機(jī)器視覺(jué)為視頻監(jiān)控帶來(lái)了哪些改變?

  作為機(jī)器視覺(jué)的代表應(yīng)用，以攝像機(jī)為核心的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用與安保、交通、樓宇、工業(yè)等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。想要了解機(jī)器視覺(jué)究竟為視頻監(jiān)控帶來(lái)了哪些改變，我們可以從機(jī)器視覺(jué)的幾大應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)進(jìn)一步分析。
目標(biāo)識(shí)別
目標(biāo)識(shí)別技術(shù)和穩(wěn)定的追蹤方法是機(jī)器視覺(jué)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。它在很多領(lǐng)域都得到大量的應(yīng)用，例如身份確認(rèn)的指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別以及在智能交通管理、機(jī)動(dòng)車檢測(cè)、停車場(chǎng)管理等場(chǎng)合的車牌識(shí)別等。
一個(gè)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)該具有在復(fù)雜背景以及各種天氣情況下檢測(cè)、分類、識(shí)別目標(biāo)的能力，這樣才能有針對(duì)性地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤。
近些年來(lái)，目標(biāo)識(shí)別技術(shù)已由理論探索、實(shí)驗(yàn)室仿真逐漸走向?qū)嶋H應(yīng)用，其技術(shù)方法也從經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，向著基于知識(shí)、模型、多傳感器信息融合以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法演進(jìn)。
目標(biāo)追蹤
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過(guò)程。其主要工作方式就是選擇好的目標(biāo)特征和采用適當(dāng)?shù)乃阉鞣椒?，根?jù)匹配原理，把現(xiàn)有的跟蹤方法分為基于模型、區(qū)域、特征以及活動(dòng)輪廓的跟蹤。
基于模型的跟蹤
基于模型的跟蹤是通過(guò)一定的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)所跟蹤目標(biāo)建立模型，然后通過(guò)匹配跟蹤模板，并實(shí)時(shí)更新模型。傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)物體表達(dá)方法有如下三種：
1.線圖法：目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的實(shí)質(zhì)是主框架的運(yùn)動(dòng)，因此該表達(dá)方法將物體的各個(gè)部分以直線來(lái)近似。
2.二維輪廓：該表達(dá)方法的使用與物體在圖像的投影有關(guān)。
3.立體模型：利用廣義橢圓柱、球等三維模型來(lái)描述物體的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。該方法往往需要在聯(lián)系的圖像幀間匹配三維模型來(lái)獲取物體運(yùn)動(dòng)的定量描述，因此需要計(jì)算更多的參數(shù)，匹配過(guò)程的計(jì)算量更大。

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