標簽：智能視頻 視頻監控 高清視頻

當前，智能視頻分析技術越來越受到安防界的重視，不少項目已經開始應用智能視頻分析功能。

智能視頻分析技術的發展趨勢

從智能分析系統的產品形態來說，分為兩類，一類是由智能算法+DSP來實現，常見于安裝在前端的智能分析攝像機與智能分析視頻服務器。目前，采用此種方式的系統較多，其是將具智能分析功能的軟硬件前置在視頻采集端。在常規視頻監控系統中，視頻占用了大量的存儲空間和傳輸帶寬，如何來解決這些問題是首要面臨的難關。大量無用視頻信息被存儲、傳輸，既浪費了存儲空間又占用了帶寬，采用智能分析的目的是為了緩解視頻存儲所需要的空間和傳輸所需的帶寬壓力，或者對于一些不重要的視頻采用低碼流方式進行壓縮和傳輸。這樣，更有助于提升監控系統的應用價值。算法處理由前端來實現，后端的服務壓力非常小，由此可以在一個系統中配置大量的智能分析攝像機。

另一類是采用后端PC服務器加智能分析軟件的運行模式，像Aimetis、iOmniscient都是采用此種方式。采用此種方式因為由后端PC服務器來進行處理，從處理的性能上來說，要優于前端智能分析攝像機的處理，由于算法對硬件資源占用很大，在同時處理多個分析時，系統的處理能力不足就表現出來了。因為后端PC服務器有強大的分析處理能力(與前端DSP+軟件方式相比)，所以PC服務器處理方式通常被應于非常重要的智能分析場合。

從智能分析的主要應用來看，有兩個大的發展方向。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、人數統計、自動追蹤、逆行、禁停等規則為代表的行為分析技術，主要應用于圍墻周界警戒區、商場、交通、景點流量統計，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。可應用于城市報警應急預案。突發事件的物體跟蹤。

2、人流量統計：統計框選區域進出人員的數量，應用于超市商場顧客流量的分析統計，幫助商家制定相應的銷售策略。應用于景點、地鐵口，提供流量數據供人員管制應用。

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

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

5、方向分析：在實際監控中，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動并報警。應用于高檔小區，人員禁入區域，機密區域，重要保護區域等。并可作為案發后，對案件回放過程的軌跡進行分析。達到迅速破案的作用。

智能視頻分析系統解決了安保人員從繁雜和枯燥的“盯屏幕”任務解脫出來，由設備來完成這部分工作;另外一個是實現了從海量的視頻數據中快速搜索到想要找的的圖像。有研究表明，操作人員盯著電視墻超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息而使這項工作失去意義，往往監控系統就成了事后追查事件的依據。但智能視頻分析系統就把事后的取證變成了主動的防御，使得項目能夠以最省的成本，實現最有效的安保。智能視頻分析系統以成功應用于各行各業，起到了舉足輕重的作用。

智能視頻分析技術的應用

那么，智能視頻不同行業有哪些不同的需求特點?高清監控的智能視頻分析與非高清智能視頻分析技術上有何差異?對設備有何要求?

智能視頻分析應用大致可分為公安執法和安全類、文博類、煙草工業類。執法類會更側重于模式識別，如車牌識別、人臉識別;安全類則會側重于逆行監測、非法入侵、人群聚集、滑倒、遺留物的檢測;文博類重點在于物品看管及人員的安全監控，可對物體丟失、拿走、徘徊報警以及對特殊通道進行逆行監測，也可對人數進行統計、人員密度進行監測;煙草工業類應用偏向于行為分析，如針對禁用區的遺留物進行檢測，結合生產設備故障的特殊表現進行故障檢測。高清智能與非高清智能在基礎算法采用相同原理。高清算法需要提供更多的計算能力去進行分析。目前，行為分析類，采用CIF分辨率已經足夠，當輸入的是高清視頻時，會先對像素進行裁剪后再分析;對于模式識別類，要采用高清視頻進行分析，以獲取更精確的結果。

就可實現的智能視頻分析功能來說，幾乎所有的應用都主要針對于人、車、物體三個方面，北京文安根據具體應用的不同把它分為三類：1、公共安全預防類。它包含了目標移動軌跡的跟蹤、目標移動范圍、目標移動方向、特殊人體行為、特殊車輛行為的監測等等，它比較突出的特點是可針對可疑異常事件進行及時預警。2、數據統計分析類。典型例子如客流統計、車流統計類應用。這一類應用相對較獨立，它以數據輸出為最終結果，多以提供不同類型數據報表來輔助管理決策。3、智能交通監控類。典型如車牌識別、闖紅燈違法監測、交通綜合違法監測等，這一類應用主要針對車輛進行分析，相對較為成熟，應用案例也較為普遍。

除此之外，北京文安結合國內視頻監控的現狀問題，又針對性地開發了一類專門針對視頻圖像質量本身的應用，以通過對每一路視頻圖像的信號質量進行監測，對視頻圖像出現的視頻丟失、雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡等常見攝像頭故障做出準確判斷，幫助用戶及時的發現前端攝像頭的視頻質量故障，有效掌控前端設備運行情況，保證監控系統的正常運行。

不同的行業對于視頻監控的需求一般有著非常明顯的差異，特別是對于智能視頻分析技術的應用需求，由此也決定了不同行業間檢測行為類型與異常事件的特殊性。比如在平安城市中，可針對城市治安突發事件，專門研發打架、搶劫、攀越等行為分析功能。在銀行ATM自助服務區，可通過對目前ATM自助服務區犯罪手段的分析，實現如非法粘貼小紙條、安裝假鍵盤、蒙面、暴力搶劫等行為分析功能。在交通行業，可實現針對交通事件如逆行、非法停車、交通擁堵等情況報警的更多的功能。只有結合行業應用實際，深入了解不同行業的具體問題，才能更好地抓住用戶的需求，將智能視頻分析技術的功能落實到應用的實處，這也是智能視頻分析技術未來產業化價值的最終體現。