城市安防系统技术新成果浅析
- 来源：中国安防行业网
- 2012/6/26 10:04:424827
（二）多媒体安防信息技术
1、视频关注度分析
视觉关注度模型是依据人类视觉系统理论模拟人眼观察图像的过程、得到图像中容易引起人们注意部分的方法。建立关注度模型可用于提取监控视频中的感兴趣区域以进行增强编码或者超分辨率处理，这对于重点目标、区域的增强、辨识具有重要意义。针对现有关注度模型不能在任意运动速度下，准确的标识运动目标的问题，通过对视频帧的运动强度分析，提出了适应的运动关注度模型，在快速运动或慢速运动下均能准确标识运动物体，提升时域关注度的性。
2、可伸缩视频编码
可伸缩视频编码将码流分为核心层和多个增强层，核心层提供低重建质量，增强层则渐次改善重建质量，具有“编码一次，任意解码”的特点。这对于适应无线信道下带宽波动，有效保障移动紧急指挥通信的视频质量具有重要意义。我们在可伸缩编码中引入视频关注度模型，提出结合关注度和纹理掩蔽效应的感兴趣区域可伸缩编码算法，根据编码区域关注度的高低和纹理掩蔽效应的强弱采用不同的交织量化步长，实现视频内容差异化编码，保障移动通信指挥的视频质量。
3、音频监测分析
音频检测技术主要依赖于场景的特征，在无意识的状态下对场景中显著的或突出的部分进行关注，如对高能量声音的关注，或者依赖于特定目标的方式切换场景中的感兴趣部分，如对枪声的关注，因此，能够在监控环境中侦测到具有较高关注度的音频信息以进行化地增强处理。根据双耳间声压差（ILD）可以表征音频对象空间方位的原理，提出基于空间线索的关注度模型，利用ILD的短时变化程度（均方差）来度量多个音频对象音源快速移动的程度。本技术可以在复杂多变的监控环境中更准确地得到方位快速变化的音频信号的关注度，从而更地侦测到急速行驶的车辆等方位变化快、关注度高的音频信息，并在此基础上对其进行特殊处理，这对于提高安防监控音频的化处理水平具有重要意义。
（三）安防数字内容管理技术
1、影像文本提取与识别技术
由于数据中心从获取的图像信息中识别、提取其中的文本、活动等信息。但传统文字提取、识别算法，采用单一的文本检测策略，对种类繁多的图像背景不具备普适性，文字提取、识别率低。提出了基于背景复杂度分析的文本识别算法，将图像复杂度作为依据，在多种文本检测算法中进行优化选择，增强检测算法的鲁棒性，提升影像文本的识别率，这对于数据中心的智能数据导入具有重要的意义。该技术能够填补底层的认知鸿沟。
2、基于语义模型的人脸超分辨率
针对传统方法仅依赖像素值计算的问题，提出在超分辨率方法中增加语义相似性函数。该相似性函数的计算结合了人对图像理解的语义信息，减少了对像素值的依赖程度，提高了对噪声的鲁棒性，从而提高了实际监控人脸图像的语义相似度。本方法可在低光照、强噪声等实际监控视频环境下，尽量保持监控图像中的人脸语义特征信息，提高超分辨率图像与低分辨率图像的语义相似程度。