[发明专利]智能安防监控系统有效

专利信息
申请号: 201410227868.5 申请日: 2014-05-27
公开(公告)号: CN104023205B 公开(公告)日: 2018-04-27
发明(设计)人: 武宇文;高永英;彭兴涛;代文 申请(专利权)人: 北京华兴宏视技术发展有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;G06F17/30
代理公司: 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙)11343 代理人: 尚志峰,汪海屏
地址: 100085 北京市海淀区上地*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 智能 监控 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及安防监控技术领域,具体而言,涉及一种智能安防监控系统。

背景技术

构建和谐社会是我国自改革开放以来社会发展的长远目标之一,其中公共安全是社会和城市和谐发展进程中的一个重要组成部分。城市是一个高度集约化的社会,各个组成部分之间密切联系、相互影响,必须正确处理人与自然的关系,确保城市的公共安全,为区域发展提供良好的资源和环境条件,实现城市经济的稳步、健康的发展。建立城市稳定、协调的内部调节机制以及生态、技术、经济和社会之间的“互动效应”,才能提高城市的综合实力和总体素质,保证城市的和谐发展。

随着我国社会迅速发展,政府鼓励加快城镇化建设,城市人口在迅速增加,为了保证人民群众安居乐业,全国公安系统在城市中广泛采用了大量的视频监控设备,用于实时监控社会状况,同时在违法情况发生时,可依据现场录制的视频文档进行分析排查,寻找破案的有效线索,加快案件侦破速度。随着各地“平安城市、电子防控”工程相继步入后建设时期,城市社会治安视频监控系统的应用全面铺开和逐步深入,相关“电子防控”工程中相继出现了以下问题:

(1)电子防控初步建设完成后的管理和维护问题。由于涉及面广、不可预料因素多,“电子防控”工程的后期管理、维护难度远大于预期,管理机制上的不健全,同时缺乏技术上的管理平台和手段,以及庞大的后期维护和人员预算往往超出预算,一些地区的社会治安监控系统大面积失修,甚至出现“电子防控”工程“边建边坏”,导致工程迟迟不能验收等情况,因而制约了“电子防控”视频监控系统效能的充分发挥。

(2)应用问题。目前大部分地区“电子防控”的应用还基本处于“人盯人守”的初期阶段,一些地区开始进行初步的视频信息、GIS信息、案件信息关联和视频智能应用的一系列探索,但基本都处于摸索阶段,没有典型的成功经验。

(3)整合问题。各地“电子防控”的应用基本还处于分而治之的阶段,一个地区或城市的视频监控系统往往以各个基层(街道办、派出所、警务室等)监控室为实体,应用也大部分仅限于监控室的调看、录像查阅等,分立的架构有利于建设工程的顺利实施和管理,却造成了视频信息资源的共享、流通、关联整合的壁垒,因为缺乏统一的管理平台,视频信息资源难以在上下纵向部门间流通,也难以与警种部门间存在的横向业务流进行整合,这也成为视频信息深入应用的一个很大的掣肘,为打破这一界限,一部分先进地区在视频监控联网方面做了一些积极的探索,但是往往限于“异构体系、并发实现、带宽路由控制”等多项技术难题,基本上都是在“一定范围、一定规模”来开展的,未能实现可面向全警及各公安业务部门的与其他业务流实现关联的视频资源业务平台,离真正意义上的视频监控资源整合和利用还存在一定差距。

目前,除了对某些特定场景(如收费站卡扣)能够做到机器自动监控识别某些特定目标(如车牌)外,对监控视频的分析基本上是依靠大量的人力,尤其是在侦破重大恶性案件时,当破案线索不明确时,需要投入大量人员进行监控视频的人工分析。这种方式人力成本极高,导致短时间内街面警力的匮乏,造成一定的治安隐患;同时难以保证在破案的最佳时间段内找到有价值的线索;此外参与监控视频观看的警务人员劳动强度极高,导致办案民警疲惫不堪,影响办案民警的身体健康。通过高科技手段提高监控视频的分析效率,节省人工、缩短破案时间成为一个越来越迫切的需求。

智能视频分析的算法对实际环境有很大的依赖性,一方面是算法参数的调整需要环境参数的支持,而本身图像的清晰度、夜晚模式、是否用广角镜头等,都会影响到智能视频分析的结果,而这些都可以通过调整监控环境或者调试算法,使监控环境与其内部的算法模型达到最大的一致性。同时依据光线、场景的不同,适当的按时间分类规划算法的选择,使智能视频分析的结果最优。有不少厂家提供智能视频分析系统(IVS)与解决方案,但不论是前端嵌入式视频分析产品还是后端纯软件视频分析产品,不论是国内的产品还是国外的产品,与用户的真正需求都还有相当的距离,智能视频分析技术的未来之路仍然不乏挑战。主要存在的问题有:误报、漏报、缺乏行为判断能力、实时性与鲁棒性难以兼顾等等。智能视频监控系统是一个涉及多个方面的复杂系统,就目前的人工智能技术发展水平而言,优秀的人工智能算法需要巨大计算量的支撑。在相当长的一段时期内需要依赖高性能服务器或服务器集群来提供相应的计算能力。能够在安置于系统前端的人工智能算法的识别能力和识别精度都是有限的,很难完成复杂的识别问题。

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