智能视频分析技术趋势与挑战

近年来在视频监控市场中，智能视频分析技术成为热点产品，在城市管理、公共安全、银行、交通等行业得到了较广泛的应用，取得了很好的社会效益和经济效益，成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。

智能分析技术的行业应用

智能分析技术是智能视频技术的核心，其特点是需要与行业应用业务进行深入的结合，依托于软件系统而使用。不同的行业用户，在系统规模、建设方式、应用场景、检测目标、性能要求、数据后台处理等方面，都有很大的不同。

以算法稳定、技术成熟、形态丰富的软硬件产品为基础，大华针对各行业的业务应用需求，设计了不同的智能应用方案，为行业用户提供周到完善的智能分析服务。典型的市场包括周界安防、金融行业监控、监所监控、商场客流统计等。

周界安防：主要应用于园区、室内等常规性的安保场所，使用区域入侵、围墙翻越、人员徘徊、物品遗留、物品搬移等行为分析算法。在当前的市场中，应用的范围最广，技术来源最多，产品形态最丰富，具备一定的普适性。

金融行业监控：监控金融营业场所，以ATM机和自助银行为核心，防范贴纸条、非法读卡器等金融特色的犯罪行为，和识别取钞人的异常人脸。使用特点是应用于小范围的固定区域，室内室外兼有；可以对环境进行一定的改造以适应系统；可以对人员活动区域和轨迹做一定的约束以适应系统。

监所监控：针对监所内部的监室、通道、值班室，外部周界的围墙，需要提供起身、攀高、打架斗殴、值班在岗、跟踪球机等技术和产品。

商场客流统计：针对商场的主要出入口和通道，检测穿越该区域的活动人员目标。应用场景面向较密集的人流，需要对数据进行深入的挖掘分析，提供有商业价值的报表。

高清视频系统中，智能分析的前景愈加广阔

如果说在CIF、D1的时代，用户只是满足于看得见、存得下、可管理的技术水平的话，那么随着高清技术日渐普及，用户对于画质和画面内容的要求，将提出前所未有的高要求。高清对用户来说，不只是意味着分辨率的提高、编解码能力的增强，而更需要对画面内容的深入处理，能够协助用户获得更多的有效信息。

视频监控高清化，对提高智能分析技术的准确率，将会有实质性的帮助，但是高清意味着对系统处理资源的高需求，这对智能分析技术的处理能力也提出了很高要求。一方面，在前端和后台，都需要产业链上游提供性能更高、更优化的处理器技术，提供更大的运算能力，另一方面，需要智能分析技术实现更高的计算效率，更好的计算策略，以降低系统的计算负荷。

在高清时代来临时，智能分析技术需要扩大自己的技术涵盖范围，一是在系统集成方面，与网络化的联动、控制、指挥结合更紧密。二是在处理技术方面，更多的与画质处理技术结合，通过更高质量的画面内容，提高准确率。三是在产品形态方面，提供从标清到高清，从前端到编码器、传输层、中心设备、显示设备的不同应用产品，使用户在设计解决方案时，有更加丰富、灵活的选择。

智能分析技术的技术瓶颈与解决途径

智能分析技术的发展瓶颈，目前主要是在已经成熟的各项技术的误报率上。在现有技术水平的条件下，为降低误报率，提高系统的稳定性和环境适应性，除了对算法深耕细作之外，还需要投入力量分析环境使用特点，促使使用环境向着有利于智能分析技术技术发挥能力的方向变化，降低复杂环境对于智能分析技术的不利影响。这种变化的实现途径，一是在附属系统的建设上加大投入，通过如辅助光照等技术产品间的配合来改善应用环境，避免单一依赖智能分析技术的情况；二是对人、对车辆等监控目标加强管理，通过对目标的移动方向、路线、密度等做梳理和引导，改善目标场景的有序性；三是寻找一些新技术、新算法，如双目识别算法等，设法在预处理环节提高源视频的质量，降低环境干扰因素对智能分析技术识别的影响。

智能新技术的涌现与前景

在基础的智能监控需求已经得到满足的情况下，市场不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用，力求实现在应用的广度、深度上的突破。下面介绍几种代表性新技术：

（一）提升视觉感官体验：图像增强

监控系统面临的重要问题，是受到各种干扰因素的影响，使得系统不能在全天候、全天时下运行，系统的可靠度低，LCC值不经济。这些干扰因素主要包括如白天环境下的泛光、逆光，低照度环境，雾、灰霾等的大气散射环境干扰，降雨、降雪、沙尘等气象条件的影响。

图像增强技术主要解决的问题，是通过算法对视频源进行视觉改善处理，有效的改善画质，提高图像的清晰度，提高视觉可分辨性，使原本低质量的图像能够满足监控需要，达到清晰可辨的程度。

图像增强的技术实现途径，是突出原有图像中需要重点观测的内容，抑制非重点观测内容，通过对像素的灰度值运算处理生成一幅新的图像，以改善视觉效果。图像增强的关键技术问题有：

（1） 对不同自适应不同时刻、不同程度的干扰因素

（2） 自适应不同的景深、视角、目标内容

（3） 有效分辨画面内容，充分保留局部细节；画面对比柔和，色彩过渡均衡，亮暗对比适中；色彩恒常性好，不受场景变化影响

（4） 正常环境下不影响画质；未增强的画面不失真

（二）提升识别准确率：双目立体视觉

双目立体视觉技术的核心目的，是提高识别的准确率。由于立体视觉技术形成的视场中带有物体的三维几何信息，因此能够有效的设定检测规则，排除光线、影子等干扰因素，大幅提高智能分析的准确度。如果说高清技术通过提升可用像素来提高分析的准确率，是战术性的举措，那么双目立体视觉技术对视频分析准确率的影响则是战略性的。

双目立体视觉技术是基于视差原理，并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。采用双相机或多相机，对视场内空间的自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度的测量，确定运动目标的质心位置，并根据标定结果对运动目标进行高精度跟踪。

立体视觉技术的跟踪，由于能够辨识目标的三维坐标、姿态、相对距离、与背景环境的空间距离，因此能适应复杂的跟踪背景环境。

三）面向事后应用：视频浓缩与检索

面对监控系统中海量的录像数据，如何有效、高效的应用，减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题，并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息，行业提供了视频复原、视频浓缩、视频结构化检索等技术手段。

视频浓缩

将视频浓缩形成视频片断，不同时刻的目标“穿越时空”同时展现播放，使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟浓缩视频成为现实。视频浓缩不仅浓缩的是事件的精华，也是活动事件的全部，没有价值的视频将被剔除。通过多分格快照技术，可以在几秒中看完所有的活动目标成为可能，回溯原始视频功能，瞬间锁定目标在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量视频监控录像分析的效率。

视频分类检索

传统的视频搜索功能主要是以物理条件的设定为主要搜索条件的，比如时间，日期等。而智能视频检索功能能够通过认为设定的智能条件进行快速的视频搜索。比如：特定场景的变化条件、嫌疑物体（人、车、其他特征物体）的出现等为搜索条件，进行特定视频条件的智能搜索，结合其他智能视频功能，可以使大量的无序信息在短时间内形成有价值的证据链。

视频分类检索技术未来的发展，结构化录像存储是未来的方向。但还需要解决以下以下关键的技术问题：视觉信息、高层语义信息数据描述技术、分类规范和信息索引技术、存储组织和高效搜索技术、提高智能分析技术的准确度、智能技术的硬件产品化、异地查询和交换技术等。

可以预见的是，这些技术将与现有的各项智能技术不断的融合，并扩展到各种产品形态中，应用在视频监控的各个环节，进而变化为更多的智能化产品类型，更丰富的业务应用，更灵活的系统结构，从而推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合，为视频技术开拓出更大的行业市场。