智能视频技术在视频监控中的应用

　　三、智能视频分析技术的分类

　　从广义上来说，智能视频分析技术主要包括以下三类：

　　(1)视频分析类该类主要是在监控图像中找出目标，并检测目标的运动特征属性(如目标相对的像素点位置，目标的移动方向及相对像素点移动速度，目标本身在画面中的形状及其改变)，根据以上的基本功能，视频分析可分为以下几个功能模块：周界入侵检测、目标移动方向检测、目标运动、停止状态改变检测、目标出现与消失检测、人流量、车流量统计、PTZ自动追踪系统、系统智能自检功能等。

　　(2)视频识别类该类包括人脸识别、步态识别与车牌识别，其主要技术是在视频图像中找出局部中一些画面的共性，如人脸必然有两个眼睛，如果可以找到双目的位置，那么就可以定性人脸的位置及尺寸。

　　(3)视频改善类该类主要是针对一些不可视、模糊不清，或者是对振动的图像进行部分优化处理，以增加视频的可监控性能。具体包括：红外夜视图像增强处理、车牌识别影像消模糊处理、光变与阴影抑制处理、潮汐与物体尺寸过滤处理、视频图像稳定系统等。从实现方式来看，智能视频分析技术目前有两种常用方式：第一种是基于智能视频处理器的前端解决方案;第二种是基于监控的后端智能视频分析解决方案。

　　基于视频处理器的前端解决方案：所有的目标跟踪、行为判断、报警触发都是由前端智能分析设备完成，只将报警信息通过网络传输至监控中心。优点是视频分析设备被放置在IP摄像机之后，这样可以有效地节约视频流占用的带宽;缺点价格昂贵，安装复杂;前端设备分散、易损率高;报警记录与视频监控分开。

　　基于监控的后端智能视频分析解决方案：所有的前端摄像机仅仅具备基本的视频采集功能，而所有的视频分析都必须汇集到后端或者关键节点处由计算机统一处理。优点是无需红外传感器等前端检测设备、可有效与现有监控系统融合、针对不同需求规则改变灵活、可扩展性强;缺点是只能控制若干关键的监控点，并且对计算机性能和网络带宽要求比较高。

　　四、应用现状与发展方向

　　1.应用现状

　　视频智能分析技术近几年一直得到广泛关注，按理说这一技术的大规模应用对于提高安全防范系统的利用效率会起到很大的作用，但实际上却没有得到有效的推广。

　　造成这一现象的主要原因有：现在视频智能分析的应用主要在特定的行业中，如看守所、监狱、博物馆、仓库、厂区、地铁站等特定的场景，而在社会或民用监控领域的诸多应用上仍存在一定问题，如环境复杂度的增加会使得误报率上升，从而难以达到预定的分析目的和应用效果;二是针对实际应用中需监视数量比较大的项目，智能分析系统的构架无论从实际经验上，还是技术上都显得比较缺乏，无法完全消除误报的影响，行为判断能力弱，画面难以达到特征识别技术要求以及CPU的处理瓶颈问题仍是智能视频分析的"短板"。

　　2.发展方向

　　不同的行业对于视频监控的需求一般有着非常明显的差异，特别是对于智能视频分析技术的应用需求，由此也决定了不同行业间检测行为类型与异常事件的特殊性。

　　随着各行业应用的不断深入以及安全级别控制要求的进一步提升，各安防领域将面临越来越多不同的挑战，其对视频监控的需求也日益多样化和复杂化。如何能够识别与分析更多的行为已成为了智能视频分析技术在深化行业应用过程中不得不面临的问题。

　　只有结合行业应用实际，深入了解各不同行业的具体要求，才能更好地抓住用户的需求，将智能视频分析得到深入的应用。

　　综上所述：随着我国经济的发展，未来视频监控的发展将会是以智能化、网络化为发展核心，让视频监控像人眼一样可以识别事件并报警。各行各业的安全防范也将得到持续的发展，政府部门监管力度也在不断加大，智能视频分析的应用随着视频监控市场规模的不断发展而发展，将从相对集中的应用领域向各行各业深层次大幅度延伸。