智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望

许鲲

(天津公安警官职业学院,天津 300382)

0 引言

安防工作的科学合理进行能够保护公民财产,促进社会生活的平稳进行。但是目前的安防技术较为落后,主要是依靠传统的人员巡逻的方法,存在检查的盲区和时间限制,不能够满足全天候的安防监控工作。在这种情况下,智能安防的概念应运而生,智慧安防系统提高了安防的工作可靠性,解决了人流量大或者是重要的场所人员配备不足的情况,并且,将视频实行储存和实施分析,能够在最短的时间内查出财产损失的情况或者是发现风险及时预防。当前智能安防技术的普及和应用,极大地增加了人们在生产生活中的公共安全。

1 智慧安防技术中智能视频分析技术应用的主要内容

智能视频分析技术起初是应用与军事和公安系统中,能够对犯罪行为进行侦查分析,随着技术的普及和进一步发展,智能视频分析技术应用于日常生活中,广泛应用于商超、公路、小区和公共场所中,并对安防工作起到了极大的辅助作用,降低了安防工作的成本[1]。

1.1 高清人像识别技术的应用

当人们在超市、街道等公共场所进行活动时,通过事先安置的高清摄像机进行人像的拍照,利用智能视频分析技术可以辨别出人员的身份特征、在某一区域的活动频率、是否为新面孔等信息。利用智能分析技术可以自动进行信息的处理,分类处理人员、物品等不同品类的信息,广泛应用于社会的各个行业中。人像识别技术的出现对一些领域起到了改革的作用,特别是在安防领域,利用电子眼可以减少人们的犯罪行为和进行后期的侦破。

1.2 运动目标识别技术

运动目标识别技术是智能视频分析技术的一大优势,因为在进行人像分析处理时,面对的不仅是静态的人像,更多的是监控状态下的动态视频,如果全部利用人员观看分析等,耗费大量的时间和精力进行处理,增加了人工成本。智慧安防中的动态目标识别技术解决了这一困扰,这项技术广泛应用于道路和人流较大的公共场所中,实现了视频的智能处理[2]。这项技术的发展对安防行业也是一项改革,在发现某个可疑分子之后,利用这项技术可以辅助追寻其运用轨迹,进行活动的分析和追踪调查。

1.3 循环检测与移动识别技术

对于一些对安防工作要求较高的地方需要用到循环检测与移动识别技术,循环检测增加了智能视频分析技术的分析效率,减少因为系统原因造成的分析漏洞,提升了视频分析质量。循环检测技术与智能视频分析技术进行有效地结合,可以很好地提高智慧安防的工作安全等级。智慧安防系统是对智能安防科技技术的一种整合,能够增强系统的稳定性和可靠性,能够保证重要单位的财产、资料安全问题,降低犯罪率,提升生活质量。

2 智能视频分析技术在智慧安防系统中的优势研究

智能视频分析技术是对通过信息采集器收集到的信息进行快速的处理,通过判断视频中的人物特征,与现有的数据进行对比,达到识别的目的,在智能分析技术的帮助下,能够快速达到预期的判断识别目的。

2.1 人脸检测

人脸检测的工作过程较为简单,一般是利用机器设备进行人脸的扫描,通过对人脸中五官3D信息储存,达到人像信息录入的目的。检测过程较为简单,有一定的灵活性和自然性,工作效率和质量也能够得到保证。人脸检测技术在日常生活中多个方面都有应用,当应用在智能安防系统中时,可以增加工作效率和安全性,在小区和写字楼中增加人脸识别关卡,不仅可以增加人脸录入数据,还能够保证小区和写字楼中的安全性,提高了安保的质量,也是智慧安防系统的具体体现。

2.2 信息定位

如何快速地将采集到的人脸信息进行快速识别,这就用到了信息定位技术,运用智能分析将人脸的特征进行快速处理,在智能化的生物识别程序的帮助下,提升信息的识别和定位的效率。这种信息定位技术类似于在实例地图中的应用,有一个庞大的数据库,在这个图片库中存放了大量的图片信息,当出现需要比对的图片信息之后,根据这个图片或者时视频的信息快速进行比对定位,在图片或者是视频数据库中找出与之相似的片段,从而实现信息的快速定位和比对。

2.3 信息的对比

在人脸信息处理的最后一步,就是将现场采集到的信息和电脑内部储存的信息进行对比,根据比较的结果和结论进行接下来的分析,虽然在人类的直观判断中,人脸有着极大的相似性,但是每个人的生物信息是有差别的,其中蕴含着丰富的信息,从而在信息对比中能够判断出公民的具体身份情况,提升识别的准确率,并且能够保证人们的个人隐私[3]。信息的对比也是保证安全的一个有效举措,首先是在安防系统中,发现某个需要对比的信息之后,需要进行数据的比对,但是其准确性不仅影响着工作的效率,也影响着人们对于安防系统的信任度,在信息对比的过程中,一方面要保护用户的个人信息,另外还要保证其准确性。

3 智能视频分析技术在智慧安防系统中的应用分析

在门禁和密码柜等保险类的空间中使用的一般是虹膜、指纹等进行识别处理,而日常生活中人们在伙伴或者是陌生人之间进行记忆的过程中,利用的主要是面部的特征,在智能视频的分析中,利用的也是这一技术,识别更加简单便捷,也符合生物识别的特性。

3.1 公共场合的安防应用

公共场所具有人流量大、人员混杂等特点,由于安保工作较为困难、安防人员缺失等因素造成极易发生盗窃的问题,一般人们在发现物品丢失的时候,已经错过了最佳的抓捕时机,并且没有及时赶到的安保人员进行配合工作,在丢失之后,就要用到智能视频分析技术进行不法分子的追踪工作。在超市中,智能视频分析技术会不间断对货物进行监测,当发现某个区域的物品发生非正常缺失的时候就会对管理后端发出警告,并且能够对可疑分子进行追踪锁定;在抓捕过程中,智能分析系统还能够对可疑分子所在的区域进行人流分析,减少在人员密集的位置进行抓捕工作,进而保证商超的正常运行[4]。

3.2 特殊场所的安防应用

在博物院、奥运会、国际论坛等重要的场所中,智能安防系统发挥着重要的作用,在国家级的会议中,对安防等级的要求很高,不仅需要高素质的安保人员,也需要智能的科技手段进行辅助,在智能视频技术的有力保障下,可以更好地提高会议的安保工作质量。在智能视频分析技术的实际应用过程中,可以很好地结合物联网智能传感技术。例如博物馆的安防工作开展中就需要保障每一件文物的质量与安全,而博物馆每天参观的人流都非常的大,为了很好保证文物的完整和安全,需要对每一件展品进行全天候的监控,智能安防系统得以施展拳脚。

3.3 智慧安防系统技术分析

智慧安防系统对原有的嵌入式系统进行改进,增加了运算能力和智能视频分析算法,并在视频监控器和服务设备中增加了嵌入视频分析模块等前端处理技术。在前端做视频分析的好处是实时性高,并且传输到后台的只是有用的报警信息和画面,这样可以大大减少传输数据量,也减少了后台存储的负担。选择嵌入式视频分析架构将现有的传统视频监控系统升级为智能视频监控系统,是一种成本低且易于改造的方案。前端智能与后端智能分析包含着明显的转化关系,随着芯片技术的持续发展,一些基于神经网络的智能算法也将在前端完成。

4 智能视频分析技术与安防系统的未来发展趋势展望

随着智能视频分析技术给人们的生活、工作以及安防带来了很多的便利,但是在实际运用中,还是存在许多的问题,其中由于人脸之间的相似性,会给视频分析技术带来一定的影响,这是在未来的发展中需要改进提升的方面。

4.1 相似性

由于具有血缘关系或者是不同人员之间都会存在一定的相似性,具备相像的面部特征,五官结构的分布差异较小,在后期的智能分析过程中,可能会存在一定的影响,从而导致人脸识别出现微小的误差,这些技术性的问题,可以通过融合其他安防技术,提高智慧安防系统运行的安全性与可靠性[5]。例如,对人体的整体特征进行存档,在遇到相似的面部特征时,进行身体其他部位的特征信息比对,对不同人群之间的相似度进行区分,可以有效地减少由于面部特征相似带来的分析困难。另外,在未来的安防系统中,由于使用更加先进的视频分析技术可以有效地识别出不同人脸之间的细微差别,减少相似性带来的干扰。

4.2 易变性

在对人脸进行识别的时候,由于人脸的特征容易发生变化,当人们做出不同的面部表情时,面部特征就会出现相应的变化。在人脸信息采集的时候,不同的光照、遮盖物、年龄等外部因素都会影响到信息采集的准确性和真实性,当智能视频分析技术对其人物进行采集对比的时候,就会影响到识别的质量与准确性。虽然在每个人的不同年龄阶段会出现面部特征的改变,但是每个人都会有一些易于辨认的特征,并且伴随很长一段时间,对于个人的视频甄别来说,还是要从不同的方面进行把握,例如,首先对每个人的突出特征进行保存,在下次遇到的时候可以快速地比对出某个人,其次是将多个部位的特征进行存档,当一个部位存在模糊分析的时候,进行另外一个部位的比对,既增加了效率,也增加的准确度,可以有效地减少由于年龄增长,个人面部特征改变所带来的困扰和分析问题。

4.3 数据流增加

因为大量的分析数据通过云传输储存在后台中,以便以后的分析使用,但是当系统采集的人脸信息数以万计的增加时,达到一定的限度之后,就会降低系统的分析能力,造成分析结果的可靠性下降。而人们年龄的增长、面部特征的改变、外界因素的影响等多种因素的干扰都会间接的影响到安防系统的质量。而未来的安防系统主要是建立在对人体面部特征的详细识别当中,并且加入大数据分析技术,有利于图片、视频之间的人脸的具体辨别,在未来的安防系统中利用先进的信息处理技术可以有效保证安防系统的质量和效率。

5 结语

智能安防系统是传统安保工作的一个辅助工具,智能视频分析技术能够快速地对需要查询的或者是追踪的人进行定位,提高社会的安全稳定,在公共场所的应用中,可以保证安防工作的质量,降低了安防难度,并且对人们的生活与工作产生了非常重要的影响,促进了人民生活品质的提高。在未来智能视频技术与安防系统发展的时候,需要改进系统学习的方式。在过去的安防系统构建时,是采取二进制的计算机学习方式,在今后安防系统发展的过程中不仅需要进行深度学习,并且还需要充分地发挥出人工智能的技术优势,让安防系统可以模拟人脑进行智能化的学习。