智能视觉分析技术应用而生未来市场可观

    随着行业的发展，传统的安防行业由原来单纯的视频监控系统，慢慢的扩展为视频综合管理系统。其功能逐渐从视频采集、视频编解码和录像存储为主、逐步过渡到视觉内容（VisioAnalytics）分析和元数据应用为主。不论是视频监控系统，还是视频综合管理系统，就其本质而言，是通过光电传感器来代替人眼来获取外部有用信息并加以利用，智能视觉分析技术由此而生。

    关于智能视觉技术

    智能视觉分析技术是指计算机图像视觉分析技术，计算机图像视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是"自动分析和抽取视频源中的关键信息"。如果把摄像机看作人的眼睛，智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，通过将场景中背景和目标分离，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。

    智能视觉技术核心是运动目标检测、分类、跟踪与识别技术等。目前研究人员已经开发了多种运动目标检测的方法，包括帧间差分法，光流法和背景减除算法。根据实际应用需求的不同，不同的检测算法都是在可靠性、实时性和准确性之间折衷得到的。目标分类的目的是从检测到的运动区域中将对应于人的运动区域提取出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标，比如交通道路上监控摄像机所捕捉的序列图像中可能包含行人、车辆及其它诸如飞鸟、流云、摇动的树枝等运动物体，为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析，运动目标的正确分类是完全必要的。注意，这个步骤在一些情况下可能是不必要的（比如已经知道场景中仅仅存在人的运动时）。运动目标跟踪是在需要监控的环境里，如何能够判断出进入特定区域的目标，并且能够跟踪目标的轨迹。

    具体可分为两种情况：一是静态背景下的目标跟踪；二是动态背景下的目标跟踪。静态背景下的目标跟踪方法具体可分为单目标跟踪与多目标跟踪。单目标的静态背景下的目标跟踪指的是摄像头是固定在某一方位，其所观察的视野也是静止的。多目标跟踪是指在静态环境下的多目标跟踪，需要确定每个目标的特征，位置，运动方向，速度等信息。动态背景下的目标跟踪指的是摄像头在云台控制下旋转，会使得他所采集的图像时可在变化，所以，对于整个目标跟踪过程来说，背景是变化，目标也是在整个过程中运动的，所以跟踪起来较有难度。人的行为理解与描述是越来越被广泛关注的研究热点，它是指对人的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。

    智能视觉分析技术在安防领域应用

    在安防监控中，智能视频解决方案以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以根据视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。

    智能视觉分析技术在安防领域发挥着而重要作用，具有广泛的应用前景，可以应用在公安、司法、交通、教育、金融等主流行业应用，比如十字路口、高速公路、停车场、飞机场等交通场景；比如军事基地、银行等军事场景监控、国家重要部门以及人们日常生活的场所；比如天安门广场、火车站等敏感的公共场合监控，相关智能视觉分析产品也随着技术的发展不断地细化，比如人脸识别比对系统，公安机关搭建人脸识别比对系统，建立人脸捕捉数据库，将人脸信息归档，并与个人身份建立关系，在实际运用过程中采用人脸搜索、黑名单布防、陌生人识别等多项智能分析功能，大大提高视频监控的防范功效，可以让犯罪分子无可遁形。由于和智能视觉分析相关的高清产品并未得到真正的普及，社会上的监控布局点也并不完善，目前还只是针对某些行业进行使用，还远远未达到全面普及，只有大批量的使用高清摄像机，增大捕获到清晰、正面人脸的可能性，才能有更好的实战效果。此外，还需要公安和企业加强合作，加大监控点的部署密度。由于大量监控点的部署会带来海量视频，需要重视智能视频分析技术的应用，合理利用技术，人机配合，发挥技术的长处，从而有效辅助侦办人员。

    智能视觉在其他领域也有广泛应用

    其实智能视觉技术不仅在安防中发挥着重要作用，在其它各领域中也有广泛应用。大规模的应用领域由最初的电子、制药行业，逐步扩展到包装、汽车等领域，而且在交通、印刷等行业也有大量应用。

    食品安全监测

    在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强，注意力有多集中，他都有可能会疲劳、疏忽、走神，造成瑕疵品流向市场。

    制造业

    制造业竞争加剧、成本压力迫使其重视生产效率质量将促进智能视觉技术的应用。为了提高生产效率，降低人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。智能视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用智能视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用智能视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且智能视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

    同时，智能视觉技术还能在超标准排放烟尘、污水等方面发挥作用。利用智能视觉，能够及时发现机房及生产车间的的火灾、烟雾等异常情况。利用智能视觉中的面相检测、人脸识别技术，可以帮助企业加强出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。

    由此看来，智能视觉技术显示出了巨大的市场价值。

    智能视觉技术未来发展走向

    视频监控行业的本质需求是，类似于人眼，从摄像机采集的图像视频中提取对行业有用的信息，而剔除无关信息。不同行业需求不同，感兴趣的信息不同，有的是车辆信息、有的是行人信息、有的是运动信息、有的是轨迹信息。

    不仅仅在视频监控行业，在移动互联网领域，尤其是智能终端设备上摄像头使得每个人都成为图像视频采集者，这带来了视频图像素材的爆炸性增长，由此大大促进了智能视觉技术的进步。现在越来越多的国际顶级研究机构和学者在智能视觉分析领域大力投入，由此不断涌现出性能更优秀的算法，不断提高产品中视觉分析技术的性能。