智能分析技術(shù)的安防應(yīng)用將會是安防發(fā)展的一個大方向

在視頻監(jiān)控飛速發(fā)展的今天，海量視頻畫面已經(jīng)大大超過了人力有效處理的范圍。而智能視頻分析技術(shù)極大地發(fā)揮與拓展了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的作用與能力，使監(jiān)控系統(tǒng)具有更高的智能化，大幅度降低資源與人員配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已廣泛應(yīng)用于平安城市、智能交通、金融行業(yè)、政法監(jiān)管、商業(yè)等領(lǐng)域。

智能視頻分析技術(shù)是計算機視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監(jiān)控技術(shù)。它能夠在圖像或圖像序列與事件描述之間建立映射關(guān)系，從而使計算機從紛繁的視頻圖像中分辯、識別出關(guān)鍵目標的行為，過濾用戶不關(guān)心的信息，其實質(zhì)是自動分析和抽取視頻源中的關(guān)鍵信息。

智能分析類別

按照智能分析算法實現(xiàn)的方式進行區(qū)分，可以概括為以下幾種類型的智能分析：

識別類分析：該項技術(shù)偏向于對靜態(tài)場景的分析處理，通過圖像識別、圖像比對及模式匹配等核心技術(shù)，實現(xiàn)對人、車、物等相關(guān)特征信息的提取與分析。如人臉識別技術(shù)、車牌識別技術(shù)及照片比對技術(shù)等。

行為類分析：該項技術(shù)側(cè)重于對動態(tài)場景的分析處理，典型的功能有車輛逆行及相關(guān)交通違章檢測、防區(qū)入侵檢測、圍墻翻越檢測、絆線穿越檢測、物品偷盜檢測、客流統(tǒng)計等。

圖像檢索類分析：該技術(shù)能按照所定義的規(guī)則或要求，對歷史存儲視頻數(shù)據(jù)進行快速比對，把符合規(guī)則或要求的視頻濃縮、集中或剪切到一起，這樣就能快速檢索到目標視頻。

圖像處理類分析：主要是對圖像整體進行分析判斷及優(yōu)化處理以達到更好的效果或者將不清楚的內(nèi)容通過算法計算處理達到看得清的效果。如目前的視頻增強技術(shù)（去噪、去霧、銳化、加亮等）、視頻復(fù)原技術(shù)（去模糊、畸變矯正等）。

診斷類分析：該項分析主要是針對視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺PTZ失控、畫面凍結(jié)等常見的攝像頭故障進行準確分析、判斷和報警，如視頻質(zhì)量診斷技術(shù)。

非壓縮與壓縮視頻智能分析：絕大多數(shù)的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV，所以圖像信號在被采集以后不經(jīng)過壓縮直接送給視頻分析單元。幾乎所有的視頻分析系統(tǒng)都自帶有圖像采集功能，通常是通過BNC輸入模擬圖像信號。新部署的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號通常是以H.264壓縮圖像流的形式存在。IPC通常也直接輸出壓縮圖像流，這就要求必須將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進行分析（前端智能可以直接使用YUV進行分析），常用的壓縮格式都不是無損（lossless）壓縮。和壓縮前的原始圖像相比，解壓后的圖像會損失掉一些信息，不過由于壓縮算法的特點，丟失的信息通常是高頻的噪聲信號，所以對運動檢測的影響是較小的。當然前提是壓縮流有足夠的帶寬，如果壓縮比太高，圖像會出現(xiàn)“馬賽克”效應(yīng)，給視頻分析增加難度。

智能視頻分析的應(yīng)用場景

（1）金融安保應(yīng)用場景

視頻智能分析在金融系統(tǒng)應(yīng)用比較廣泛，成熟度較好，普及率僅次于平安城市應(yīng)用，基于視頻智能分析的銀行安保系統(tǒng)是每個銀行（儲蓄所，ATM機）的必備系統(tǒng)。

主要包括以下檢測：人臉檢測：人臉檢測抓怕，用于人臉疊加、比對;多人臉監(jiān)測，用于ATM機取款檢測;臉部遮擋監(jiān)測，用于盜搶等監(jiān)測；滯留物檢測：取款人遺留物檢測、加裝讀卡器、非法粘貼廣告；異常行為監(jiān)測：徘徊、扭打、人員接近、長時間逗留；視頻異常檢測：視頻遮擋、視頻丟失監(jiān)測，防止出現(xiàn)視頻存儲丟失，需要時無法檢索安保視頻。

（2）交通行業(yè)智能分析場景

實時提取各個城市路口監(jiān)控視頻中的車牌、車型、車標、顏色、駕駛者人臉等信息，通過分布式計算集群對大量車輛信息進行關(guān)聯(lián)挖掘，即可生成整個城市交通狀態(tài)的可視化網(wǎng)圖，如道路擁堵情況，易于擁堵的時段、趨勢，以及不同區(qū)域的車輛遷移路線，甚至根據(jù)時間、天氣、節(jié)假日情況等信息預(yù)測交通狀況，從而為城市交通決策、應(yīng)急指揮提供精準、實時的參考數(shù)據(jù)和信息支撐。

車牌識別：技術(shù)和應(yīng)用已經(jīng)比較成熟，準確率較高，用戶體驗已很好；擁堵檢測：車速、車密度、排隊長度、逆行、行人檢測，交通事故檢測拋，灑檢測，車型、駕駛員檢測。

（3）群體事件分析

對人群等目標的正常行為和異常行為進行分析。能夠?qū)^(qū)域或場景中群體的行為進行分析，如統(tǒng)計穿越出入口或指定區(qū)域人的數(shù)量和密度，識別人群的整體運動特征，包括速度、方向等;檢測公共場所是否有人員的聚集（規(guī)模）、奔跑、斗毆等異常行為，提前預(yù)警防止踩踏等惡性事件的發(fā)生。

智能分析面臨的問題及未來發(fā)展趨勢

1. 智能分析技術(shù)的難點

智能分析的準確率、智能分析對環(huán)境的適應(yīng)性及不同場景使用的復(fù)雜性。（1）檢測準確率達不到理想效果。視頻分析技術(shù)的準確率達不到非常理想的效果，特別是實時報警類的應(yīng)用，誤報率和漏報率都是客戶最關(guān)心的問題。如果誤報太高，客戶也接受不了，如果漏報，客戶更加接受不了。特別是一些要求比較高的應(yīng)用，只要有漏報，實際作用就微乎其微。（2）智能分析對場景的要求較高，光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對算法的影響，但無法完全消除其影響。（3）安裝調(diào)試復(fù)雜。智能分析應(yīng)用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個應(yīng)用場景進行不同的參數(shù)調(diào)試，而且會涉及到非常多的專業(yè)的參數(shù)調(diào)試。非專業(yè)人員根本無法調(diào)試出理想效果。

2. 大數(shù)據(jù)與智能分析的融合

大數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控具有天然的聯(lián)系，據(jù)統(tǒng)計，每天全國新產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)達PB級別（PB=1024T），占全部大數(shù)據(jù)份額的50%以上，因此視頻就是大數(shù)據(jù)。在安防領(lǐng)域，主要的數(shù)據(jù)來源是視頻，與其他行業(yè)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)不一樣，視頻本身就是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，不能直接被計算機進行處理或分析。因此，安防要進行大數(shù)據(jù)應(yīng)用，首先就要采用智能分析技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機能夠識別和處理的結(jié)構(gòu)化信息，即將視頻中包含的各種信息（主要是運動目標及其特征）提取出來轉(zhuǎn)成文字描述并與視頻幀建立索引關(guān)聯(lián)，這樣才能通過計算機來對這些視頻進行快速搜索、比對、分析等。

綜上分析，智能分析具有如下發(fā)展趨勢：（1）算法準確率和環(huán)境適應(yīng)性不斷提高，特別是機器學習、人工智能等技術(shù)的不斷進步，促進智能分析應(yīng)用的大規(guī)模部署。（2）前端智能不斷發(fā)展，各種SMART IPC不斷涌現(xiàn)，包括專注某幾種智能分析算法的專用IPC。（3）智能分析與云計算、大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用將越來越多。

結(jié)束語

目前，視頻的高清化已經(jīng)成為現(xiàn)實，制約智能分析分辨率的障礙已經(jīng)消除，未來基于智能分析技術(shù)的安防應(yīng)用將會是安防發(fā)展的一個大方向。給視頻裝上大腦，實時看得懂視頻、快速檢索歷史視頻成為新常態(tài)。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)將會因為智能分析技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，逐步向智能大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)展。