智能视频技术在视频监控中的应用

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　  在视频监控飞速发展的今天，视频监控画面的海量信息超过了人力有效处理的范围已经成为客观事实。而智能视频分析技术是一种滤除大量冗杂的有效手段，是目前中国安防行业最为关注的图像处理技术，简而言之，该技术就是发现图像中运动的物体，并对其进行跟踪、分析，及时发现异常行为，触发报警并采取其他措施进行干预。

　　视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。如果在视频监控中加入视频的智能分析，可以对所关注的视频源实时分析，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为在发生之初就被发现，并提醒值班人员，从而避免危险发生。这不但能大大提高视频监控的效果和质量，有力降低监控工作人员的工作强度，同时使也使整个监控系统得到很好的融合。

　　一、智能视频分析在视频监控中的必要性

　　传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效地保障安全，尤其是监控点过多的时候，人员监控根本无法顾及所有监控场景;同时，监控人员的注意力很难保证二十四小时都能准确高效地监控所有监控场景;此外，"被动录像"通常只能在"事件"发生之后通过调用录像进行回放取证，一方面损失已经产生不可能挽回，另一方面，通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。

　　智能分析视频监控则可以有效地解决以上问题。智能监控的主要特征是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时作出反应。

　　智能监控的主要优势有：群体行为分析、入侵检测和运动目标跟踪、有效扩展视频资源的用途、滞留物和搬移物报警、对摄像机保护、降低人力成本。

　　二、智能视频分析的实现原理

　　视频智能分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。区别于传统的移动侦测技术，智能视频分析首先将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰(如树叶抖动、水面波浪、灯光变化)，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。

　　智能视频分析与移动侦测的本质区别是前者可以准确识别出视频中真正活动的目标，而后者只能判断出画面变化的内容，无法区分目标和背景干扰。所以智能视频分析相对于移动侦测，其抗干扰能力有了质的提高。

　　视频分析技术通常采用背景减除技术来进行图像变化的检测(如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化)，即将视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素(区域)变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、识别、跟踪，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。
 
 

　　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。