改变安防的力量—机器视觉开启智慧安防应用2.0时代

关于机器视觉的智慧安防应用，这是一个创新而令人激动的领域。我们可以把智能视频分析视为智慧安防应用的1.0版本，而现在，随着机器视觉的崛起，我们正式步入了智慧安防的2.0时代。这是一个全新的智能安防领域，充满了无限的可能性和挑战。

在这个以高端装备制造为核心的工业4.0时代，随着“中国制造2025”战略的深入实施，智能机器人产业市场呈现出蓬勃的发展势头。其中，机器视觉作为工业机器人的“眼睛”，发挥着至关重要的作用。安防技术也在不断地演进，当行业完成了网络化和高清化之后，智能化应用就成为了各大安防企业的技术焦点。特别是在过去的几年里，安防行业围绕如何使产品和系统智能化进行了深入的研发和探讨，引发了一波技术革新。

那么，究竟什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来进行测量和判断。它把摄取的目标通过CMOS或CCD传感器转换成图像信号，再经过专用的图像处理系统进行一系列运算，从而识别和提取目标的特征。在人工智能的众多分支中，机器视觉是一个快速发展的领域，特别是在人脸识别、车牌识别等方面得到了广泛应用。

当我们探讨机器视觉在安防领域的应用时，需要精准把握其研究内容，将其与人工智能和深度学习进行区分。人工智能是一个宽泛的概念，包括了机器视觉、深度学习、机器人技术等多个领域。而深度学习是人工智能中的一个新的研究领域，它模拟人脑的机制来解释数据。相比之下，机器视觉主要擅长于特征感知、图像预处理、特征提取和特征筛选。在安防领域，机器视觉和深度学习有很多重叠之处，但它们在特征识别和学习应用上有不同的侧重点。

回到机器视觉的核心技术，全球机器视觉市场正在迅速发展。权威机构预测，到2025年年底，其市值将超过192亿美元。在安防领域，几大核心技术的应用为行业带来了巨大的改变。目标识别技术是其中之一，它在身份确认、智能交通管理、机动车检测等多个领域都有广泛的应用。除了目标识别，稳定的追踪方法也是机器视觉在安防发展的关键技术。

机器视觉正在开启智慧安防应用的新时代，为智能安防带来了新的应用天地。随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，机器视觉在安防领域的应用范围将会越来越广泛，为智能安防行业带来更多的创新和突破。近年来，随着目标识别技术的不断进步，我们已经从理论探索和实验室仿真走向了实际应用。从经典的统计模式识别，到基于知识、模型、多传感器信息融合，再到深度学习的神经网络识别方法，技术革新不断演进。

目标追踪：持续锁定目标

运动目标的跟踪，是对同一物体在连续图像帧中位置的精准确定。这一过程依赖于精心选择的目标特征和适当的搜索方法。基于模型、区域、特征和活动轮廓的跟踪方法，共同构成了机器视觉的核心领域。

双目技术的精准识别

双目立体技术的核心目标是提高识别的准确率。该技术利用立体视觉形成的三维几何信息，有效设定检测规则，排除光线、影子等干扰因素，从而大幅提升智能分析的准确度。在实际应用中，如高空瞭望云台摄像机，基于机器视觉的双目技术显著提高了对人、物的识别率。通过双相机或多相机的配合，能精确测量视场内空间自由运动体的三维位置坐标及姿态，确保对运动目标的精准跟踪。

多球机联动：无缝式接力跟踪

多球机联动跟踪技术建立在单球机智能跟踪技术的基础之上。该技术将普通的单点式监控提升为系统内对单个目标的无缝式接力跟踪。结合电子地图的使用，该技术可实现高安全等级区域的无缝式跟踪，满足目标轨迹描绘、犯罪行为预警等高级安保需求。其实现依赖于多目标识别与跟踪技术，通过建立统一的坐标系，使得球机间能无缝传递目标坐标信息，实现联动跟踪。

视频摘要与检索：海量数据的智慧挖掘

随着监控探头的广泛布置，海量的录像数据给传统的审查方式带来了巨大挑战。如何高效、准确地从中提取关键信息，成为了一个亟待解决的问题。视频摘要和检索技术应运而生，它们基于机器视觉技术，能在短时间内对大量视频数据进行处理和分析，提取出有价值的信息，大大提高审查效率。

机器视觉的智慧安防应用

机器视觉技术在安防领域的应用价值日益显现。例如，在商场或超市的监控系统中，机器视觉技术能够自动识别可疑人物和物体，及时发出警报，大大提高了安防工作的效率。视频摘要技术能将24小时的视频浓缩成几分钟的摘要视频，极大提高了分析效率。而视频检索技术则能通过算法提取视频内容的有效信息，使检索更加快速和准确。

与公安机关的合作：建立人脸捕捉数据库

在公共场所，如天安门广场、火车站等敏感区域，机器视觉产品发挥着越来越重要的作用。与公安机关合作建立人脸捕捉数据库，能够更高效地识别高危人员，为安防工作提供有力支持。

智慧交通：车辆识别与管控的革新之旅

在交通领域，机器视觉技术以其独特的优势崭露头角。相比其他识别技术，机器视觉成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广，已经在全球的高速公路和公路交通监控系统中得到了广泛应用。其中，车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计以及流量控制等应用已经深入日常交通管理之中。

随着人脸识别技术的不断进步，其应用场景也越来越广泛。人脸布控的智能化革新

人脸识别技术基于人的脸部特征信息进行身份识别。该技术通过摄像机捕捉含有人脸的图片或视频流，随后进行人脸检测和抓拍，再提取面部特征，最终与数据库中的数据进行比对。这一系统已经有很多企业投入研发并成功应用于各种场合，如交通要道、住宿场所、智能楼宇以及大型连锁商场等。它们的核心业务功能包括人脸布控、以图搜图和用户管理等。

在安防领域，机器视觉技术的创新和应用更是引人注目。例如，在上海举办的国际机器视觉展上，各大企业纷纷展示其在机器视觉领域的最新技术和产品。海康机器人和大华股份等企业的技术与设计都源于机器视觉，它们不断推出新品，满足市场需求。北京清影机器视觉技术有限公司研发的通用式三维即时成像技术填补了国内机器视觉领域的空白。亚马逊公司也收购了一支欧洲顶级机器视觉团队，用于无人机和视频监控领域的研究。这些进步无疑展示了机器视觉在智能安防领域的巨大潜力和广阔前景。

结语

机器视觉技术已经形成了智能视频分析的闭环，从特征提取到应用都极大地提升了智能安防行业的应用效果。智慧安防2.0时代已经来临，机器视觉引发的智慧安防风暴正在全球范围内迅速蔓延，并将深刻改变智慧安防的格局。无论是车辆的智能识别与管控，还是人脸布控的智能化革新，都在推动着交通行业的智能化进程不断向前发展。