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          • 高清与智能技术在高铁视频监控应用方案
          • 时间:2011-10-27  点击次数:2109关闭本页] 字体大小[
          • "让我们看得更清楚”,这已经是许多用户在使用数字视频监控系统时提出的一个非常迫切的需求。从用户的使用角度来看,90%的用户认为录像的清晰度事实上要比实时预览更重要,受到各种客观因素的影响,安保人员无法第一时间获取重要视频信息,事后录像的快速查询和清晰回放的质量则显得尤为重要。目前,模拟摄像机的水平分辨率已经达到一个极限,650线彩色摄像机,700线黑白摄像机已是模拟摄像机能够达到的最高清晰度。 而对于高清摄像机来说,水平分辨率达到700线是非常轻松的,达到1000线的视频清晰度也并非难事。
              1.高铁对于高清视频的需求:安全与服务
              在高铁视频监控系统的应用过程中,用户对于图像分辨率的要求也在不断提升,对于高清视频的需求也与日俱增。总体需求分为两类,一类是安全相关的应用,另外一类是服务相关的应用。在安全相关的应用中,铁路有关部门对于客运站内通缉犯的追踪,站内刑事案件的预防,以及黄牛党的活动都给予了特别关注。例如,客运站中发生的一些刑事案件当中需要调取视频录像查看犯罪嫌疑人的体貌特征,但目前架设的一些模拟摄像机却无法提供有效的图像细节。另外,还有一些关键出入口需要视频能够提供足够清晰的面部特征,而现有的模拟视频在兼顾场景的情况下是无法做到这一点的。
            在服务相关的应用中,最典型的应用就是售票排队控制,用户希望视频能覆盖较大的场景从而实现对购票旅客人数的动态监控,以便在人员密集时增设售票窗口,同时又希望视频能够提供售票员与旅客在购票过程中的一些细节,这样结合语音更加便于处理一些纠纷事件。目前,铁道部有关部门已经启动高清视频的应用试验,在某些客运站率先已经测试和验证了不同厂商的高清视频产品和技术,试验结果也正在进一步评测中。在最新发布的《铁路综合视频监控系统技术条件》中,已经明确了高清视频的定义和技术条件,为进一步的应用奠定了技术基础。
              2.高清视频监控应用对高铁带来的问题
              高清视频监控系统带来高画质清晰度的同时也带来了一系列现实的问题,原因在于:虽然前端摄像设备能够满足高清,然而前端的“高清”并不代表整个视频监控系统的“高清”,由于前端视频信息量的倍增,必将对视频编码、传输、存储系统带来更大的变革影响。因为高清视频监控系统是一个系统解决方案,不是一个高清摄像机就可以代表的。同时还会带来整个产业链中对计算、传输、交换、存储的需求增长和技术变革。而真正的高清监控系统,应该从整个监控系统考虑高清,包括前端视频源的采集、视频信号的编码压缩、视频信号的传输、视频的浏览、录像文件的回放等环节全面支持高清监控。
              对用户而言,高清只有在包含了前端、平台、存储、浏览、显示等各个环节时才有意义。在高铁视频监控系统向高清方向迁移的过程中,也面临着类似的问题。视频分辨率越大、清晰度越高,意味着在进行数据传输的时候码流也会越大,从而增加了网络带宽的压力。同时,数据流量的倍增,增大了数据存储量,以720P为例,其 25帧/秒的录像码流为500K-3Mbps之间,每小时的存储空间约1G-2G,存储压力无论是从成本来说还是从空间来说都是巨大的。此外,高清视频对中心控制、管理软件和硬件性能的要求也成倍增长,对于记录视频图像的管理和事后分析的工作量也同样如此,这些问题都是高清视频监控系统在高铁进行推广应用中所必须面对解决的问题。
              3.智能的应用:一定程度节约存储成本
              智能分析技术的出现能够从一定程度上解决高清视频监控系统所面临的问题,在高清视频监控系统中,因为有了高质量的视频源,智能视频分析才有基础。另外,很多智能技术应用只有在高清视频的基础之上才有实用性,如人脸识别等应用。高清视频技术可以给我们带来高清晰的包含丰富完整信息的高质量视频源,没有高质量的视频源,视频智能分析就会因为视频分辨率的问题影响准确率,也会因为场景问题而损失信息量。
            首先,可以利用智能视频分析技术进一步提取有效信息进行高精度编码,减少带宽无效信息的占用。例如,可以对视频场景进行纹理分割,再进一步地将视频信息转化为语义信息,将图像编码转化为对图像的理解,这样将一个场景可以表达为建筑、道路和目标等对象的组合,从而精简了信息量。
              其次,在视频的时间轴上,利用动态侦测、事件检测、行为分析等智能化分析技术,还可以对视频进行有选择性的动态存储和告警事件存储,从而可以滤除大量的冗余视频信息占用存储空间。目前,该模式广泛应用于铁路综合视频监控系统,即只有场景出现用户定制化的异常事件时才进行片段存储,这样大大节约了存储设备的成本。
            再次,在视频的空间范围内,用户可以只对感兴趣区域进行存储和处理,同样可以大大减少视频分辨率增大所带来的问题。例如,视频场景包含了一些天空等无关区域,可以通过标识将此区域不做存储,这样每一帧图像都能够节约一定的存储空间。
              最后,利用视频内容分析和视频搜索等智能化技术,我们可以快速地定位事件视频,实现标签化的视频数据管理和数据查询,从而提升整个视频监控系统的数据管理效率。反过来说,如果没有视频智能分析,高清视频监控系统就仅仅停留在“看”的初级阶段,而没有上升到“用”的高级阶段。
              从实现方式上来说,前端化和后端化的智能化应用都是非常有意义的。在前端应用方面,智能化算法嵌入到高清摄像机中可以实现视频数据的实时分析并灵活决定视频流的传送和存储策略,从而可以节约大量冗余视频信息所消耗的资源。在后端应用方面,智能化技术应用到后端,结合云计算和云存储技术,可以实现整个高清监控系统的智能检索和智能存储。
              因此,高清视频和智能化技术是相互促进和互为发展基础的,从本质上来讲,高清视频只是提供了数据的内容,智能化技术则是对内容的第一次使用和消费,同时产生二次数据和内容。高清视频监控系统中更为广阔的应用一定是在此基础上的进一步数据挖掘,通过深层次的信息挖掘,必将在各个行业产生丰富多彩的应用解决方案。
            4.结语
              随着高清视频分辨率的不断提升,它将提供越来越清晰的数据,进一步促进智能化技术的发展,同时智能化技术的不断发展应用也将推动高清视频进一步走向实用化,为高清视频监控系统的推广提供有力的支撑。
            来源:转载

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