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現(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)人口密集、高度復(fù)雜的社會(huì)，面臨的突發(fā)事件和異常事件越來越多，其監(jiān)控的難度與重要性也越來越突出。為此，**各國政府和學(xué)者已開始密切關(guān)注新一代的監(jiān)控技術(shù)。
   
    研究背景
   
    對于某些敏感場景，如銀行、 商店、停車場、軍事基地等，出于管理和安全的需要，人們必須知道該區(qū)域內(nèi)發(fā)生的事件，于是采用某種**定方法來監(jiān)視該場景，并且及時(shí)地對發(fā)生的異常事件做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，這就是所謂的監(jiān)控。
   
    從監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展來看，大致可分為三個(gè)階段：人力現(xiàn)場監(jiān)控、人力視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控。所謂人力現(xiàn)場監(jiān)控，即安排專人在現(xiàn)場對場景監(jiān)控，人力現(xiàn)場監(jiān) 控的應(yīng)用可以追溯到原始社會(huì)，一直延續(xù)至今。所謂人力視頻監(jiān)控，即用攝像機(jī)對場景拍攝，視頻信號被采集到**控制部門并被顯示到監(jiān)視器上，由人對視頻圖像進(jìn)行分析，得出恰當(dāng)?shù)呐袛�。視頻監(jiān)控又分為兩種，一種是早期采用的模擬視頻監(jiān)控，一種是現(xiàn)在廣泛采用的數(shù)字視頻監(jiān)控，這種監(jiān)控技術(shù)引入了大量的計(jì)算機(jī)技術(shù)來協(xié)助人采集和管理所有視頻信息，監(jiān)控系統(tǒng)的性能得到了有效的提高。目前，市場上已經(jīng)有比較成熟的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)出現(xiàn)。
   
　　現(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)人口密集、高度復(fù)雜的社會(huì)，人類的活動(dòng)范圍越來越大，面臨的突發(fā)事件和異常事件越來越復(fù)雜，監(jiān)控的難度和重要性也越來越突出。由于人工本身固有的不足，人力越來越難以勝任分析和理解采集到的數(shù)量驚人的視頻數(shù)據(jù)。因此，目前**各國政府和學(xué)者，密切關(guān)注新一代的監(jiān)控技術(shù)――智能視覺監(jiān)控技術(shù)。它和以往的監(jiān)控技術(shù)有本質(zhì)的區(qū)別，其主要**征是采用計(jì)算機(jī)視覺的方法，在幾乎不需要人為干預(yù)的情況下，**對攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析來對動(dòng)態(tài)場景中的目標(biāo)進(jìn)行定位、識(shí)別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發(fā)生的時(shí)候及時(shí)做出反應(yīng)。更形象地說，智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)能夠看，看被監(jiān)控場景中目標(biāo)物體的行為；能夠想，想目標(biāo)物體的行為意味著什么；能夠說，把想的結(jié)果用自然語言的形式表達(dá)出來。因此智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)取代了監(jiān)控任務(wù)中人的大部分工作，是新一代的具有高度智能的監(jiān)控技術(shù)。智能視覺監(jiān)控技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景，可以應(yīng)用于交通場景，如十字路口、高速公路、停車場、飛機(jī)場等監(jiān)控、軍事場景監(jiān)控、**重要安全部門，如軍事基地、銀行等監(jiān)控、敏感的公共場合，如天安門廣場、火車站，等等。智能視覺監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)顯示了巨大的市場**，以智能交通系統(tǒng)為例，據(jù)Ｐｈｉｌｉｐ Ｓａｙｅｇ和Ｐｈｉｌｉｐ Ｃｈａｒｌｅｓ預(yù)測，到2010年，中國和南亞五國的智能交通系統(tǒng)市場潛力估計(jì)在38**美元左右。**別是美國9.11恐怖襲擊事件以后，各國都高度重視這樣一個(gè)問題，即如何對**重要安全部門和敏感的公共場合進(jìn)行全天候、自動(dòng)的、實(shí)時(shí)的監(jiān)控，而智能視覺系統(tǒng)就是解決這一問題的有效手段之一。
   
    智能視覺監(jiān)控技術(shù)的研究不但有**其重要的實(shí)踐意義，而且還有重要的理論研究意義。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，一個(gè)**根本的問題就是如何從底層原始視頻數(shù)據(jù)得到高層的語義理解，而智能視覺監(jiān)控的研究正是緊緊圍繞這個(gè)基本問題，研究范圍不是僅局限于某個(gè)**定問題，而是涉及到計(jì)算機(jī)視覺中從底層到高層的許多基本問題。因此，該研究的成果對計(jì)算機(jī)視覺中其他研究領(lǐng)域有重要借鑒意義。
   
    研究現(xiàn)狀
   
    智能視覺監(jiān)控越來越受到**很多學(xué)者的密切注意。計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的**期刊ＩＪＣＶ和ＰＡｌＭｌ相繼在2000年6月和2000年8月出版了關(guān)于視覺監(jiān)控的�？�。由Ｓｔｅｖｅ Ｊ．Ｍａｙｂａｎｋ和中科院自動(dòng)化所所長譚鐵牛組織的ＩＥＥＥ視覺監(jiān)控專題討論會(huì)也已經(jīng)成功地舉辦了三屆。收錄了大量智能視覺監(jiān)控領(lǐng)域內(nèi)的**研究成果。

智能視覺監(jiān)控的研究對象很廣泛，理論上說，凡是動(dòng)態(tài)場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)都可以作為被研究對象，相應(yīng)的研究方法也很類似，本文以交通場景為例，對基于交通場景的智能視覺監(jiān)控的研究現(xiàn)狀作簡要的介紹。
   
    視覺監(jiān)控中的車輛的定位與跟蹤算法大致可分為如下四類，值得注意的是，這種分類不是**的，各種方法之間可以互相的借鑒和融合？：基于區(qū)域的方法、基于主動(dòng)輪廓的方法、基于**征的方法、基于模型的方法；從另一個(gè)角度看，也可以分為基于二維的方法和基于三維模型的方法。對于這些方法，尤其對于基于二維的方法，本身具有固有的缺陷，如：難以解決遮擋、無關(guān)結(jié)構(gòu)干擾、對光線敏感、適用場景有限等問題，而對于采用基于三維模型的方法來說，由于引入了目標(biāo)物體的三維先驗(yàn)知識(shí)，所以從本質(zhì)上來講，比基于二維的方法更具魯捧性和準(zhǔn)確性，但是相應(yīng)的研究的難度也更大。目前**上的研究組大多采用基于二維的方法，采用基于三維模型的方法的研究組比較少，具有**的研究組有英國雷丁大學(xué)計(jì)算機(jī)系的ＶＩＥＷＳ項(xiàng)目組和德國卡爾斯魯厄大學(xué)計(jì)算機(jī)系Ｈ．Ｈ．ＮＡＧＥＬ博士**的研究組。
   
    中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別**重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室譚鐵牛研究員從20世紀(jì)90年代初就開始研究基于三維模型的智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)，**視覺監(jiān)控小組，針對系統(tǒng)中若干關(guān)鍵性問題，進(jìn)行了深入的研究和探討，提出了自己的見解和主張，取得了一系列的研究成果，在**計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域**期刊如ＩＪＣＶ和重要**會(huì)議如ＩＣＣＶ上發(fā)表論文數(shù)十篇，在ＩＥＥＥＳＭＣ上作了有關(guān)視覺監(jiān)控的**邀報(bào)告。
   
    基于三維模型的交通監(jiān)控系統(tǒng)
   
    計(jì)算機(jī)視覺界中傳統(tǒng)的Ｍａｒｒ視覺理論**，視覺過程是從下到上的處理過程，但實(shí)際上，人類在觀察周圍**的時(shí)候，總是利用豐富的先驗(yàn)知識(shí)，這就啟發(fā)我們恰當(dāng)?shù)匾�入先�?yàn)知識(shí)，提高系統(tǒng)的性能。先驗(yàn)知識(shí)包括很多方面，如車輛模型、場景模型、運(yùn)動(dòng)模型、弱透視模型、地平面約束、推理結(jié)構(gòu)和語法與句法模型等等，其中**重要的是車輛模型。我們實(shí)現(xiàn)生成一個(gè)車輛的三維線框模型，在給定的姿態(tài)下，將其投影到圖像平面上，并與圖像數(shù)據(jù)匹配。**優(yōu)化過程得到目標(biāo)物體的真實(shí)姿態(tài)，這類方法，我們稱之為基于三維模型的目標(biāo)定位方法。
   
    中科院自動(dòng)化所模式識(shí)別**重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室視覺監(jiān)控小組總結(jié)了英國雷丁大學(xué)ＶＩＥＷＳ的車輛交通監(jiān)控原型系統(tǒng)的研究經(jīng)驗(yàn)，在以往的理論研究的基礎(chǔ)上，自行設(shè)計(jì)了一個(gè)****自主版權(quán)的交通監(jiān)控原型系統(tǒng)ＶＳｔａｒ Ｖｉｓｕａｌ ＳｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅＳｔａｒ，并在ＰＣ Ｗｉｎｄｏｗｓ2000平臺(tái)上用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋６．０語言初步實(shí)現(xiàn)了整個(gè)系統(tǒng)。
   
    從硬件組成上看，整個(gè)ＶＳｔａｒ系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、音箱和交通場景模擬平臺(tái)組成。當(dāng)車輛在交通場景中運(yùn)動(dòng)時(shí)，攝像機(jī)將拍錄下來的視頻序列送進(jìn)計(jì)算機(jī)；定位和跟蹤程序自動(dòng)分析這些視頻序列，識(shí)別車型并跟蹤車輛在場景中的運(yùn)動(dòng)；跟蹤結(jié)果被送進(jìn)行為分析和語義解釋程序，對車輛的行為進(jìn)行分析并給出語義解釋；如果需要的話，語義解釋結(jié)果進(jìn)一步被送進(jìn)語音合成程序，得到語音提示或警告。比如，當(dāng)車輛逆向行駛或闖入草地時(shí)，系統(tǒng)給出準(zhǔn)確的語音警告。目前該系統(tǒng)能夠在一臺(tái)Ｐ ｌｌｌ 866ＰＣ機(jī)上實(shí)時(shí)地跟蹤車輛，對光線變化、無關(guān)結(jié)構(gòu)的干擾斑馬線、邊界遮擋具有很強(qiáng)的魯捧性。
   
    該系統(tǒng)對視覺監(jiān)控理論算法和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的研究奠定了重要基礎(chǔ)。
   
    研究展望
   
    由于智能視覺監(jiān)控這項(xiàng)研究重要的理論**和應(yīng)用**，目前已經(jīng)成為**上的研究熱點(diǎn)，需要解決的問題也很多。理論上，我們將在姿態(tài)評價(jià)函數(shù)形式與優(yōu)化方法、目標(biāo)定位跟蹤和預(yù)測的統(tǒng)一概率框架、語義推理結(jié)構(gòu)與模式學(xué)習(xí)、多媒體化描述等方面繼續(xù)展開深入的研究。
   
    在實(shí)踐上，將升級現(xiàn)有的ＶＳｔａｒ原型系統(tǒng)，**各項(xiàng)功能模塊，如設(shè)計(jì)更魯棒的算法、實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤、設(shè)計(jì)多機(jī)網(wǎng)絡(luò)化硬件框架、引入多攝像機(jī)系統(tǒng)、**知識(shí)庫等等。還可以基于**定的場合，如高速公路、停車場、**社區(qū)等，實(shí)現(xiàn)實(shí)用化的智能視覺監(jiān)控產(chǎn)品。