胡莉;张力伟
【摘 要】计算机视觉是用计算机或机器代替人眼对目标去识别、跟踪、测量,并进行图像处理.5G技术是比LTE网络具有更高传输速率、更低传输时延、更高可靠性、更广泛的连接等特点.本文探讨计算机视觉目标识别与跟踪处理技术与5G通信相结合,在当前视频监控系统基础上,设计构建第三代智能视频监控系统,并展望在各类行业和家庭的应用前景. 【期刊名称】《电信工程技术与标准化》铭牌生产
【年(卷),期】2018(031)012
【总页数】4页(P55-58)
【关键词】目标识别;目标跟踪;增强型超宽带;边缘计算
【作 者】胡莉;张力伟
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【作者单位】河北师范大学信息技术学院,石家庄 050024;中国移动通信集团河北有限公司,石家庄 050001
【正文语种】中 文
【中图分类】TN929.5
1 背景
目前，企业、学校、银行、居民区等很多行业和区域都在采用视频监控系统，但是多数的视频监控系统都只是采集实时画面，并将画面提供给后端监控人员，由监控人员进行处理，并同时对画面进行保存留档。
随着计算机数字视频技术与网络技术的发展，监控系统在经历第二次技术革新。智能视频监控系统的主要特点：高清图像采集、快速识别目标、动态跟踪对象、智能控制摄像头，主要采用人工智能、模式识别、概率论和图像处理技术，借助计算机强大的数据处理能力，基于目标识别与跟踪技术来分析采集的视频数据，过滤掉图像中的无用信息或干扰信息、抽取视频源中的关键信息、判断有无异常情况，并以最快、最佳的方式进行处理，实
蛋白纯化
现全自动、全天候、实时监控的智能系统。
随着5G通信技术的发展，可以帮助实现众多视频摄像头采集到的大量数据在云端进行计算，快速识别预警对象，并能将目标识别与跟踪的计算结果快速反馈给摄像头，及时调整摄像头的位置和角度，确保准确跟踪识别预警对象，提高报警的实时性与准确性，并且基于5G通信技术的大带宽传输速率，可以实现高清画面的传输，提升画面的清晰度，对于后续图像回放及识别图像中对象有重要作用。
2 目标识别与跟踪关键技术
基于视觉的目标识别与跟踪是计算机视觉、模式识别、图像处理等众多学科的交叉研究课题，在虚拟现实、自主导航、视频监控、人机交互、无人驾驶、智慧交通等领域均有实际应用价值，主要包含目标检测分析和目标跟踪两个过程。
2.1 目标检测
目标检测主要是从复杂的背景中识别出目标对象，并且实现背景与目标的分离，分离出的目标用于后续的跟踪和识别。所以说，目标检测算法性能好坏将直接影响目标跟踪和识别模具石膏粉
效果。
根据检测对象的不同，一般可以分为基于前景建模和基于后景建模两种检测方法。基于前景建模的方法主要是采集颜、灰度、纹理等同质化特征对目标建立表观模型，通过设计适当的分类器将目标对象分离检测；基于后景建模主要是对背景进行估计，并将背景模型与时间进行关联，将当前画面与背景模型进行对比，从而分离出目标对象。
基于背景建模的检测方法实现比较简单、运算效率高，适用场景相对较窄，通常用在固定位置摄像机拍摄场景；基于前景建模的检测方法可用于动态环境的目标检测，但是不同场景的特征表达不同，需要设计不同的分类器，实时性相对较差。
2.2 目标跟踪
目标跟踪可以理解为检测出目标对象后，在连续的画面或不同帧之间，建立与目标对象的位置、形状、彩、纹理、速度等特征的对应相匹配问题。
通常，目标跟踪过程按有无检测步骤，可以分为判别式和生成式跟踪方法。判别式跟踪方法可以看作是如何将前景与背景进行区分，通过对每一个画面进行目标检测，来得到跟踪
人体红外感应器的对象的状态，判别式跟踪通过学习分类器，在当前画面搜索与背景差别最大的前景，检测与跟踪过程彼此联系、同时进行；生成式跟踪是基于目标检测对前景目标表观建模，采取某种具体的跟踪策略，估计下一画面中目标对象的状态，检测与跟踪过程是相互独立的，二者在时间上有先后顺序。
生成式跟踪方法在复杂场景下会得到精确的拟合结果，但是在参数估计上相对受局部极值影响较大，且受背景信息干扰较大，当画面中出现与目标对象类似的背景时容易出现跟踪偏移；判别式跟踪较好克服生成式跟踪方法的不足，对于背景信息中的变化有更行的健壮性能，但是训练样本的选取会极大的影响算法的性能。
上述对目标检测及跟踪方法进行简单的探讨分析，一般基于视觉的目标检测与跟踪的实现过程如图1所示。
图1 基于视觉的目标检测与跟踪基本过程
3 5G通信关键技术
相比于之前，2G是语音、3G是数据、4G是移动宽带（MBB），5G技术的典型特征为增强
型移动宽带（eMBB）、超高可靠超低时延通信（uRLLC）、大规模机器通信（mMTC）。所以，不能简单的认为5G技术仅是峰值理论传输速度每秒可达数十吉比特，比4G技术的传输速率要快数百倍。对于实现智能监控系统，5G技术的高速率移动宽带、边缘计算（MEC）功能具有重要作用。
3.1 增强型移动宽带（eMBB）
5G技术的关键特征之一是高速率传输，5G峰值理论速率要求不低于20 Gbit/s，对于3D/超高清视频等大流量移动宽带业务就可以支持进行实现。与LTE技术相比，5G采用更多先进的关键技术实现高速率传输目标。
（1）Massive MIMO：5G采用大规模天线阵增加天线数量来提升系统容量，充分利用空间维度，深度挖掘空间分辨率，同时波束赋形技术与小区分裂、小区分簇相结合，可实现将信号强度集中到特定区域和特定用户，都可以提升空口的数据传输速率。
（2）FB-OFDM：LTE采用CP-OFDM技术有效抑制多径效应，但是产生的带外泄露降低了频谱效率，5G技术采用基于滤波器组的正交频分复用FB-OFDM技术，通过滤波器组对传真空度传感器
输带宽里的多个子载波进行滤波，形成时域数据信号。该技术优势可与LTE系统兼容，不同场景可选择不同的波形函数，支持业务种类多，带外泄露小，有效提升频谱效率。
（3）新型调制编码：和之前采用turbo编码技术相比，5G系统数据信道采用LDPC编码，控制信道采用polar编码，更进一步提升新空口的信道编码效率，适应5G业务高速率、低时延和高可靠的数据传输要求。
（4）上下行解耦：由于5G采用的C波段传输特性及终端上行发射功率的限制，对于共址采用LTE系统1.8G的，只有核心用户才能享用5G技术服务，上下行解耦是通过利用LTE低频空闲的频谱来弥补C波段在上行覆盖上的不足，确保5G下行覆盖范围内用户均能实现5G业务。
3.2 边缘计算（MEC）
边缘计算是在无线接入部署通用服务器，靠近客户侧提供IT和云计算的能力。MEC可以提供高带宽、低时延的传输，将业务面进行下沉，这样就可以支持本地化或需要近距离部署的业务，特别是对于视频监控业务，摄像头采集连续的高清画面，需要对流媒体进行及时回传、处理结果快速反馈实现对摄像头的智能控制。
MEC为客户实现低时延、高带宽、实时性的网络信息访问，主要包含以下几个部分。
（1）无线侧内容缓存：MEC服务器与业务系统（如视频监控系统）进行对接，通过获取传输的业务内容（比如视频、画面），并进行深度的业务数据分组解析，并进行本地缓存。
（2）本地分流：用户可以经过MEC平台访问本地业务，本地业务数据经过MEC平台进行分流，不需经过核心网络，降低了业务访问时延，改善业务体验。
（3）业务优化：基于MEC服务器可以采集无线侧网络传输过程质量参数，根据采集的参数实现对业务质量的动态快速优化，从而选择合适的业务速率、拥塞策略、内容分发机制。
（4）网络能力开发：通过MEC平台可以向第三方提供网络资源和计算能力，将网络基础服务能力、网络监控、大数据计算分析、定位、云存储等能力与行业需求相结合，开发新的业务。
4 基于5G的智能视频监控系统设计
智能视频监控系统是第三代视频监控系统，第一代是采用模拟技术，通过同轴电缆将模拟摄像机采集的图像进行回传，第二代是采用数字编码技术和芯片技术，增加磁盘或DVD存储图像数据，监控网络规模急剧增加、应用范围扩大，第三代智能视频监控系统以计算机视觉和模式识别为核心技术，结合第五代移动技术发展，构建全自动、全天候、实时监控的智能系统。
智能视频监控系统主要功能分为视频采集子模块、图像处理子模块、数据存储子模块、监控子模块、系统对接传输等功能模块。其中，视频采集可以基于5G空口技术进行高速回传、反馈数据处理后的指令；图像处理子模块由MEC服务器为核心构成对回传视频、画面中的目标对象进行检测识别、跟踪，数据分析的结果一部分可以形成指令直接反馈给监控手机，另一部分可直接报送给监控终端；FTP存储服务器和SMTP服务器主要实现与5G系统的对接及相关的流媒体数据存储，对监控系统进行管理；监控PC与监控手机构成监控子模块，一方面可以查看及回看监控视频画面，另外可以对监控视频中的目标对象进行标注，并设置监控策略，实现对摄像头终端的动态智能控制。智能视频监控系统总体结构示意如图2所示。
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