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智能视频监控体系里行为识别与物体识别的重要性愈加清晰
时间:2018-07-30 09-05-33

在智能视频监控体系下,其核心内容之一是对特定目标的自动跟踪。而目标跟踪可分为5个步骤,包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析和行为识别。如对人体的跟踪:首先从实时图像序列(即视频)中检测出运动物体,再判定运动物体中的人体,然后跟踪人体的运动轨迹,并分析和选定有异常行为的人,最后对行为异常的人进行持续跟踪。

虽然人脸识别在一对一比对上识别率越发精准,但是在人流量密集的公共活动区域,千人千面核实比对信息库局限性较大。相较于公共区域的人脸识别,行为识别及物体识别的优越性更大,智能化视频监控融合行为识别与物体识别技术后,能在简短的时间内依据人体的行为和携带的物体类别进行迅速识别,并能有选择性的对异常行为与危险物体进行推理计算,可及时报警锁定追踪,以便相关警力部门提前采取措施并作出进一步反应。如此一来,不仅能及时维护公共区域的安全问题,还能对未知危险进行预防和遏制。

当前生物特征识别是安防行业下的解锁应用新模式,在公共区域场景下,除了行为识别和物体识别,与其一宗同源的步态识别也应引起大家的关注。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,可通过人们走路的姿态进行身份识别,与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在公共智能视频监控领域,比图像识别更具优势,对公安部门来说,步态识别对于安全问题的预见与侦破更为高效。

原理上来看,步态识别的输入是一段行走的视频图像序列,因此其数据采集与面像识别类似,具有非侵犯性和可接受性。但是,由于序列图像的数据量较大,因此步态识别的计算复杂性比较高,处理起来也比较困难。因此,步态识别待开发市场广阔,而挑战系数也高达五颗星。(来源:亿欧网)


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