對于視頻監(jiān)控來說，2013年也許將成為漫長黑暗中短暫的一秒鐘，“SmartIPC”的說明書也只能充當(dāng)百無聊賴的下午茶里擦拭咖啡印漬的鉛字報(bào)紙—對于一個(gè)技術(shù)同質(zhì)、市場泛濫、只有一張無法兌現(xiàn)的“Ip必火門票”，還有什么理由能夠讓視頻監(jiān)控重回頭條呢?但，總是有一個(gè)詞十分的百搭，在不斷激發(fā)你的腎上腺之余，還引起你的無限遐想，比如“紅燒肉”，比如“年終獎(jiǎng)”以及“我家沒人”。對于視頻監(jiān)控來說，這個(gè)詞是“智能”。如果再加上“分析”，那簡直美妙不可方物。
　　
　　智能視頻分析IVS(Inligent Video Analysis System)，是使用計(jì)算機(jī)圖像視覺分析技術(shù)，借助于計(jì)算機(jī)芯片強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，對視頻畫面進(jìn)行高速分析，通過將場景中背景和目標(biāo)分離進(jìn)而提取、比對和分析畫面中的關(guān)鍵信息。當(dāng)前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)中，動(dòng)輒成百上千路的視頻流已十分常見，面對這些中大型的監(jiān)控案例，如何zui大程度地節(jié)省后端管理人力，更快速完成監(jiān)控報(bào)警任務(wù)，IVS正要擔(dān)此重任。
　　
　　前端?后端?有什么好糾結(jié)的!
　　
　　安防人眉頭緊皺：“補(bǔ)光燈我用紅外的還是激光的?智能分析究竟應(yīng)該在前端還是后端?中午我吃番茄炒蛋還是西紅柿炒蛋”。人類一思考，上帝就發(fā)笑。其實(shí)，關(guān)于智能分析無非就是“分析算法”+“分析運(yùn)算”。本刊在IP高清攝像機(jī)實(shí)測的時(shí)候經(jīng)常可以看到“這個(gè)智能分析功能比較，要安裝客戶端效果會(huì)比較好”—前端后端同時(shí)集成，何樂而不為?在基本的前端集成的基礎(chǔ)上再在客戶端里加入算法，運(yùn)用后端計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，可以進(jìn)一步補(bǔ)充前端分析運(yùn)算的不足。
　　
　　智能視頻分析功能分類
　　
　　目前智能分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種安防領(lǐng)域，根據(jù)其實(shí)現(xiàn)的方式進(jìn)行區(qū)分，海康威視(002415,股吧)把其概括為以下幾種類型的智能分析。
　　
　　1、診斷類智能分析。診斷類智能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、云臺失控、畫面凍結(jié)等常見的攝像頭故障、視頻信號干擾、視頻質(zhì)量下降進(jìn)行準(zhǔn)確分析、判斷和報(bào)警。診斷類智能分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)起來較為簡單，通常以后端管理平臺的形式出現(xiàn)，在大型的監(jiān)控項(xiàng)目，特別是城市級監(jiān)控的日常運(yùn)維中作用十分明顯。目前市面上一些基于DSP的智能分析設(shè)備、DVR和DVS等都自帶該項(xiàng)輔助功能。
　　
　　2、識別類智能分析。該項(xiàng)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(shí)現(xiàn)對人、車、物等相關(guān)特征信息的提取與分析。在對車的識別分析應(yīng)用上主要是車牌識別技術(shù)。該技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展與應(yīng)用，目前已十分成熟。模糊車牌還原和識別技術(shù)的出現(xiàn)使得該項(xiàng)技術(shù)不再局限高清，開始向標(biāo)清領(lǐng)域普及。車牌識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各停車場出入口、高速公路收費(fèi)站等地，近些年更是發(fā)展迅速：配合交通電子卡口系統(tǒng)，車牌識別技術(shù)被大量用于車輛交通違章的抓拍，有效降低了車輛交通違章數(shù)量，大大減少了交通事故的發(fā)生。
　　
　　3、行為類智能分析。該項(xiàng)技術(shù)側(cè)重于對動(dòng)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、占道經(jīng)營檢測和客流統(tǒng)計(jì)等。移動(dòng)偵測(VMD)是該類智能分析中的“早期智能”，VMD依據(jù)視頻畫面中像素塊的運(yùn)動(dòng)變化來進(jìn)行判別，缺點(diǎn)明顯：基于二維的分析，誤報(bào)太高，無法識別移動(dòng)的像素塊是干擾還是目標(biāo)，更無法對其行為進(jìn)行準(zhǔn)確判定。
　　
　　分析算法乃核心
　　
　　智能視頻分析的核心技術(shù)是基于背景建模和模糊識別的視頻分析算法，其中準(zhǔn)確快速地識別目標(biāo)并實(shí)現(xiàn)預(yù)定的智能分析功能，減少錯(cuò)誤的報(bào)警和遺漏的報(bào)警是zui核心的技術(shù)。目前的芯片已基本能滿足大部分智能分析的需求，對于一些復(fù)雜的算法，更多廠家是通過在后端服務(wù)器來實(shí)現(xiàn)，比如人臉識別、視頻后檢索。由于視頻智能分析需要耗費(fèi)大量的芯片運(yùn)算資源，如何能在高性價(jià)比的處理器芯片上實(shí)現(xiàn)更多的智能分析功能已成為廠家努力的方向，通過改進(jìn)算法效率可以將更多的算法功能在目前已有的處理器芯片上得以應(yīng)用。
　　
　　助力安防大數(shù)據(jù)發(fā)展
　　
　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對海量的視頻數(shù)據(jù)，智能視頻分析技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘方面被賦予厚望。智能視頻分析讓視頻監(jiān)控從人工抽檢，進(jìn)步到事前預(yù)警、事后分析，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析、預(yù)測。*，視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)通過多年的建設(shè)，已成為*機(jī)關(guān)打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途徑。
　　
　　海量的視頻數(shù)據(jù)需要得到有效的處理，使得能夠快速、低成本、地發(fā)現(xiàn)相關(guān)目標(biāo)的特征和活動(dòng)軌跡。而有限的人力、計(jì)算能力和持續(xù)增長的視頻數(shù)據(jù)之間的矛盾日益突出，成為當(dāng)下系統(tǒng)建設(shè)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。為此，行業(yè)中近年來提出了視頻濃縮與檢索技術(shù)，以及視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫技術(shù)。
　　
　　視頻濃縮檢索技術(shù)，主要是利用圖像處理(包括視頻濃縮、摘要、復(fù)原等)、模式識別、海量數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)以及搜索等技術(shù)，對海量的存儲(chǔ)錄像等原始信息進(jìn)行分析和挖掘，對于目標(biāo)特征、目標(biāo)行為、目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系這三大類信息內(nèi)容，形成各種分類的特征信息庫、元數(shù)據(jù)和索引等，并提供統(tǒng)一接口供外部應(yīng)用進(jìn)行搜索，以期通過有限的線索，達(dá)到案件快速關(guān)聯(lián)和定位。
　　
　　視頻圖像信息庫建設(shè)，目前應(yīng)用比較廣泛的是卡口和電警的應(yīng)用。由于車牌識別技術(shù)的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫等結(jié)合起來，可以有效地進(jìn)行車輛的查找、布控和案件線索搜索。而其他如視頻監(jiān)控錄像、案件等信息如何形成統(tǒng)一接口查詢，如何進(jìn)行有效數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，其應(yīng)用還不是特別廣泛。
　　
　　其實(shí)自視頻監(jiān)控進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代以后，越來越多融入IT新興技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的廣闊發(fā)展路徑已經(jīng)顯現(xiàn)，不少廠家正致力于通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)和視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的融合，打造大數(shù)據(jù)時(shí)代的視頻監(jiān)控解決方案，不可否認(rèn)未來智能視頻分析將為大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)帶來深刻的變革。
　　
　　三歲毛孩的“智能”水平
　　
　　“智能”二字屬于典型“我說說而已，你別當(dāng)真”的字眼。就包括如今的智能手機(jī)，他的智能程度也就是和一臺PC機(jī)差不多，逼近靈長目動(dòng)物而已。目前主要是在已經(jīng)成熟的各項(xiàng)技術(shù)的誤報(bào)率上。在現(xiàn)有技術(shù)水平的條件下，為降低誤報(bào)率，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)性，除了對算法深耕細(xì)作之外，還需要投入力量分析環(huán)境使用特點(diǎn)，促使使用環(huán)境向著有利于智能分析技術(shù)發(fā)揮能力的方向變化，降低復(fù)雜環(huán)境對于智能分析技術(shù)的不利影響。這種變化的實(shí)現(xiàn)途徑，一是在附屬系統(tǒng)的建設(shè)上加大投入，通過如輔助光照等技術(shù)產(chǎn)品間的配合來改善應(yīng)用環(huán)境，避免單一依賴智能分析技術(shù)的情況;二是對人、對車輛等監(jiān)控目標(biāo)加強(qiáng)管理，通過對目標(biāo)的移動(dòng)方向、路線、密度等做梳理和引導(dǎo)，改善目標(biāo)場景的有序性;三是尋找一些新技術(shù)、新算法，如雙目識別算法等，設(shè)法在預(yù)處理環(huán)節(jié)提高源視頻的質(zhì)量，降低環(huán)境干擾因素對智能分析技術(shù)的影響。
　　
　　智能技術(shù)乃至視覺分析技術(shù)都不是專屬于安防的*學(xué)科，面對當(dāng)前這個(gè)直逼“三歲兒童”的智能水平，在我們無法做到更多的時(shí)候，必須先設(shè)法提高一些基本智能分析功能的準(zhǔn)確率。
　　
　　仍是輔助功能
　　
　　目前智能視頻分析技術(shù)能夠做到一些我們?nèi)斯に鶡o法完成的功能，它是一個(gè)非常良好的輔助監(jiān)控手段，雖然實(shí)現(xiàn)*無人值守尚需時(shí)日，但是值得關(guān)注的是，通過使用智能視頻分析技術(shù)，已經(jīng)能夠?qū)ο喈?dāng)多的基本行為進(jìn)行識別和判斷，對減輕監(jiān)控人員的工作強(qiáng)度，提高監(jiān)控質(zhì)量已經(jīng)起到了革命性的變化。