论文部分内容阅读
[摘 要]世界信息化的进步促进了数字技术的发展，数字技术在智能监控系统中发挥着重要的作用。它能够对指定的区域进行检测，能在指定区域遇到紧急情况时及时报警，还能实现远程控制主机。智能监控系统运用数字图像处理方法实现了安全防范，增强了警戒监控能力。传统监控系统监控的数据量大，精确度低，工作量大，靠记录和事后人工分析已不能及时满足人们对安全的需求。基于图像处理的智能监控系统具有数据清晰、工作量小、简便快捷的优点。本篇分析了图像处理智能监控系统的特点，介绍了智能监控系统的技术要素，探讨了如何运用各种方法对侵入图像进行侦测，新型智能监控系统能节省硬件和费用，能对重要的场所进行全天监控和无人监控，目前在实践中得到了广泛应用，我们应大力推广。
[关键词]系统特点；技术要素；图像侦测；
中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）40-0120-01
生活中有很多不安全因素，如果我们不加防范和注意就容易使我们的生命财产受到损失，现代社会的复杂性使人们对个人的生命财产安全更加关心，各行各业要稳定发展也应把安全放在十分重要的地位。要提高企业系统运作的安全性就必然要有智能监控系统的协助和配合，现在监控系统在社会中得到普遍使用，整体数量很多，但监控系统对监控信息的提取质量却比较低，现代监控信息量的持续增加要求监控系统必须提高监控信息的质量。传统监控技术所提取的监控信息大多都是没用的，当出现紧急情况时监控系统无法采用各种手段来进行及时处理。传统的监控模式是采用人工来分析和监督控制信息，不能满足人们对安全的实际需求。当工作人员工作疲惫的时候就容易放松对信息的监控，这样就会导致监控无效。
我们采用新型的基于数字图像处理的智能监控系统可以高效率提取监控信息，利用智能系统的运动部件能实现对目标的锁定、分析、识别和跟踪，可以提高监控质量，使监控信息的有效率增加，同时工作人员不用每时每刻自己亲自监督，大大降低了工作人员的劳动量。这套系统能将传统监控的“事后查询”转换为“主动防护”，具有异地视频查询、事前趋势预测等多项功能，减少了存储设备的容量空间。
一、数字图像处理识别的特点分析
（一）能降噪图像
在对中值滤波进行设计时，要根据领域形状和大小来找出中值，找中值要采用科学、合理的办法。中值滤波具有减少图像噪声的作用，还可以保持图像的缘边不受破碎。中值滤波的工作原理是用一个滤波窗口的各点值来代替数字图像中的一点。传统的滤波算法是运用冒泡法找出中值，采用滤波窗口像素值排序的方法经过12级比较排序找出中值，传统算法比较复杂，操作起来不够灵活、方便，缺乏实用性，现在我们在继承传统方法的同时改进了一些排序方法，使对中值的提取变得简捷、灵活，大大提高了提取的效率。
（二）采集图像选用方法分析
完善企业监控体系要以智能监控系统为依托，我们可以利用接触式图像传感器来对图像信息进行提取，可以利用FPGA和ARM来对图像进行实时处理和识别。利用FPGA能提高对时钟周期级别的识别速度，EPGA不仅能去除噪声，还能对图像进行效果增强，还可以对图像进行预处理，它的运作大大降低了硬件成本，提高了识别速度。接触式图像传感器对信息的采集方式和其它图像传感器有明显不同，因为它的成像物距非常接近零，接触式图像传感器是以实物和图像一比一的比例来进行采集图像的，所以图像大小没有多大变化，图像的缩放程度也很小。
二、智能监控技术要素
（一）视频检索技术要素和行为模式技术要素
视频检索技术不仅能识别图像的颜色、形状，还能识别图像的纹理、清晰度和空间关系等，视频检索技术不仅具有识别功能，还具有描述图像的功能。这项技术是从大量的视频数据中找出客户所需要的视频片段，对这些视频片段进行边缘检测和关键帧选取以重构故事情节。
传统监控技术只能在事件发生之后来进行分析和查询，不能做到在事情发生之前就进行预测，而行为模式分析技术就能做到在事情发生之前就进行预测，大大提高了监控质量。行为模式技术运用到智能视频监控系统里面来能使系统自动分析大量的视频数据信息，提取对客户来说有价值的信息，过滤掉对客户来说没有价值的信息。行为模式技术还能及时处理监控过程中出现的异常情况，保证了监控的安全性，提高了监控效率。
（二）目标跟踪技术要素和智能控制技术要素
目标跟踪技术在智能监控系统中发挥着重要作用，是监控系统的重要组成部分之一，这项技术能跟踪在视频序列中比较敏感的目标。目标跟踪的方法有很多，比如轮廓跟踪、模型跟踪、特征跟踪和外表跟踪等。智能控制技术能时刻监控目标动向，它能分析图像处理的结果，通过运动控制器控制云台运动，它也能通过声光电等传播方式及时发送异常信息。
三、如何侦测入侵图像
（一）分析颜色分量进行侦测，交叉扫描方式进行检测
我们监控最终目的是在不用观察监视器的情况下就能判断有无入侵图像，而不是为了看到相减图像，我们要依照颜色分量多少来判断是否有入侵现象出现，所以要计算异常区域所占的比例。
利用交叉扫描方式能侦察有间隔的行列像素段数据，如果“网”的某几段有触动，要判断哪几段像素值发生了灰度变化，要根据实际情况判断场景是否发生了异常。
（二）利用交错马赛克的方式进行侦测
对场景图像的变化进行侦测，我们需要对小块区域图像进行统计，这些小块区域图像是均匀分布的。侦测范围中的小方格交错分布能消除一些自然因素的干扰，不会产生不规律的颜色变化。
结语：
运用基于数字图像处理的智能监控系统能避免传统监控系统许多缺点，有助于分散式小型监视系统的构建，它适应与社会各行各业，具有经济、稳定、实用的优点，显示出了它强大的生命力，为以后监控系统的发展与完善做出了巨大贡献，我们应大力推广和使用。
参考文献：
[1]朱方，吴莉，陈飞凌，袁卫忠.智能视频监控终端在物联网中的应用和发展研究[J].中国电子科学研究院学报，2011（06）
[2]杨永双，夏永泉.红外视频分析技术在安防中的应用研究[J].软件导刊，2012（07）
[3]朱玲玲，朱利华.自动化人工智能监控在煤矿工业的应用[J].煤炭技术，2012（12）
[4].自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2010（05）
[5]黄善斌，覃勇军.基于计算机视觉的静态场智能监控系统[J].科技信息，2010（30）
[关键词]系统特点；技术要素；图像侦测；
中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）40-0120-01
生活中有很多不安全因素，如果我们不加防范和注意就容易使我们的生命财产受到损失，现代社会的复杂性使人们对个人的生命财产安全更加关心，各行各业要稳定发展也应把安全放在十分重要的地位。要提高企业系统运作的安全性就必然要有智能监控系统的协助和配合，现在监控系统在社会中得到普遍使用，整体数量很多，但监控系统对监控信息的提取质量却比较低，现代监控信息量的持续增加要求监控系统必须提高监控信息的质量。传统监控技术所提取的监控信息大多都是没用的，当出现紧急情况时监控系统无法采用各种手段来进行及时处理。传统的监控模式是采用人工来分析和监督控制信息，不能满足人们对安全的实际需求。当工作人员工作疲惫的时候就容易放松对信息的监控，这样就会导致监控无效。
我们采用新型的基于数字图像处理的智能监控系统可以高效率提取监控信息，利用智能系统的运动部件能实现对目标的锁定、分析、识别和跟踪，可以提高监控质量，使监控信息的有效率增加，同时工作人员不用每时每刻自己亲自监督，大大降低了工作人员的劳动量。这套系统能将传统监控的“事后查询”转换为“主动防护”，具有异地视频查询、事前趋势预测等多项功能，减少了存储设备的容量空间。
一、数字图像处理识别的特点分析
（一）能降噪图像
在对中值滤波进行设计时，要根据领域形状和大小来找出中值，找中值要采用科学、合理的办法。中值滤波具有减少图像噪声的作用，还可以保持图像的缘边不受破碎。中值滤波的工作原理是用一个滤波窗口的各点值来代替数字图像中的一点。传统的滤波算法是运用冒泡法找出中值，采用滤波窗口像素值排序的方法经过12级比较排序找出中值，传统算法比较复杂，操作起来不够灵活、方便，缺乏实用性，现在我们在继承传统方法的同时改进了一些排序方法，使对中值的提取变得简捷、灵活，大大提高了提取的效率。
（二）采集图像选用方法分析
完善企业监控体系要以智能监控系统为依托，我们可以利用接触式图像传感器来对图像信息进行提取，可以利用FPGA和ARM来对图像进行实时处理和识别。利用FPGA能提高对时钟周期级别的识别速度，EPGA不仅能去除噪声，还能对图像进行效果增强，还可以对图像进行预处理，它的运作大大降低了硬件成本，提高了识别速度。接触式图像传感器对信息的采集方式和其它图像传感器有明显不同，因为它的成像物距非常接近零，接触式图像传感器是以实物和图像一比一的比例来进行采集图像的，所以图像大小没有多大变化，图像的缩放程度也很小。
二、智能监控技术要素
（一）视频检索技术要素和行为模式技术要素
视频检索技术不仅能识别图像的颜色、形状，还能识别图像的纹理、清晰度和空间关系等，视频检索技术不仅具有识别功能，还具有描述图像的功能。这项技术是从大量的视频数据中找出客户所需要的视频片段，对这些视频片段进行边缘检测和关键帧选取以重构故事情节。
传统监控技术只能在事件发生之后来进行分析和查询，不能做到在事情发生之前就进行预测，而行为模式分析技术就能做到在事情发生之前就进行预测，大大提高了监控质量。行为模式技术运用到智能视频监控系统里面来能使系统自动分析大量的视频数据信息，提取对客户来说有价值的信息，过滤掉对客户来说没有价值的信息。行为模式技术还能及时处理监控过程中出现的异常情况，保证了监控的安全性，提高了监控效率。
（二）目标跟踪技术要素和智能控制技术要素
目标跟踪技术在智能监控系统中发挥着重要作用，是监控系统的重要组成部分之一，这项技术能跟踪在视频序列中比较敏感的目标。目标跟踪的方法有很多，比如轮廓跟踪、模型跟踪、特征跟踪和外表跟踪等。智能控制技术能时刻监控目标动向，它能分析图像处理的结果，通过运动控制器控制云台运动，它也能通过声光电等传播方式及时发送异常信息。
三、如何侦测入侵图像
（一）分析颜色分量进行侦测，交叉扫描方式进行检测
我们监控最终目的是在不用观察监视器的情况下就能判断有无入侵图像，而不是为了看到相减图像，我们要依照颜色分量多少来判断是否有入侵现象出现，所以要计算异常区域所占的比例。
利用交叉扫描方式能侦察有间隔的行列像素段数据，如果“网”的某几段有触动，要判断哪几段像素值发生了灰度变化，要根据实际情况判断场景是否发生了异常。
（二）利用交错马赛克的方式进行侦测
对场景图像的变化进行侦测，我们需要对小块区域图像进行统计，这些小块区域图像是均匀分布的。侦测范围中的小方格交错分布能消除一些自然因素的干扰，不会产生不规律的颜色变化。
结语：
运用基于数字图像处理的智能监控系统能避免传统监控系统许多缺点，有助于分散式小型监视系统的构建，它适应与社会各行各业，具有经济、稳定、实用的优点，显示出了它强大的生命力，为以后监控系统的发展与完善做出了巨大贡献，我们应大力推广和使用。
参考文献：
[1]朱方，吴莉，陈飞凌，袁卫忠.智能视频监控终端在物联网中的应用和发展研究[J].中国电子科学研究院学报，2011（06）
[2]杨永双，夏永泉.红外视频分析技术在安防中的应用研究[J].软件导刊，2012（07）
[3]朱玲玲，朱利华.自动化人工智能监控在煤矿工业的应用[J].煤炭技术，2012（12）
[4].自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2010（05）
[5]黄善斌，覃勇军.基于计算机视觉的静态场智能监控系统[J].科技信息，2010（30）