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机器视觉开启智慧安防应用2.0时代

时间:2018-09-16 09:58来源:δ֪ 作者: 点击:

以智能制造业为中心的时代,随着中国2025战略,工业智能机器人产业市场呈现增长趋势,其中,机器视觉作为工业机器人的眼穿素的作用。。

安全技术在不断发展。,当行业完成网络化和高清晰度,智能应用已成为各种安全的热门技术。。应该说,从2012,安全产业如何实现智能应用,由此引发技术浪潮的浪潮。如果说智能视频分析是智慧安防应用的版本,那么,机器视觉,将开启智能安全应用时代,这是智能安全的新应用。。

机器视觉研究内容的准确把握

浅谈机器视觉的应用,首先,我们需要准确地把握机器视觉是什么。,并将其与当前重叠的AI和深度学习区分开来。。

人工智能的最大扩展,包括机器视觉、深度学习、机器人技术、生物识别技术与自然语言处理。可以看出,人工智能包括深度学习和机器视觉,人类智力活动规律研究,具有一定智能的人工系统的构建,如何使计算机完成需要智能的工作,也就是说,如何应用计算机软件和硬件来模拟一些。、方法和技术。

深度学习,它是人工智能研究的一个新领域。,动机是建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑解释数据的机制。,视频,例如、声音与文字。深度学习在安防行业的应用极为热门,评价产品时,人脸识别和车辆识别技术。究其原因,深度学习的关键要素是数据。,视频监控数据占总数据的60%以上。,所以,深度学习已被应用于安全产业的各个方面。:人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、汽车品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种利益指标的跟踪。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉是用机器代替人眼来测量和J的。。利用CMOS或CCD传感器将目标转换成图像信号。,专用图像处理系统的传输,获取被摄物体的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色及其他信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉主要是对图像进行识别,机器视觉在人脸识别中的应用、车牌识别等的大量应用。以智能交通行业为例,机器视觉具有低成本、稳定性强、准确性高、广泛应用的优点,目前,它已广泛应用于公路交通和公路交通。,它体现在车牌识别中。、体色识别、车型识别、违规识别、车流量统计、流量控制等。。。

这时有人会产生疑惑,机器视觉和深度学习有太多重叠之处,是否两者在安防行业是同一概念的不同表达。其实不然,如果只是来自视频监控行业,学习算法是机器视觉应用的一个更高层次,因为基于大量数据特征的大样本采集,机器视觉主要是特征感知。、图像预处理、特征提取、特征屏幕很好,也就是说,机器视觉主要是在特征识别的提取中。,深度学习是特征和学习的结合。,例如,利用特征感知和提取预判数据。。

机器视觉安全应用的核心技术

今年六月,美国商业信息中心的权威机构,全球机器视觉市场发展迅速。,预计到2025年底。,市场价值将超过192亿美元。时至今日,机器视觉技术已成功地应用于许多领域。,适用范围仍在扩大。它是由电子制造和半导体制造厂制造的。,安全发展、包装、汽车、许多行业,如运输和印刷业。

安防,机器视觉应用的主要战场之一,技术有几个主要的应用到安全行业。:

目标识别

目标识别技术和稳定跟踪方法是关键技术。它已被广泛应用于许多领域。,识别,例如指纹识别、人脸识别、虹膜识别与智能交通管理、机动车检测、停车场管理中的车牌识别等。目标识别系统应在复杂背景下进行测试、分类、识别目标的能力,只有这样,我们才能不断跟踪目标。。

近些年来,从理论上探讨了目标识别技术。、实验室模拟逐渐应用于实际应用,它的技术方法也从经典的统计模型中识别出来。,走向知识的知识基础、模型、多传感器信息融合的演化与深度识别方法。

目标追踪

运动目标跟踪是确定山姆位置的过程。。其主要途径是选择好的目标特征,采用APPro。,根据匹配原理,将现有跟踪方法划分为模型、区域、活动轮廓的特征与跟踪,这就是机器视觉所能做到的。。

双目技术

双目立体视觉技术的核心是提高识别精度。。视场中物体的三维几何信息,因此,可以有效地建立检测规则。,排除光、阴影及其他干扰因素,大大提高了智能分析的精度。杭州巨人企业评估空中俯瞰,基于机器视觉的双目视觉技术,其对于人、物的识别率有极大提高,并且采用双相机或多相机,三维位置坐标和姿态的高精度测量,运动目标质心位置的确定,根据标定结果,可以跟踪运动目标。。

多球机联动跟踪技术

基于单球英特尔的多球联动跟踪技术。从应用层面,通用跟踪球机的单点监测器,升级到系统内单个目标的无缝中继跟踪。,电子地图的使用,能够容易的实现对高安全等级区域的无缝式跟踪,实现目标轨迹描述、犯罪预警等高层次安全要求。多球联动跟踪技术的实现,需要多目标识别跟踪技术。在应用中,球机通常是以起球点为出发点的。,广域目标的智能行为分析,同时根据ESTA对多个目标进行分类。,并按照订单,指令智能跟踪球机跟踪监控目标之一。与单目标跟踪比较,多目标跟踪技术的关键是数据关联。,统一坐标系的建立,从而使启动机能够传递TH的坐标信息。,实现联动跟踪。该技术其实是安防行业机器视觉的最早应用,在苏州某安防企业的接触中就窥见了一斑。

面向事后应用的视频摘要、视频检索

随着监控探头的普及,监控系统中存有海量的录像数据,在目前人工查看的模式下,传统的方法需要从头到尾顺序播放,往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成,因此需要大量人员连续加班数周进行视频的审看。为了规避遗漏和误差,就要加大人力投入的方法。如何有效、高效的应用,减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题,以不同的分辨率、准确识别需要在不同D中获得的信息,基于以上要求,安全厂商已经开发了视频摘要、视频检索及其他技术手段,这也是机器视觉的研究内容之一。。

机器视觉在智能安全中的应用

从以上介绍和分析,我们可能理解机器视觉的感知。,但它能在保安行业做些什么呢?,行业带来了什么变化,值得关注。先举例子来看机器视觉应用价值:

2017年7月16日,深圳市宝安区西乡金港华庭沃尔玛超市内,惊现一名男子持菜刀伤人,并导致2人死亡,9人受伤。如今,监控在大小商场店铺中随处可见,几乎成为了每个商场店铺的必备。显然,使用监控对于店铺日常管理与安防工作都十分有用。但事实上,目前以人力为主的监控设备存在极大的安全漏洞,使安防工作在一定程度上形同虚设。基于机器视觉技术的智能安防系统,能够从众多视频材料中进行图像识别,搜寻可疑人物等信息,实现对高危人员的识别和筛查;同时还能够从多个监控设备自动识别可疑物体,比如菜刀等,自动发出警报提醒安保人员。

除了事前的预防和制止功能,机器视觉的视频摘要和检索是面向事后应用的智能技术。其中,视频摘要技术使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟摘要视频成为现实,这将大大提高海量视频监控录像分析的效率。视频检索技术则主要是依赖于视频算法对视频进行预处理,通过对视频内容进行结构化处理,提取出视频内容中的有效信息,进行标记或者相关处理后,人后可以通过各种属性描述进行快速检索。

可以说,如果上述案例中具有机器视觉的智能安防产品,必然不会发生如此惨剧。以点带面,看机器视觉如何弄潮安防新时代。

与公安机关设置人脸捕捉数据库

人口密集地区,比如:安防行业动态分析广场、监测和监测敏感的公共场所,如铁路车站,相关的机器视觉产品也随着发展而细化。。该产品可以构建一个具有公共安全性的人脸识别比较系统。,设置人脸捕捉数据库,锉刀面信息,建立与个人身份的关系,人脸搜索在实际应用中的应用、黑名单布防、多种智能分析功能,如陌生人识别,大力提高视频监控的预防效果,罪犯不能逃脱。

智能交通车辆的识别与控制

交通运输业,与其他识别技术相比,机器视觉具有低成本、稳定性强、准确性高、广泛应用的优点,目前,它已广泛应用于公路交通和公路交通。,车牌识别,例如、体色识别、车型识别、违规识别、车流量统计、流量控制等。。。

人脸控制

人脸识别是基于个人IDE的人脸特征信息,主要是指收集包含脸部的图片或视频流。,然后在图像或视频流中进行人脸检测和捕获。,进行面部特征提取,一种比较捕获面与数据库面的技术。。目前已有不少企业推出了机器视觉的人脸控制系统,能适应各种交通钥匙、住宿场所、智能楼宇、大型连锁店,一个安全的城市和其他场合,具有人脸控制、以图搜图、核心业务功能,如用户管理。

一些企业正在尝试用机器视觉来改变安全性。。比如:2017上海国际机器视觉展VisionChina在上海举行,海康机器人的技术与设计都是源于机器视觉;大华股份浙江华睿科技与英特尔联合共推机器视觉业务。今年6月29日,华瑞科技与英特尔发布9MP/12MP高性能小苏尔、50MPoCoAccess大面积阵列相机及其他机器视觉系列新PR。此外,北京清影机器视觉技术有限公司研发的通用式三维即时成像技术具有通用式和即”两大特点,它填补了机器视觉在中国领域的差距;滕龙的4本公司,进一步丰富产品阵容,提供更多的高像素透镜方案,满足用户的需求;今年5月,美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机和视频监控领域研究。

结束语

这个行业有这样的观点,机器视觉形成智能视频分析的闭环,从特征提取到应用都极大提升了智能安防行业应用,是智慧安防。为此,一场由机器视觉引发的智慧安防风暴已经吹响全球,并在迅速蔓延中,改变智慧和安全的模式。

这篇文章摘自:SSCA智能城市

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