智能视频分析技术的发展趋势与应用

标签：智能视频  视频监控  高清视频

当前，智能视频分析技术越来越受到安防界的重视，不少项目已经开始应用智能视频分析功能。

智能视频分析技术的发展趋势

从智能分析系统的产品形态来说，分为两类，一类是由智能算法+DSP来实现，常见于安装在前端的智能分析摄像机与智能分析视频服务器。目前，采用此种方式的系统较多，其是将具智能分析功能的软硬件前置在视频采集端。在常规视频监控系统中，视频占用了大量的存储空间和传输带宽，如何来解决这些问题是首要面临的难关。大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又占用了带宽，采用智能分析的目的是为了缓解视频存储所需要的空间和传输所需的带宽压力，或者对于一些不重要的视频采用低码流方式进行压缩和传输。这样，更有助于提升监控系统的应用价值。算法处理由前端来实现，后端的服务压力非常小，由此可以在一个系统中配置大量的智能分析摄像机。

另一类是采用后端PC服务器加智能分析软件的运行模式，像Aimetis、iOmniscient都是采用此种方式。采用此种方式因为由后端PC服务器来进行处理，从处理的性能上来说，要优于前端智能分析摄像机的处理，由于算法对硬件资源占用很大，在同时处理多个分析时，系统的处理能力不足就表现出来了。因为后端PC服务器有强大的分析处理能力(与前端DSP+软件方式相比)，所以PC服务器处理方式通常被应于非常重要的智能分析场合。

从智能分析的主要应用来看，有两个大的发展方向。其一是以车牌识别、人脸识别为核心代表的智能识别技术，主要应用于电子警察、机杨、海关。

另一个是以周界防范、人数统计、自动追踪、逆行、禁停等规则为代表的行为分析技术，主要应用于围墙周界警戒区、商场、交通、景点流量统计，道路禁停禁放、违章逆行、场景跟踪等方面。

1、双机自动跟踪：智能分析摄像机加普通快球方式。可应用于城市报警应急预案。突发事件的物体跟踪。

2、人流量统计：统计框选区域进出人员的数量，应用于超市商场顾客流量的分析统计，帮助商家制定相应的销售策略。应用于景点、地铁口，提供流量数据供人员管制应用。

3、穿越警戒区：通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。应用于交通马路人行横道或斑马线、厂区重点区域围墙、学校、看守所围墙等。

4、丢失分析：通过在监控画面上画出一块放置重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警规则。应用于重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。

5、方向分析：在实际监控中，人们可能会关心人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如果出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。应用于单向行驶的道路;重要出入口等。

6、智能跟踪：对可疑人或物体进行目标锁定，对目标的运动轨迹进行记录，同时摄像机将跟随目标转动并报警。应用于高档小区，人员禁入区域，机密区域，重要保护区域等。并可作为案发后，对案件回放过程的轨迹进行分析。达到迅速破案的作用。

智能视频分析系统解决了安保人员从繁杂和枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由设备来完成这部分工作;另外一个是实现了从海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图像。有研究表明，操作人员盯着电视墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息而使这项工作失去意义，往往监控系统就成了事后追查事件的依据。但智能视频分析系统就把事后的取证变成了主动的防御，使得项目能够以最省的成本，实现最有效的安保。智能视频分析系统以成功应用于各行各业，起到了举足轻重的作用。

智能视频分析技术的应用

那么，智能视频不同行业有哪些不同的需求特点?高清监控的智能视频分析与非高清智能视频分析技术上有何差异?对设备有何要求?

智能视频分析应用大致可分为公安执法和安全类、文博类、烟草工业类。执法类会更侧重于模式识别，如车牌识别、人脸识别;安全类则会侧重于逆行监测、非法入侵、人群聚集、滑倒、遗留物的检测;文博类重点在于物品看管及人员的安全监控，可对物体丢失、拿走、徘徊报警以及对特殊通道进行逆行监测，也可对人数进行统计、人员密度进行监测;烟草工业类应用偏向于行为分析，如针对禁用区的遗留物进行检测，结合生产设备故障的特殊表现进行故障检测。高清智能与非高清智能在基础算法采用相同原理。高清算法需要提供更多的计算能力去进行分析。目前，行为分析类，采用CIF分辨率已经足够，当输入的是高清视频时，会先对像素进行裁剪后再分析;对于模式识别类，要采用高清视频进行分析，以获取更精确的结果。

就可实现的智能视频分析功能来说，几乎所有的应用都主要针对于人、车、物体三个方面，北京文安根据具体应用的不同把它分为三类：1、公共安全预防类。它包含了目标移动轨迹的跟踪、目标移动范围、目标移动方向、特殊人体行为、特殊车辆行为的监测等等，它比较突出的特点是可针对可疑异常事件进行及时预警。2、数据统计分析类。典型例子如客流统计、车流统计类应用。这一类应用相对较独立，它以数据输出为最终结果，多以提供不同类型数据报表来辅助管理决策。3、智能交通监控类。典型如车牌识别、闯红灯违法监测、交通综合违法监测等，这一类应用主要针对车辆进行分析，相对较为成熟，应用案例也较为普遍。

除此之外，北京文安结合国内视频监控的现状问题，又针对性地开发了一类专门针对视频图像质量本身的应用，以通过对每一路视频图像的信号质量进行监测，对视频图像出现的视频丢失、雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡等常见摄像头故障做出准确判断，帮助用户及时的发现前端摄像头的视频质量故障，有效掌控前端设备运行情况，保证监控系统的正常运行。

不同的行业对于视频监控的需求一般有着非常明显的差异，特别是对于智能视频分析技术的应用需求，由此也决定了不同行业间检测行为类型与异常事件的特殊性。比如在平安城市中，可针对城市治安突发事件，专门研发打架、抢劫、攀越等行为分析功能。在银行ATM自助服务区，可通过对目前ATM自助服务区犯罪手段的分析，实现如非法粘贴小纸条、安装假键盘、蒙面、暴力抢劫等行为分析功能。在交通行业，可实现针对交通事件如逆行、非法停车、交通拥堵等情况报警的更多的功能。只有结合行业应用实际，深入了解不同行业的具体问题，才能更好地抓住用户的需求，将智能视频分析技术的功能落实到应用的实处，这也是智能视频分析技术未来产业化价值的最终体现。