基于SiamMask网络的智能视频监控实时人员跟踪系统

实时视频监控系统广泛应用于公共区域、商业建筑和公共基础设施等各种环境中。在不同的视频监控应用中，人的检测、分割和跟踪是一个关键和关键的任务。研究人员提出了不同的图像处理和基于人工智能的方法(包括机器和深度学习)来检测和跟踪人，但主要包括正面视角相机视角。本文介绍了一种利用架空摄像机视角的实时人物跟踪和分割系统。该系统采用了一种基于深度学习的算法，即SiamMask算法，简单、通用、快速，超越了其他实时跟踪算法。该算法还通过将掩码分支与全卷积双神经网络相结合，实现目标人的分割，用于目标或人的跟踪。首先从俯视角度获得人物视频序列，然后利用迁移学习进行附加训练。最后，与其他跟踪算法进行了比较。SiamMask算法提供了良好的结果，跟踪精度达到95%。

关键词：智能视频监控；图像处理；深度学习；俯视；人跟踪；SaimMask

1 Introduction

实时视频监控扩展了智能世界的重要性，允许世界范围内的感官连接，充当数字世界和现实世界之间的连接点，并作为各种监控应用的智能和数字转型的令人信服的催化剂。这些应用被广泛扩展到各种公共环境中，用于物理资产、位置的实时监控，分析获得的视频信息以识别安全指标，以及安全规划。机器、深度学习和图像处理技术的出现开启了这一领域新的研究可能性。深度学习使得从图像和视频序列中自动提取和分析信息成为可能。深度学习与图像处理的融合在多种安全应用中具有重要价值。在高风险情况加剧之前进行检测，是推动基于人工智能的安全和监控应用发展的基本动机之一。有了这些进步，运营商可以扩展监控解决方案，不仅仅是监控，还可以利用每一帧视频和每一段可用的数据来识别威胁，并通知应急响应。

在实时视频监控系统中，检测一个人对于各种应用都是必不可少的ÿ