基于视频流的行为分析系统方案简述

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一、方案概述

由于社会安全、学校安全、道路交通、自然或人为灾害等方面引发的事件给人们带来的巨大的生命财产损失，事件的检测、报警以及处理变得尤为重要，如果只是依靠人力来完成这些工作，已经不能满足人们的需要，这就要求通过技术手段来协助人们完成完成事件的检测、报警等相关的工作，减轻人们的工作负担，同时提高事件处理的效率。与此同时，政府部门也对这类事件高度重视，要求采用“人防、物防和技防”的手段，来高效的处理甚至避免此类事件的发生。

本系统构建了一个智能视频监控系统，该系统包括视频采集及视频分析两个部分。其中，在视频采集部分，采用了具有加密功能的摄像头，首先保障了数据安全；其次，视频分析部分直接对摄像头采集的视频画面进行分析，并按照所设定的报警条件，自动的分析出当前的监控位置的警情，自动发出报警。该系统具有监控范围广、检测效率高、时效性强、智能性的特点和优势，在安防、灾害预警、道路交通等方面都能发挥重要作用。

二、方案建设需求

2.1视频采集安全性需求

现有的视频监控系统中存在数据容易泄露的问题，在数据安全方面存在很大隐患，尤其是对于安全性要求较高的场所。所以需要对摄像头采集到的视频进行加密处理，对此，国家还专门制定了《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》，其中规定了公共安全视频监控联网信息安全系统互联结构、证书和密钥要求以及基本功能要求和性能要求，这说明视频采集过程中的安全问题已经得到了很高的重视，普通的视频采集设备已不能满足需要，所以需要研究设计具有加密功能的摄像头。而本项目中的视频采集系统所使用的视频采集终端中，均嵌入了加密功能，所有的设备必须经过注册才能进入视频采集系统，防止了非法设备的入侵，有效地避免了监控数据泄露的问题。

2.2 安防部门的管理需求

社会安全问题越来越被人们所重视，如果视频监控系统只具有视频采集功能，而不具备视频分析功能，就需要大量的人力来完成对视频的人工分析。随着监控系统的发展，监控系统的应用也越来越多，当监控地点较多时，如果只是通过人工来进行分析，显然不现实，而且成本也较高，这就对监控系统的智能性提出了要求。所以有必要研究设计视频分析系统，该系统可以代替人们对视频中的场景进行分析，当发生问题时，可以及时的发出警报，这就减轻了安保人员的压力，同时该系统还具备的自动报警功能，可以有效的减少犯罪行为的发生，这对于社会安全又是一大贡献。

2.3 技术发展的需求

如今随着计算机技术、存储容量、数字编解码技术的不断进步，视频监控系统已经逐步向智能化发展，同时对安全性要求更高。而基于加密摄像头的视频采集及行为分析系统不但满足了视频采集过程中的安全问题，同时又具有视频行为分析功能，非常符合目前视频监控系统的发展方向。该系统研究设计成功后，将会具有很好的前景，并且其先进性会使其在未来的视频监控系统的发展中处于领先地位。同时，该系统的建设成功后，也会带来巨大的社会效益和经济效益，所以，该系统的研究和设计完全符合技术发展的要求。

三、方案详细介绍

2.1 方案整体结构

 

                                                                                         图 1 系统整体结构

2.2 视频采集系统

在本方案中，视频采集系统作为整个系统的前端设备，其性能将直接影响后续视频处理的结果。这就要求采集到的视频具有高清晰度，并且为了视频采集过程中的安全性，本系统采用加密摄像头来实现视频的采集。

该系统共包括四个部分：加密服务器，加密机，NVR（Network Video Recorder:网络视频录像机）和IPC（IP Camera:网络摄像机）。该系统拓扑结构如图2所示。

 

                                                                           图 2 视频采集系统拓扑结构

该系统的业务流程共包括两个部分：NVR和IPC的身份认证及认证通过后的数据交互。

身份认证过程即为设备注册的过程，对于服务器来讲，NVR和IPC都是服务器下面的一个设备，没有区别。身份认证流程如图3所示。

                                                                                        图 3 身份认证流程

图3中的设备为NVR和IPC，而ESAM是嵌入到设备中的，为了更清楚的表述身份认证流程，这里将ESAM部分单独画出（ESAM并不作为单独设备存在）。ESAM为安全模块，支持SM1国密算法，安全性极高。本系统的身份认证流程就是应用的该模块的身份认证原理。

身份认证流程具体如下：

1. 设备读取ESAM序列号
2. ESMA返回序列号给设备
3. 设备将序列号发送给加密服务器
4. 加密服务器将序列号发送给加密机
5. 加密机返回K1和RAND给加密服务器
6. 加密服务器将RAND发送给设备
7. 设备将RAND发送给ESAM
8. ESAM根据RAND计算出K2
9. ESAM将K2发送给设备
10. 设备将K2发送给加密服务器
11. 加密服务器比较K1和K2
12. K1和K2相等，认证通过，否则认证失败

数据交互在身份认证通过后进行，主要是NVR和IPC之间的数据交互。在身份认证通过后，设备端会从ESAM中读取一个四字节的随机数，然后再通过该随机数和ESMA序列号，来生成一个密钥KEY，之后将该密钥保存后，发送给服务器，所以服务器中保存了所有设备的密钥。密钥应用于NVR和IPC之间交互数据时的加密和解密。

本系统采用AES（128位加密方式）算法加密，该算法是美国联邦政府采用的一种区块加密标准，力求满足三条标准：1）抵抗所有已知的攻击；2）在多个平台上速度快，编码紧凑；3）设计简单。该算法是对称密钥加密中最流行的算法之一，充分保证了数据的安全性。

为了更好地描述数据交互流程，将NVR和IPC之间的通信分为两部分来进行说明：NVR向IPC传输数据和IPC向NVR传输数据，下面分别加以介绍。

NVR向IPC传输数据：

                                                                          图 4（a）NVR向IPC发送数据过程

该过程具体流程如下：

1. NVR向加密服务器发送数据加密请求
2. 加密服务器找到目标IPC的密钥
3. 加密服务器将加密后数据发送回NVR
4. NVR将加密后数据发送给目标IPC

IPC向NVR传输数据：

                                                                           图 4（b）IPC向NVR传输数据

该过程具体流程如下：

1. IPC用自己的密钥加密数据
2. IPC将加密后数据发送给NVR
3. NVR向加密服务器请求IPC的密钥
4. 加密服务器将IPC的密钥返回给NVR
5. NVR用IPC的密钥解密数据

本系统的功能是有三个：首先是防止非法设备的入侵；其次是最基本的视频数据采集；最后是对NVR和IPC之间传输的数据进行加密，保证数据的安全性。

2.3 视频分析系统

本方案中所说的视频分析系统指的是后端视频分析服务器，该系统通过直接分析摄像机拍摄的监控视频画面，并按照所设定的报警条件，自动的分析出当前的监控位置的警情，自动发出报警。该系统给视频监控安装了一个“会思考的大脑”，使监控系统不仅具有人的眼睛，还具有人的大脑。

视频分析系统结构如图5所示。

                                                                                             图 5 视频分析系统

该系统采用深度学习来建立模型，然后将视频图像中的行为与建立的模型进行比较，当符合模型的要求时，即发生了模型中定义的事件。当该事件为危险事件时，将会启动系统定义的报警策略，同时将危险发生时的画面进行存储记录，方便人们进行查看或取证。

该系统的功能包括入侵检测、遗留物检测、打架检测、拥挤检测、烟火检测和人脸识别，下面分别加以介绍。

1. 入侵检测

入侵检测是根据监控需要和目的设置警戒区域，系统可以自动检测入侵到警戒区域内的运动目标及其行为，一旦发现有满足预设警戒条件，则自动产生报警信息。通过在视频监控区域内，设定相关的报警警戒区域，当有人入侵、或离开、逗留等，将自动发出报警信号，并记录现场的视频画面。

入侵检测的应用场景有：相关监控场所的围墙、仓储或库房、重要监控区域；野外无人看守的监控区域，油田及石油管道、工矿区域；店铺、商场、停车场以及各种楼宇的安全管理监控；机场周界监控、海岸线周界、军事管制区域等；以及其他相关的监控区域。

2.遗留物检测

当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。

该功能可用于检测铁路上的危险障碍物、交通干线/高速公路/飞机跑道上的物品碎块；违规停车、道路上有掉落物、车祸；乱丢垃圾、张贴海报、标语、胡乱喷漆、画画；轨道上有不明物体，可能是土石流、破坏物等。

3.打架检测

本功能主要是针对物体是否有激烈的运动以及累积一定的动能来判定，并提

供一个敏感度参数来设定其临界值。

应用场合：监狱，看守所，网吧，KTV，银行 ATM 等。

4.拥挤检测

识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等等，用以避免形成堵塞，或者

及时发现异常情况。

典型的应用场景包括超级市场、火车站、广场、机场候机厅等人员聚集的地方。

5.烟火检测

检测监控范围内的烟雾飘动或者火苗蹿动。智能视频烟火监控能够实现无人值守不间断工作，自动对视频图像信息进行分析判断；及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头。

智能视频烟火检测正是弥补传统火灾报警设备的不足，不受空间高度、热障、易爆、有毒等环境条件的限制，完全适应于室外场合，而且可以远程提供实时视频，使得集中管理变为可能，具有非常广阔的市场空间。

6.人脸识别

人脸识别作为视频分析系统中的一个独立部分单独存在，根据用户的应用场景分为陌生人报警系统、人脸识别考勤系统、人脸识别门禁系统。通过前端的摄像机进行人脸识别，在后端的人脸库进行比对，根据配置的是陌生人报警、常规方式进行不同的报警处置。

人脸识别系统框图如图6所示。

 

                                                                                    图6 人脸识别系统框图

四、系统特点

1. 安装简易，配置简单
2. 采用国密算法进行身份认证，防止非法设备入侵
3. 采用AES128算法加密数据，保证数据安全
4. 可对多个地点进行监控
5. 监控地点可随时切换
6. 支持数据存储功能
7. 支持远程控制功能
8. 可提供高分辨率、高可靠性的视频图像信息
9. 可根据用户需求，更改开发算法
10. 无需更换前端，算法可灵活配置
11. 将国际领先的人工智能与图像处理技术相结合，技术先进
12. 采用先进的深度学习算法，可根据不同场景建立不同模型，应用范围广
13. 自动消除摄像机抖动的影响
14. 采用独具特色的背景自动学习、补偿等算法，过滤各种易引起虚警的干扰源，如树枝摆动、水波荡漾、闪电、光影变化等。