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          智能視頻監控體系里行為識別與物體識別的重要性愈加清晰
          時間:2018-07-30 09-05-33

          在智能視頻監控體系下,其核心內容之一是對特定目標的自動跟蹤。而目標跟蹤可分為5個步驟,包括運動檢測、目標分類、目標跟蹤、行為分析和行為識別。如對人體的跟蹤:首先從實時圖像序列(即視頻)中檢測出運動物體,再判定運動物體中的人體,然后跟蹤人體的運動軌跡,并分析和選定有異常行為的人,最后對行為異常的人進行持續跟蹤。

          雖然人臉識別在一對一比對上識別率越發精準,但是在人流量密集的公共活動區域,千人千面核實比對信息庫局限性較大。相較于公共區域的人臉識別,行為識別及物體識別的優越性更大,智能化視頻監控融合行為識別與物體識別技術后,能在簡短的時間內依據人體的行為和攜帶的物體類別進行迅速識別,并能有選擇性的對異常行為與危險物體進行推理計算,可及時報警鎖定追蹤,以便相關警力部門提前采取措施并作出進一步反應。如此一來,不僅能及時維護公共區域的安全問題,還能對未知危險進行預防和遏制。

          當前生物特征識別是安防行業下的解鎖應用新模式,在公共區域場景下,除了行為識別和物體識別,與其一宗同源的步態識別也應引起大家的關注。步態識別是一種新興的生物特征識別技術,可通過人們走路的姿態進行身份識別,與其他的生物識別技術相比,步態識別具有非接觸遠距離和不容易偽裝的優點。在公共智能視頻監控領域,比圖像識別更具優勢,對公安部門來說,步態識別對于安全問題的預見與偵破更為高效。

          原理上來看,步態識別的輸入是一段行走的視頻圖像序列,因此其數據采集與面像識別類似,具有非侵犯性和可接受性。但是,由于序列圖像的數據量較大,因此步態識別的計算復雜性比較高,處理起來也比較困難。因此,步態識別待開發市場廣闊,而挑戰系數也高達五顆星。(來源:億歐網)


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