主頁（http://www.130131.com）：智能視頻分析技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 【中國集群通信網(wǎng)】智能視頻監(jiān)控技術(shù)是基于圖像處理、模式識別的新型視頻監(jiān)控技術(shù)。簡而言之，就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體，并對其進(jìn)行跟蹤、分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)“異�！毙袨�，觸發(fā)報(bào)警并采取其他措施進(jìn)行干預(yù)。 智能視頻分析的發(fā)展過程 智能視頻分析技術(shù)(Video Analytics)綜合了多學(xué)科的研究成果。主要包括圖像處理、跟蹤技術(shù)、模式識別、軟件工程，數(shù)字信號處理(DSP)等領(lǐng)域。2001年“911”事件發(fā)生后，美國在安防科研方面大大加強(qiáng)了投資力度。許多研究機(jī)構(gòu)和研究人員紛紛加入了安防類技術(shù)研究和開發(fā)，智能視頻分析是其中的一個(gè)亮點(diǎn)。從研究論文的數(shù)量來看，2002年到2005年有一個(gè)明顯的高峰期，這和此期間科研經(jīng)費(fèi)的大量投入是相吻合的。目前此研究領(lǐng)域的科研論文逐漸轉(zhuǎn)移到細(xì)分問題和方向。這并不代表智能視頻監(jiān)控變成了一個(gè)已經(jīng)解決了的問題，恰恰相反，即使目前最優(yōu)秀的商業(yè)系統(tǒng)離人們對此類技術(shù)的期待值還有一些距離。解決問題的方法也沒有達(dá)成共識，它實(shí)際上反映了原創(chuàng)性的理論工作在減少，此項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步在未來可能更多地依賴企業(yè)自身科研開發(fā)力量。 國內(nèi)此市場的發(fā)展滯后北美大概3到4年，現(xiàn)在具有自主知識產(chǎn)權(quán)和研發(fā)能力的國內(nèi)公司并不多，主要有北京的文安、智安邦，上海的安維爾、弘視等。由于公司都處在早期的市場拓展階段，已經(jīng)完成的有代表性工程項(xiàng)目并不多，典型的有核電站、軍隊(duì)項(xiàng)目、港口等。 主要功能 目前市場上的智能視頻分析系統(tǒng)通常都具有以下功能： 1、圖像采集/接口。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�，F(xiàn)有的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號通常是以壓縮圖像流的形式存在�？梢詫D像流解壓還原成原始圖像格式后再進(jìn)行分析。 2、運(yùn)動(dòng)物體檢測。簡單地說，運(yùn)動(dòng)檢測就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體，運(yùn)動(dòng)物體可以簡單定義為圖像中變化的部分。一些初級的運(yùn)動(dòng)檢測算法就是基于這些概念，此類方法的誤報(bào)警率太高，不適合用作實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)。 并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體，例如由相機(jī)自身引入的變化，它包括像素噪聲，相機(jī)自動(dòng)光圈控制電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸中引入的高低頻周期噪聲信號，紅外相機(jī)周期校準(zhǔn)所帶來的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化，運(yùn)動(dòng)物體陰影，水面波浪或者波光粼粼現(xiàn)象，陸地上樹枝的擺動(dòng)，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。另外相機(jī)在大風(fēng)天，尤其是高燈桿上容易抖動(dòng)，由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化是應(yīng)該被過濾掉的，它們可以通過算法或者其它技術(shù)手段加以解決。 從算法的角度來看，可以簡單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過和背景模型相對比來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另一類是通過“光流”法，通過發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體對光流場的影響來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結(jié)合的方法。 3、多物體跟蹤。跟蹤實(shí)質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時(shí)間順序串起來。此領(lǐng)域本身就是一個(gè)相對獨(dú)立的活躍的研究領(lǐng)域。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，多個(gè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)物體之間互相遮擋，消失及重現(xiàn)等情況下進(jìn)行有效跟蹤。 在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，尤其是對一些入侵報(bào)警的應(yīng)用案例中，對跟蹤算法的要求比較低�，F(xiàn)有的系統(tǒng)對運(yùn)動(dòng)物體“融合”及其它復(fù)雜應(yīng)用場景的跟蹤效果并不理想。但是參照以往技術(shù)發(fā)展速度，這方面會(huì)很快完善起來。 4、行為特征分析。行為特征分析是從圖像中尋找滿足預(yù)先設(shè)定的行為特征的事件。目前市場上比較典型的應(yīng)用包括： (1)分類。判斷運(yùn)動(dòng)物體是人、車、船只、飛機(jī)，停止或者突然加速，例如車輛在隧道或者公路上拋錨，大街上搶劫得手后逃跑等場景。 (2)徘徊。如在敏感區(qū)域觀察的人員。對正常通過的行人、車輛不報(bào)警。 (3)遺留物。如在機(jī)場，油庫等地放置爆炸物然后離開。 (4)物品遺失。如博物館的貴重展品當(dāng)發(fā)現(xiàn)展品消失后系統(tǒng)會(huì)立刻報(bào)警。 (5)人數(shù)統(tǒng)計(jì)。如對進(jìn)入超市等場所的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并結(jié)合銷售數(shù)據(jù)繪制一天當(dāng)中平均消費(fèi)額曲線。 (6)人群密度。如當(dāng)聚集人員過多時(shí)報(bào)警，或者人群突然散開出現(xiàn)異常情況時(shí)進(jìn)行報(bào)警。 (7)人員倒地。如當(dāng)人員由直立突然變成平躺。 總的來說，智能視頻分析可以做很多事情，需要視頻分析開發(fā)人員和最終用戶進(jìn)行有效溝通。由于智能視頻分析還是一個(gè)較新的技術(shù)，在國內(nèi)了解此項(xiàng)技術(shù)的圈子目前只拓展到集成商這個(gè)層面上，很多適合視頻分析技術(shù)的應(yīng)用場景還有待市場開發(fā)。但有一點(diǎn)是一目了然的，企業(yè)必須掌握核心技術(shù)并具有自主研究開發(fā)能力。智能視頻分析市場是由許多細(xì)分小市場組成的，新的應(yīng)用正不斷地出現(xiàn)。 5、設(shè)定報(bào)警條件。在視頻監(jiān)控里引入“智能”極大地豐富了監(jiān)控內(nèi)容。 目前可供選擇的報(bào)警要素包括區(qū)域、時(shí)間段、物體種類、尺寸、運(yùn)動(dòng)方向、速度、行為特征等許多內(nèi)容。 6、報(bào)警聯(lián)動(dòng)。在智能視頻分析系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常情況以后，通常需要作核實(shí)報(bào)警真實(shí)性，如通過另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)對報(bào)警事件拉近進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查，或者及時(shí)通知、提醒監(jiān)控人員。常用實(shí)時(shí)提示方法包括語音、彈出圖像、發(fā)送短信、截圖等手段提示監(jiān)控人員。 產(chǎn)品主要形式及特點(diǎn) 目前智能視頻分析產(chǎn)品主要基于通用CPU如英特爾(服務(wù)器，工控機(jī))或者DSP。有些產(chǎn)品和DVR集成在一起，有些產(chǎn)品做成獨(dú)立的模塊，通過提供界面和開發(fā)SDK供集成商使用。集成化程度最高的產(chǎn)品已經(jīng)和相機(jī)做成一體，直接輸出智能分析結(jié)果。 基于服務(wù)器(工控機(jī))的系統(tǒng)通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的后臺(tái)，由于它的架構(gòu)相對開放，可以方便地和現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)融合。另外服務(wù)器的CPU處理能力和DSP相比要高的多，可以使用較為復(fù)雜的算法，以往DSP處理器所特有的優(yōu)化操作在通用處理器上也逐漸變得平常。多核是英特爾CPU的發(fā)展方向，非常適合多路圖像處理的需要及發(fā)展趨勢，對于降低系統(tǒng)成本很有幫助。英特爾每兩年推出一款新產(chǎn)品的速度也遠(yuǎn)較德州儀器(TI)快，基于服務(wù)器的系統(tǒng)性能可以隨著英特爾產(chǎn)品的更新而方便地提升，在一些高端智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，使用服務(wù)器的比較多。DSP的模塊化產(chǎn)品通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的前端，它安裝實(shí)施起來比較方便，對知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)也容易做到位。
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