视频抖动消除的技术及应用

视频识别应用广泛

原理

视频识别主要包括前端对视频信息的采集及传输、中间的视频检测和后端的分析处理三个环节。视频识别需要前端视频采集摄像机提供清晰稳定的视频信号，视频信号质量将直接影响到视频识别的效果。再通过中间嵌入的智能分析模块，对视频画面进行识别、检测、分析，滤除干扰，对视频画面中的异常情况做目标和轨迹标记。其中智能视频分析模块是基于人工智能和模式识别原理的算法。

智能视频识别系统的功能

(1) 可以区分人、动物、车辆等各种物体进行侦测和跟踪，每个摄像机可以同时对50种不同的目标进行分别监控。
(2) 可接入摄像机、门禁、RFID、智能围栏、GPS、雷达等多种探测设备，并进行分析整合。
(3) 可以设置虚拟围界。
(4) 根据安全策略（日间/夜间，交通忙时/闲时等）设置保安等级，可在特定区域或全场设置安全级别，并可创建或改变报警区域。
(5) 当报警自动联动跳出PTZ摄像机图像窗口时，可采用系统提供的云台、镜头控制图标手动或者自动锁定目标，并且通过声音、邮件、电话、传呼机等发送警报。
(6) 可以用鼠标双击目标物即可跳出联动监视图像，查看目标物细节。
(7) 可以有效的屏蔽水面的阳光反射、雨雪天气等对系统目标物捕捉的影响。单摄像机场景视频智能分析功能要求能够应对各种灯光和环境因素变化，包括由于–阴影、天气、区域的光线变化，以及探照灯、反光和风等引起的变化。
(8) 入侵侦测：能够分辨人体大小的入侵者，而忽略小动物及禽鸟。
(9) 计数：一个摄像机上实现在多个感兴趣区域和多个移动方向的计数。
(10)队列管理：能够提供全面的统计图表报告，了解流量、人流/客户转换率、平均轮候时间等等。
(11) 异常行为探测：可以区分人的滑倒、跑动等异常行为。
(12) 游荡探测：可以预设定游荡报警时间。
(13) 拥挤人群管理：在设定区域内，实时统计人员数量，并且根据预设的拥挤度阀值报警。
(14) 遗留目标探测：在繁忙拥挤环境下，在一个摄像机场景内探测多个遗留目标，遗留目标物最小可以达到图像尺寸的3%。
(15) 盗窃探测：能够在繁忙拥挤环境下，探测遗失物品。
(16) 违章泊车探测：能够在繁忙拥挤环境下，探测到违章停车。
(17) 涂鸦、张贴海报和破坏探测。
(18) 摄像机检查功能：对摄像机不同状态，如断开、聚焦不良、被破坏、移动、没有足够的帧速或由于雾、雨和雪等天气无法侦测等状态进行判断。
参考链接:百度百科 link.

但是，目前这些应用场景下所采集到的图像信息，如果是以手持设备获取，或使用无人机载设备或是机动车机载设备获取，基本都会出现图像抖动的现象，这是由视频采集设备以及视频采集环境所导致的。

图像晃动的危害

以无人机载设备获取的图像晃动为例。由于外界气流影响和无人机自身飞行所产生的机身晃动，会导致视频信息采集时出现图像晃动的情况。在这种情况下，对图像的分析很可能会因为视频的抖动出现偏差。比如，在对军事目标进行远程侦查时，视频采集设备的晃动会导致采集的视频中目标对象出现残影，进而影响后期对军事目标数量的判断。
参考链接: link.

视频抖动减小后的好处

把视频抖动减小之后，后期对于视频的处理将会大大地简化。
以自动驾驶领域为例，其视频采集设备由于是车载设备，因此承载体——汽车在行驶过程中的颠簸是不可避免的，由此可能会导致视频识别失败。或是由于视频采集信息较为模糊，导致视频识别不及时，影响交通安全。但是在视频减小抖动之后，视频的识别将会更加的精确，迅速，可大大减小自动驾驶状态下交通安全事故的发生。

——作者黄月天

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