基于5G的智能视频监控系统设计＊

胡莉，张力伟

(1 河北师范大学信息技术学院，石家庄 050024；2 中国移动通信集团河北有限公司，石家庄 050001)

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色、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、色彩、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基站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群，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的基站，只有基站核心用户才能享用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基站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，通过基站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。

图2 智能视频监控系统总体结构示例图

5 结束语

智能视频监控系统的实现与计算机视觉目标识别与跟踪技术的发展相关，与前两代相比，硬件处理能力明显增强，系统功能进一步扩展，特别是与基础公共通信5G技术相结合，进一步丰富了应用场景，除原有的学校、商场、工厂、机关等行业场景，个人家庭也可充分利用5G通信技术组建家庭智能视频监控。所以，一方面是促进了安防系统的发展，另一方面拓展了5G通信网络的应用领域，进而促进5G网络智能视频监控产业链的多元化发展。