把视频监控融入到智慧城市发展中

焦红顺

【摘要】我国科技水平的提升给我国视频监控系统带来了新的发展机遇，把其运用到智慧城市发展过程中，能够有效推动我国智慧城市的长远发展。伴随着我国电子信息技术的发展，视频监控技术也取得了较为显著的发展成效。

【关键词】视频监控;智慧城市

1 前言

创新技术与数字化技术相融合能够推动我国视频监控系统的长远发展，还能进一步协调好我国社会经济与技术发展之间的关系。视频监控逐渐朝着智能化的方向发展，系统能够及时发现视频中的问题并上报有关部门。

2 实现视频监控智慧化中的相关技术

2.1人脸识别技术

通过相关调查不难看出，人脸识别技术包含以下几种：人脸检测、图像预处理、特征提取和图像匹配识别等技术。

2.1.1关于人脸检测技术的分析

这种技术主要是运用到人脸识别的预处理中，也就是说在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

2.1.2关于图像预处理技术的分析

在完成人脸检测工作后，通过这种技术能够及时提取并落实图像的处理工作。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，不能直接使用，必须对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、直方图均衡化、归一化、滤波以及锐化等。

2.1.3关于特征提取技术的分析

人脸识别系统包含视觉方面的特点以及人脸图像变化系统的特点等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。前者主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分類的特征数据，人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。后者主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

2.1.4关于图像匹配与识别技术的分析

通过科学提取人脸图像的相关信息，然后把相关信息与数据库中已有的信息进行对比，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

2.2研析视频编码优化技术

这种技术的出现及运用主要是为了在短时间内完成相关数据的压缩、保存和运用传输等工作，并提供较高的视频重建质量。目前视频监控系统常用的是H.264和H.265。

2.2.1 H.264是一种较为常见的技术

主要是通过相关视频编码专家组与动态图像专家组共同完成的联合视频组提出的高度压缩数字视频编解码器标准。H.264的压缩比是MPEG-2的2倍以上，是MPEG-4的1.5～2倍。举个例子，原始文件的大小如果为88BG，采用MPEG-2压缩标准压缩后变成3.5GB，压缩比为25∶1，而采用H.264压缩标准压缩后变为879MB，压缩比达到惊人的102∶1。

2.2.2 H.265也是一种使用频率较高的技术

主要是指在有限的带宽条件下能够完成更高质量网络视频的传输任务，但是只需要原先的一半带宽即可播放相同质量的视频。H.265标准也同时支持4K（4096×2160）和8K（8192×4320）超高清视频。H.265/HEVC的编码架构大致上和H.264/AVC的架构相似，主要包含：帧内预测、帧间预测、去区块滤波器和熵编码等模块。在HEVC编码架构中，整体被分为了三个基本单位，分别是：编码单位、预测单位和转换单位。在相同的图象质量下，相比于H.264，通过H.265编码的视频码流大小比H.264减少大约39%～44%。通过主观视觉测试得出的数据显示，在码率减少51%～74%的情况下，H.265编码视频的质量与H.264编码视频近似甚至更好。

3 把视频监控融入到智慧城市中

3.1把视频监控融入到智慧城市中能够完成实时报警

充分发挥分析技术的作用能够及时了解视频内容并进行相关的判断，如果发现某种异常问题，系统可以及时发出报警联动。如最基础的跨线报警、闯入报警等;交通行业的拥堵报警;司法行业的攀高报警、离岗报警;金融行业的尾随报警等等。

3.2运用视频监控能够实现数据统计

在某个特定的时间，系统可以运用数据统计更及时统计视频内容中的特定信息，然后制定成相应的报表。例如，通过视频分析对公路上的车流量进行自动统计，通过视频分析对校园门口、商场出入口等的人流量进行统计等等。

3.3运用视频监控能够落实好属性识别

实际上，属性识别主要是指针对视频中一些比较特别的事物进行属性的识别，从而有效完成视频内容的运用及检索等。目前应用较多的主要还是人脸识别、车牌识别、颜色识别、性别识别等。

3.4运用视频监控能够落实好图像处理

图像处理能够在规定时间内完成对图像整体的研究分析以及进一步处理，从而提升图像处理水平，及时把一些无法看清的内容进行优化。如目前的视频增强技术（去噪、去雾等）、视频复原技术（去模糊、畸变矫正等）。

3.5视频监控在智慧城市中的运用

把视频监控运用到智慧城市中，能够进一步推动城市的发展。借助先进的技术创建跨平台的融合服务体系，充分发挥信息技术的自身作用，提高城市管理的创新性、有序性和持续性。人脸识别技术作为贯穿“智慧南京”建设项目的众多高新技术之一，其中尤为突出的两项应用是：项目当中的基于“人脸识别”技术的南京地铁视频监控告警系统子项目以及在应用及开放平台建设项目当中的人口流动综合治理模块使用到的重点人员监控系统。

4 总结及建议

总的来说，智慧城市主要是指借助先进的信息化技术提升城市管理工作质量，全面提升城市的信息感知能力、信息分析和处理能力，从而能提高针对性的智能化全社会服务模式。

参考文献：

[1]李彤.智能视频监控下的多目标跟踪技术研究，2013.5.

[2]黄源源.视频监控系统中一些关键技术的研究，2013.6.