安防的技術(shù)一直在演進(jìn)中，當行業(yè)完成了網(wǎng)絡(luò )化和高清化之后，智能化應用就成了各個(gè)安防門(mén)類(lèi)廠(chǎng)家的技術(shù)熱門(mén)。應該說(shuō)，從2012年開(kāi)始，安防行業(yè)都在圍繞如何使產(chǎn)品和系統智能化應用展開(kāi)深入研發(fā)和探討，從而引發(fā)了一波技術(shù)潮流。如果說(shuō)智能視頻分析是智慧安防應用的2.0版本，那么，機器視覺(jué)，將開(kāi)啟智慧安防應用2.0時(shí)代，這是一個(gè)智能安防新的應用天地。
精準把握機器視覺(jué)的研究?jì)热?/span>
要探討機器視覺(jué)的應用，首先還是需要精準把握什么是機器視覺(jué)，并把其與當下熱門(mén)又有重疊部分的人工智能和深度學(xué)習區分開(kāi)來(lái)。
人工智能的外延范圍最大，包括了機器視覺(jué)、深度學(xué)習、機器人技術(shù)、生物識別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理?？梢钥闯?，人工智能包括了深度學(xué)習和機器視覺(jué)，研究的是人類(lèi)智能活動(dòng)規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。
深度學(xué)習，是人工智能研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，它模仿人腦的機制來(lái)解釋數據，例如視頻、聲音和文本。深度學(xué)習在安防行業(yè)的應用極為熱門(mén)，在評測產(chǎn)品時(shí)關(guān)于人臉和車(chē)輛的識別技術(shù)都基于深度學(xué)習。究其原因，深度學(xué)習的關(guān)鍵要素是數據，而占大數據總量60%以上的為視頻監控數據，所以，深度學(xué)習的在安防行業(yè)的方方面面得到了應用：人臉檢測、車(chē)輛檢測、非機動(dòng)車(chē)檢測、人臉識別、車(chē)輛品牌識別、行人檢索、車(chē)輛檢測、人體屬性、異常人臉檢測、人群行為分析、各種感興趣目標的跟蹤等。
機器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機器視覺(jué)就是用機器代替人眼來(lái)做測量和判斷。通過(guò)分CMOS或CCD傳感器將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專(zhuān)用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進(jìn)行各種運算來(lái)抽取目標的特征，進(jìn)而根據判別的結果來(lái)控制現場(chǎng)的設備動(dòng)作。
機器視覺(jué)主要是對圖像進(jìn)行識別，因此機器視覺(jué)在人臉識別、車(chē)牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業(yè)為例，機器視覺(jué)具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用,具體體現在車(chē)牌識別、車(chē)身顏色識別、車(chē)型識別、違章識別、車(chē)流量統計、流量控制等。
這時(shí)有人會(huì )產(chǎn)生疑惑，機器視覺(jué)和深度學(xué)習有太多重疊之處，是否兩者在安防行業(yè)是同一概念的不同表達。其實(shí)不然，如果僅從視頻監控行業(yè)來(lái)看，學(xué)習算法是機器視覺(jué)更高層面的應用，因為基于巨大樣本采集把握了大量數據特征，而機器視覺(jué)主要在特征感知、圖像預處理、特征提取、特征篩選面擅長(cháng)，也就是說(shuō)，機器視覺(jué)主要是在特征識別提煉部分，而深度學(xué)習是把特征和學(xué)習結合起來(lái)，比如用特征的感知和提取來(lái)預判數據。
機器視覺(jué)安防應用的核心技術(shù)
在今年6月份有美國商業(yè)資訊的權威機構作出了預測，全球機器視覺(jué)市場(chǎng)正處于迅速發(fā)展之中，預計到2025年年底，市值將超過(guò)192億美元。時(shí)至今日，機器視覺(jué)技術(shù)不僅成功應用于多個(gè)領(lǐng)域，并且應用范圍還在逐步擴大。已由起初的電子制造業(yè)和半導體生產(chǎn)企業(yè)，發(fā)展到了安防、包裝、汽車(chē)、交通和印刷等多個(gè)行業(yè)。
安防，是機器視覺(jué)應用的主戰場(chǎng)之一，有幾大心技術(shù)應用為安防行業(yè)帶來(lái)改變：
目標識別
目標識別技術(shù)和穩定的追蹤方法是機器視覺(jué)在安防發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。它在很多領(lǐng)域都得到大量的應用，例如身份確認的指紋識別、人臉識別、虹膜識以及在智能交通管理、機動(dòng)車(chē)檢測、停車(chē)場(chǎng)管理等場(chǎng)合的車(chē)牌識別等。一個(gè)目標識別系統應該具有在復雜背景以及各種天氣情況下檢測、分類(lèi)、識別標的能力，這樣才能有針對性地對目標進(jìn)行持續的跟蹤。
近些年來(lái)，目標識別技術(shù)已由理論探索、實(shí)驗室仿真逐漸走向實(shí)際應用，其技術(shù)方法也從經(jīng)典的統計模式識別，向著(zhù)基于知識、模型、多傳感器信息融合以及向深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別方法演進(jìn)。
目標追蹤
運動(dòng)目標跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過(guò)程。其主要工作方式就是選擇好的目標特征和采用適當的搜索方法，根據匹配原理，把現有的跟蹤方法分為基于模型、區域、特征以及活動(dòng)輪廓的跟蹤，這是機器視覺(jué)力所能及之處。
雙目技術(shù)
雙目立體技術(shù)核心目的是提高識別的準確率。由于立體視覺(jué)技術(shù)形成的視場(chǎng)中帶有物體的三維幾何信息，因此能夠有效的設定檢測規則，排除光線(xiàn)、影子等干擾因素，大幅提高智能分析的準確度。在評測杭州巨頭企業(yè)的高空了望云臺攝像機時(shí)，發(fā)現都基于機器視覺(jué)的雙目技術(shù)，其對于人、物的識別率有極大提高，并且采用雙相機或多相機，對視場(chǎng)內空間的自由運動(dòng)體的三維位置坐標及姿態(tài)進(jìn)行高精度的測量，確定運動(dòng)目標的質(zhì)心位置，并根據標定結果對運動(dòng)目標進(jìn)行高精度跟蹤。
多球機聯(lián)動(dòng)跟蹤技術(shù)
多球機聯(lián)動(dòng)跟蹤技術(shù)是以單球機智能跟蹤技術(shù)作為基礎的。從應用的層面上看，能夠將普通的跟蹤球機的單點(diǎn)式監控，提升為系統內對單個(gè)目標的無(wú)縫式接力跟蹤，配合電子地圖的使用，能夠容易的實(shí)現對高安全等級區域的無(wú)縫式跟蹤，并實(shí)現目標軌跡描繪、犯罪行為預警等高等級的安保需求。多球機聯(lián)動(dòng)跟蹤技術(shù)的實(shí)現，需要具備多目標識別與跟蹤技術(shù)。在應用中，通常設定一臺球機作為發(fā)起點(diǎn)，對廣域范圍內目標進(jìn)行的智能行為分析，并將同時(shí)監控的多個(gè)目標按照既定的策略進(jìn)行排序，并按照先后順序，指揮智能跟蹤球機逐個(gè)跟蹤監控目標。與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)是數據關(guān)聯(lián)問(wèn)題，即建立一個(gè)統一的坐標系，使得發(fā)起球機可以將目標的坐標信息傳遞給跟蹤球機，實(shí)現聯(lián)動(dòng)跟蹤。該技術(shù)其實(shí)是安防行業(yè)機器視覺(jué)的最早應用，在蘇州某安防企業(yè)的接觸中就窺見(jiàn)了一斑。
面向事后應用的視頻摘要、視頻檢索
隨著(zhù)監控探頭的普及，監控系統中存有海量的錄像數據，在目前人工查看的模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍于原始視頻的時(shí)間才能審看完成，因此需要大量人員連續加班數周進(jìn)行視頻的審看。為了規避遺漏和誤差，就要加大人力投入的方法。如何有效、高效的應用，減輕人工查看回放帶來(lái)的時(shí)效性差、成本高、疲勞問(wèn)題，并在不同分辨率、不同清晰度的錄像中準確的辨別出需要獲取的信息，基于以上需求，安防廠(chǎng)家研發(fā)了視頻摘要、視頻檢索等技術(shù)手段，這也是機器視覺(jué)的研究?jì)热葜弧?/span>
機器視覺(jué)開(kāi)啟智慧安防應用
從以上的介紹和分析中，我們大概能了解機器視覺(jué)有所認知，但其在安防行業(yè)能做什么，為行業(yè)帶來(lái)哪些改變，值得關(guān)注。先舉例子來(lái)看機器視覺(jué)應用價(jià)值：
2017年7月16日，深圳市寶安區西鄉金港華庭沃爾瑪超市內，驚現一名男子持菜刀傷人，并導致2人死亡，9人受傷。如今，監控在大小商場(chǎng)店鋪中隨處可見(jiàn)，幾乎成為了每個(gè)商場(chǎng)店鋪的必備。顯然，使用監控對于店鋪日常管理與安防工作都十分有用。但事實(shí)上，目前以人力為主的監控設備存在極大的安全漏洞，使安防工作在一定程度上形同虛設?；跈C器視覺(jué)技術(shù)的智能安防系統，能夠從眾多視頻材料中進(jìn)行圖像識別，搜尋可疑人物等信息，實(shí)現對高危人員的識別和篩查；同時(shí)還能夠從多個(gè)監控設備自動(dòng)識別可疑物體，比如菜刀等，自動(dòng)發(fā)出警報提醒安保人員。
除了事前的預防和制止功能，機器視覺(jué)的視頻摘要和檢索是面向事后應用的智能技術(shù)。其中，視頻摘要技術(shù)使24小時(shí)的視頻被制作成一個(gè)簡(jiǎn)短到幾分鐘摘要視頻成為現實(shí)，這將大大提高海量視頻監控錄像分析的效率。視頻檢索技術(shù)則主要是依賴(lài)于視頻算法對視頻進(jìn)行預處理，通過(guò)對視頻內容進(jìn)行結構化處理，提取出視頻內容中的有效信息，進(jìn)行標記或者相關(guān)處理后，人后可以通過(guò)各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。
可以說(shuō)，如果上述案例中具有機器視覺(jué)的智能安防產(chǎn)品，必然不會(huì )發(fā)生如此慘劇。以點(diǎn)帶面，看機器視覺(jué)如何弄潮安防新時(shí)代。
與公安機關(guān)建立人臉捕捉數據庫
在公共場(chǎng)合人員密集區域，比如：天安門(mén)廣場(chǎng)、火車(chē)站等敏感的公共場(chǎng)合監控，相關(guān)機器視覺(jué)產(chǎn)品也隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展不斷地細化。產(chǎn)品能與公安機關(guān)搭建人臉識別比對系統，建立人臉捕捉數據庫，將人臉信息歸檔，并與個(gè)人身份建立關(guān)系，在實(shí)際運用過(guò)程中采用人臉搜索、黑名單布防、陌生人識別等多項智能分析功能，大大提高視頻監控的防范功效，可以讓犯罪分子無(wú)可遁形。
智能交通中對車(chē)的識別和管控
在交通行業(yè)，與其他識別技術(shù)相比，機器視覺(jué)具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用,比如車(chē)牌識別、車(chē)身顏色識別、車(chē)型識別、違章識別、車(chē)流量統計、流量控制等。
人臉布控
人臉識別基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別，主要指通過(guò)攝像機采集含有人臉的圖片或視頻流，然后在圖片或視頻流中進(jìn)行人臉檢測并抓拍，進(jìn)行面部特征提取，以實(shí)現抓拍的人臉與數據庫中的人臉進(jìn)行比對的技術(shù)。目前已有不少企業(yè)推出了機器視覺(jué)的人臉布控系統，能夠適應于各種交通要道、住宿場(chǎng)所、智能樓宇、大型連鎖商場(chǎng)，平安城市等場(chǎng)合，具有人臉布控、以圖搜圖、用戶(hù)管理等核心業(yè)務(wù)功能。
一些企業(yè)在努力的用機器視覺(jué)改變安防。比如：2017上海國際機器視覺(jué)展VisionChina在上海舉行，?？禉C器人的技術(shù)與設計都是源于機器視覺(jué)；大華股份浙江華?？萍寂c英特爾聯(lián)合共推機器視覺(jué)業(yè)務(wù)。今年6月29日，華?？萍寂c英特爾重磅發(fā)布了9MP/12MP高性能小面陣相機、50MPCoaXPress大面陣相機等機器視覺(jué)系列新品。此外，北京清影機器視覺(jué)技術(shù)有限公司研發(fā)的通用式三維即時(shí)成像技術(shù)具有通用式和即”兩大特點(diǎn)，填補了國內機器視覺(jué)領(lǐng)域的空白；騰龍推出的4款機器視覺(jué)專(zhuān)用定焦鏡頭，進(jìn)一步充實(shí)產(chǎn)品陣容，提供更多高像素鏡頭方案，滿(mǎn)足用戶(hù)需求；今年5月，美國亞馬遜公司收購了一支歐洲頂級機器視覺(jué)團隊用于無(wú)人機和視頻監控領(lǐng)域研究。
結束語(yǔ)
業(yè)界有這樣的觀(guān)點(diǎn)，機器視覺(jué)形成了智能視頻分析的閉環(huán)，從特征提取到應用都極大提升了智能安防行業(yè)應用，是智慧安防2.0。為此，一場(chǎng)由機器視覺(jué)引發(fā)的智慧安防風(fēng)暴已經(jīng)吹響全球，并在迅速蔓延中，將改變智慧安防格局。
