一、引言
随着我国平安城市建设的发展，利用视频监控快速准确的获取个体信息成为当务之急。到目前为止，我国已初步建成视频监控网。据统计，视频监控镜头已经超过2000万个。利用视频监控进行人脸识别，越来越受到有关部门的重视。与传统的基于静态图像的人脸识别相比，视频监控中的人脸识别面临更复杂的环境，具有较大的难度。
人脸识别属于生物特征识别研究领域，对于鉴别人物具有重要作用。随着视频监控系统逐年增加和逐步普及，基于视频监控的人脸识别需求变得越来越迫切，因此，近年来视频监控中的人脸识别逐渐成为研究的热点。与基于静态图像的人脸认证不同，在视频监控中，人脸不会主动朝向摄像头，同时，环境光照也不十分理想。因此，导致目前视频监控人脸识别性能还无法达到应用要求。基于视
频监控的人脸识别在各行各业都显得十分重要，如黑名单查询、有效的门禁系统、智能交通中的驾驶员信息获取、城市安保安防等领域，视频监控中的人脸识别已经成为亟需解决的重点课题。图1 为视频监控中人脸识别的应用场景模式。图2为北京2008年奥运会人脸识别门禁系统应用场景。
由于视频监控中人脸分辨率较低、经常快速移动、尺度变化范围大、光照和姿态等变化不定等因素的影响，视频监控人脸识别面临更多的困难和更大的挑战。由美国NIST 举办的生物特征识别领域颇具权威的FRVT 测试(Face Recognition Vendor Test 2002) 分别进行了人脸识别技术在静态图像和视频中的识别性能测试。测试样本包含63 个人物在不同表情下的说话视频。结果表明商业识别系统在视频人脸识别测试中的性能相比静态图像人脸识别大大下降。另一个公开的大规模视频人脸识别测试MBGC (Multiple Biometric Grand Challenge) 主要测试视频中人脸在光照、姿态等变化及运动等非受控情况下的识别性能，测试视频包含高清和标清两种。测试结果表明，最好的商业算法在高清和标清上的认证性能分别只有70%和40%。
近年来，研究者针对如何有效利用视频的多帧信息进行了新的尝试，基于视频的时域连续信息的识别技术得到[3]了迅速发展。Zhou 等提出了一种在贝叶斯框架下同时人脸识别和跟踪的方法。通过序贯重要性采样（Sequential Importance Sampling，SIS）将人脸的身份变量加入到跟踪的状态向量中，并不断更新运动和身份变量的联合后验概率
二、视频监控中的人脸识别现状
12
尹萍 赵亚丽1. 公安部第一研究所 2. 清华大学
视频监控中
人脸识别现状与关键技术课题*
*基金项目：国家863高技术研究发展计划项目（编号：2012AA011004）；国家科技支撑计划项目（编号：2013BAK02B04）。
摘 要：针对视频监控中的人脸识别问题，介绍了视频监控中的人脸识别研究和应用现状，并结合人脸识别中的人脸图像采
集、人脸检测、姿态估计和光照处理、特征提取、人脸识别等五个主要部分分析了视频图像人脸识别系统的构成。通过分析当前视频监控人脸识别需要解决的技术课题，重点论述了视频图像人脸识别中的姿态、分辨率、光照以及年龄等几个影响人脸识别性能的关键技术课题，明确了今后视频监控中的人脸识别所需要关注的重点内容。关键词：
人脸识别 姿态估计 光照处理 特征提取 视频监控
分布，最后提取出身份变量从而实现人脸识别。Zhou 等
[4]
进一步改进了方法对姿态变化的鲁棒性，采用基于粒子
[1-滤波的自适应运动模型来对视频人脸的表观更新。Lee 等2]
从视频序列中学习相邻帧的姿态转移概率矩阵，并结合姿
态子空间和其转移概率来最大化后验概率，有效地挖掘了人脸姿态的运动时序信息。其他使用的运动模型还包括隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）和ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average）。在利用时序信息方面，HMM 模型的性能一般要优于多数投票的方法，但是要受限于视频长短。建立ARMA 模型的机制相似，使用的相似性度量可以是子空间的夹角。总的来说，基于运动时序信息的方法比基于时空信息的方法有更强的适应性，但是计算复杂度也往往更高，而且一般需要对齐的人脸而限制了实际应用。
视频监控中的人脸识别系统如图3所示。系统主要由
5个主要部分组成，另有3个辅助部分。5个主要组成部分
是：人脸图像采集、人脸检测、归一化及光照处理、特征提取、人脸识别；3个辅助部分由光照模型、三维模型、人脸模板所构成。
人脸图像采集部分包含传感器（摄像头）。通常，采用基于可见光传感器的网络摄像头。对从摄像头传输来的图像数据进行记录并形成视频流；人脸检测部分主要完成对视频中的图像进行人脸检测，要求在光照、姿态、表情、尺度变化较大的条件下仍然能有高准确率、低虚警率；归一化及光照处理部分对检测到的人脸进行姿态估计，获取连续人脸图像中较为正面的人脸图像予以保留，并进行归一化和光照处理，同时将姿态信息送给三维模型。三维模型完成人脸虚图像的生成；特征提取部分对人脸图像的特征进行提取，并按降维规则对人脸图像的高维特征进行降维，获取最有鉴别力的特征；人脸识别部分对来自视频的人脸图像特征和人脸模板图像（含人脸虚图像）的特征进行比对。当分类器确认为某个人的身份鉴别特征（ID）时，输出该人物的身份ID。
作为辅助部分的光照模型部分，提供光照处理的处理算法；三维模型部分根据姿态估计的结果，将三维模型进行相应姿态的投影，生成二维人脸虚图像；人脸模板部分对生成的人脸虚图像进行特征提取，形成比对模板。
当前，较好的人脸检测算法主要采用基于AdaBoost的人脸检测算法。该算法实时性好，并且在相对环境较好的
三、视频监控人脸识别系统基本构成
条件下，人脸检测性能能够达到实用需要，是人脸检测系统采用较多的一种有效算法。姿态估计方法有基于图像统计学习的方法，也有基于人脸关键点检测的方法。特征提取方法目前传统的有Gabor滤波器方法、HOG方法、LBP方法。人脸识别传统的有基于主成分分析方法（PCA），线性鉴别分析法（LDA）等方法。近两年，基于深度学习和深度神经网络的方法成为人脸识别的热点，并且在最新的报告中，在LFW库上获得了正确率超过99%的优异性能。
不同于证件照等静态图像人脸识别的应用环境，视频监控中的人脸识别由于其多样复杂的环境，导致其技术难度加大。其中存在诸多亟需攻克的技术课题。针对上述存在的视频监控中人脸识别所面临的挑战，我们需要在系统设计、硬件选择、算法软件三个方面加大研究和开发的力度。系统设计主要解决监控摄像头安装位置；硬件选择主要解决提高分辨率和光照平衡；算法软件主要解决姿态、光照、表情、清晰度和年龄问题。下面对视频监控人脸识别需要解决的这些重点技术课题具体叙述。
用于人脸识别的摄像机位置应该使人脸在图像中基本保持正面姿态，可识别时的两眼间距离一般大于64个像素。因此，视频监控人脸识别用的摄像头应该设在行人通道的附近，并且不是太高的位置上。目前，全国安防标委会人体生物特征分技术委员会（TC100/SC2）正在制定行业标准“安防视频监控人脸图像提取技术要求”。技术要求中对视频监控人脸识别图像提取的人脸检测、人脸跟踪、人脸选取、以及性能测试都制定了相应的标准。图4是视频监控中人脸图像提取单元基本构成框图。
四、视频监控人脸识别中的关键技术课题
（一）系统设计
（二）硬件选择
（三）算法软件
由于高分辨率的人脸图像有利于识别，因此，在硬件选择上，高清摄像机应该是首选，如1080P、1080i、720P的高清网络摄像机。 针对光线变化较大、动态范围较
大的应用场景，可采用宽动态范围的摄像机。宽动态技术是在非常强烈的对比度下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。
人脸识别算法是最终决定人脸识别性能的关键。在人脸识别研究的较早时期，由美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特兰德（Pentland）提出的特征脸法（Eigenface,）取得了良好的效果。但是该算法对人脸姿态、光照和表情的要求较高。只适合于证件照制作环境下的人脸认证和查询应用。到了人脸识别算法研究的中期，涌现出了较多优秀的算法，近几年来又有很多新的方法用于人脸识别，如弹性图匹配方法、隐马尔可夫模型方法，以及支持向量机（SVM，Support Vector Machines） 方法。 其中人脸特征较多采用Gabor特征、HoG特征、以及LBP特征等。目前是人脸识别研究的鼎盛时期，基于深度学习的人脸识别引领了最好的结果。2014年6月，香港中文大学研发的DeepID深度学习模型在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率。2014年早些时候， Facebook发布了另一套基于深度学习的人脸识别算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的识别率，Face++公司则把这一指标提高到了99%以上。DeepFace需要700多万人脸数据作为训练。而DeepID仅使用了20万张人脸数据以及数台NvidiaK40 GPU。
上述人脸识别性能都是在静态图像库上取得的结果，尽管图像中人脸的姿态和表情较为复杂，但仍然不完全等同于视频图像的人脸识别。到目前为止，人脸识别算法已经取得了很大的进步，在有约束人脸识别中，即在环境可控、被测人适度配合的条件下已经达到了使用水平，在实际应用取得了出色的效果。例如，清华大学THFaceID人脸认证系统作为公安部出入境自助通关系统的人脸认证核心算法已经有近10年的大规模应用。采用清华大学人脸识别技术的深圳罗湖出入境口岸自助通关系统，系世界上首次人脸识别系统大规模成功应用于世界最大的陆路口岸－深圳罗湖口岸，至今已开通400多条通道。“旅客自助查验通道”中友好自助通关率高达98%，大幅度提高了旅客通关速度，极大的节省了人力。
（四）关键技术深度分析
视频监控环境下的人脸识别，即无约束非配合的人脸识别技术，尚有诸多的关键技术亟需突破。以下列举4个关键的瓶颈课题进行深度分析和说明。
1. 视频人脸识别的姿态问题
视频监控人脸识别中最主要的问题是姿态问题。处理姿态问题的视频识别方法，最直观的就是从视频序列里挑选较小姿态的人脸图像进行识别。这种方法虽然没有充分利用视频的时序信息，但是简单迅速，过滤后的视频信息仍然具有一定的冗余性，而且当前的姿态估计算法也有了成熟的发展。也有的方法寻求从视频数据生成三维模型，在实际测试过程中利用三维模型生成查询人脸照片（视频）条件下的光照和姿态变化，从而与注册视频进行比对。但是这类方法的计算复杂度高，生成的虚拟图像可能和真实变化的图像差距较大，不同步骤存在计算误差的累积。另一大类方法是对视频数据按照姿态建立多个姿态模型，即多视角模型。每个姿态子空间的模型学习可以依赖PCA、LLE（Locally Linear Embedding）、KDA（Kernel Discriminant Analysis）、混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）和之前提到的ARMA 模型，最后通过不同度量的模型匹配或者模板融合来识别。这类方法虽然更充分地利用了视频的冗余和时序信息，但是同样存在复杂度高的问题，且建模的好坏受检测跟踪精度、人脸对齐精度以及视频其他变化的影响。图5左图表示了可能的不同姿态的人脸图像。
2. 视频人脸识别的分辨率问题
视频人脸的分辨率较低是一个需要解决的关键问题。图5右图表示了同一个人的不同分辨率的人脸图像。FRVT2006评测定义的低分辨率为两眼间距为75个像素。目前，通常采用的解决分辨率低的方法是超分辨率技术，可以一定程度上获得满足人脸识别需要的人脸分辨率较高的图像。
为了使超分辨率算法更有利于人脸识别，有研究者转而专注直接将低分辨率人脸的特征映射到高分辨率人脸的特征空间里，而不是像超分辨算法那样先得到高分辨率图像再提取特征。这样，在学习映射矩阵的过程中，引入人脸鉴别信息则成为可能。典型的例子包括：PCA 人脸域变换、支持向量描述
和相关性滤波器。总的来说，映射学习因为将超分辨率的
思路和人脸识别结合起来能取得较大增益，但是在多种因
素（姿态、光照、表情、分辨率变化）的作用下性能下降
明显。因此，我们需要找到一种消除图像噪声的方法，同
时还应该兼顾视频人脸的光照、表情变化的影响。
3. 光照问题
图像识别性能一般均受光照影响，因此光照问题也是
视频监控人脸识别的又一个瓶颈课题。不同的光照条件如
偏光、测光、高光所导致的人脸图像过亮、过暗、阴阳脸
等都会导致人脸检测和识别的性能大幅度下降。有部分系
统采用近红外的光照以减弱环境光的影响，但是作用距离
受到限制，同时在强阳光下也会失效。
为了通过去光照方法消除光照不均匀影响，需要对两
个物理过程进行更加精确的建模，一是对人脸的表面光反
射模型进行建模。即使是采用朗伯漫反射模型，仍然需要
对人脸的三维信息进行估计，只有在得到人脸三维较好估
计的前提下，光线入射角才能更好地计算；二是对光照模
型进行建模，即获得光照的方向和强度。虽然这种建模难
度较大，但是因为人脸的形状和光照表面分布都可以分析
得到，通过大量样本的学习，仍然是一个值得探索的研究
参考文献
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Recognition of Human Faces from Video[J]. Computer Vision
and Image Understanding, 2003, 91(1):214-245.
课题。图6表示了 EXTENDED YALE B数据集上不同光照人
脸图像示例图，其同一人的表观特征差别巨大。
4. 年龄问题
年龄问题，是指人物人脸的模板图像制作时的年龄和
实际识别时的被测人的年龄相差较大的问题。这主要是因
为时间跨度较大造成的。如我们的二代身份证，有效期可
达15年，人经过较长时间后在相貌上有可能会发生一定的
变化，这个变化就会导致人脸识别性能的下降。目前的一
个研究思路是建立人脸随年龄变化的模型，然后通过年龄
估计，由回归方法产生匹配的模拟年龄模板进行人脸识
别。这又涉及到了年龄估计问题。年龄估计往往分为两
类，一类是精确年龄估计；另一类是年龄范围估计，即只
需要给出大致的年龄范围，比如10-15岁，或小孩、成
人、老人等。图7给出了同一人不同年龄时期的人脸图像
示例，可以看出其差别较大。
人脸识别技术具有非常重要的理论意义和应用价值。
随着视频监控系统的普及，基于视频的人脸识别近年来已
成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一。虽然我们这
里讨论的视频监控人脸识别主要是针对安防领域，但是，
视频监控人脸识别技术同样可以用于广泛的民生场合，如
门禁、社保、网络实名认证等方向，这项技术的应用将会
给人们带来更加方便和快捷的服务。
五、结束语
视频监控及其关键技术
视频监控及其关键技术 14安防徐乐144402103 监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。摄像机 通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。通 过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。 监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获 得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。 加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。在线路较长时加装音视频放大器以确 保音视频监控质量。适用范围一一银行、证券营业场所、企事业单位、 机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。 M4 >. M?L ua 匕 即” “ x m 视频监控系统原理 图 组成设备 视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩 阵，硬盘录像机，监控摄像机[1],镜头,支架。视频监控系统组成部分包括监 控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。各组成部分的说明如下:
二代身份证(感应卡）识别+人脸识别+视频监控考勤、 门禁一体化管理系统解决方案 ２０1０年６月 目录 第一章系统软件的要求................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1软件安装对计算机的最低配置要求?错误!未定义书签。 １.2软件的安装 .........................................................................................错误!未定义书签。第一章?方案的提出 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 1) 门禁卡实名登记................................................................................错误!未定义书签。 ２) 感应卡智能门禁管理系统?错误!未定义书签。 3) 视频监控和硬盘录像系统?错误!未定义书签。 4) 门禁数据和公安局系统联网............................................................错误!未定义书签。 2.?主要设计依据规范....................................................................................错误!未定义书签。第二章产品硬件方面介绍?错误!未定义书签。 １.?基本参数?错误!未定义书签。 2. 外观参数............................................................................................错误!未定义书签。 3.?电气参数................................................................................................错误!未定义书签。 4．?环境参数.............................................................................................错误!未定义书签。 5.?功能参数................................................................................................错误!未定义书签。 第三章软件功能介绍............................................................................错误!未定义书签。ＰIN 1 －--－ＧＮD?错误!未定义书签。 PIN 2 ---- VCC ............................................................................................... 错误!未定义书签。PIN ５ --－- DATＡ０?错误!未定义书签。
远程视频监控概述 远程传输监控系统可以通过标准电话线、宽带及ISDN 数据线或直接连接, 普通电话线以15fps的速度传输音频及视频图象.该系统具有您需要的所有优点.它允许同时对六个场所进行监控并且提供瞬时视频警报核实功能.是节俭人力、物力和时间的经济实惠的远程传输监控系统 编辑本段实现方式 目前要实现广域网视频监视，主要通过三种方式实现：1.硬盘录像机； 2.网络视频服务器； 3.网络摄像机。硬盘录像机是一个以录像为主的设备，有的可以支持IE浏览。网络视频服务器一般前端不录像，直接将影像传输到后台，可看，可由后台服务器录像。网络摄像机，直接连接到网络查看，有的也可录像。 硬盘录像机 1、问：什么是硬盘录像机？ 答：DVR即是Digital Video Recorder——数字视频录像机或数字硬盘录像机，我们习惯上称为硬盘录像机。 它是一套进行图像存储处理的计算机系统，具有对图像/语音进行长时间录像、录音、远程监视和控制的功能，DVR集合了录像机、画面分割器、云台镜头控制、报警控制、网络传输等五种功能于一身，用一台设备就能取代模拟监控系统一大堆设备的功能，而且在价格上也逐渐占有优势。 DVR采用的是数字记录技术，在图像处理、图像储存、检索、备份、以及网络传递、远程控制等方面也远远优于模拟监控设备，DVR代表了电视监控系统的发展方向，是目前市面上电视监控系统的首选产品。 在选购硬盘录像机时，特别要注意产品所说的网络监视功能是局部网内固定IP连接还是广域网的动态I 2、问：硬盘录像机的用途和分类。 答：硬盘录像机的主要用途是将前端设备（如摄像机）传送过来的图像模拟信号转变成数字信号，经压缩后存储在硬盘，一般分为PC式和嵌入式。 3、问：什么叫MPEG？ 答：它是由ISO（国际标准化协会）与IEC（国际电子协会）于1988 年联合成立的组织，其主要工作是致力于运动图像（MPEG视频）及其伴音编码（MPEG音频）的标准化工作。 4、问：MPEG系列版本共有哪几种？
管理制度编号：YTO-FS-PD738 交通集团公司客运站安全数字远程视频监控系统管理规定通用版 In Order T o Standardize The Management Of Daily Behavior, The Activities And T asks Are Controlled By The Determined Terms, So As T o Achieve The Effect Of Safe Production And Reduce Hidden Dangers. 标准/ 权威/ 规范/ 实用 Authoritative And Practical Standards
交通集团公司客运站安全数字远程 视频监控系统管理规定通用版 使用提示：本管理制度文件可用于工作中为规范日常行为与作业运行过程的管理，通过对确定的条款对活动和任务实施控制,使活动和任务在受控状态，从而达到安全生产和减少隐患的效果。文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。 第一章总则 第一条为加强集团公司客运站安全视频监控系统（以下简称：监控系统）的建设和管理，保障客运站总体安全，维护客运站利益，提高客运站应急指挥响应和安全管理能力，根据《天津市安全技术防范管理条例》，结合客运站实际情况，制定本规定。 第二条本规定所称视频系统，是指在交通集团公司客运站的场所或区域采用图像技术设备开展视频信息采集、传输、显示、存储、监控和管理的综合系统。 第二章监控室管理规定 第三条系统有关工作人员应经过必要的岗位培训，具备一定的政治素质和专业技能；要熟练掌握监控系统操作技术，爱护监控设备，严格按规程进行操作。 第四条建立值班制度，监控室必须24小时设专人值守，负责对图像实时监控、对图像信息资料有效存储；工作人员不得迟到、早退，不得擅离职守；病假、事假要提
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2016, 5(2), 114-121 Published Online April 2016 in Hans. https://www.doczj.com/doc/cc14886077.html,/journal/sea https://www.doczj.com/doc/cc14886077.html,/10.12677/sea.2016.52013 Video Key Frame Recognition Technology Research Based on the Content Qian Liu, Gui’e Luo, Xianru Liu* Central South University, Changsha Hunan Received: Mar. 17th, 2016; accepted: Apr. 2nd, 2016; published: Apr. 5th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/cc14886077.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The key frame extraction is vital for automatic segmentation of video; the standard of extracted key frame directly affects the final result. Based on the analysis and research about project video, the paper proposes template matching, histogram comparison, the key frame detection and key frame recognition algorithm, and for the recognition accuracy and recognition rate of template matching and histogram comparison, the paper also does the comparison. In the recognition, the key frames adopted a new character segmentation algorithm. Finally, the paper summarizes the advantages of this method and good results have been achieved. Keywords Key Frame, Template Matching, Character Segmentation 基于内容的项目视频关键帧识别技术研究 刘倩，罗桂娥，刘献如* 中南大学，湖南长沙 收稿日期：2016年3月17日；录用日期：2016年4月2日；发布日期：2016年4月5日 摘要 关键帧的提取对于视频的自动切分至关重要，提取的好坏直接影响最终的结果，本文通过对项目视频的*通讯作者。
视频监控与其关键技术 监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。通过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。 监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。 加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。 视频监控系统原理图 组成设备
视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩阵， 硬盘录像机，监控摄像机[1] ,镜头,支架。视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。各组成部分的说明如下： （1）监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。①普通摄像头+视频服务器。普通摄像头可以是模拟摄像头，也可以是数字摄像头。原始视频信号传到视频服务器，经视频服务器编码后，以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。 ②网络摄像头。网络摄像头是融摄像、视频编码、Web服务于一体的高级摄像设备，内嵌了TCP/IP协议栈。可以直接连接到网络。 （2）管理中心：承担所有前端设备的管理、控制、报警处理、录像、录像回放、用户管理等工作。各部分功能分别由专门的服务器各司其职。 （3）监控中心：用于集中对所辖区域进行监控，包括电视墙、监控客户终端群组成。系统中可以有一个或多个监控中心。 （4）PC客户端：在监控中心之外，也可以由PC机接到网络上进行远程监控。 （5）无线网桥：无线网桥用于接入无线数据网络，并访问互联网。通过无线网桥，可以将IP网上的监控信息传至无线终端，也可以将无线终端的控制指令传给IP网上的视频监控管理系统。常用的无线网络为CDMA网络。 PC机 工作特点： 数字化 视频监控的数字化首先应该是系统中信息流（包括视频、音频、控制等）从模拟状态转为数字状态，这将彻底打破“经典闭路电视系统是以摄像机成像技术为中心”的结构，根本上改变视频监控系统从信息采集、数据处理、传输、系统控制等的方式和结构形式。信息流的数字化、编码压缩、开放式的协议，使智能网络视频监控系统与安防系统中的各个子系统间实现无缝连接，并在统一的操作平台上实现管理和控制，这就是系统集成的含义。 网络化 视频监控的网络化将以这系统的结构将由集成式向集散式系统过渡，集散式系统采用多层分级的结构形式，具有微内核技术的事时多任务、多用户、分布式
视频监控中低分辨率人脸识别 发表时间：2019-01-02T16:19:32.767Z 来源：《知识-力量》2019年3月中作者：王鑫汪国强 [导读] 针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足 （黑龙江大学，黑龙江哈尔滨 150000） 摘要：针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足，又介绍了目前研究最火热的基于深度学习的超分辨率重建人脸识别算法并对未来的发展趋势作了简单的叙述。 关键词：深度学习；人脸识别；超分辨率；监控视频 1.前言 随着“平安城市”、“智慧城市”等国家政策的提出，安防受到全面重视。而“雪亮工程”、“天网工程”更是偏重于以视频监控系统为基础，从人体固有特征出发，对个人身份进行认证鉴定。人脸作为最重要的身份特征之一，具有非接触、非侵犯性等优点，与监控视频中监控对象非接触的特点相契合，因此监控视频中人脸识别获得了快速的发展。 2.存在的问题和研究现状 视频监控中的人脸识别技术，与传统的对静态图像的人脸识别不同，不是人脸迎合摄像头，而是由摄像头来捕捉人脸。监控系统是在非约束状态进行人脸采集的，易受光照、所处人群、角度、环境、表情姿态等因素的影响，多数是模糊的、质量偏低的、低分辨率的，这造成了数据库中的正面高清图像与监控系统获取的真实画面存在较大的差异。因此要想达到比较好的识别效果，人脸识别技术首要解决的问题就是这个问题，即低分辨率人脸识别问题。 目前业内一般把低分辨率人脸识别分为两种：一种是直接方法，即分辨率稳健特征表达方法，另一种方法是间接的方法，即对低分辨率样本进行超分辨率重建，得到含有较多特征信息的高分辨率图像，然后再使用常规人脸识别方法进行识别。 3.传统低分辨率人脸识别 LR人脸识别与SR人脸识别过程类似，分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征，对所提取特征进行比较，得出身份判定结果。与SR图像不同之处在于维度的不匹配，所以传统的解决思路又三种： 3.1 上采样 即图像插值，如最近邻插值、双三次等。对LR图像进行上采样操作，即在现有的人脸信息上拟合新的像素点，使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像，然后再提取特征，利用传统人脸识别方法进行分类识别。 3.2 下采样 即图像缩小，将SR图像下采样到和待识别LR图像一样的尺寸大小，再提取特征，直接和LR待识别图像提取的特征进行匹配，虽然解决了维度不匹配问题，不会产生噪声，但会减少鉴别性的人脸信息。 3.3 统一特征空间 即中间分辨率空间。对SR图像进行特征降维，LR图像进行特征扩展，映射到同一特征空间中。统一特征空间直接解决特征维度不匹配问题，但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取，由于是从两端的样本集同时向统一空间映射，复杂的变换会带来新的干扰。 4.超分辨率重建的低分辨率人脸识别 图像超分辨率（super resolution,SR）技术旨在提高低分辨率（low resolution,LR）图像的分辨率，同时最小化附加视觉伪影，人脸超分辨率重建，也称为“人脸幻想”。主要有基于插值、重建、学习的三种重建算法。 4.1 基于插值的重建方法 该方法主要有最近邻插值、双线性插值以及三次插值等方法，理论依据是假设图像为连续的，那么图像新增位置的像素可以通过相邻像素值计算得出，从而实现图像的超分辨率重建。该类方法只是增加了图像像素的个数，而没有增加额外的高频信息，因此图像的质量不是太高。 (1)最近邻插值 最近邻插值法是最简单的灰度值插值，将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点。 (2)双线性插值 在x,y方向上分别进行一次线性插值，对目标图像（x,y）先通过最近邻插值映射到源图的（X+u,Y+v）,u、v是小数部分，由于图像坐标都为整数，因此上述点不存在，所以取其附近四个领域点（X,Y）、（X,Y+1）、（X+1,Y）、（X+1,Y+1）的像素值，进行权值计算，得到目标图像（X,Y）处的像素值达到重建的目的。 （3）双三次插值 对周边16个点进行插值运算，具体可描述为目标图像（X,Y）坐标先映射到源图像的坐标（X+u,Y+v）,接着找到该点最近的16个像素点将每个点的像素值按照不同的权值求和即得到待插值点的像素值。 4.2 基于重建的重建方法 其原理是通过观测LR样本来实现对SR的约束。通常用未知HR的先验知识作为正则化项来规范SR重建这个病态问题的解，确定性和随机方法是实现正则化的两种不同方式。 (1)最大后验概率算法（MAP） 该算法先给图像一个先验模型，模型由马尔可夫随机场确定，接着根据LR图像系列，实现目标SR图像达到最大后验概率。一般分为三个步骤：一、用两个随机的过程分别表示输入的LR和SR图像；二、接着使SR图像的后验概率值最大值；三、将后验概率的最大值公式按照
小型远程网络视频监控解决方案 目录 一、名词解释： (2) 二、方案设计 (3) 2.1系统结构图 (3) 2.2方案具体实现说明 (4) 2.3涉及到的网络设置 (5) 2.3.1、端口转发 (5) 2.3.2、动态域名绑定 (6) 2.4监控图像访问方式 (7) 2.4.1、客户端设备配置 (7) 2.4.2、C/S客户端 (8) 2.4.3、B/S客户端 (8) 2.4.4、报警控制 (9) 三、系统设备清单 (10) 四、设备参数介绍 (11) 4.1红外防水枪形摄像机 (11) 4.2红外海螺半球摄像机 (13)
4.3四路网络视频服务器 (15) 4.4“睿鹰”-网络红外摄像机系列 (17) 4.5网络恒速红外球形摄像机 (20) 一、名词解释： 网络视频服务器（DVS,digital video server)，又叫数字视频编码器，是一种压缩、处理音视频数据的专业网络传输设备，由音视频压缩编解码器芯片、输入输出通道、网络接口、音视频接口、RS485串行接口控制、协议接口控制、系统软件管理等构成，主要是提供视频压缩或解压功能，完成图象数据的采集或复原等,目前比较流行的基于MPEG-4或H.264的图像数据压缩通过Internet网络传输数据以及音频数据的处理。 网络摄像机（IP Camera，IPC）是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将影像通过网络传至地球另一端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏览器（如“Microsoft IE或Netscape）即可监视其影像。网络摄像机置一个嵌入式芯片，采用嵌入式实时操作系统。摄像机传送来的视频信号数字化后由高效压缩芯片压缩，通过网络总线传送到Web服务器。网络上用户可以直接用浏览器观看Web服务器上的摄像机图像，授权用户还可以控制摄像机云台镜头的动作或对系统配置进行操作。网络摄像机一般由镜头、图像传感器、声音传感器、A/D转换器、图像、
20多年来，视频监控系统经历了从第一代百分之百的模拟系统（VCR），到第二代部分数字化的系统（DVR/NVR），再到第三代完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变。在这一过程中，视频监控系统与设备虽然在功能和性能上得到了极大的提高，但是仍然受到了一些固有因素的限制，其中既包含人类作为监控者自身在生理上的弱点，也包含视频监控系统配置和以及视频监控设备在功能和性能上的局限性。这些限制因素使各类视频监控系统均或多或少的存在报警精确度差、误报和漏报现象多、报警响应时间长、录像数据分析困难等缺陷，从而导致整个系统在安全性和实用性的降低。 近年来，随着网络带宽、计算机处理能力和存储容量的迅速提高，以及各种视频信息处理技术的出现，全程数字化、网络化的视频监控系统优势愈发明显，其高度的开放性、集成性和灵活性为视频监控系统和设备的整体性能提升创造了必要的条件，同时也为整个安防产业的发展提供了更加广阔的发展空间，崭新的应用模式和市场机遇不断涌现，而智能视频监控则是网络化视频监控领域最前沿的应用模式之一。 智能视频的概念 智能视频（IV，Intelligent Video）源自计算机视觉（CV，Computer Vision）技术。计算机视觉技术是人工智能（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是：“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。 智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。在世界反恐斗争日趋严峻的今天，智能视频监控显然能够成为应对恐怖主义袭击和处理突发事件的有力辅助工具。此外，智能视频监控还可以应用在交通管理、客户行为分析、客户服务等多种非安全相关的场景，以提高用户的投资回报。 智能视频的优势 智能视频监控以普通的网络视频监控为基础，除了具备广为人知的网络视频监控的优势外，智能视频监控系统还能为用户带来更大收益： 24x7全天候可靠监控：彻底改变以往完全由安全工作人员对监控画面进行监视和分析的模式，通过嵌入在前端设备（网络摄像机或视频服务器）中的智能视频模块对所监控的画面进行不间断分析。 大大提高报警精确度：前端设备（网络摄像机和视频服务器）集成强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确的定义安全威胁的特征，有效降低误报和漏报现象，减少无用数据量。 大大提高响应速度：识别可疑活动（例如有人在公共场所遗留了可疑物体，或者有人在敏感区域停留的时间过长），在安全威胁发生之前就能够提示安全人员关注相关监控画面以提前
动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相
人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
2020年城市大型网络视频远程监控方案l i n u x系统版精品版
城市大型网络视频远程监控方案linux系统版 第一章概述 1.1项目背景 为了更好的打击街道路面犯罪、纠正交通道路违法违章、提高社会治安综合防控能力和对突发事件的指挥调度能力，XX城市公安局计划在区局各主要路口、公共场所、娱乐场所等设多个监控点。 由于道路、娱乐场所、公共场所等监控点处于的特殊场合，为了确保系统的安全可靠、高效经济地运行，我们必须选用高科技的设备，科学有效地控制和管理，达到科技和人员相结合的新型智能化模式。本系统的建立，可实现重点路段、重要部位、各主要路口的人流及重点部位情况的现场图像实时监管，实现诸如道路违法违章、治安报警情况下的画面联动，实现日常交通状况的不间断录像,以备检索、回放和协调调度等。 我公司将遵循道路路口监控的设计技术要求，参照电视监控智能管理系统的产品标准及规范，结合道路监控系统的特有要求，综合我公司多年来实施该类系统工程的经验，制定本技术方案，对道路路口实施全方位监视。 根据业主的需求，公安系统道路监控防范前端系统由一体化球型摄像机和彩色固定摄像机单元组成，构成综合防范体系，确保城市监控的安全。 1.1.1项目需求 根据现场环境，并结合项目的实际需要。预计视频安装点为400个，通过ADSL网络传输，视频传输点的视频源最多为4个、2个和1个。 系统组成 电视监控系统是安防系统的重要组成部分。一般由前端设备、传输设备、终端设备三大部分组成。 1．前端设备 前端设备由安装在各监控区域的摄像机、镜头、防护罩、支架、云台等组成，负责图像和数据的采集及信号处理； 2．传输设备 传输设备包括同轴电缆、信号线缆以及LINUX视频服务器，同轴电缆、信号线缆负责将音、视频信号传输到网络视频服务器，网络视频服务器是一种内置Web服务器的数字摄像监控设备，可以连接1或4路音视频输入，4路报警输入和两路报警输出，它直接将采集到的前端音视频信号或者报警信号进行数据打包，再传输到网络监控中心的视频工作站上。 3．终端设备（监控中心和客户端） 终端设备负责完成对前端音、视频信号进行压缩处理、存储、图像切换、云镜操作等所有功能项的控制。监控中心设备由中心服务器，电子地图/报警主机/数字矩阵主机（如需要可接电视墙），视频工作站，IP 解析服务器组成。 中心服务器由一台PC主机安装中央视频集中管理软件构成。它是整个分布式网络视频集中监控管理系统的核心，通过中心服务器可以对系统中两台PC式硬盘录像机，视频工作站，网络视频服务器进行配置，包括IP地址的设置，用户权限的设置，解码器的设置，连接通道的设置，画面质量的调节，手动录像和自动录像的设置等。通过中心服务器可以随时根据需要添加，删除，修改前端主控设备的设置参数。 电子地图/报警主机/数字矩阵主机是网络视频集中监控管理系统中的重要组成部分，结合电子地图，能够准确的将监控点报警信息反映在地图上。另外，它可实现1-64路视频信号的电视墙接入，通过软件功能，直接进行多种视频切换。（本例中，可根据用户需要自行选配）
数字网络视频监控系统设 计方案 1.1概述 根据安全防范工程有关设计规范要求，以及湛江商务大厦的实际需求，安保系统设立数字网络视频监控子系统。通过数字网络视频监控系统可完成对报警信息复核取证功能，也是日常情况下对整个大厦的情况进行日常监视管理的有效手段，是安全技术防范系统的重要组成部分。 1.2系统设计范围 ?大厦出入口的数字网络视频监控防范； ?大厦内部和地下室的主要通道； ?大厦周界的电视监控及报警联动； ?主要公共部位的电视监控防范； 1.3数字网络视频监控系统的方案设计 根据安全防范工程有关设计规范要求，以及相关图纸文件要求，安保系统设立电视监控子系统。电视监控系统是日常情况下对整个大厦的情况进行日常监视管理的有效手段，是安全技术防范系统的重要组成部分。 1.3.1了解音视频监控的发展历程 1.3.1.1模拟视频监控系统 视频监控系统是随着电视和摄像机的出现发展壮大起来的。最早期的产品，多以摄像机
与监视器（电视）一对一监视系统为主，开始了视频监控系统的先河。在构建视频监控系统的实践中，为了避免对监视器极大的浪费，出现采用简单硬件电路方式的视频切换器。随着新技术革命的兴起，微处理器进一步普及和发展，出现了以微处理器为核心的矩阵切换控制系统。模拟视频监控技术在矩阵切换器的基础上有了极大的发展。各方面的技术堪称经典，甚至达到完善的境界。在九十年代，伴随着计算机多媒体技术的萌芽及发展，模拟视频监控系统利用矩阵切换器外挂计算机的方式，实现了对监控系统的多媒体控制，使模拟视频监控系统有了良好的人机界面，初步显示出了数字视频监控系统的雏形。 1.3.1.2D VR视频监控系统 九十年代末，随着网络带宽、计算机处理能力和存储容量的快速提高，以及各种实用视频处理技术的出现，视频监控步入了数字化时代。数字视频监控系统以本地局域以太网为依托，以数字视频的压缩、存储和播放为核心，以单机管理软件为特色，引发了视频监控行业的技术革命，受到了学术界、产业界和使用部门的高度重视，先后相继出现了上百种数字硬盘录像机(DVR)产品。 数字硬盘录像机（DVR）通过在工控机箱安装视频压缩卡，将前端模拟信号转换为数字信号再上网传输。 1.3.1.3数字网络视频监控系统 网络视频监控系统是随着计算机技术、多媒体技术、数字图像压缩技术以及网络应用的飞速发展，迎应模拟CCTV监控系统和数字视频监控系统的弊端与时代发展的需求而产生的。它的工作方式不同于模拟CCTV监控系统和数字视频监控系统，完全支持网络化操作，但也支持模拟CCTV监控系统的工作模式，支持从模拟系统升级到网络化系统，从而保证用户前期投资不出现浪费。 网络视频监控系统一经出现就以它先进的理念和强大的功能，弥补了模拟CCTV系统和数字视频监控系统的不足，并得到了相关行业的广泛关注。 网络视频监控系统利用标准的LAN/MAN/WAN/Internet作为传输视频、音频和数据的中枢链路，与模拟视频监控系统和数字视频监控系统不同的是，利用这些在大多数企业已经广泛
人脸识别技术分析 近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中，生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一，近年来保持着较高的增长率，其中人脸识别是一个活跃的研究领域，也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断得到发展，该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中，对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加，前景普遍被看好。 对于人脸识别的应用，依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别（普遍必要用户合作）、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统（FaceRecognitionataDistance（FRAD）），其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别，这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前，在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离（10～20米或更远）非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测，以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度，并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。 在近距离人脸识别中，摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中，人脸图像质量却是个大难题，可以说，远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多，从目前的发展情况来看，对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法，如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD，即系统通过广视场摄像机（
远程网络视频监控系统依仗其强大的功能优势被越来越多的监控用户所采用，深圳旷视安科技公司通过多年来在深圳远程视频监控系统的安装和维护经验，总结出目前实现远程视频监控的方法主要有以下几种： 1、模拟摄像机+视频卡(电脑)这种方式在前几年用得比较多，因为价格比较实惠。一般用免费的域名解析服务。现在很少人用了，主要原因是压缩率不高，做不了实时，而且对带宽要求较高，再加上近年来新产品的冲击和失去了价格优势。现就是还要一台电脑做主机。 2、模拟摄像机+硬盘录像机(DVR)这种方式目前还是有很多人在采用，因为它与第一种方式比较而言不再需要电脑做监控主机。而且便于存储。特别是对于监控点比较集中的店铺、工厂等小规模的监控系统。 3、模拟摄像机+网络视频服务器(DVS)DVS是新一代网络视频编码设备，其更好的网络适应能力和集中管理能力得到市场追捧。特别是大型监控系统工程，如平安城市，大型工厂，小区等。其相比DVR来说，唯一不足就是单台设备可支持摄像机的路数比DVR要少。 4、网络摄像机(IPcamera)是近两年来新兴的监控摄像机。网络摄像机完全摆脱了模拟监控的束缚，具有扩展性好、集中管理能力强、施工成本低等优点。并且网络摄像机还可以在WIFI无线网络中传输。是目前市场中最受欢迎的远程监控设备。适合于任何场所。特别是分支机构的远程管理，家庭看护等。不过在一些较为集中的小型监控场所，其价格方面竞争力较低。相信随着市场和技术的成熟，必将统一监控市场。 深圳专业生产监控摄像头、硬盘录像机、视频采集卡、DVR等安防产品厂家,提供监控工程安装方案,经销商最优价格支持,工厂打造民用监控第一品牌。网址https://www.doczj.com/doc/cc14886077.html,旷视安科技电话：400-8800-684
数字图象远程视频监控系统设计方案 目前，监控的相关硬件软件已经成熟，并在多个行业的城市围联网监控量使用，城市宽带网不管是覆盖围还是使用费用都已经到了可以大规模普及使用的阶段。正是在这样的契机下，构建一个由总的管理中心和所有管辖企业的二级视频监控系统管理平台成为可能。 引入远程视频监控体系可以很好的满足这方面的需求，可以保证管理决策层通过借助因特网这个工具，随时掌控任何一个下属企业的当前状况，还可以根据视频录象追踪过去几天的情况。 本次系统建设采用网络视频监控系统，为永康口腔对管辖的所有40多个分店进行视频在线监控。其采用先进的嵌入式WEB服务器技术、信息技术实现对管辖企业进行网上监察。使相关领导可以在总店远程实时地对每一分店的现场情况进行监察。系统界面友好，具有很强的易用性。 下文首先就本项目的需求进行进一步分析，然后结合需求分析展开系统架构设计和功能设计。 二、项目概述 1. 适用围： 连锁店监控/商铺监控/商店监控/集团监控（总部/分部）/异地办公监控等 4 2. 行业特点：一般连锁经营的企业拥有着几十、甚至几百家连锁分店。由于连锁店经营规模的不断扩大，跨省跨市的连锁店分布式的模式逐渐成为连锁店经营的现代模式。 3. 需求分析： 因连锁店分布分散，具有不利安全防和不便管理的特点，本设计方案主要解决这两个方面的问题： 3.1安全防：保障基础设施和设备的安全，防盗、防火等，具体如下： a) 库房、厂大门、重点办公区域、围墙等。通过摄像、红外探头等，监视人员活动情况，防止非法闯入； b) 重点部位安装摄像机，进行24小时不间断视频监控，可报警联动录像，有些部位可采用红外摄像机以及大倍数可变焦摄像机； c) 在意外事故发生时能够提供报警设备的联动； d) 可实现集中管理、控制全部监控区域，并可实现无人值守存储工作，降低劳动强度以及降低投入成本； 3.2监督员工、加强管理：提高企业员工可控性；全面了解企业各营业网点销售情况、店员工工作情况，以及对突发事件报警录像等，具体有以下容： a) 在各大店的营业区域进行全面监管，灵活调看店营业秩序，员工工作面貌，包括着装形象、热情度、销售流程等是否达到总公司要求的标准化、专业化和统一化，以便及时进行各期职业培训，保证公司整体销售水平和服务水平的不断进步。 5