【摘要】 在全国范围内，目前的气田井站建设中，数字视频监控系统已经基本普及。本文围绕着数字视频监控系统的智能处理及控制能力，针对其动态检测功能深入分析讨论，进行仿真实验，利用时间差分法从原理上解释视频监控系统拥有的高智能处理能力，从而为以后的视频监控系统功能拓展提供一些参考建议。
　　【关键词】 视频监控系统 监控效率 监控管理
　　油田肩负着维护国家权益的重要职责，需要充分利用视频监控技术的管理作用。近年来，监控设备数量的不断增加，设备工作环境的复杂多样，对视频监控提出了新的要求。目前数字视频监控系统已经成为了视频监控系统的主流，尤其是在油田视频监控体系中，越来越发挥着不可替代的作用。它通过先进的图像数字压缩技术，改变了传统的图像模拟传输的方式，能够非常简单地做到异地存储和系统扩展，同时配合智能化的数字视频软件，能够最大限度地发挥数字技术的优势，做到视频人工智能化，节省了大量人力资源和成本，并且提高了监控的效率与可靠性，对于油田的安全运行及管理提供了重要的保障。
　　一、数字视频监控系统的动态检测功能
　　数字视频监控系统的动态检测就是由控制器通过对摄像机获得的图像进行一定的分析，假如监视者所关心区域的画面发生变化（比如有人经过，亮度值突变等），系统将及时进行自动报警，从而提醒监视者注意。数字视频监控系统的动态检测能够有效防盗、防火。
　　众所周知，在油田生产中，假如能够提前几十秒甚至十几秒发现问题并及时处理，对安全生产的帮助作用是难以估量的。
　　常见的动态检测功能算法主要是时间差分法。时间差分（又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取出所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变，只是在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。假如运动的物体在场景中出现后不再移动的话，该方法将视其为场景中的一部分，不再进行提示。
　　二、动态检测功能仿真实验
　　动态检测功能的仿真实验使用了Matlab软件，所用图片采用摄像头拍摄，均为320×240像素。实验工具分别为摄像头、有斑驳花纹的背景以及手机电池。在不考虑视频图像中物体颜色的情况下，实验中采用黑白图片进行仿真（黑色、白色灰度值分别为0和255）。
　　实验中，通过普通摄像头拍摄的画面来模拟站内的监控摄像情形。实验显示，由于画面中物体的复杂花纹对人的视觉影响很大，人们无法将注意力集中在图像发生变化的区域中，在这种情形下，就不得不依靠智能算法来解决这个问题。
　　三、时间差分法
　　由实验可知，由于手机电池的出现使监控画面出现了变化，通过对画面进行的对比、减除运算，得到了一系列图像，实验者通过肉眼能够看到，经过图像的时间差分，残差图像中只有电池出现的位置的图像亮度有明显变化。
　　将5幅残差图像分为16×16的栅格形式进行对比，针对每个栅格的灰度值取和，对灰度值超过一定阈值的栅格进行记录，可获得其坐标信息，同时发出提示信号，对数值进行记录。
　　再对一系列数值进行分析可知，时间差分法就是利用连续的图像序列中几个相邻帧之间的时间差分，用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。五帧差分的方法就是当某一个像素在连续五帧视频图像上均有相当程度的变化（及大于设定的阈值时），便确定该像素属于运动目标。
　　通过上述数据便不难看出，使用肉眼看到的结果与时间差分法判断的结果是基本吻合的。在画面局部发生较大变化的时候，部分栅格的灰度值将会发生剧变，其值接近残差图像灰度平均值的10倍左右，这个时候应当及时输出提示信号，提醒工作人员注意；当画面特别明显变化的时候，即使摄像头出现轻微抖动，栅格变化的最大值也仅为残差平均值的2倍左右，变化较平稳，此时不适合进行提示报警；由于出现的亮度变化（阳光照射角度的改变导致阴影变化或阴天下雨等天气变化）导致残差图像整体变化较为剧烈时，图像栅格变动幅度极大，同时较接近栅格灰度平均值，信号反应较为强烈。
　　时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但是一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘；而且当运动目标停止运动时，一般来说时间差分方法将会失效。
　　所以，在动态检测功能应用上可综合采用不同的方法以达到最佳检测效果。
　　四、结语
　　通过以上的论证和仿真实验可知，数字视频监控系统拥有较高智能的处理能力。在气田井站建设中，应充分把握好其特有的优点，加以发挥利用，使数字视频监控系统成为“千里眼”以及“顺风耳”，为油田的安全生产保驾护航。