计算机视觉与感知在智慧安防中的应用
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【摘 要】计算机视觉与感知在未来智慧城市的安防中将发挥巨大的作用，介绍了计算机视觉与感知在智慧安防中已经存在的应用，并根据当前智慧安防的需求以及计算机视觉与感知的原理，探索计算机视觉与感知在未来智慧安防中的新应用。
【关键词】智慧安防;计算机视觉与感知;虚实融合
doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2020.03.015 中图分类号：TN929.5
文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2020）03-0078-07
引用格式：杜翠凤， 蒋仕宝. 计算机视觉与感知在智慧安防中的应用[J]. 移动通信， 2020，44（3）： 78-84.
Application of Computer Vision and Perception in Intelligent Security
DU Cuifeng， JIANG Shibao
（GCI Science & Technology Co.， Ltd.， Guangzhou 510310， China）
[Abstract] Computer vision and perception will play an important role in the security of intelligent cities in the future. This paper will introduce the application of computer vision and perception in intelligent security， and explore the new application of computer vision and perception in future intelligent security according to the current needs of intelligent security and the principle of computer vision and perception.
[Key words]intelligent security; computer vision and perception of virtual; reality fusion
0 引言
2015年，国家9部联合发布《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》，明确了公共安全视频监控建设联网应用的总目标：2020年实现“全域覆盖、全网共享，全时可用、全程可控”的总目标。随后，继平安城市建设之后的“雪亮工程”成为当前智慧安防市场发展的主要动力，通过人工智能技术和视频智能分析技术的结合，目前智慧安防系统已经进入了以数据分析为核心的情报驱动智能决策阶段[1]，通过对实时的视频数据进行获取和感知，结合人工智能学习与决策的方法，实现安防管理的自动化、敏捷化、智能化。
以上趋势预示着中国的安防建设将朝着自动化、敏捷化、智能化方向发展，但是，智慧安防的建设需要很多种技术的支撑，其中计算机视觉与感知在智慧安防中发挥关键的作用。本文将列举当前计算机视觉在智慧安防中的具体应用，并结合相关技术的发展，探索计算机视觉与感知在智慧安防中的新应用。
1 计算机视觉与感知在智慧安防中的应用
1.1 计算机视觉与感知
作为人工智能的一个子领域，计算机视觉与感知在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下又一次受到学界的关注，随着中国智能制造2025战略的推进和深入，计算机视觉技术在智能机器人、无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防、VR/AR等应用领域受到广泛的应用，其作为各种先进产品的一双“慧眼”，帮助各种仪器在未来工业自动化、智能化的工业4.0发展道路上发挥重要作用 [2-3]。除此之外，计算机视觉与感知还包括对图像的分析与理解，通过分析图像的语义表示实现摄像头对场景视觉信息的快速捕捉和智能理解，形成各个产品的“大脑中枢神经”，让各类产品具备智能化、自动化的特征[4]。
1.2 计算机视觉与感知在智慧安防中的应用
（1）基于人口流量统计的园区预警应用
根据园区各关键卡口的摄像头所获取的用户人脸识别图像，结合多摄像机目标协同跟踪技术，实现动态视角下目标的快速准确跟踪，精准实现园区局部区域人口流量统计与检测，有效加强园区密集场所的早期预警与管理。
（2）可疑人员轨迹追踪
如何采用当前的AI技术在人群中迅速挑出可疑人员，并发出报警信号，告知相关的管理人员当前可疑人员的实时轨迹状态，实现可疑人员进行实时跟踪和预警，是计算机视觉与感知在智慧安防中的又一应用。通过分析分析人群中每一个个体的步态和行为，采用计算机视觉与感知技术进行个体的步态和行为的分析，并将其步态和行为与AI库的步态和行为进行匹配，一旦发现有符合预定步态和行为特征的现象，系统会向相关的管理人员发送一条告警信息，提醒相关人员关注该人员的行为并进行实时追踪[3-4]。
（3）智慧社区
智慧社区作为家庭安防技术的典型应用，通过安装各种传感器和摄像头等设备，为住宅提供一个环境感知、入侵告警、紧急求助的安防功能。智能家居的設备都具备环境感知的功能，并不是光靠用户提供的冷冰冰的指令被动执行工作，而是通过“观察”用户的微表情判断用户内心的真实情绪并主动提供智能化服务，比如：自主调节房间的音乐、调节灯光的照明强度以及室内的温度。除此之外，入侵告警和紧急求助的定位技术应用同样是采用了计算机视觉与感知为核心技术的智能视频联动和多摄像机的目标跟踪功能而实现的。 （4）智慧养老
智慧养老的服务主要包括跌倒检测、夜间检测、老人行为智能分析。通过计算机视觉与感知技术，快速提取人体轮廓;然后利用骨骼识别算法快速计算人体的20个关节点;通过推理出每个关节点的位置来实现骨架状态识别，最终实现跌倒监测、夜间监测、老人行为智能分析。
2 计算机视觉与感知在智慧安防的新
应用探索
上文介绍了计算机视觉与感知技术在智慧安防已有的应用，但是，随着VR、AR、触感等新媒体技术在创新和发展，全景视频技术、混合现实远程交互、虚拟现实视频技术将会给智慧安防带来全新的面貌。视频监控“一张图”的理念将应用于智慧安防的各种应用，让城市自行感觉到人口、交通、能源、设施以及个体行为的每一个细节，结合管理人员的关注点，综合VR、AR技术快速建模，自动关注管理人员需要关注的信息，辅助精准化决策。在医疗方面，基于虚实融合的触感交互技术，采用人机交互、触觉、远程力反馈、AR及VR技术，实现远程问诊和外科手术的应用[5]。下面将根据智慧安防的发展趋势以及现有的技术特点，重点阐述计算机视觉与感知在智慧安防中的新应用。
2.1 6自由度视频技术的人员跟踪应用
结合AR、VR技术，安全管理人员对场景的监控将不再受限于2D的画面信息，而是通过实时获取3D全景信息，结合周围的摄像头，以6自由度视频的方式呈现给安全管理人员：与场景相关的数字信息直接投射到场景中的介质中，并将目标人员的相关信息进行实时动态的融合。
当安全管理人员需要对密集人群进行身份检测时，不需要穿越人群进行现场的查看，只需要在后台使用“千里眼”进行“观察”，当安全管理人员将检测目标进行跟踪锁定时，系统会自动显示该人员的性别、与数据库进行匹配得到的身份信息、身高、是否持有武器、之前的轨迹信息以及将要逃窜的轨迹预测等信息，安全管理人员可以根据此类信息进行实时抓捕。
要实现6自由度视频技术的人员跟踪，需要以下技术[6]：
（1）基于VR CG的预渲染技术，能够将场景物体的颜色、材质进行实时、动态渲染。
（2）基于深度获取技术的追踪目标的定位。当前大多采用激光雷达[7]、多帧图像视差定位[8]、光场[9]等方法获取目标的定位，但上述方法需要突破目标移动所带来的计算量异常复杂所导致定位速度不能满足人员跟踪的问题。
（3）基于3D重建技术的2D图像转换。三维重建是强化模型的逼真度，当前3D重建技术在非自由空间“随便走”多点拍摄所带来的海量数据处理问题需要进一步突破。
2.2 基于虚实融合的触感交互技术的智慧养老
融合人工交互技术、触觉技术、远程力反馈、AR及VR技术的远程医疗将促进智慧养老的应用。未来的远程医疗并不受限于心率测量、血压测量等应用，还能通过人机交互技术、力反馈技术、触觉技术、AR及VR技术实现与现实相似的远程问诊、外科手术等应用。
（1）基于虚实融合的触感交互技术的远程问诊
在未来的远程医疗中，机器人按照常规的方式对老人的身体进行接触式的检查，而“千里之外”的医生则借助力反馈[10]、触感交互[11]等技术来感知老人的肚子里面肿瘤的硬度和大小。然后，医生将告知机器人采用X光等仪器对病人进行检查，并把相关的信息传输到医生的手里，實现远程问诊的应用。
（2）基于虚实融合的触感交互技术的远程手术
考虑到安全性问题，远程手术不仅需要借助于触感技术、远程力反馈技术、人机交互技术，还需要具备全景变焦和聚焦的3D仿真技术[12]、精密机械手等智能机械系统。虚拟现实技术将患者的空间透视图像、身体状态、姿态等信息实时传递给外科医生，外科医生对患者的部位进行虚拟手术操作，而机械手则利用远程力反馈的技术在现场对患者进行实际操作。整个过程需要多种技术的配合：高速的通信技术降低手术的延迟，远程精确的力反馈技术帮助外科医生依靠他的云动力来完成高精度的操作，触感技术能够感受到人体柔软组织，全景变焦和聚焦的3D仿真技术能够让外科医生身临其境，增加沉浸感。
上述的应用实质上是将医生的“手”和“器械”延长，但由于目前的力反馈技术、触感技术、3D仿真技术以及人机交互技术发展不够成熟，导致远程问诊的准确度和使用场景大大受到限制。相信未来随着AI技术的快速发展，虚实融合的触感交互技术将会突破限制，为远程医疗带来更多更好的应用
以上分析就是当前计算机视觉与感知在智慧安防中尚未实现的应用，如果全景的视频技术、虚实交互技术得到突破性发展，那么计算机视觉与感知将在智慧安防中将会起到颠覆性的作用，与之相关的应用将会大大降低保安、警察、医生等人员的工作量，同时也给智慧安防带来前所未有的体验。
3 结束语
本文从智慧安防发展的角度出发，阐述了计算机视觉与感知在智慧安防中的应用：人口流量统计预警、智慧社区、可疑人员轨迹追踪、智慧养老，并结合当前的应用，探索智慧安防在未来出现的新应用：6自由度视频技术的人员跟踪、虚实融合的触感交互技术远程问诊、虚实融合的触感交互技术远程手术。
计算机视觉与感知技术是当前人工智能领域的前沿科学，是当前国内外知名公司的研究热点。从当前计算机视觉在智慧安防的应用来看，计算机视觉与应用的技术尚待突破，对全景3D信息的构建，虚实融合技术的突破，以及上述技术与当前AI技术的有机结合，才能给智慧安防带来不一样的体验。
参考文献：
[1] 刘鑫. AI+安防在智慧城市建设中的落地应用现状与趋势浅析[J]. 中国安防， 2018，154（9）： 58-61.
[2] 张潇磊. 基于计算机视觉的智能安防监控系统研究[D]. 南京： 南京邮电大学， 2014. [3] 李寞. 人体行为智能监控研究及其应用[D]. 厦门： 厦门大学， 2013.
[4] 屈鉴铭. 智能视频监控中的运动目标检测与跟踪技术研究[D]. 西安： 西安电子科技大学， 2015.
[5] 杨益平，闵啸. 基于计算机视觉的手势识别人机交互技术[J]. 电子技术与软件工程， 2018，134（12）： 154-155.
[6] 张石磊，陈成军，李东年，等. 基于增强现实的6自由度工业机器人示教研究[J]. 机电工程， 2019， 36（1）.
[7] 赵矿军. 激光雷达和摄像机联合标定应用于室内场景深度图像的提取方法[J]. 电子测试， 2018（1）： 49-51.
[8] 祝风翔. 基于图像的深度获取方法研究[D]. 杭州： 浙江大学， 2016.
[9] 李鹏飞. 基于深度线索和遮挡检测的光场相机深度估计研究[D]. 杭州： 杭州电子科技大学， 2018.
[10] 王莉娟. 虛拟手术力反馈人机交互控制系统研究[D]. 上海： 上海交通大学， 2010.
[11] 王晨. 基于虚拟现实的沉浸式触觉交互教学应用研究[D]. 长春： 吉林大学， 2017.
[12] 刘玉影. 基于变焦立体视觉的三维全景图像生成方法研究[D]. 沈阳： 沈阳理工大学， 2018.
作者简介
杜翠凤（orcid.org/0000-0002-9055-6381）：中级经济师，硕士毕业于广东外语外贸大学，现任职于广州杰赛科技股份有限公司，擅长数据挖掘工具的应用，研究方向为移动用户行为分析、移动用户轨迹分析、人工智能。
蒋仕宝（orcid.org/0000-0001-8751-4896）：中级经济师，硕士毕业于中山大学管理学院，现任广州杰赛科技股份有限公司人力资源部部长，长期跟踪观察通信行业发展，从事运营管理、用户行为模式分析、网络优化等研究工作。
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