高清误区 高清监控清晰度分析

　　图像清晰度保持之道

　　针对以上提到的六种导致图像质量下降的核心问题，笔者认为如300万像素镜头的成本问题，高压缩比编码算法的技术瓶颈问题，都是无法能够直接立刻解决的。但是笔者认为，技术上无法解决的问题，其实是可以转化为架构上的问题，下边笔者将逐一论述如何破解高清监控的图像质量下降的一些难题。

　　智能视频分析技术

　　视频存储时间长是安防行业的特点。根据监控行业的视频画面特点，30%的画面为重要画面(人/车运动)，其他70%基本上都是次要画面(晃动的树、花草、动物)。

　　而在30%的重要画面中，可能只有20%的运动画面是我们所关注的，其他80%的人/车运动并不影响我们的安全。

　　所以，如果利用智能视频分析将重要画面识别出来，那么我们就可以节省94%的高码流空间，考虑到智能视频分析算法识别性能，对于这94%的次要画面，我们可以采用低帧速率+高码流来进行录像(视场景不同而定，对于实时性画面要求高的应用，可考虑低码流+高帧速率)。表1简要说明了采用智能视频分析前后的存储空间差别。

　　视频存储所占空间

　　从表1可以看出，每天的硬盘空间节省了40GB，是传统高清存储空间需求的37%。假设一块2TBSATA硬盘800元，硬盘录像1年，那么节省的硬盘成本是6000元，如果以IPSAN存储系统考虑的话，那节省的成本将近10万元。

　　当前市场上有很多产品都宣称自己是智能的，其实，当前市场大部分产品都是高级移动侦测(AdvancedVMD)。高级移动侦测可以景深标定，可以做很好的前/背景分离来做目标探测，通过像素大小也可以做基本的目标分类，从而在干净的环境下获得不错的识别性能和误报抑制能力，但是高级移动侦测和智能视频分析技术的一个最大区别就是智能视频分析是采用目标分类技术和自动标定技术。在这里，高清智能视频分析的应用具有如下三个特点：

　　自动标定：摄像机在经过一段时间运行后，因为大风、支架安装力度等原因，可能会发生角度偏移，没有自动标定功能的AVMD高级移动侦测技术将造成景深标定错误，从而造成根据像素大小对目标进行分类的算法失败，出现大量误报。真正的智能视频分析系统具有自动标定能力，无论摄像机如何发生倾斜，都可以自动学习环境景深，从而为目标识别创造良好的基础像素数据。

　　目标分类：智能视频分析技术的第二个特点就是先进的目标分类能力，通过内置20多万种目标模式，利用强大的人工智能神经学习算法，可以大大抑制自然界引起的误报，如雨、雪、大风、小动物、飞鸟、光影变化、树枝晃动等。而高级移动侦测技术仅简单地根据像素大小来判定目标，不考虑目标的外表纹理、颜色、形体几何组合、步伐等人体/车辆模式，必将导致很高的误报率。如夏天飞虫、昆虫在摄像机前面飞动，露水、雨水滴滑过镜头表面，这些异常事件都会导致系统依据像素大小来做目标分类的错误，从而出现大量误报，浪费录像空间。

　　1080P高清分辨率智能视频分析：当前市场主流的高级移动侦测技术都是采用CIF格式来做目标探测，CIF格式必然导致探测区域小，从而导致大量的漏报和降低录像系统的可用性。真正的高清智能视频分析能够在1080P 分辨率画面上进行目标探测和目标分类，从而保证广阔的识别区域，不发生漏报，保证未来查询录像时，能够获得所有的运动目标的高清录像。