監(jiān)控系統(tǒng)中智能視頻分析存在的四大問題

    智能視頻分析指計算機圖像視覺分析技術(shù)，通過將場景中背景和目標(biāo)分離進而分析并追蹤在攝像機場景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。用戶可以根據(jù)的視頻內(nèi)容分析功能，通過在不同攝像機的場景中預(yù)設(shè)不同的報警規(guī)則，一旦目標(biāo)在場景中出現(xiàn)了違反預(yù)定義規(guī)則的行為，系統(tǒng)會自動發(fā)出報警，監(jiān)控工作站自動彈出報警信息并發(fā)出警示音，用戶可以通過點擊報警信息，實現(xiàn)報警的場景重組并采取相關(guān)措施。

    然而在實際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運動復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計的難度，其難點問題主要在以下幾個方面：

    背景的復(fù)雜性：光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對算法的影響，但無法完全消除其影響；場景中前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換，與行李的放下、拿起，車輛的啟動與停止；目標(biāo)語背景顏色相似時會影響目標(biāo)檢測與跟蹤的效果；目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景，這給運動目標(biāo)的分割與特征提取帶來困難。

    目標(biāo)特征的取舍：序列圖像中包含大量可用于目標(biāo)跟蹤的特征信息，如目標(biāo)的運動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標(biāo)的特征信息一般是時變的，選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

    遮擋問題：遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點問題。運動目標(biāo)被部分或完全遮擋，又或是多個目標(biāo)相互遮擋時，目標(biāo)部分不可見回造成目標(biāo)信息缺失，影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標(biāo)間的對應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計方法預(yù)測目標(biāo)的位置、尺度等，都不能很好地處理較嚴重的遮擋問題。

    兼顧實時性與魯棒性：序列圖像包含大量信息，要保證目標(biāo)跟蹤的實時性要求，必須選擇計算量小的算法。魯棒性是目標(biāo)跟蹤的另一個重要性能，提高算法的魯棒性就是要使算法對復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應(yīng)性，而這又要以復(fù)雜的運算為代價。