■ 孟祥广
随着我国教育事业的发展,学校的规模和数量都在不断的扩大,学生高密度集中,校区开放程度越来越高,针对校园频发的治安事件也越来越多,如校门口恶性人身侵害事件、楼梯垮塌践踏事件、社会人员滋扰在校师生事件等,严重侵害学生权益。一直以来,学校不断在人防和物防方面加大投入,同时在安防智能监控上加大投入力度,在各校区的重点部位、人群集中聚集场所安装监控点,实行人防、技防、物防结合的防控体系,可以增强安全系数,减少日常投入,把治安案件控制在最低限度。
如今监控技术的迅猛发展,人们已经不能满足看得见的需求,更是向看得清、看得远、看得开阔的方向前进。高清监控设备的不断投入带来又一波针对性的智能化需求,而智能分析技术如何更好的应用在高清监控上面,也是安防企业亟需思考和解决的问题,这也是智能发展的应用方向。
校园安防系统与普通安防有共通之处,但也有很多自己的特点和要求:
监控点多:学校人员密集,而学生的活动范围不会固定,这就要求监控到校区每一个角落。因此需要在学校内学生活动的范围(除了隐私区域)装有摄像探头,这样才能全面的保证学生活动的区域的安全性。
监控面积大:学校的校园面积一般较大,监控点多。而在监控系统部署的时候,随着高清探头的投入,线路要求比较高,尤其是带宽会有越来越高的要求。
远程报警:学生在学校的时候可以进行实时的报警,当学生及教职工离校后,可启动远程报警,如有监控点发生人员闯入,可通过网络将报警信息上传至网络监控中心,并将图像自动切换到现场,自动录像,同时将报警信息和图片传递给值班老师等,便于及时采取措施。
防止校园暴力:当校园暴力事件发生或可能发生时,各级人员均可触动紧急按钮,向110报警中心报警,预防或制止校园暴力事件。
意外伤害取证:学生在校期间,要能对所有监控点进行录像,方便发生意外伤害时,主动举证。
其它应用:安防系统要与学校日常工作相结合,最大限度的发挥作用。
随着高清探头不断投入,对于视频分析技术要求也越来越高,同时也带来了相应的新产品应用。
双目立体技术核心目的是提高识别的准确率。由于立体视觉技术形成的视场中带有物体的三维几何信息,因此能够有效的设定检测规则,排除光线、影子等干扰因素,大幅提高智能分析的准确度。如果说高清技术通过提升可用像素来提高分析的准确率,是战术性的举措,那么双目立体视觉技术对视频分析准确率的影响则是战略性的。双目立体视觉技术是基于视差原理,并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。采用双相机或多相机,对视场内空间的自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度的测量,确定运动目标的核心位置,并根据标定结果对运动目标进行高精度跟踪。
立体视觉技术的跟踪,由于能够辨识目标的三维坐标、姿态、相对距离、与背景环境的空间距离,因此能适应复杂的跟踪背景环境。双目技术应用于人体属性识别是人脸识别技术一次技术应用的跨步,这对更准确的定位和分析人的特征有着支援重要的作用。如果在学校大门、学生教室、学生宿舍等建立双目系统,这对于进入校园的人员有着很好的识别的分析,尤其是在小学,成人的身高、特征等有着很明显的区别,可以准确的定位进入人员的特征。
多球机联动跟踪技术
多球机联动跟踪技术是以单球机智能跟踪技术作为基础的。从应用的层面上看,能够将普通的跟踪球机的单点式监控,提升为系统内对单个目标的无缝式接力跟踪,配合电子地图的使用,能够容易的实现对高安全等级区域的无缝式跟踪,并实现目标轨迹描绘、犯罪行为预警等高等级的安保需求。多球机联动跟踪技术的实现,需要具备多目标识别与跟踪技术。在应用中,通常设定一台球机作为发起点,对广域范围内目标进行的智能行为分析,并将同时监控的多个目标按照既定的策略进行排序,并按照先后顺序,指挥智能跟踪球机逐个跟踪监控目标。与单目标跟踪相比,多目标跟踪技术的关键点是数据关联问题,即建立一个统一的坐标系,使得发起球机可以将目标的坐标信息传递给跟踪球机,实现联动跟踪。
此功能应用在校园安防,当有人通过学校门口通过双目和人脸技术识别这个人,记录信息,此人行走在校园的时候,如果多点位布置跟踪球机,有多球机跟踪技术完成对此人的第二次行为分析和记录,保证可以及时的探知此人在校园内的一些行为,起到事前预防的作用。
面向事后应用的智能技术
随着监控探头的普及,监控系统中存有海量的录像数据,在目前人工查看的模式下,传统的方法需要从头到尾顺序播放,往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成,因此需要大量人员连续加班数周进行视频的审看。为了规避遗漏和误差,就要加大人力投入的方法。但是经过实践证明,这种方法吃力不讨好,仍然解决不了根本的问题,如何有效、高效的应用,减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题,并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息,基于以上需求,安防厂家研发了视频摘要、视频检索等技术手段。
将视频摘要形成视频片断,不同时刻的目标“穿越时空”同时展现播放,使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟摘要视频成为现实。视频摘要不仅浓缩的是事件的精华,也是活动事件的全部,没有价值的视频将被剔除。通过多分格快照技术,可以在几秒中看完所有的活动目标成为可能,回溯原始视频功能,瞬间锁定目标在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量视频监控录像分析的效率。
视频检索主要是依赖于视频算法对视频进行预处理,通过对视频内容进行结构化处理,提取出视频内容中的有效信息,进行标记或者相关处理后,可以通过各种属性描述进行快速检索。因此视频检索最主要的是利用视频检测算法对视频进行结构化描述,目前已经在相应的产品中得到应用的算法主要有以下几种:行为分析算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、车标识别算法、车型识别算法、人脸检测识别算法、人体特征识别算法等。其中人体特征识别又包括人的年龄、性别、身高、衣服颜色、是否戴眼镜等特征信息的识别。在视频检索中已经得到比较成熟应用的算法技术是行为分析算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、人脸检测识别算法等。
由于监控探头的布置也会有盲点等原因,当双目技术和多球机跟踪技术无法每时每刻准确的扑捉到嫌疑人的轨迹信息的时候,可以通过校园内遍布的探头录像进行事后检索分析,找到相关线索,帮助刑侦人员及时快速的定位嫌疑人。
视频拼接技术
视频拼接系统是基于图像拼接技术得以实现的,而图像拼接技术是根据实际的科研和工程的需要而发展来的。在很多领域经常会用到超过人眼视角的高分辨率图像,而普通相机或摄像机的视角往往不能满足需要,例如由于距离的限制,某些超大尺寸的物体无法清晰的用视频拍摄下来。目前来说,许多大型应用场景都需要高清晰高覆盖的拍摄,比如机场跑道、码头等,一个摄像机无法真正清晰的展示这些大型应用场景的全貌,无法给出一种用户满意的高清视频,更无法对视频中的事物进行高清分析,由此而带来的就是高投入和多画面展示,不仅仅视觉效果不好,也不能最大程度的满足用户的高清大画面的需求。基于以上需求,图像拼接技术解决了这一难题,该技术将来自不同视角的图像拼接在一起得到高分辨率图像,解决了用户大场景高清晰监控的迫切需求,用户可以在一幅视频图像上浏览高清晰画面。
视频拼接技术应用于校园监控,尤其是学校广场、操场、大门等位置,这些位置是人员容易聚集的区域,容易发生异常事件,用视频拼接能够很好的在一幅画面中看到整个场景。
在今天来讨论校园安全,也许,这是一个迟到的话题。虽然“平安校园”与“数字校园”建设已经在全国各地相继展开,但是近年来校园暴力的惨剧也是时有发生。这就亟需一些更为先进的视频分析技术应用于校园安防建设,为了让学生能够安全安心的在学校学习和生活,社会、学校、企业应该联合起来共同为学生的平安出谋划策,为确保校园的长治久安作出贡献。