視頻分析與識別（videoanayzing　andrecognition）技術(shù)指的是使用計算機從視頻中通過計算算法軟件進行運算和分析，提取視頻中的有用信息，完成這一信息提取和理解的一項技術(shù)，說得通俗一些，就是計算機對視頻的“內(nèi)容”的提取和理解，這一過程最為關(guān)鍵的技術(shù)是采用計算機對視頻信號進行分析，以提取視頻場景中發(fā)生的一些特定的事件或監(jiān)控目標(biāo)的特定行為。視頻分析與識別技術(shù)并沒有一個統(tǒng)一的專用的稱呼，有些研究人員稱之為“智能視頻（IV，InteigentVideo）”，有些稱為“行為監(jiān)控(BehaveWatching)”，也有些將它命名為“事件檢測(Eventdetection)”、“內(nèi)容分析(Contentanayzing)”、“視頻分析(Videoanayzing)”等名稱，不過總的來說，視頻分析與識別技術(shù)是屬于計算機視覺（CV，ComputerVision）技術(shù)，屬于人工智能（AI，ArtificiaInteigent）研究的分支之一，這一技術(shù)能夠通過數(shù)字圖像處理和視頻信號分析來提取和理解視頻畫面中的內(nèi)容。為了簡化并且好理解，我們估且稱之為“視頻行為檢測技術(shù)”或者“智能視頻分析技術(shù)”。

    隨著監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，以及國際反恐形勢的需要，智能視頻分析技術(shù)逐漸成為一個研究熱點，在國外已研發(fā)出較為成熟的產(chǎn)品，并成功應(yīng)用于各類監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)自動檢測和自動報警功能，而在國內(nèi)，各廠家和研究單位也在積極研究開發(fā)，新的國產(chǎn)的智能視頻分析技術(shù)產(chǎn)品也將很快在市場上出現(xiàn)。

    智能視頻分析技術(shù)的應(yīng)用首先是在監(jiān)控領(lǐng)域，實現(xiàn)用計算機實時監(jiān)控和“查看”視頻，當(dāng)有可疑事件出現(xiàn)時再提醒監(jiān)控人員進行第二次人工確認(rèn)，通過這種方式，能夠過濾掉90%以上的正常視頻，無須監(jiān)控人員隨時盯著觀看，使監(jiān)控人員的工作效率大大提高，不但使監(jiān)控人員能一個人同時兼顧幾路、幾十路甚至于上百路的視頻，而且能有效克服監(jiān)控人員固有的精神疲勞、注意力不集中等生理特點，更為重要的是，通過智能視頻分析技術(shù)使對于異常事件的監(jiān)測能夠做到實時監(jiān)測實時報警，大大縮短發(fā)現(xiàn)異常事件時的反應(yīng)時間，使原有的監(jiān)控系統(tǒng)不至于淪為一種“錄像查詢系統(tǒng)”。由于具有這么多明顯的優(yōu)點，安防監(jiān)控領(lǐng)域已逐漸將這一技術(shù)應(yīng)用到實際工程系統(tǒng)中。

    那么，這種用于普通安防監(jiān)控領(lǐng)域的智能視頻分析技術(shù)又是否能在智能交通領(lǐng)域得到應(yīng)用并大展宏圖呢？答案當(dāng)然是肯定的。事實上，智能視頻分析技術(shù)不但能很好的應(yīng)用在智能交通領(lǐng)域，而且還能在這一領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用，對于提高智能交通管理系統(tǒng)的智能化自動化水平極為重要。

    智能視頻分析技術(shù)雖然對智能交通領(lǐng)域來說是一個較新的名詞，但如果從其概念所包含的定義來說，實際上我們早就開始在交通領(lǐng)域使用到智能視頻分析技術(shù)了，車牌識別技術(shù)就是一個典型的例子。車牌識別，尤其是移動車牌識別或采用視頻觸發(fā)方式的車牌識別系統(tǒng)，都是由核心算法不斷分析攝像頭傳來的視頻，同樣屬于一種視頻分析技術(shù)，只不過所分析的、或者說從視頻中提取和識別的是車牌號碼信息罷了。

    這里先不去多討論車牌識別技術(shù)，那么從智能交通管理的角度來說，還有哪一些視頻分析技術(shù)可以利用呢？交通領(lǐng)域密布著許多攝像頭，時刻監(jiān)看著道路上的動靜，然而不可能每一個攝像頭都有監(jiān)控人員時刻盯著，如果采用視頻分析技術(shù)，就能代替監(jiān)控人員隨時監(jiān)控道路上的交通狀況，使交通監(jiān)控系統(tǒng)不至于成為“錄像查詢系統(tǒng)”。 [nextpage]

    從使用上來說，最理想的狀況當(dāng)然是所有對交通視頻的監(jiān)看都可以由視頻分析技術(shù)來完成，但事實上卻是不現(xiàn)實的，估且先不說目前視頻分析技術(shù)還沒有發(fā)展到這么高的程度，僅僅說交通事件或狀態(tài)是如此復(fù)雜，連人都幾乎不可能完全理解或捕捉，又何談智能化程度不可能超過人類的計算機呢？故而，在此，我們只來看看交通領(lǐng)域中目前有哪一些行為是有可能通過智能視頻分析技術(shù)來實現(xiàn)自動檢測和自動報警的，其實這一類的行為也是有很多的。

    違章或故障、事故停車：在車道上或禁止停車區(qū)域出現(xiàn)停車現(xiàn)象，不論是因車輛故障停車或違章停車，都或?qū)儆跇O為危險的事件，或?qū)儆谝滓鸾煌ㄗ枞倪`章行為，需要及時進行處理，而事故停車也需要管理部門及時知曉盡快處理以恢復(fù)交通，視頻分析技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)停車行為，提醒交通管理部門及時處理。

    違章左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)：在某些道口，是不允許進行左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)，否則不但容易引起交通阻塞，也容易引起交通事故導(dǎo)致生命財產(chǎn)的損失，通過視頻分析技術(shù)自動檢測違章左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)行為，可以對這些違章行為進行有效處罰，以提高交通監(jiān)測系統(tǒng)的威懾力，從而減少違章行為的發(fā)生。

    違章變線：在某些路段(如隧道內(nèi))，正在高速行駛的機動車輛隨意變線是一種違章行為，容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生，應(yīng)該及時發(fā)現(xiàn)和處理。視頻分析技術(shù)通過監(jiān)測車輛的行駛軌跡，并與車道線進行比較，可以發(fā)現(xiàn)違章變線行為。

    壓黃線行駛：在交通法規(guī)中，壓黃線行駛是一種嚴(yán)重的違章行為，應(yīng)該予以嚴(yán)肅處理。視頻分析技術(shù)通過監(jiān)測車輛的行駛軌跡，并與黃色分隔線進行比較，可以有效地發(fā)展違章壓黃線行駛的行為。

    違章逆行：在交通法規(guī)中，逆行是一種很嚴(yán)重的違章行為，不但容易引起交通的混亂，也很容易引起交通事故的發(fā)生，應(yīng)當(dāng)及時發(fā)現(xiàn)及時制止及時處理。視頻分析技術(shù)通過監(jiān)測車輛的行駛方向，與正常行駛方向比對，可及時發(fā)現(xiàn)違章逆行行為并及時報警，提醒交通管理部門進行處理。

    遺灑物體：正在行駛過程中的車輛不慎遺灑物體，容易引起交通的阻塞，特別是在機動車輛高速行駛狀態(tài)下(如高速公路，隧道內(nèi))，前車出現(xiàn)遺灑現(xiàn)象極易導(dǎo)致后車的嚴(yán)重交通事故，當(dāng)發(fā)現(xiàn)這種事件時，需要道路管理部門及時盡快地處理，以避免嚴(yán)重后果的發(fā)生。視頻分析技術(shù)通過對監(jiān)控視頻的分析，可及時發(fā)現(xiàn)物品遺灑的事件，及時在情報板上公布提醒后車，并及時派出人員進行處理。

    行人橫穿公路：在非人行橫道線區(qū)域，行人橫穿公路是很危險的行為，很容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生，而且很容易出現(xiàn)人員的傷亡，應(yīng)當(dāng)及時制止。視頻分析技術(shù)通過分析行人的運動軌跡，能及時發(fā)現(xiàn)違章橫穿公路的行為。

    高速公路內(nèi)出現(xiàn)行人或自行車：高速公路屬于機動車輛高速行駛的專用封閉交通網(wǎng)絡(luò)，不允許有無關(guān)的行人進入，也不允許自行車進入高速公路，否則在車輛高速行駛的情況下，很容易造成嚴(yán)重的交通事故。視頻分析技術(shù)通過監(jiān)測高速公路區(qū)域內(nèi)的運動個體，并進行簡單的分類，能夠及時發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)在高速公路封閉區(qū)域內(nèi)的行人或自行車，通知高速公路管理部門進行處理，避免嚴(yán)重后果的發(fā)生。[nextpage]

    車輛起火：車輛由于故障或其他原因在道路上起火是很嚴(yán)重的事件，會嚴(yán)重阻塞交通，甚至還可能有出現(xiàn)火勢蔓延或爆炸的可能，應(yīng)當(dāng)在最短時間內(nèi)進行處理。視頻分析技術(shù)通過對監(jiān)控視頻的實時分析和檢測，可及時發(fā)出車輛起火事件，及時報警，大大縮短了交通管理部門的事故反應(yīng)時間，及時處理，以避免嚴(yán)重后果的發(fā)生。

    交通流擁堵分析：對道路上車輛擁堵的情況進行分析，或?qū)崿F(xiàn)信號燈的最佳控制，以及時疏導(dǎo)交通流。對于通過視頻分析的交通流擁堵分析，不以擁堵車輛具體數(shù)目為依據(jù)，而往往只需定性地確認(rèn)其擁堵狀態(tài)，以實現(xiàn)信號燈的自動控制，縮短暢通方向的綠燈時間，而將擁堵方向的綠燈時間延長，有效地疏導(dǎo)車流，減少擁堵。

    以上所列的這些行為，都是交通領(lǐng)域常見的一些交通事件，而且也可以通過目前的視頻分析技術(shù)來實現(xiàn)，通過視頻分析技術(shù)對這些交通事件實現(xiàn)自動檢測和自動報警，將大大提高交通監(jiān)控管理系統(tǒng)的智能化水平，縮短異常事件的反應(yīng)時間。

    那么，在交通管理部門選擇視頻分析產(chǎn)品時，除了從功能上針對具體的需求來選擇能監(jiān)測相應(yīng)事件的產(chǎn)品之外，還應(yīng)該注意些什么呢？

    由于交通管理系統(tǒng)中系統(tǒng)使用環(huán)境及監(jiān)控對象的特殊性，對視頻分析產(chǎn)品的選擇和使用也有其較為特殊的要求，應(yīng)主要注意以下幾個方面的內(nèi)容：

    A、對光照的適應(yīng)性。所有的交通監(jiān)控場景都處于室外，光照變化十分明顯，視頻分析技術(shù)核心算法應(yīng)能夠適應(yīng)室外光照變化，包括了目標(biāo)物本身的陰影，以及其他物體的陰影，如車輛穿過烈日下建筑物的陰影范圍前后，其光照強度、目標(biāo)與背景的對比度往往是非常大的。

    B、對攝像頭抖動的適應(yīng)性。任何安裝的攝像頭都不可避免地存在一定程度的抖動，包括由于周圍車輛駛過時造成的震動或由于風(fēng)力而造成的抖動，而用于交通監(jiān)控的攝像頭一般都安裝在道路附近，這種抖動將更為明顯和頻繁，攝像頭的抖動反應(yīng)在視頻中則是背景范圍的不斷晃動，欲分析晃動情況下目標(biāo)物的行為特征，必須能在晃動條件下保持對活動目標(biāo)個體的跟蹤，不能丟失，才能有效地分析出視野范圍內(nèi)車輛的運動特征，實現(xiàn)交通事件的檢測。

    C、對于焦距飄移的適應(yīng)性。任何攝像頭在使用過程中都會存在虛焦現(xiàn)象，焦距調(diào)整得不合適，或是由于使用時間長而造成焦距漂移，造成視野模糊，為了保證產(chǎn)品的工作性能，要求在各類模糊的條件下保持對運動個體的準(zhǔn)確跟蹤和分析。

    D、對于不同氣候的適應(yīng)性：四季轉(zhuǎn)換，會遇到各種不同的氣候條件，烈日會造成高對比度或反光，雨雪霧等惡劣氣候會造成的視野模糊，從監(jiān)控攝像中獲得的視頻千變?nèi)f化，不可能采取人工隨時調(diào)整攝像頭或設(shè)置參數(shù)的方式，只能要求視頻分析算法有盡可能好的算法適應(yīng)性，使之在各種不同的氣候條件下都保持較好的監(jiān)測報警性能。

    E、對于動態(tài)背景的適應(yīng)性。某些應(yīng)用場合中，背景是不斷變化的，如樹葉的不斷晃動，水波紋，下雨時的地面等，如何對這種變化背景進行建模是將前景個體從背景中分離出來的關(guān)鍵，否則很容易丟失目標(biāo)，也就無從談起對于運動個體的運動軌跡的跟蹤及運動特征的提取。 [nextpage]

    F、運算速度的要求。所有的安防監(jiān)控都要求實時運行的，也就是說需要實時監(jiān)測實時報警，無法想象這一刻的視頻經(jīng)過兩個小時的算法分析后才產(chǎn)生報警，那是沒有任何實用意義，沒有任何可用價值的。視頻分析算法通常來說比較復(fù)雜，如何在性能和速度之間取得平衡，也是算法開發(fā)的一個關(guān)鍵。

    G、工作穩(wěn)定性的要求：交通工程系統(tǒng)中所采用的產(chǎn)品一般都要求7*24小時不間斷持續(xù)無人值守運行，這就要求視頻分析產(chǎn)品的工作穩(wěn)定性非常高，不允許出現(xiàn)頻繁死機的現(xiàn)象，平均無故障運行時間應(yīng)至少達到一萬小時以上。

    以上這些內(nèi)容，都是交通系統(tǒng)中選用視頻分析產(chǎn)品過程中要注意的主要問題，針對不同的使用場景或使用目的，還會有不同的產(chǎn)品功能或性能選擇。但不管怎么說，隨著視頻分析技術(shù)的不斷發(fā)展，其在智能交通行業(yè)的應(yīng)用的腳步已越走越近，產(chǎn)品也將越來越全面越來越成熟，它在智能交通領(lǐng)域內(nèi)將越來越顯露出其重要地位，將發(fā)揮出越來越大的作用。