3識(shí)別技術(shù)分類

3.1傳統(tǒng)特征識(shí)別技術(shù)

基于圖像分析的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)指在通過特定的算法，對(duì)攝像頭圖像進(jìn)行分析，從中獲取感興趣目標(biāo)所在位置坐標(biāo)(目標(biāo)所在區(qū)域矩形框)，并且獲取各類大型機(jī)械，如吊車、挖掘機(jī)、泵車等，從圖像中分析獲得各種機(jī)械的所在位置和類別信息，以供后續(xù)業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行分析和處理。

3.2深度學(xué)習(xí)識(shí)別技術(shù)

基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)圖像檢測與分析算法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，在于對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)特征提取+滑動(dòng)窗口目標(biāo)匹配，結(jié)合事先提取過的特征模型進(jìn)行匹配分析，從而可以在整幅圖像中得到感興趣目標(biāo)的位置和類別信息。

相比起傳統(tǒng)算法而言，深度學(xué)習(xí)解決方案的優(yōu) 勢(shì)在于通過大量場景圖像的預(yù)訓(xùn)練，可以做到很高的檢出率極低的誤報(bào)率，并且檢測過程是完全場景無關(guān)的，有著非常強(qiáng)的可擴(kuò)展和可復(fù)制性。目標(biāo)檢出能力不會(huì)因?yàn)閳鼍暗母鼡Q而降低。另外，一般基于深度學(xué)習(xí)的算法支持采用GPU進(jìn)行加速，可以通過帶GPU的服務(wù)器實(shí)現(xiàn)很快的處理速度，達(dá)到實(shí)時(shí)處理的要求。

4技術(shù)原理與應(yīng)用策略

該識(shí)別技術(shù)采用了目前國際流行的“深度學(xué)習(xí)”與傳統(tǒng)的“動(dòng)態(tài)識(shí)別”相結(jié)合的技術(shù)路線，本質(zhì)上是一種圖像的“特征識(shí)別”技術(shù)。對(duì)圖像的識(shí)別大體可分為三步:圖像預(yù)處理、識(shí)別目標(biāo)選取、特征比對(duì)。

4.1圖像預(yù)處理

主要目的是背景處理，剔除干擾因素，主要關(guān)鍵技術(shù)是:光線的處理;陰影的處理;舞動(dòng)的導(dǎo)線;風(fēng)吹的樹木;其它類似物的處理。

4.2識(shí)別目標(biāo)選取

主要目的是選出可疑目標(biāo)，提取目標(biāo)特征集。主要關(guān)鍵技術(shù)是:目標(biāo)的像素點(diǎn)大小;目標(biāo)的遠(yuǎn)近導(dǎo)致大小的變化;目標(biāo)是否為運(yùn)動(dòng)區(qū)域。

4.3特征對(duì)比確認(rèn)

主要目的是將可疑目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)特征庫“判據(jù)”。以吊車為例，它的圖像特征有:顏色特征;紋理特征;形狀特征;空間關(guān)系特征。

4.4應(yīng)用策略

在不改裝前端硬件裝置的情況下，通過后臺(tái)集 成算法服務(wù)器的方式，通過圖像的智能識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)防外破預(yù)警識(shí)別，代替人工查看的方式，解放人力資源，實(shí)現(xiàn)輸電視頻監(jiān)視業(yè)務(wù)的自動(dòng)化、智能化。

算法識(shí)別能力成長性分析:預(yù)期年底樣本數(shù)量可達(dá)到10000個(gè)，識(shí)別率可達(dá)到99.9%，算法正判率可達(dá)到至92%。

算法應(yīng)用策略:夜間因識(shí)報(bào)率高，算法日出啟動(dòng)，日落暫停，每日約16小時(shí)。可識(shí)別的目標(biāo):吊車、挖掘機(jī)、鏟車。

選取8個(gè)典型場景(攝像頭)對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行完整樣本測試，數(shù)據(jù)量約3個(gè)月的運(yùn)行數(shù)據(jù)，共76803張樣本圖片，其中包含目標(biāo)樣本(有大型機(jī)械圖片)18003張，識(shí)別結(jié)果:

最新算法經(jīng)過8個(gè)場景(攝像頭)3個(gè)月的運(yùn)行數(shù)據(jù)76803張樣本圖片測試，其中包含目標(biāo)樣本(有大型機(jī)械圖片)18003張，算法識(shí)別率99.8%，誤報(bào)率0.2%，正判率81.7%，漏報(bào)率18.3%。

5識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)集成

輸電線路通道環(huán)境，可提供的素材主要為圖片。 圖片來源于目前視頻主站平臺(tái)接入的約800路攝像頭，平均每天約產(chǎn)生10～20萬幅電力線場景監(jiān)控圖像。智能視頻分析應(yīng)用系統(tǒng)，即對(duì)輸變電反外力實(shí)際應(yīng)用場景下攝像頭接入實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、預(yù)處理、分析，獲取目標(biāo)信息并產(chǎn)生告警結(jié)果的應(yīng)用程序。智能視頻分析應(yīng)用所實(shí)現(xiàn)的功能主要有:攝像頭接入，攝像頭實(shí)時(shí)圖片獲取;攝像頭圖片有效應(yīng)驗(yàn)證，圖像預(yù)處理;調(diào)用算法服務(wù)，分析圖像，獲取目標(biāo)信息;據(jù)應(yīng)用策略，對(duì)場景目標(biāo)信息進(jìn)行過濾，產(chǎn)生告警數(shù)據(jù);日志記錄，告警推送。

6應(yīng)用效果

目前已通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)歷年876萬張海量運(yùn)行圖片進(jìn)行分類篩查形成信息樣本，并通過無人機(jī)對(duì)大型機(jī)械進(jìn)行高空多角度拍攝來加速樣本收集工作，目前該識(shí)別系統(tǒng)已嵌入北京視頻監(jiān)控系統(tǒng)，報(bào)警正確率已達(dá)到85%以上，誤報(bào)率控制在2‰以下，利用智能識(shí)別技術(shù)代替人工查看的方式，該技術(shù)手段可有效釋放人員承載力，實(shí)現(xiàn)輸電視頻監(jiān)視業(yè)務(wù)的自動(dòng)化、智能化，為下一步公司大規(guī)模加大輸電視頻投入力度奠定了基礎(chǔ)。

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