浅析智能视频分析的发展瓶颈及解决方法

 　　智能视频监控技术是指利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智能分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，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，监控工作站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。

　　智能视频分析发展瓶颈

　　虽然近些年智能视频分析取得一定发展，但智能分析出现误报和漏报的情况却屡屡发生，究其原因是因为目前国内很少有能完全满足监控各种变化条件的视频分析算法。目前使用的大部分算法都是按照实验室较好环境总结图像规律而来的。然而安防视频监控主要是面向保护人和财产的，视频来源主要是路口、广场、建筑物出入口、通道等相对复杂的环境。这些环境往往图像变化率大，受灯光环境干扰多。以人脸识别为例，目前的主流算法对人脸图像有非常严格的要求，取景各个角度、距离、瞳孔之间的像素都要在一个很小的范围内，反之则识别率不高。

　　其次，行业内对智能监控技术并没有统一的标准和明确的概念，导致智能化技术鱼目混珠，无法真正促进该技术的进步。而市场上对智能监控产品的认知和该产品实际的功能效果存在偏差，导致智能监控技术推广难。另外，成本高，相应配套产品造价高等也是影响智能监控发展的瓶颈。

　　因此，这是智能监控未被广泛运用的主要原因，银行作为视频监控应用的重点领域，随着智能监控技术的逐步成熟，以及其对智能监控的需求必将为安防带来广阔的市场前景。

　　智能视频分析解决方法

　　智能监控必将是安防未来发展的方向，但智能视频分析技术目前的发展其实很骨感，智能视频分析技术如何突破瓶颈，真正为银行ATM保驾护航，降低ATM犯罪的比例。建立相应的解决方案，开发智能化的平台软件无疑是智能视频分析发展的重中之重。

　　1、提出行业化智能技术应用解决方案。行业化解决方案是实现智能视频分析功能“标准化”的唯一途径。在整个监控领域对智能化技术做过高要求是不现实的，但在众多重要而专业的领域中经过不断实践、提炼和深度研发，在该行业内部形成具有行业共识的“标准功能模块”是可行的，有利于将智能视频在该领域推向大规模应用。

　　2、解决智能化的平台软件问题。做智能分析研发的公司往往规模比较小而鲜有参与大型行业工程实践的经验和机会，难以有研发并完善平台软件的机会。而做平台软件的公司往往经过多年工程项目的积累，在传统的平台软件上已经做得很成熟，但是这些工程性的公司却缺少了智能分析核心技术。因此无法直接在自己的平台软件上添加对智能设备的控制，或者无法在平台软件后台进行直接的智能化处理，即使一定程度上可以在后台软件做一些基本的智能处理功能，也无法进行大规模的智能功能部署，因为后端的智能处理方式需要把前端图像通过数字化传输回来之后，经过数字图像的解压缩、智能处理、再压缩和存储的过程，非常消耗计算资源，因此实际上无法进行大容量的智能视频分析部署。由此可见，智能监控要发展，智能化的平台软件必须要获得解决。
 

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