监控应用中的视频分割方法

随着数字视频技术的进步，摄像机监控变得越来越重要，以确保安全。监视系统用于广泛的应用中，以监视事物并分析环境中发生的事情。出于安全目的，来自单个或多个监控摄像头的大量数据被创建、存储和分析。

视频分割通过减少重复和从视频中分离出重要的帧来提供可理解的视频分析。不同的可访问实时视频分割技术将尝试拍摄一个帧中的重要事件、情况或对象的摘要，以创建一个易于理解的轮廓。

根据应用程序的不同，可能需要总结场景中的事件并检测视频中记录的对象（静态/动态）。

视频分割督和半监督视频对象分割方法。

无监督视频对象分割

无监督技术假设在整个测试期间没有人参与视频。他们打算将具有相同外观和运动的像素组合起来，以提取最相关的时空对象管。他们假设分割和跟踪的项目以不同的方式移动，或者通常出现在一系列照片中。

前景对象识别和视频分割是计算机视觉研究的基本主题，也是许多应用的关键组成部分。

视频语义分割涵盖了与视频相关的所有活动，从语义场景解释和摘要等高级视觉挑战到低级视频后期制作和编辑工具。这组全面的应用程序实现了不同的目标，并对质量、效率和所需的体力劳动量提出了不同的要求。

视频图像分割技术

早期的视频分割方法通常是几何的，并且仅限于特定的运动背景。传统的背景减法模拟每个像素的地面，同时考虑快速变化的像素作为前景。图片和背景模型的任何显着变化都代表一个移动项目。改变区域中的像素被标记为需要进一步处理。

连通分量算法估计对应于项目的关联区域。因此，背景扣除是上述过程的名称。创建场景的背景模型，然后为每个输入帧寻找与模型的偏离是视频对象分割的完成方式。

半监督视频对象分割

半监督方法从像素精确的蒙版、点击或涂鸦开始，然后将信息传输到连续的帧。现有技术强调超像素的使用、图形模型的构建、对象建议以及光流和长期轨迹的使用。

这些算法通常建立在语义分割网络之上，对每个视频帧进行单独分析。可以检查的两个主要类别是时空图和基于CNN的半监督VOS。

安全和监控中的实时视频分割

通常，实时视频分割将数据划分为具有可比特征的不同可能子集组。它已成为一种流行的语义材料提取方法，并广泛用于安全和监控行业。视频分割的目的是面向应用的，出现在各个领域。

以下是图像和视频分割应用的前三个示例。

对象识别：在这种情况下，分割是对连贯图片区域进行分组的关键组件，随后用于构建和检测多个对象。特征提取和模型匹配是识别的基本任务，很大程度上依赖于图片分割过程的准确性。

视频监控：沿时间轴移动对象的演变通过将项目分成几部分来增加跟踪对遮挡的弹性。分段掩码用于预测和识别入侵者、披露他们的行为以及快速确定何时应向安全单位发送“警报”。

计算机视觉：使用来自2D照片或视频序列的输入的分段对象构建3D场景。其他用途包括视频索引、数据压缩、环境监控以及与分段对象的元数据关联。

未来几十年，图像和视频分割将在智能视频监控信号处理中发挥重要作用。随着图像分析从人类交互转变为无监督，分割正成为模式识别和计算机视觉的基本技术。这对于克服低级特征和语义概念之间的语义鸿沟非常有帮助。