智能視頻分析包含的范圍很廣，很多智能視頻分析技術已經在各個行業發揮了重要的作用。本文討論智能視頻分析技術結構、內容、難點、應用與發展趨勢，重點討論智能視頻分析在視頻監控行業中的應用，期望能為智能視頻分析技術的應用、研究與發展提供借鑒。

智能視頻分析是什么　　

計算機視覺技術在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。視頻智能分析(IVS，Intelligent  Video  Surveillance)主要指計算機“自動的抽取和分析視頻源中的關鍵信息”，按照一定的規則進行判斷并決定是否給出報警。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能分析系統可以看作人的大腦。　　

需求　　

隨著近年來視頻監控系統的大力建設，各個行業的攝像機越建越多。僅僅在平安城市的建設中，至2010年，根據北京市公安局的統計數據，公安建設的各類監控有270多萬個，共享社會資源300多萬個。在傳統的視頻監控模式下，通過有限的電視墻人工監控來監看實時事件;通過人工根據時間段和大致地點來查找已發生的事件。如此多的攝像頭，極少量的電視墻，人工實時監視根本無法顧及。統計信息顯示，人工不能有效監控多個電視屏幕，操作人員盯著屏幕電視監控超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息，來自其他事件將會干擾監控的效果(例如電話、聊天等)。在發生事件后，通過人工來檢索事件變得比較困難而低效，大部分事件稍一疏忽就會遺漏過去。倫敦七七爆炸案中，有100多位安保人員花費了70多個工時才在大量磁帶中找到了需要的信息。　　

另外，成千上萬的攝像頭給管理部門的維護也帶來麻煩，如何確定每一路視頻是否在正常工作也成為一個難題;有一些視頻會因為大風或震動出現抖動;也有一些視頻因為大霧而變得不清晰等等。　　

而智能視頻分析技術的出現正是為解決上述問題，它能協助進行視頻質量的診斷，幫助確定哪些攝像機可能存在問題;它能對實時視頻進行24小時不間斷的分析，而不會感覺疲勞或被打擾;它可以幫助我們智能搜索感興趣的內容而不是一幀一幀的查找視頻。但是，它并不能代替我們工作，要明確智能視頻分析所起到的作用是輔助的，它可以通過科技力量提高工作的效率，做出最終判斷還是人工。　　

智能視頻分析技術解析　　

系統結構分析　　

基于現有的視頻監控系統架構，智能視頻分析系統有不同的系統結構。　　

針對傳統的模擬視頻監控系統，通常增加外置DSP處理主機(集成軟件License)或工控機+視頻采集卡+軟件License。針對傳統的IP視頻監控系統，通常增加外置嵌入式主機+軟件License或服務器+軟件License。　　

基于視頻質量的分析　　

基于視頻質量的分析主要由兩個方面，視頻質量診斷主  要用于 設 備 運 營 管 理，在 中、大 型 視 頻 監 控 系 統 中  的作用非常明顯;視頻圖像增強用于改善的視覺效果，用于某些特定的場合。　　

視頻質量診斷　　

功能：視頻信號缺失、遮擋、清晰度異常、亮度異常、噪聲、雪花、偏色、畫面凍結、PTZ運動失控等。　　

通過基于視頻圖像比對的方法、機器自動學習的方法、模擬運動指令圖像分析等方法對視頻質量的異常進行分析，并對異常的攝像機提出報警，由人工進行檢查修正。機器自動學習的方法在實際視頻監控系統中應提取大量的視頻片斷，包括正常視頻以及存在各種故障的視頻，形成訓練樣本，并模擬人類視覺特性，針對不同故障類型提取了大量視頻圖像特征參數，用以訓練檢測系統。　　

在實際運行場景中，視頻質量診斷系統應當通過自動學習適應攝像機在室外環境下的光線變化、場景變化、季節變化、各種不同的安裝視角、球機或云臺的運動適應，特別需要加強自動學習能力方面的設計，與人眼的識別不同，機器是通過各種參數來識別，場景變化對機器來說更加敏感，所以自動學習適應能力對視頻質量診斷系統來說尤為重要，通過對新樣本的訓練來提高系統的性能是可行的。