视频监控与图像识别技术

ＤＯＩ：１０　３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－８４７Ｘ．２０１７．００２．０１０　车载视频监控图像　识别五大趋势　肖　艳　

视频监控是一种执行智能视频分析和　全自动视频监控的高级解决方案。随着网络　环境得到升级、新技术延伸出的功能更丰富，　车裁产品应用也更有针对性。车载视频监控　系统已成为智能交通一个重要的组成部分，　在公众出行的需求急剧增长的情况下，提供　更安全、更便利的交通车载环境已为越来越　多的人所关注。　国　车载监控图像　识别高清化　监控技术的快速发展，包括编码技术、　网络技术、传输技术、存储技术等，使高清监　控成为可能，整体技术方案也更加成熟，逐渐　被　户所接受；川ｒ１对监控需求的改变，对高　关键词　Ｒｅ　ＤＯ『ｆ。　清技术的推动也起到ｒ积擞的作州　商清４　牌　识别系统是计算机视频　像识别技术往乍辆牌　照识刖ｔ１ｌ的一种应片Ｊ，现已广泛用于停乍场、　高速路【¨Ｉ、收费通道等场所。在使用的过程　中，高清晰【矧像识别主要有以下特点：对仃何　大小的　片都可以识别，不限识别图像的象　素；最大｜１丁设定４个　域同时进行识别，每个　Ⅸ域呵以返回１个牟牌识别结果；可针对某个　区域进行识别，也可对所自‘区域进行识别；－．ｆ　根据实际需要，随时输入识别区域，得ｆｌＪ／ｒ：牌　识别结果；识别速度快，识别整个５００万象素　的　像范同，不超过５００毫秒；识别率高，不　管　像质镀如何，都保持较高的识别率。针对　汉字以圳问题，存汉字训练学习后即可解决。　产品控件接［－１调用方便、快捷、简单，很容易　集成到心用系统中去。　乍载监控最初是监控“两客一危”，Ｉ　辆　群。为减少客运车辆交通事故，保障人　ｆｆｊ　行安令。交通部要求令　卧铺客车强制安装　视频监控系统。卧铺客１｜必须强制安装乍载　视频裟置，由企业随时监控车内情况，儿未　按规定安袈ＣＰＳ卫星定位装置的车辆．一律　予核发道路运输证。就口前车载视频监控系　统的应件】来看，除了已　逐步应用于客运乍　辆之外，其应用范　已经逐渐扩展到公交　、　执法车等、除了传统的安装领域发生改变以　外，　载Ｊ　控对硬件设备Ⅱ土有了更高的要求。　形成对＿／＃辆行驶线路、　度、超速等等一一系　列的智能化管理。这也将进一步拉高牟载监　控行业的门槛，对整个车载监控行业的健康　有序发展起到积极的作川　、　车载监控图像　识别智能化　乍载ＧＰＳ终端系统其最大特点是兼具导　航、定他、防盗、调度等一一系列功能。日前，　该系统产品已经广泛应川１二物流货运、城市　ｆｉｊ租、ｆ，ｃ乍租赁、车辆信贷等行业，涉及私　家乍、公交、工程、冷藏、消防、急救、边　汽车工业研究・月刊２０１７＠－第２期

车型识别简介

1 系统功能说明

在一次识别基础上，对记录保存的过车图像进行二次、三次识别，并把识别的数据送入应用系统，供分析处理。

一次识别内容：号牌类型、号牌号码、车牌颜色

二次识别内容：号牌号码、车辆类型、车身颜色、车辆品牌（含子品牌及年款）、实习标、年检标、标志物、遮挡面部、无牌车

1.1 一次识别功能

一次识别主要是指的是通常意义上的经过卡口或电子警察系统进行的识别，其主要输出对象为车辆号牌信息、车辆号牌颜色信息等，基于车辆号牌和车辆颜色信息，能够实现基本的违法行为辨识、车辆黑白名单比对报警等功能。

本系统可对前端卡口或电子警察系统的识别数据进行校正，并对存在识别错误、误差的数据进行优化后写入大数据平台指定的数据库进行存储，以此提高大数据平台车辆基础检测数据的准确率。

系统基于完全自主知识产权的车辆牌照识别核心算法，可采用逐帧多高清抓拍图片进行分析，并将其与高清视频流实时分析技术相结合，首先对车辆识别数据进行一致性判断，然后将同一目标的多帧识别数据进行投票式表决，将其可信度最高的识别数据作为系统唯一正确的结果进行输出。

系统可识别车辆特征数据包括如下：

1) 车牌结构识别

基于大数据量的车辆牌照数据训练，和自动视觉经验的自动积累，系统可对一些车牌进行基本结果的识别，主要包括：

（一）单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌

（二）GA36-2007中的小型汽车号牌

（三）港澳入出境车号牌

（四）教练汽车号牌等

（五）武警用小型汽车号牌

（六）警用汽车号牌

（七）其他经过系统性训练，且符合相关技术标准要求的牌照类型

（八）新军牌

2) 车牌字符识别

系统具备对民用、警用、军用（包括2013式新军牌）、武警等汽车号牌自动识别的能力，所能识别的字符包括:

（一）阿拉伯数字：0～9

（二）英文字母：A～Z （三）省、自治区、直辖市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝

科技创新导报2015 NO.31Science and Technology Innovation Herald工业技术

科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald951 技术现状和不足基于图像识别的视频检测系统已经取得了技术上的突破，在其他行业也进行了初步的应用，如文字识别技术在远程调用上的应用、指纹识别识别技术在签到系统上的应用、人物识别技术在安保上的应用、产品检测技术在化工方面的应用、军事侦察分析技术等。目前笔者所在局已经安装了视频监控系统，但仅仅实现了监视变电站现场设备、控制远程摄像球机运动以及视频录像存储上送等功能。但这些视频监控系统只有视频监视功能而没有视频图像识别功能。存在的问题主要体现在以下三个方面。1.1 覆盖范围及容量不足笔者所在局已安装的变电站视频监控系统是将特定的图像经监控球机和采集卡输入到视频分站，对数据进行经压缩后传输到系统运行部监控主站处，主站同时显示多个变电站的实时图像。这种方式数据传输量极大，对网络带宽、服务器存储能力及数据处理能力要求极高，同时在出现灾害情况下，网络传输收到袭扰就无法工作，这导致现有的变电站视频监控系统难以普及且在关键时刻无法发挥作用。1.2 系统厂家众多、兼容性较差目前电力系统内有数家不同视频监控设备厂商提供服务，虽然大部分遵循统一的视频监控标准，但存在大部分分站设备无法接入监控主站，进而无法实现远方监控的目的。1.3 功能简单变电站视频监控系统设计伊始使即为了除了配合远动“四遥”及时上传图像外，作为独立的系统，拥有远动系统所不具有的前端图像信息。通过这些信息可以远程掌握变电站环境、设备、人员等详细运行状态，主动发现“四遥”发现不了的问题，前置无人值班变电站问题的发现点。但当前已经建设的变电站视频监控系统却没有赋予远程监控系统独立发现问题的“大脑”，即缺乏了图像智能分析功能而无法实施主动前置的发现问题。2 研究思路、研究内容及关键技术2.1 研究思路(1)图像预处理算法的研究：以图像的边缘检测为核心，以图像分割方面为突破点，在图像变换、图像增强、图像恢复上进行深入剖析和建模，使其吻合变电站工作的特定环境，提高预处理的效果和准确性。(2)构建一种图像识别检测模式。根据分析预置的图像识别规则，使用图像视觉分析技术对变电站视频中的目标物体进行分离、侦测、监控、追踪，实现目标侦测与跟踪功能。重点解决变电站内设备状态以及工作人员的操作行为等问题。(3)提高前端设备的与处理能力，降低正常状态下的刷新次数，滤除常视频画面以减少传输带宽占用及扰动。当异常发生时，采用画面推图的模式将异常画面实施对主站进行推送，提高监控系统的针对性。2.2 研究内容(1)研究图像智能核心算法，去繁化简，提升系统图像预处理速度。(2)研究变电站视频监控系统中的智能图像识别预处理服务器参数，确定其符合变电站、电厂等特定工作环境下正常工作的相关条件。(3)研究及开发智能变电站视频监控系统。2.3 关键技术根据对比预置的图像识别规则，通过图像视觉分析技术对视频中的目标物体进行分离、侦测、监控，当视频场景中出DOI：10.16660/ki.1674-098X.2015.31.095变电站视频监控系统中的智能图像识别预处理技术应用贾玲(广东电网有限责任公司 广东汕尾 516600)摘　要:随着全球能源危机的席卷，智能电网建设已经纳入到我国电力建设的战略组成部分，电网规模的扩大必然导致无人值守变电站的增多。然而，近年来，电网安全生产中事故的大量出现，严重威胁着电网的稳定运行。为解决该问题，非常有必要对其运行风险进行准确地辨析，并做好相应的预防措施。关键词:变电站 预处理 智能图像识别 应用中图分类号:TM764 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2015)11(a)-0095-02目标侦测特征提取分类器识别算法识别结果图像获取及处理图像样本特征选择学习图1 图像智能识别原理图Copyright©博看网 . All Rights Reserved.科技创新导报2015 NO.31Science and Technology Innovation Herald工业技术

试述基于视频监控的火灾图像识别研究的重要性

在当今社会，火灾依然是威胁人类生命安全的重大灾害。尤其是随着经济高速的发展，各种高层的综合性建筑群体越来越多。况且在高层建筑中，人口和财产更加密集和集中，所以各种消防问题就更为突出。那么我们如何缩短火灾探测报警时间，减少火灾的发生的可能性，并及时采取有效防火与灭火的措施；如何大幅度提高火灾探测报警系统的可靠性，降低相应误码率，为自动报警与联动控制灭火系统提供支持保障；火灾探测报警系统的网络化和监控技术就变成了火灾探测报警领域的发展热点。

标签：视频监控；火灾图像识别；重要性

物质在其燃烧时，产生烟雾，并释放出称之谓气溶胶的燃烧气体，当气体与空气中的氧发生化学反应，就会成为含有大量红外线和紫外线的火焰，致使周遭温度升高。那么烟雾、温度、火焰和燃烧气体就成为了火灾参量。

火灾探测器的主要功能是通过对温度、火焰和燃烧气体等参量及时做出有效反应，然后再通过一些敏感软件，把这些表征火灾参量的物理量变化为电信号，最后传送到火灾报警器。因此我们可以根据不同的火灾参量以及不用的响应方式，创制各种各样的火灾探测器。其中较典型的有：感温、感烟、火焰、气体、图像和复合式等。

火灾过程通常都伴随着大量烟、气、温、光等各类信号的出现，处于不同的环境以及不一样的燃烧成分，都会对烟雾颗粒的组成、色彩、温场分布以及光谱造成不同。因此，火灾发生过程中会涉及到许多物理与化学参数，而且其表现出的特征又比较突出，那么针对火灾发生时不同生成物的特性而起作用的是不同类型的火灾探测器。分别作用于不同的场合，自然也有各自的局限性。

1 早期火灾探测技术的发展

自19世纪40年代至20世纪40年代，感温探测器一直都是占据主导地位，但是这类探测器有一个明显的不足就是对火灾探测的反應不是很灵敏。但是当时随着感温火灾探测器大量的不断被用于军事上，这在一定程度上促进了火灾探测技术的迅猛发展。

到了20世纪50年代，瑞士物理学家Emst Meili研制出了现代离子感烟探测器的雏形，1970年时，欧洲已经安装了近百万只离子感烟探测器，到目前仍占已经安装火灾探测器的90%。在离子感烟探测器统治的30年之中，人们也逐步开始研究光电感烟技术，但却苦于相关工艺技术原因没有得到实际应用。