福田區光宇直流智能監控維護保養

來源: 發布時間:2022-06-24

    下述幾個方面己經成為未來的發展趨勢:音頻與視覺相結合的多模態接口人的相互交流主要是依據語言,過去的許多工作是語音理解,但語音識別受距離和環境噪聲的限制,尤其在機場等高噪聲環境,將會嚴重影響語音識別的性能。人的可視化描述與語音解釋一樣重要,研究者們正逐漸將語音與視覺信息集成起來以產生更加自然的高級接口。當前一些接口系統在視覺方面做了如臉的表情、身體姿勢等的大尺度分析,但還不能分析大多數人的正常姿勢,這意味著人機之間的通訊局限于幾個特定的姿勢,這個局限是人的姿勢結構的不易理解造成的,而且跟蹤多人的系統由于來自攝像機的分辨率、計算機處理能力和視角的影響而不能準確的估計身體姿勢。為了完成優化尺度和廣域的分析,可以尋求準確實時的多攝像機的信息融合方法,以便機器更好地理解人的通信行為。目前音頻和視頻的信號處理相對,如何更好地集成音頻和視頻信息用于多模態用戶接口是一個嚴峻的挑戰。人的運動分析與生物特征識別相結合在智能房間的門禁系統、安全基地的視覺監控系統、高級人機交互等應用中,人的運動分析與生物特征識別相結合的研究日益顯得重要。在人機交互中不僅需要機器能知道人是否存在、人的位置和行為。

    比如視野是個馬路上,畫一條線把道路分成兩端,假設定義了從左到右是合法,從右到左為非法。福田區光宇直流智能監控維護保養

    中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室己經成立智能視覺監控研究組,開展這方面的研究,目標是實現一個動態場景集成分析演示系統并終推向實用。首先屆全國智能視覺監控學術會議于2002年5月25一26日在北京市西郊賓館成功舉行。國內有一些視頻監控方面的產品,如Anychat、黃金眼、行者貓王等,應用于交通控制,監獄管理等方面。另外,國內產品還有數字硬盤錄像系統(DVR),將監控區域內有運動對象出現的情況錄制下來,以備查詢,該系統只是簡單的檢測出有無運動對象,而沒有對運動對象做任何分析。由于國內的研究起步較晚,技術還不夠完善,開發出的產品距離智能化還有一定差距,在實際的應用中,受到很多限制,還有待于進一步的完善。智能監控研究難點編輯盡管在智能監控領域已經取得了一定的進展,但是在以下幾個方面仍是今后研究的難點問題。智能監控運動分割快速準確的運動分割是個相當重要又是比較困難的一個問題。這是由于動態環境中捕捉的圖像受到多方面的影像,比如天氣的變化,光照條件的變化,背景的混亂干擾,運動目標的影子,物體之間或者物體與環境之間的遮擋,以及攝像機的運動等。這些都給準確有效的運動分割帶來了困難,以運動目標的影子為例。福田區金宏威智能監控裝置反常行為視頻 公園、廣場、車站等公眾場合,人流眾多。

    智能監控智能監控(IntelligentSurveillance)是嵌入式視頻服務器中,集成智能行為識別算法,能夠對畫面場景中的人或車輛的行為進行識別、判斷,并在適當的條件下,產生報警提示用戶。智能監控識別歸類編輯智能行為識別當前比較主流的識別歸類:智能監控物體識別能區分出移動物體的類別和行為。是轎車,還是摩托車、還是人、還是飛機等等,同時還能判斷移動物體是行走、倒下、速度或其他,這是其他識別的基礎。智能監控越界識別在視頻畫面上人為的畫一道線或曲線,可以識別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個馬路上,畫一條線把道路分成兩端,假設定義了從左到右是合法,從右到左為非法,一旦車輛行駛跨越了這個界線,設備判斷其是否非法,非法則產生報警。智能監控軌跡跟蹤識別處移動物體之后,能在移動的元素后面畫出其運動經過場所的軌跡。如廣場、車站等公眾場所,人流穿梭,設備能顯示并記錄下每個人的走動軌跡,如果一個人長時間在視野中徘徊游蕩,超過一定時間,則設備自動報警提示發現可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤,可結合行人重識別技術。智能監控丟失物體識別設備能識別出視野場景中的物體多出一個或者少了一個,適合倉庫、車站、展廳、安檢等場所。

    智能監控攝像機的使用使用單一攝像機的三維人的跟蹤研究還很缺乏,身體姿勢和運動在單一視角下由于遮擋或深度影響而容易產生歧義現象,因此使用多攝像機進行三維姿勢跟蹤和恢復的優點是很明顯的。同時,多攝像機的使用不可以擴大監視的有效范圍,而且可以提供多個不同的方向視角以用于解決遮擋問題。很明顯,未來的智能監控系統將極大受益于多攝像機的使用。對于多攝像機跟蹤系統而言,我們需要確定在每個時刻使用哪一個攝像機或哪一幅圖像。也就是說,多攝像機之間的選擇和信息融合是一個比較重要的問題。智能監控性能評估一般而言,魯棒性、準確度、速度是智能監控系統的三個基本要求。例如,系統的魯棒性對于監控應用特別重要,這是因為它們通常被要求是自動、連續地工作,因此這些系統對于如噪聲、光照、天氣等因素的影響不能太敏感;系統的準確度對于控制應用特別重要,例如基于行為或姿勢識別的接口控制場合;而系統的處理速度對于那些需要實時高速的監控系統而言更是非常關鍵。因此,如何選擇有效的工作方案來提高系統性能、降低計算代價是個特別值得考慮的問題。同時,如何利用來自不同用戶、不同環境、不同實驗條件的大量數據測試系統的實時性、魯棒性亦相當重要。智能監控(Intelligent Surveillance)是嵌入式視頻服務器中。

    智能監控發展趨勢編輯隨著智能監控中對人的運動分析研究和其它相關技術的發展,下述幾個方面己經成為未來的發展趨勢:音頻與視覺相結合的多模態接口人的相互交流主要是依據語言,過去的許多工作是語音理解,但語音識別受距離和環境噪聲的限制,尤其在機場等高噪聲環境,將會嚴重影響語音識別的性能。人的可視化描述與語音解釋一樣重要,研究者們正逐漸將語音與視覺信息集成起來以產生更加自然的高級接口。當前一些接口系統在視覺方面做了如臉的表情、身體姿勢等的大尺度分析,但還不能分析大多數人的正常姿勢,這意味著人機之間的通訊局限于幾個特定的姿勢,這個局限是人的姿勢結構的不易理解造成的,而且跟蹤多人的系統由于來自攝像機的分辨率、計算機處理能力和視角的影響而不能準確的估計身體姿勢。為了完成優化尺度和廣域的分析,可以尋求準確實時的多攝像機的信息融合方法,以便機器更好地理解人的通信行為。目前音頻和視頻的信號處理相對,如何更好地集成音頻和視頻信息用于多模態用戶接口是一個嚴峻的挑戰。人的運動分析與生物特征識別相結合在智能房間的門禁系統、安全基地的視覺監控系統、高級人機交互等應用中。尊重人才注重技術,使客戶在享受信息科技發展新成果的同時不斷獲得大的收益。羅湖區直流智能監控裝置維修

集成了智能行為識別算法。福田區光宇直流智能監控維護保養

    可喜的進步是利用統計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預測;不過,對于解決遮擋問題有實際意義的潛在方法應該是基于多攝像機的跟蹤系統。智能監控建模與跟蹤二維方法在早期智能監控系統中證明是很成功的,尤其對于那些不需要精確的姿勢恢復或低圖像分辨率的應用場合(如交通監控中的行人跟蹤)。二維跟蹤有著簡單快速的優點,主要的缺點是受攝像機角度的限制。而三維方法在不受限的復雜的人的運動判斷(如人的徘徊、握手與跳舞等)、更加準確的物理空間的表達、遮擋的準確預測和處理等方面的優點是用于行為識別;同時,三維恢復對于虛擬現實中的應用也是必需的。目前基于視覺的三維跟蹤研究仍相當有限,三維姿勢恢復的實例亦很少,且大部分系統由于要求魯棒性而引入了簡化的約束條件。三維跟蹤也導致了從圖像中人體模型的獲取、遮擋處理、人體參數化建模、攝像機的標定等一系列難題。以建模為例,人體模型通常使用許多形狀參數所表達。然而,目前的模型很少利用了關節的角度約束和人體部分的動態特性;而且過去的一些工作幾乎都假設3D模型依據先驗條件而提前被指定,實際上這些形狀參數應當從圖像中估計出來。總之,3D建模與跟蹤在未來工作中應值得更多的關注。福田區光宇直流智能監控維護保養

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