浅谈：多领域视频智能化发展与应用

    视频监控发展到今天，大家对视频系统规模的快速发展是有目共睹的。近年来基于成熟的以太网技术，大规模数字化视频监控系统的建设变得非常简单，很多项目拥有成百上千个前端点位，达到上万个前端点位的超大规模监控系统也不少见。随着视频监控系统规模的增加，在图像质量越来越好的当下，能否让摄像机看懂正在发生的事件并提出告警，这正是近年来非常流行的智能化需求的由来。本文将对目前智能视频分析技术的发展做些简单的阐述。

　　一、前端智能V后端智能

　　在智能化发展进程中，很长一段时间内，国内视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现，即通过智能分析服务器获取前端摄像机采集的视频流，将视频流中的静态背景与动态移动目标分离，根据预设的不同规则提取出目标的相关信息，一般来说其又可分为存储视频数据分析与前端视频实时分析。存储视频分析侧重于如何更方便、更简单有效地“事后查证”，把有价值的信息从海量的数据中尽快检索出来，最常见的应用是智能视频浓缩和智能视频摘要。前端视频实时分析则侧重于“事中报警”形成强大的预警系统，根据不同的分析算法产生不同的智能应用，比如智能行为分析：一旦发现移动目标在设定的报警区域内进入、翻越、停止、徘徊、离开等行为或者在警戒区域内出现的遗留物或者物体的搬移超过设定的时间等就会触发报警，这种方式将监控应用的被动局面转化为事件发生即报警通知相关人员部门采取预案的主动预警系统。后端智能因为采用服务器集中处理模式，计算性能大大增强，能够同时运行多种功能算法，同时兼容性强，但后端智能基本都采用服务器运行模式，稳定性投入相对较大，同时后端存储管理和传输带宽的压力比较大。

　　近几年前端智能化发展很迅速，目前市面上越来越多的智能前置产品层出不穷。从目前来看，前端智能化分析产品的形态主要有：智能分析仪、DVS、智能IPC。智能分析仪和智能分析DVS的主要区别在于，智能分析仪采集的是模拟信号，其有一个环出，能把移动目标的轨迹在输出上得以体现，方便客户监看。智能分析DVS输入的也是模拟信号，但输出的是数字信号，其有自己的报警输出，可以设置规则，报警对接相关的联动报警设备，比如喇叭、警笛、警灯、发邮件、短信、彩信、视频等。从目前来看，智能前置方式有效解决了后端智能分析存在的一些问题，成为近年来智能发展的新方向。其优势主要表现有：比如精确度和实时性提升，规避了单点故障，降低风险，保证整个系统的可靠性，系统建设成本降低，节省网络带宽等。

　　但我们也应清晰认识到，前端智能不是万能的，其也有不可忽视的短板：第一，智能前置对摄像机的性能要求很高，“智能”一般都依赖于对应的软硬件计算能力，因此摄像机必须具备足够强大的芯片才能支撑起多种智能分析算法，这样无形增加了硬件的成本，提升了产品的价格。如果把算法集成在硬件配置低的摄像机上，处理速度慢就会影响分析效果。第二，如果前端已经装好了其他厂家的IPC设备，项目需要增加智能分析，那么分析设备的兼容性是比较大的挑战。另外，在原有的监控系统增加分析，往往需要重复安装摄像头，这不利于旧的项目改造，更不利于一些原有系统比如已经采用多厂家的IPC增加分析的要求。第三，前端分析只能分析单路，对于有多路分析需求的项目往往成为前端分析的一个短板。因此，虽然智能前置有很多优势，但目前还不能完全替代后端智能分析的方式。智能前置化趋势不意味着后端将走向末路，今后两者的发展会出现明显的分工，同时各自的定位会逐渐清晰。

     二、智能分析的厂家类型

　　从目前行业的发展来看，现在国内做智能分析的厂家有专门做特征分析的，也有做行为分析的厂家，这些厂家中又分有专卖智能算法类的，一般这类厂家会找一些做IPC设备的厂家进行合作，把自己的算法集成在设备厂家的IPC产品上面，这类产品的特点是价格比较低，使用简单。目前智能算法需要有比较强有力的设备硬件支持，由于各个厂家的IPC设备质量各不相同，这样就造成各家产品的分析效果和效率差异很大。还有一类企业是专卖智能网络摄像机或者智能分析仪、智能分析编码器，这类厂家目前比较流行，但其问题是用户买了智能的IPC，如果供应商不提供配套的智能分析管理软件，那么报警分析的结果不好处理，另外在应用中还牵涉到与其他系统及平台的接入。智能分析不仅要有分析结果，更重要的是对报警结果的应用，目前这对各个厂家来说是一个短板。第三，专卖中心视频分析服务器类的厂家，这类产品的特点是产品兼容性强，分析性能有保障，分析结果能很好处理。

　　总的来说，目前智能分析技术的发展还是不太均衡，有些厂家有算法但没有很好的产品形态，有些厂家有算法和产品但没有配套的智能分析系统管理软件，这些都大大制约了产品的推广与客户的使用。这些都需要厂家持续发展，智能分析才能有更好的进步。

　　三、产品的应用情况

　　智能分析经过这么多年的发展，其技术和产品形态呈现百家争鸣、百花齐放的局面，其大分类可以分为安全类应用和非安全类应用，安全类的智能分析包括：高级移动侦测、物体的搬移和遗弃物、物体的跟踪、人物的面部识别、车辆识别、非法滞留、烟火检测等。非安全类主要有：人流统计、人体行为分析（打架、抢夺、突然倒地）、人群控制、人物面部识别、注意力控制、交通流量控制、车辆识别与检测。近年来，与安全相关的智能视频分析是最主要的应用，目前安防领域的产品应用可以区分为：特征分析，这主要是针对静态的物体特征进行分析，比如人面识别、车牌识别、颜色识别等；智能行为分析，主要针对移动的目标进行分析，它又分为常见行为分析和异常行为分析。常见行为分析主要包括入侵、进入、离开、出现、消失、徘徊、方向、物体搬移、遗弃物等，异常行为分析主要有突然加速、剧烈运动、起身、人群聚集、突然跌倒等；另外还有一些工业上用的智能分析，比如产品的摆放方向、产品是否有瑕疵、产品是否有油污等，这些可以叫图像对比分析。

　　从目前来看，最能给客户带来良好体验并被客户认可的应用主要是正常行为分析，即常应用于监狱、看守所、油库、电站、博物馆等周边的周界功能、入侵、徘徊检测、电子围墙等，另外商业客流统计也因准确度高越来越受到客户好评。对于异常行为分析，比如人群聚集、剧烈运动（原来叫打架误报太多后改为剧烈运动）、起身检测等，这些主要应用在特殊领域的特殊需求，比如平安城市维稳需要，监狱监仓的防止打架斗殴的需要等等，这些应用由于行为规律性不强，应用场景复杂，误报率比较高，影响客户的使用体验和使用的满意度，这是目前各个厂家需要突破的技术问题。

　　对于目前的应用挑战，如光线的过大变化，场景里跟踪目标过于密集比如拥挤的火车站，冷光源比如车灯、电灯的影响，影子的影响，行动过快的物体等等，这些问题大多数都是目前算法技术无法很好解决的。但对于光线方面，如果采用热成像将能很好地解决，但目前热成像产品的价格昂贵，一些客户对其应用望而却步。另外，对于目前智能分析算法而言，想要达到理想的分析效果，也需要注意摄像机的安装高度和角度问题，比如周界高度在5米以上，角度要大于15度，计数摄像机安装高度在2米以上角度要大于45度，最好是90度垂直向下，比如跟踪球的高度要在4米以上等等，另外要准确地对画面里的目标进行校准，只有这样才能更好地保证分析的效果。笔者接触的客户就有因安装摄像机角度问题影响分析效果的，所以在应用上对于低照度、高度、角度、视野等的选择与把握都很重要。因为智能分析并非万能，它是在一定环境、一定安装要求、一定设置，一定规则下才能达到最好的效果，才能最大限度的提升客户的满意度。