景、阴影分类算法，能够有效的区分建筑物、物品的阴影，并随阴影倾斜角度、长短，光线亮度的变化动态调整滤除参数，无论阴影如何变化都能够有效的将其滤除。

在获得的预检测运动目标的基础上，需要检测和消除运动目标中阴影。由于HSV颜色空间比较接近人眼视频特性。在HSV颜色空间中，相对于目标区域而言，阴影区域色调H分量和饱和度S分量近似不变，而亮度V分量则会减少[2]，因此可以利用这一特性来检测阴影。

根据阴影在HSV颜色空间上3个分量的和小于背景中3个分量的和的特点[3]，并结合阴影部分和相应的背景部分只是亮度不同的特点进行消除阴影。在分割出的运动目标中，首先检测出阴影部分，用Q(x,y)表示，然后进行消除。其中阴影计算公式如下：

式中，Hb，Sb，Vb分别代表分割出的运动对象对应位置背景图像的色度、饱和度和亮度，H、S、V分别代表分割出图像的运动对象的色度、饱和度和亮度。通过(3)式的判别能够将检测得到的运动目标中的阴影消除。

设备可选择是对的设定区域进行事件检测或对全场景进行检测,在进行事件检测时可同时对视频场景内多个地点、多个位置发生的事件进行报警、提示，有效的保证了对异常事件的及时发现、及时解决。

1.1.3 动态区域设置技术（DRS）

在需要设置检测区域的场景下，DRS技术允许在任何时刻对一个检测区域进行编辑修改，随后便立即按照新的检测区域设置规则进行检测,无需重新进行背景学习。

1.2 智能视频分析系统组成

智能视频分析与预警系统由分布在各监视区域的视频采集单元、数据传输系统、智能视频分析服务器、中心信息管理系统等部分组成。

现场视频采集单元也可以通过光纤LAN或者专线与单位的内部网连接，完成数据传输，在远程中心将接收的视频连接到智能视频分析服务器、智能值守器、视频车辆检测器上，对视频实时进行智能分析。拓扑结构如图1所示（交通监控，人员监视，设备检测、生产线监测）：

图1

1．2．1 前端视频采集单元

前端视频采集单元安装在现场，在无人值守环境下24小时全天候自动完成图像的采集工作，现场记录单元主要由摄像机、系统配电机箱等组成。

1．2．2 数据传输系统

数据传输系统主要由光纤收发器，网络交换机等通讯链路共同组成，负责将前端数据采集设备采集的信号产送到管理中心进行分析。

1．2．3 智能视频分析器

智能分析包括异常停车检测、车辆拥堵检测、交通事故停车检测、异物抛洒检测及过程记录等异常信息，支持事件查询及关联视频回放。人员监视、物品检测、生产线检测，须事先调试软件，对异常事件进行定义选择。

1．2．4 中心信息管理系统

设在监控管理部门的监控机房，主要由连接在通讯链路上的智能视频分析服务器、中心服务器、报警计算机、客户端作业计算机及相应的彩色打印机、网络设备和管理软件共同组成。

智能视觉分析模块完成异常事件的检测、记录、报警并通过专网与远程中心客户机及相应的输出设备连接。数据收集服务器收集所有智能终端所记录的异常事件记录数据，统计、分类、诊断、并自动生成报表，定期发送到指定邮箱。

2 结束语

视频监控智能分析的预警系统的建立将提供以下安全：

（1）管理软件对报警信号的提示，迫使值班员不得不对报警记录进行处理，有效促进了制度的修改与完善，堵住了以往职责不分、约束不严的漏洞。

（2）远程异地备份监视数据，可有效避免渎职，隐瞒与修改数据；并方便监管人员迅速查看记录，提前采取措施。

（3）一套远程管理软件，监管部门增加一个岗位，就可以监测异地多个地点的监控系统。犹如悬着的一把利剑，在震慑违法分子的同时，也促使管理制度得到有效的实施。

［1］孙俊迪．浅谈智能视频监控技术在各领域的应用[J]．电子世界，2012,3：21-23．

［2］张明星,代永霞,张静．一种基于纹理的车辆阴影消除新算法[J]．信息通信,2011,6：18-19．

［3］林宏基,,叶政春,欧静．彩色序列图像中实时运动目标跟踪方法[J]．中国图象图形学报,2008,11(13)：2181-2186．