智能视频分析产品

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摘要传统的ATM视频监控设备的主要功能是对监控区域进行录像，并将保存的视频文件作为解决纠纷、破获案件的取证依据。这种监控模式会产生大量冗余的视频信息，浪费大量的存储资源，同时还会为后续的排查工作带来困难，往往会错过解决事件的最佳时期。对此，文章以当前国内外的智能视频监控技术为基础，对ATM智能视频设备进行了进一步分析和设计。

关键词ATM；视频设备；智能检测；设计

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）12-0011-02

1传统ATM视频监控方式的缺点分析

在传统的银行监控系统中，其主要强调监控点位的变化位置的选择。由于监控规模的不断扩大，人工监看模式所面临的压力越来越大，这也带来了较多难以避免的问题，主要包括以下几个方面。

1）人工监控的方式容易受到监看人员主观思想的影响，比如注意力不集中等，这容易导致监看过程中错过重要的环面信息。

2）监控的显示不完全，随着监控系统规模的不断扩大，通常会采用轮巡播放的方式显示监控画面，这就可能导致重要的画面刚好不在显示范围能，导致监看人员错过重要画面。

3）由于传统食品监控系统的所有录像没有进行有效分类，而且一般存在大量的冗余信息，在对重要画面进行查找和分析时，难度较大。

4）传统的监控系统所提供的唯一功能便是录像，通常需要在事后，进行录像回放查看，错过事件处理的最佳时期。

2ATM视频智能分析设备功能设计

2.1 ATM视频智能分析设备主要模块

针对传统ATM视频监控中存在的各类问题，需要通过智能视频分析设备进行解决。智能视频分析设备通常需要具备视频采集、预处理、目标检测、目标跟踪以及事件检测等功能。

从智能视频分析设备的布置来看，包括摄像头、视频采集模块以及后台处理系统，具体结构如图1所示。

图1智能视频分析系统模块

2.2 滞留物检测

滞留物主要是指人留下或遗落的静态物体，滞留物的检测时只能视频分析技术中的重要内容之一，对银行安防工作具有较高的实用价值。Martin Spengler等对候选区域中的物体滞留以及滞留物位置变化的检测进行了阐述；Chuan Yu Cho等提出了复杂场景下的滞留物检测算法，利用拥塞过滤的方法将复杂监控场景恢复为纯净场景，然后利用背景帧差法检测滞留物位置的变化状态。

在银行ATM环境中，为了对滞留物进行检测，下面提出一种基于时间判断的滞留物体检测算法。滞留物的检测时采用背景差分法来获取当前帧与背景图像的差分图像，然后对其进行中值滤波、二值化及形态学处理，得到二值化的差分图像，然后进行跟踪处理。在检测出目标之后，如果目标被判断为物体，则对目标的中心位置在一定时间内的变化情况进行记录，如果该物体在所检测的时间内位置未发生变化或者变化小于限定值，则判定此目标物体为滞留物，并及时发送滞留物检测警报，对工作人员进行提醒，反之，系统则不进行响应。具体的算法流程如图2所示。

图2滞留物检测算法

2.3 尾随检测

另外，针对ATM机所涉及的人物尾随情况，一般涉及到两个或多个目标人物。因此，在进行尾随检测算法时，通常对两个距离较近的目标人员进行检测，从而提高检测的准确性。尾随检测的主要依据是，对跟踪队列中的任意两个人物目标举行的质心距离进行判断，当该距离小于一定的阀值之后，则进行进一步的判断。对两个目标人物分别进行帧数计算，当两个目标的计数值都达到一定的数值之后，则可以判断为尾随。如果需要对尾随事件进行统计，则需要通过相应的布尔值进行标识，避免出现重复的判断。尾随检测的具体算法如图3所示。

图3尾随检测算法

2.4 摄像机遮挡检测

摄像机遮挡智能检测是智能视频检测系统的重要内容之一，摄像机镜头如果被遮挡或者信号传输线路出现故障时，都会导致视频信号的传输障碍。智能检测系统通过差分法判断视频图像是否正常，如果发生异常，则发出自动警报，并及时提醒工作人员进行检查，尽快处理问题。

在对摄像机的遮挡状态进行检测时，不能单纯通过判断跟踪目标的多少来判断摄像机是否被遮挡，因为在检测区域内，有时候目标较少或者没有，也不能根据跟踪目标像素点在整个图像中所占比例来进行判断。首先需要对背景的突变情况进行判断，提前保留以前一个时间段内的多个时间点的背景图像，然后计算均值，并以均值作为参考背景与当前所捕获的图像进行比较，如果背景图像突变面积超过50以上，则可以判定摄像机被遮挡住了，于是系统发出警报对工作人员进行提醒。

3结论

通过后期发现，本文所研究的智能视频分析系统在运行过程中，整体运行及检测情况良好，但是如果系统发生严重遮挡，还存在较高的误报率。针对此类缺陷，我们还需要不断研究，促进ATM智能视频分析系统向更高水平发展，从而为银行安全工作水平的进一步提高作出贡献。

参考文献

[1]吴建新，李翠华，等.数字视频监控系统开发平台的设计与实现[J].厦门大学学报，2006，45（3）：352-354.

[2]王建文，陆璐．视频监控的异常报警机制[J].计算机与数字工程，2007，35（5）：121-123.