打造平安城市 安防系统还缺什么？
- 来源：中国安防展览网
- 2012/6/27 9:00:343807
（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。
3.数字内容转换与共享
在异构网络环境下的视频监控系统中，视频数据的格式错综复杂，系统与系统之间的交互常常由于视频格式的不统一而无法进行。建立了基于条件熵的多媒体转码理论模型，将条件熵作为转换过程中选择重用特征量的代价函数，结合应用环境感知，实现智能格式转换。终提高了数字内容转换的效率。该技术能够填补中层的数据鸿沟。
4.个性化多模式知识服务技术
在知识资源组织架构中引入知识元及其关联层次，根据主题图中各个层次的内在关联对分布的知识资源实体进行组织，形成个性化多模式知识服务技术，提出了基于扩展主题的知识资源组织模型。该技术能够填补高层的服务鸿沟，实现多层次、多粒度的知识资源组织，从而推动了海量数据中心的知识服务发展。
5.安防数字内容管理的数据模型
按照数字内容的数据创建、保护、访问、迁移、归档、销毁等生命周期的阶段，提出了7层的数字内容管理数据参考模型。将整个复杂的问题划分为若干个容易处理的子问题，该模型具有很好的扩展性。具体的数字内容管理的数据模型如图8所示：
安防数字内容管理数据模型从上到下分为：数据层、数据更新层、数据表征层、操作记录层、安全层、管理层、分发层。其中，数据层主要是记录原始数据，它是安防数字内容管理系统的核心；数据更新层是记录原始数据更新过程中涉及的各阶段历史数据；数据表征层是用于解释数据层和数据更新层中内容的数据；操作记录层用于记录数据的操作过程；安全层是记录数据的安全和访问控制信息。保证以上各层数据的真实性、完整性和访问的合法性；管理层说明当前本数据实际使用哪些层次。管理层将规定需要哪些层次，不需要哪些层次，记录每个层的定义信息；分发层说明在提供服务时所需的服务质量要求。数据终需要分发给终端用户，在分发时数据对服务质量有不同的要求，该层用于记录这些要求。
（四）安防系统客观评测技术
传统安防系统的评估技术利用管理科学的基本思想结合敌手序列图模型对安全防范系统进行定性的分析和评估，缺乏对安全防范系统的效能进行科学、客观地定量评估理论和模型，致使其防范作用难以有效发挥，严重制约了安全防范系统建设投入上的费用-效能比。我们从信息科学领域出发，结合管理科学中的一些基本概念，通过借鉴香农信息论中度量信息量的方法，提出风险熵的概念并用其表示和计算安防节点的防护效能。风险熵越大，表明安防系统的防护效能越大，风险熵越小，反之亦然。该技术可以对安全防范系统的建设投入提供科学客观依据。及时发现和解决安全防范系统建设与应用过程中可能出现的问题，使安全防范系统的防护效能得以充分发挥。
四、总结与展望
综上所述，在未来5到10年，多媒体安防核心技术的环境适应能力将大为提升，移动、夜间、特定对象、特定事件的监控质量改善明显，3D音视频技术也将发挥重要作用；同时，城市安防数字资源中心将逐步成为安防基础设施投入使用，依托资源中心完成数字内容全生命周期管理并在此基础上构建安防情报联网体系。平安城市的发展，安防系统必将是不可或缺的一部分。