计算机视觉技术在安防方面的应用
发布时间：2022-10-06 15:24:30 所属栏目：应用 来源：
导读： 此文章内容为智能安防专题论坛讲座cv方向内容整理
韩军功教授：
现在是cv+is最好的时代
从应用角度而言，现在国内摄像头较多。但是现在摄像头中信息提取大多数还是靠人工完成，从而导致
韩军功教授：
现在是cv+is最好的时代
从应用角度而言，现在国内摄像头较多。但是现在摄像头中信息提取大多数还是靠人工完成，从而导致
|
此文章内容为智能安防专题论坛讲座cv方向内容整理 韩军功教授： 现在是cv+is最好的时代 从应用角度而言，现在国内摄像头较多。但是现在摄像头中信息提取大多数还是靠人工完成，从而导致效率低下。因而cv算法的落地成为必要需求。从技术角度而言，cv不是新兴产业，在2013年后，随着深度学习的发展，cv得到了飞速发展。此处做一个简单的技术统计：引入深度学习之后，cv领域自动算法已经逐渐超过了人工。 总结：上述两方面，说明目前是cv+is的良好契机。 从欧盟项目说明如何应用cv在is领域。 第一个欧盟项目：包含两个项目。 第二个欧盟项目： 这个项目主要是针对希腊和意大利比较著名的古迹，避免其被森林大火影响。 分两个阶段:第一阶段主要是做检测，第二阶段主要是做管理。 消防提供消息说：检测不是最重要安防应用，重要的是预测火势蔓延并进行布控。 如何对红外和可见光图像进行配对 在分析大量算法的基础上（当时算法一个是利用整体变换,另一个是利用局部变换），在此基础上研发新的算法，把局部和整体匹配相结合。先利用边缘信息进行整体匹配，再针对兴趣点进行局部匹配。 两路摄像头图像融合 针对防火，如果单一从可见光图像检测火，基本不可能。而红外比较容易检测火苗，但是红外丧失了纹理信息，从而很难直接通过红外定位火苗。因而融合红外摄像头和可见光摄像头，实现定位和检测火苗。算法创新：融入显著性检测，两个图像都做显著性检测，对检测出的结果做加权。 总结：在十几年前，is一直是欧盟比较重视的项目。 英国项目 第一个项目是开发小物体和快速移动物体的实时跟踪。比如跟踪高速路上快速行驶的车辆。难点：如何在复杂背景下，检测小型物体（在图像中占比不到百分之三的物体）；摄像机和物体都是运动的。 创新点： 在CNN的基础上，开发了double filter。从而对图像进行加强。小型物体容易跟丢，如何检测跟丢和重新检测。对物体表面模型进行建模，时域上假设是高斯分布，通过训练出来的filter检测物体是否跟丢。 第二个项目是在机场中检测每一个出入口的人流密度情况，从而使机场更好的运营管理。17年之前算法主要是检测人的身体部位来技术，缺点是人群数目超过50后就不工作了。17年之后使用神经网络来检测人，但是需要解决背景噪音和目标的尺寸变化（近大远小）。后面开发出SDANet解决上述问题，创新点： 加入感兴趣区域的检测针对尺寸变化设计了新的小型网络 总结：汇报最新成果。 面向监控视频的目标感知与行为事件分析 并不是完全基于视觉，根据各种传感器得到轨迹信息。分析轨迹信息。 目前cv领域最常见的领域，根据任意视频识别行为。 特点：非配合，感兴趣区域存在位置特殊，因而必须进行定位；对于某些特定行为要求准确率非常高，而不是很多类。 分类： 主要应用：目标检测跟踪。 工作介绍： 目标检测方面： 应用方面的优化：在不影响精度的情况下，尽可以提高速度。一方面希望能够通过改进网络结构，显著加速检测速度；另一方面希望不改变网络结构，改进损失函数等来改进样本不平衡问题，从而提高速度。 现在的工作： 跟踪方面的工作： 把检测目标在时域中进行关联。只要做两三百帧比较鲁棒的关联，效果就比较好。 跨相机之间的关联。没必要非要匹配一个人，可以尝试匹配一群人。 在复杂场景下，检测和跟踪算法仍然具有较大挑战。 数据集: 8月重新开放。 行为识别方面工作： 监控场景中的行为识别：时空行为定位。并不是给一段视频进行定位，而是有许多视频。通过加入全局时序信息来增强特征，在不同帧之间增强特征和关联度。做了降取样，并不是每一帧都检测，而且为自适应采样。先找到粗管道，再对粗管道进行精细化。 应用方面：还需要和检测和跟踪等相关联，减少卷积次数。 音视频联合行为识别。 简单场景行为识别比较容易，但是复杂场景仍然存在挑战。 基于轨迹的行为分析： 根据很多输入的轨迹，梳理对应的运动模态。 密集场景行为分析： 基于区域分析；基于场景自动提取行为，基于行为的摘要。 压缩： 随着语义信息的应用，数据量变得很大。对应检测结果或者骨架进行压缩，从而大大减少数据量，平均可以压到百分之七十。 （编辑：航空爱好网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐