分析算法乃核心

　　智能視頻分析的核心技術(shù)是分析算法。針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，需要提供不同類型的算法，包括算法模型和算法數(shù)據(jù)積累兩部分。當(dāng)前的處理器芯片的處理性能基本能夠滿足產(chǎn)品的需要，而智能分析算法在模型成熟度、數(shù)據(jù)積累上，還不能滿足市場(chǎng)的需要，影響到了智能產(chǎn)品的性能和效果。這需要在大量的項(xiàng)目中不斷積累經(jīng)驗(yàn)和改進(jìn)效果。

　　安奎拉的張昕分析道，核心技術(shù)主要是一些圖像處理算法，各種視頻分析算法對(duì)于運(yùn)算量的要求差別很大，目前的嵌入式處理器芯片的運(yùn)算能力尚不能滿足一些高運(yùn)算量的算法，但對(duì)于一些相對(duì)簡(jiǎn)單的算法已經(jīng)可以滿足要求。

　　?？低暤膶O杰表示，智能視頻分析的核心技術(shù)是基于背景建模和模糊識(shí)別的視頻分析算法，其中準(zhǔn)確快速的識(shí)別目標(biāo)并實(shí)現(xiàn)預(yù)定的智能分析功能，減少錯(cuò)誤的報(bào)警和遺漏的報(bào)警是最核心的技術(shù)。目前芯片已基本滿足大部分智能分析的需求，對(duì)于一些復(fù)雜的算法，更多廠家是通過在后端服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)，比如人臉識(shí)別、視頻后檢索。由于視頻智能分析需要耗費(fèi)大量的芯片運(yùn)算資源，如何能在高性價(jià)比的處理器芯片上實(shí)現(xiàn)更多的智能分析功能成為廠家努力的方向，通過改進(jìn)算法效率可以將更多的算法功能在目前已有的處理器芯片上得以應(yīng)用。

　　助力安防大數(shù)據(jù)發(fā)展

　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)海量的視頻數(shù)據(jù)，智能視頻分析技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘方面被賦予厚望。智能視頻分析讓視頻監(jiān)控從人工抽檢，進(jìn)步到高效事前預(yù)警、事后分析，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析、預(yù)測(cè)。眾所周知，視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)通過多年的建設(shè)，已成為公安機(jī)關(guān)打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途徑。

　　海量的視頻數(shù)據(jù)需要得到有效的處理，使得能夠快速、低成本、精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)相關(guān)目標(biāo)的特征和活動(dòng)軌跡。而有限的人力、計(jì)算能力，和持續(xù)增長(zhǎng)的視頻數(shù)據(jù)之間的矛盾日益突出，成為當(dāng)下系統(tǒng)建設(shè)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。為此，行業(yè)中近年來(lái)提出了視頻濃縮與檢索技術(shù)，以及視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

　　視頻濃縮檢索技術(shù)，主要是利用圖像處理(包括視頻濃縮、摘要、復(fù)原等)、模式識(shí)別、海量數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)以及搜索等技術(shù)，對(duì)海量的存儲(chǔ)錄像等原始信息進(jìn)行分析和挖掘，對(duì)于目標(biāo)特征、目標(biāo)行為、目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系這三大類信息內(nèi)容，形成各種分類的特征信息庫(kù)、元數(shù)據(jù)和索引等，并提供統(tǒng)一接口供外部應(yīng)用進(jìn)行搜索，以期通過有限的線索，達(dá)到案件快速關(guān)聯(lián)和定位。

　　視頻圖像信息庫(kù)建設(shè)，目前應(yīng)用比較廣泛的是卡口和電警的應(yīng)用。由于車牌識(shí)別技術(shù)的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識(shí)別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫(kù)等結(jié)合起來(lái)，可以有效的進(jìn)行車輛的查找、布控和案件線索搜索。而其他如視頻監(jiān)控錄像、案件等信息如何形成統(tǒng)一接口查詢，如何進(jìn)行有效數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，應(yīng)用不是特別廣泛。

　　“智能”水平亟待提高

　　智能分析技術(shù)的發(fā)展瓶頸，目前主要是在已經(jīng)成熟的各項(xiàng)技術(shù)的誤報(bào)率上。在現(xiàn)有技術(shù)水平的條件下，為降低誤報(bào)率，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)性，除了對(duì)算法深耕細(xì)作之外，還需要投入力量分析環(huán)境使用特點(diǎn)，促使使用環(huán)境向著有利于智能分析技術(shù)發(fā)揮能力的方向變化，降低復(fù)雜環(huán)境對(duì)于智能分析技術(shù)的不利影響。對(duì)此浙江大華技術(shù)股份有限公司產(chǎn)品經(jīng)理江浩表示，這種變化的實(shí)現(xiàn)途徑，一是在附屬系統(tǒng)的建設(shè)上加大投入，通過如輔助光照等技術(shù)產(chǎn)品間的配合來(lái)改善應(yīng)用環(huán)境，避免單一依賴智能分析技術(shù)的情況;二是對(duì)人、對(duì)車輛等監(jiān)控目標(biāo)加強(qiáng)管理，通過對(duì)目標(biāo)的移動(dòng)方向、路線、密度等做梳理和引導(dǎo)，改善目標(biāo)場(chǎng)景的有序性;三是尋找一些新技術(shù)、新算法，如雙目識(shí)別算法等，設(shè)法在預(yù)處理環(huán)節(jié)提高源視頻的質(zhì)量，降低環(huán)境干擾因素對(duì)智能分析技術(shù)識(shí)別的影響。

　　安奎拉的張昕表示，主要問題在于目前計(jì)算機(jī)視覺的研究還不夠成熟，其“智能”水平還不如一個(gè)三歲兒童，因此只能做一些非常單一的功能。而且由于視頻監(jiān)控場(chǎng)合千差萬(wàn)別，產(chǎn)品很難做到在任何情況下都保持較高的準(zhǔn)確率。相信隨著算法研究的進(jìn)步，未來(lái)會(huì)更好解決這個(gè)問題。

　　?？低暤膶O杰也有談到類似觀點(diǎn)，目前困擾智能視頻分析的主要問題就是智能產(chǎn)品如何適應(yīng)各種復(fù)雜的場(chǎng)景，不同場(chǎng)景往往需要不同的參數(shù)配置才能達(dá)到最好的效果。另外，在某些環(huán)境復(fù)雜、光照較差的場(chǎng)景中會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤報(bào)警(誤報(bào))和遺漏的報(bào)警(漏報(bào))。選擇合適的高度和角度安裝前端攝像機(jī)，選用一定的補(bǔ)光設(shè)備對(duì)提升準(zhǔn)確率有幫助，相信隨著智能分析算法的不斷改進(jìn)，誤報(bào)和漏報(bào)的情況最終會(huì)有所改善。

　　結(jié)語(yǔ)

　　目前智能視頻分析技術(shù)能夠做到一些我們所無(wú)法完成的功能，它是一個(gè)非常良好的輔助監(jiān)控手段，雖然實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人值守尚需時(shí)日，但是值得關(guān)注的是，通過使用智能視頻分析技術(shù)，已經(jīng)能夠?qū)ο喈?dāng)多的基本行為進(jìn)行識(shí)別和判斷，對(duì)減輕監(jiān)控人員的工作強(qiáng)度，提高監(jiān)控質(zhì)量已經(jīng)起到了革命性的變化。

　　海康威視的孫杰表示，隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的迅速發(fā)展，大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)陸續(xù)出現(xiàn)，我們面對(duì)史無(wú)前例的巨大視頻數(shù)據(jù)量，單純依靠人工的方式來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)處理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，利用智能視頻分析技術(shù)可以提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的效率，減少人工投入成本，所以隨著智能分析技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，未來(lái)的智能視頻分析技術(shù)必將得到廣泛的應(yīng)用。