智能视频分析监控系统的应用与构建方式

　　深圳市飞瑞斯科技有限公司  霍宇明

　　智能视频监控技术是安防行业技术发展的重要发展方向。以前，广泛应用在平安城市、银行、商场等场合的视频监控系统通常只是个简单的录像，以便用于事后的取证，而这样的应用损失了图像的基本价值（一个动态的、实时的媒质），就如同把直播变成录像一样，这与人们对视频系统真正需求是有差距的。无数事实证明，事后追查是必须的，但事前的预警更为重要，它可以把一些重大事件隐患抑制于萌芽之中，避免亡羊补牢。因此监控系统智能化成为一个重要研究方向。

　　什么是智能视频

　　智能视频分析技术就是使用计算机图像视觉分析技术，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。用户可以根据的视频内容分析，通过在不同摄像机的场景中预设不同的触发（报警）规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警信息，监控系统将自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。

　　智能视频内容分析技术通过对可视的监视摄像机视频图像进行分析，并具备对风、雨、雪、落叶、飞鸟、飘动的旗帜等多种背景的过滤能力，通过建立人类活动的模型，借助计算机的高速计算能力使用各种过滤器，排除监视场景中非人类的干扰因素，准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。

　　● 背景减除方法

　　视频分析方法主要有两类，一类是背景减除方法。背景减除方法是利用当前图像和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。可以提供比较完整的运动目标特征数据。精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。

　　● 时间差分方法

　　时间差分个人认为就是高级的?MD,又称相邻帧差法，就是利用视频图像特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。时间差分方实质就是利用相邻帧图像相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

　　智能视频分析技术应用分类

　　根据智能视频分析各种算法的特性，可以在不同的应用环境下，采用不同的视频分析算法，并设定相应的判定条件，即可实现不同的视频分析应用功能，比如常见的有：

　　◆照片比对系统；◆周界入侵检测；◆人脸识别系统；

　　◆人数统计应用；◆交通流量统计；◆可疑物出现侦测；

　　◆人脸动态检测与捕捉；◆占道车辆分析及车牌识别；

　　◆监视布控系统；◆PTZ目标跟踪；◆AB门防尾随检测；

　　◆非法停车检测；◆物体消失侦测；◆人群密度检测

　　每种功能都有其相应的算法特性，而每一种算法的形成都需要在实际的环境中，利用不同的分析样本进行复杂的算法训练，并总结出各种功能所要具备的算法要求、参数，并能有效排除其他的干扰因素，从而才能在实际监控环境中得到应用，并提供良好的分析结果。

　　 智能视频分析技术实现方式

　　智能视频分析功能的实现，其中的关键就是核心算法程序（代码）的运行，对视频信号进行分析和运行，并输出相应的分析结果。那么在监控系统中如何构建一套拥有智能分析技术的监控系统？下面我们来探讨一下目前安防行业中常用的智能监控系统的构建方式，并分析一下各个构建方式的优劣势。

　　智能视频分析技术在监控系统中应用，目前主要的实现方式有两种：一种是后端分析的方式，另一种是嵌入式设备分析方式。

　　方式一：后端分析方式

　　（图1）

　　如图1，采用后端服务器视频分析的方式，即前端摄像机DVS将视频编码后（H.264、MPEG4、MJPEG等视频格式），传输到后端的监控中心，由后端监控中心的智能视频分析服务器对各路视频信号来完成智能分析算法运算，并根据各种算法输出分析结果给用户。

　　方式二：嵌入式设备分析方式

　　（图2）

　　如图2，在监控前端，摄像机直接接入到智能网络视频服务器（模拟信号输入），该服务器是一台DSP嵌入式设备，即在该设备上直接完成智能算法的运算，分析视频图像，并通过网络将视频或分析结果传输到后端的监控平台。

　　从以上两种方式来看，整个智能视频分析系统有着明显的不同之处，我们从各个方面来对比一下。

　　a)网络带宽占用对比

　　对于后端分析的方式，也成为纯软件分析方式，其最大特点在于，是采用计算机服务器来完成对视频的分析，那么也就是说前端所有的视频画面，均需要通过网络传输到后端的服务器才能实现分析。因此对网络带宽所承受的压力将是非常大的，特别是对于几百甚至上千路的视频画面同时分析，那么无论是前端监控点还是后端监控中心，带宽都有很高的要求，这无疑增加了安装成本。

　　而采用嵌入式设备进行智能分析，其特点是在前端直接进行视频分析，并把分析结果通过网络传输到后端，也可以说是提取有用的信息传送到监控中心。那么对于监控中心来说，无论是多少路视频画面，后端监控中心接收的是视频分析结果，或接收当前某一路智能分析触发报警的视频图像，即有智能视频分析触发后，再传输当前触发的视频，因此嵌入式智能分析设备减少了传输的数据量，大大降低了对带宽的要求。

　　b)分析处理方式对比

　　后端视频分析模式，需要配套专用的服务器，通过借助计算机的CPU来完成智能分析运算，那么整个监控系统分析视频的能力则取决于服务器的运算能力，而与此同时CPU还担负着其他软件的同时运算（如windows操作系统），当需要建设一套大型的智能监控系统时，由于单台服务器的CPU处理能力有限，每台服务器只能处理有限的视频点，所以需要配置多台大型服务器来完成多路的视频智能分析运算，包括后期扩容。

　　 而采用嵌入式视频分析，则是将各种分析算法运算由前端设备内部的DSP来完成，即将各路视频分析运算分布在各个前端设备上，由DSP独立对某一路视频进行分析，而DSP只针对视频进行分析运算，不需要做其他额外的运算处理，分析效率更高。由此后端服务器只接收前端监控点分析结果即可，大大减少了监控中心所需的服务器数量。包括以后的扩容，更加方便简单，监控中心基本不需要改造或增加设备，只是前端增加一台嵌入式视频分析设备即可。

　　c)系统稳定性

　　一般来说，后端视频分析的模式，其分析的服务器操作系统均windows系统，而操作系统本身而言，就可能存在由于各种因素造成不稳定，例如人为误操作、受到网络病毒攻击、系统需要定期维护等等，而操作系统的不稳定同时也可能影响到智能算法的运行。

　　而嵌入式设备的视频分析运算平台，是针对专门视频分析运算需求而设计的DSP硬件系统，采用极为简单但稳定性极高的嵌入式操作系统，整个系统的所有运动资源全都可以被行为识别算法所利用，没有任何其他多余的功能，并将算法固化到设备的存储芯片，同时，还可以专门设计硬件狗进一步提高系统工作的稳定性。因此，在充分利用好DSP运算资源的条件下可以获得比在通用计算机服务器上更好的运算能力以及极高的系统稳定性。

　　以上阐述的几点对比，可以看出前端嵌入式视频分析的各种优点，后端分析存在明显劣势。但是后端智能视频分析仍然有其优势的地方，比如：

　　n采用后端分析的方式，可以对某一路视频进行多种不同的算法分析，即多种分析功能叠加到同一路视频上，该路视频分析实现多种不同的分析结果输出，这个是嵌入式设备目前做不到的地方。嵌入式设备一般都是固定某种智能分析的算法，而不能随意改变。

　　结束语

　　对于智能视频分析系统的组网架构来说，虽然目前的主流方式均已嵌入式智能视频分析设备为主，相对而言还有着比较突出的优势，但是对于实际的应用中，选择功能最合适、性价比最高的组网方式，才是设计者所需要做的，也才能更好的满足最终用户所需求。