自主監(jiān)控提前預警？智能視頻分析技術

智能視頻分析技術，能夠?qū)崿F(xiàn)對監(jiān)控主體的自主監(jiān)控，并實現(xiàn)提前預警。智能視頻監(jiān)控表現(xiàn)為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。當前智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)以結(jié)構(gòu)類分為主動智能監(jiān)視系統(tǒng)，分布式智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)。

智能視頻分析技術應用

從智能分析的主要應用來看，有兩個大的發(fā)展方向。其一是以車牌識別、人臉識別為核心代表的智能識別技術，主要應用于電子警察、機楊、海關。

另一個是以周界防范、人數(shù)統(tǒng)計、自動追蹤、逆行、禁停等規(guī)則為代表的行為分析技術，主要應用于圍墻周界警戒區(qū)、商場、交通、景點流量統(tǒng)計，道路禁停禁放、違章逆行、場景跟蹤等方面。

1、雙機自動跟蹤：智能分析攝像機加普通快球方式?？蓱糜诔鞘袌缶瘧鳖A案。突發(fā)事件的物體跟蹤。

2、人流量統(tǒng)計：統(tǒng)計框選區(qū)域進出人員的數(shù)量，應用于超市商場顧客流量的分析統(tǒng)計，幫助商家制定相應的銷售策略。應用于景點、地鐵口，提供流量數(shù)據(jù)供人員管制應用。

3、穿越警戒區(qū)：通過設置虛擬圍籬，對周界進行偵測。當發(fā)現(xiàn)可疑人員或者物體穿越圍籬，即觸發(fā)報警，并將報警信號上傳至監(jiān)控管理中心。同時可將報警畫面通過網(wǎng)絡上傳至遠程監(jiān)看用戶。應用于交通馬路人行橫道或斑馬線、廠區(qū)重點區(qū)域圍墻、學校、看守所圍墻等。

4、丟失分析：通過在監(jiān)控畫面上畫出一塊放置重要物品的區(qū)域作為警戒區(qū)域，只要此物品離開了警戒區(qū)域，那么將立即觸發(fā)報警規(guī)則。應用于重點保護區(qū)域如博物館，展覽廳，拍賣會，金銀店等。

5、方向分析：在實際監(jiān)控中，人們可能會關心人流的方向和車流的運動方向，通過方向的識別可以判斷目標是否為不合法走動或行駛，如果出現(xiàn)逆向行為，目標將會被自動鎖定，并同時報警。應用于單向行駛的道路；重要出入口等。

6、智能跟蹤：對可疑人或物體進行目標鎖定，對目標的運動軌跡進行記錄，同時攝像機將跟隨目標轉(zhuǎn)動并報警。應用于高檔小區(qū)，人員禁入?yún)^(qū)域，機密區(qū)域，重要保護區(qū)域等。并可作為案發(fā)后，對案件回放過程的軌跡進行分析。達到迅速破案的作用。

智能視頻技術應用存在問題

早期視頻分析應用產(chǎn)品出現(xiàn)在市場上，著實引起了一段騷動，而且很多特殊的應用場景和應用環(huán)境，的確能給客戶帶來很大的價值。如商場的人流統(tǒng)計技術，為商場的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的技術支撐。如車牌識別技術，給公安交通管理帶來的價值是無法用數(shù)據(jù)來衡量的。但是，視頻分析技術還沒有完全成熟，目前應該還屬于技術應用的初級階段，還存在很多問題，這些問題可能也是限制視頻智能分析應用快速發(fā)展的最主要的因素：

一、檢測準確率達不到理想效果。視頻分析技術的準確率基本達不到非常理想的效果，特別是實時報警類的應用，誤報率和漏報率都是客戶最關心的問題，如果誤報太高，客戶也受不了，如果漏報，客戶更加受不了。特別是一些要求比較高的應用，只要有漏的，實際作用就不大了。

二、受環(huán)境干擾大。視頻分析技術最大的一個問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大，光線、雜物、惡劣天氣、晃動、飛蟲等的干擾，就會使應用系統(tǒng)效果非常差，甚至失效，無法進行正常工作。

三、安裝調(diào)試復雜。智能分析應用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數(shù)調(diào)試，而且會涉及到非常多的專業(yè)的參數(shù)調(diào)試。非專業(yè)人員根本無法調(diào)試出理想效果。

未來智能視頻分析技術突破

總體來看，限制智能分析技術應用的最大因素就是準確率問題。所以智能分析技術應用的發(fā)展趨勢肯定是朝著提高準確率的方向前進的。同時另一方面，大家也會尋找一些不關心準確率，而更多關注效率的一些應用方向。主要應該有幾個方面的發(fā)展：

一、從源頭增加可判斷信息。雙目攝像機的推廣應該是一個大方向，雙目攝像機帶有兩個鏡頭，獲取的視頻中帶有目標的深度信息。分析算法計算能夠通過這些信息跟進，準確的判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準確性。

二、各種自學習和自適應算法的研究和應用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應該是帶有強大的自學習和自適應功能的。能夠根據(jù)不同的復雜環(huán)境進行自動學習和過濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標進行自動過濾。從而達到提高準確率，降低調(diào)試復雜度的目的。例如，抗抖動算法、重復運動物體過濾、微小物體自動過濾、強光自動抑制、三維建模等技術的發(fā)展和深入應用。

三、視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關注的一個方向。利用各種不同的算法計算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進行檢索、標注、識別等應用，以達到對大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務成為可能。如：人臉大數(shù)據(jù)庫檢索，身份證庫重復人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車輛查找、車牌查找、甚至可以做到以圖搜圖等應用(輸入一張圖片找到和圖片類似的片段)。

結(jié)語：智能視頻分析技術寄予了我們太多的期望，任何涉及到安全防范的場所都急需一種智能化的監(jiān)控設備。人工智能實現(xiàn)的自動化，智能家居的智能化，以及智能交通智能化，還有一直被概念化的視頻監(jiān)控的智能化。當人們遇到類似暴力恐怖事件的場景時，智能視頻監(jiān)控讓人更加遐想。

智能視頻分析技術，使得原本傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控由被動走向了主動，有人形容這是給視頻監(jiān)控系統(tǒng)安裝了大腦，但從真正意義來說，這個大腦還處在蘇醒階段，一旦發(fā)展成熟，它將比人腦更加聰慧。