智慧视频监控和人脸识别在监管安防中的应用

程轩

现在的视频自动监控分析系统已越来越广泛地被运用到各个行业环节之中，这种智能自动视频监控也无须经过人工手动操作，能够通过电脑分析视觉摄像机与其他视频设备联合拍录的实时图像。在此基础上使用计算机对数据自动地进行跟踪分析，系统能够迅速定位、识别以及动态跟踪各种场景图像中显示的特定目标，从而及时分析结果、精确判断识别出特定目标的行为，自动完成管理工作。监控出现技术问题也可以第一时间将视频进行数字化处理。智能视频图像监控分析系统功能主要包括实时图像视频采集、传输以及视频分析处理等几个主要单元。

图像信息获取系统

图像处理主要是进行一系列复杂的数据、图像处理分析。前者可以通过软件采集图像数据，进行数据压缩传输与自动存盘，实现高速数据存储传输等功能。但是后期容易受到外界环境因素的影响，造成从硬件设备中提取的原图质量大大下降，好在如今可以运用各种图像的预处理分析技术进一步完善图像质量，利于进一步分析处理图像数据。

图像分析

图像分析即对图像进一步细化、定位并提出追踪目标，在基于图像分析的前提条件下对图像进行了更为的深入地理解和研究。

面部动态信息识别技术是对摄像头实时采集的各种面部动态图像进行数字化处理，在数字化图像基础上实时识别，分析出的面部图像信息数据库范围内动态图像。在采集真实面部信息时是非可接触性的，且具有高度的友好性，使人们不会产生畏惧心理而去排斥人脸动态识别技术。

面部特征识别技术，是在基础算法上自动匹配获取的面部相应特征参数，同时系统再和面部特征库中的数据予以综合分析或对比，通过计算机进行完全自主和独立的面部识别与判断，从而完成特征识别的最终效果确认。

信息管理

在智慧交通视频系统应用案例中，人脸智能实时识别及报警系统功能设置是构成关键功能的内容之一。设计方案时，要保证尽可能同时具备智能人脸信息的比例对、告警信号的输出、智能人脸信息的采集与记录和管理、目标库的管理、布控库和任务库的管理、实时人脸监控、历史记录的保存、处理智能视频告警源设备的管理等功能。在监控产品性能方面，要做到满足监控系统的几项基本安全要求：

非人脸监控系统名单误报率至少应被严格地控制在小于5 %的范围内；

监控系统的注册登记失败率控制在大约1 %的范围内；

系统监控名单对象误识率控制在大约在10 %的范围内；

系统监控名单对象漏报率控制在大约的5 %的范围内；

系统对于检测人脸和识别假人脸信息报警的响应的时间控制在2 s的时间范围内；

报警系统平均的响应时间至少控制在3 s以内。

便于维护秩序

与网络视频监控中心报警指挥中心大屏幕形成系统联动，当系统有相应报警的现象突然发生时，监控中心指挥报警系统能及时在接到相应的报警响应请求命令，同时将所有相应系统报警行为、状态信息，如发生報警的确切起止的地点、时间、类型等数据及其他相关系统的处理情况等信息，都统一显示在警报中心的LED屏幕上。中心内部各级监控管理轮岗人员将及时跟踪，并了解到该报警电话动态信息，迅速配合公安指挥管理部门，或相关派出所迅速出警，帮助做到指挥中心工作有条不紊。另外，在遇到有报警的情形发生时，不需要再进行人工或手动查找、调看该报警的监控地点或附近的监控的视频信息，智能监控警报中心系统本身会直接根据该监控报警信息进行查找，自动与监控报警地点或者周围监控地相关的视频进行切换，并显示到监控报警中心的电子大屏幕上，省去人工报警及查找监控信息的大量复杂烦琐的操作，节约了大量工作时间。同时，提高监控了人员工作效率和服务质量，方便了一线工作人员。

目前，智慧视频监控人脸面部识别技术，正在迅速地被广泛应用于行业各个重要领域，通过人脸面部特性快速识别真实身份，成为未来社会各大领域的一种新发展趋势。而随着互联网经济、信息技术应用的发展，视频智能监控将更加广泛便捷地应用于民众日常生活。将第二代面部视频识别系统技术全面应用于网络视频智能化监控，是未来视频安防智能化发展的大趋势。