智能視頻系統(tǒng)是由位于前端或后端的視頻分析" title="視頻分析">視頻分析服務(wù)器組成，對監(jiān)控攝像機(jī)所拍攝的視頻圖像進(jìn)行分析，能將影像中的人、車或者物體的狀態(tài)從任何背景中分離出來，加以辨認(rèn)、分析與追蹤。比對出所追蹤對象的行為模式與預(yù)設(shè)的諸項(xiàng)安全規(guī)則，若發(fā)現(xiàn)違規(guī)之處，立刻進(jìn)行報(bào)警通知，同時(shí)由使用平臺(tái)進(jìn)行信息記錄或顯示。

　　二、智能分析的功能：

　　目前，智能視頻分析" title="智能視頻分析">智能視頻分析系統(tǒng)在視頻監(jiān)控" title="視頻監(jiān)控">視頻監(jiān)控方向的應(yīng)用主要在對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識別、分類和追蹤?？梢栽O(shè)置的規(guī)則、功能為以下幾種：

　　1、 絆線檢測

　　針對人、車通過特定運(yùn)動(dòng)方向絆線的監(jiān)控；其應(yīng)用如：警戒線、單向閘門流向、柵欄攀爬…等；

　　2、 警戒區(qū)域

　　針對人、車進(jìn)入或離開特定管制區(qū)域的監(jiān)控；其應(yīng)用例：停機(jī)坪、碼頭車站的工作區(qū)域、營業(yè)場所后臺(tái)…等。

　　3、 閑逛

　　針對不合理滯留過久的人、車發(fā)出警示訊息，以提醒安管保全人員加以盤察注意。

　　4、 偷竊

　　針對特定重要資產(chǎn)的保全；例如：貴重的掛畫或擺飾、裝備器材、場站內(nèi)的車輛或機(jī)具…等。

　　5、 遺留物

　　針對可能的爆裂物、易燃物、生化污染物…的惡意棄置。

　　6、 群體事件

　　針對人群聚集

　　智能監(jiān)控和傳統(tǒng)監(jiān)控的比較

　　傳統(tǒng)報(bào)警系統(tǒng)和智能分析報(bào)警性能比較

　　三、系統(tǒng)使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

　　1、簡單模式：視頻來源來自于模擬監(jiān)控頭，比較適合小型單一的監(jiān)控系統(tǒng)

　　2、聯(lián)網(wǎng)模式：視頻來自于編碼后的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，適用于大型聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控，在大型監(jiān)控系統(tǒng)" title="監(jiān)控系統(tǒng)">監(jiān)控系統(tǒng)中有獨(dú)特的優(yōu)勢，不需要做任何線路的更改，可以任意選擇要分析的視頻，操作極其方便

　　智能視頻分析系統(tǒng)概述

　　智能視頻（IV，Intelligent Video）源自計(jì)算機(jī)視覺（CV，Computer Vision）技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是人工智能（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關(guān)系，從而使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容。

　　視頻監(jiān)控中所提到的智能監(jiān)控技術(shù)主要是指：“運(yùn)用智能算法，對輸入視頻圖像進(jìn)行自動(dòng)的內(nèi)容分析，提取當(dāng)前監(jiān)控畫面中我們所感興趣的，關(guān)鍵的，有效的信息。“如果把攝像機(jī)看作人的眼睛，而智能視頻系統(tǒng)或設(shè)備則可以看作人的大腦。智能視頻分析技術(shù)借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析，過濾掉用戶不關(guān)心的信息，僅僅為監(jiān)控者提供有用的關(guān)鍵信息。智能視頻監(jiān)控以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控為基礎(chǔ)，但又有別于一般的網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控，它是一種更高端的視頻監(jiān)控應(yīng)用。

　　智能視頻分析系統(tǒng)是一種涉及圖像處理、模式識別、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的智能視頻分析產(chǎn)品。它能夠?qū)σ曨l區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的警戒區(qū)警戒線闖入、物品遺留或丟失、逆行、人群密度異常等異常情況進(jìn)行分析，能夠?qū)σ曨l區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)識別出目標(biāo)類型并跟蹤，對目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記并畫出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，及時(shí)發(fā)出告警信息。能夠同時(shí)監(jiān)測同一場景里多個(gè)目標(biāo)，可以根據(jù)防范目標(biāo)的特點(diǎn)進(jìn)行靈活設(shè)置；它能夠適應(yīng)不同的環(huán)境變化，包括光照、四季、晝夜、晴雨等，并能夠很好地抗攝像頭抖動(dòng)。其改變了以往視頻“被動(dòng)”監(jiān)控的狀態(tài)，不僅僅局限于提供視頻畫面，而且能主動(dòng)對視頻信息進(jìn)行智能分析，識別和區(qū)分物體，可自定義事件類型，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況或者突發(fā)事件能及時(shí)的發(fā)出警報(bào)，其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用必然有助于克服了人力疲憊的局限性，從而更加有效地協(xié)助安全人員處理突發(fā)事件。

　　智能視頻監(jiān)控技術(shù)是基于圖像處理、模式識別的新型視頻監(jiān)控技術(shù)。簡而言之，就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體，并對其進(jìn)行跟蹤、分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)“異常”行為，觸發(fā)報(bào)警并采取其他措施進(jìn)行干預(yù)。智能視頻分析技術(shù)（Video Analytics）綜合了多學(xué)科的研究成果。主要包括圖像處理，跟蹤技術(shù)，模式識別，軟件工程，數(shù)字信號處理（DSP）等領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，在90年代，對圖像的處理逐漸變成研究熱點(diǎn)。其中卡內(nèi)基－梅?。–MU）大學(xué)在1999年完成的在校園內(nèi)的智能圖像監(jiān)控系統(tǒng)是比較有代表性的研究項(xiàng)目。當(dāng)時(shí)的智能圖像監(jiān)控技術(shù)仍處在實(shí)驗(yàn)室研究為主階段。

　　2001年911事件發(fā)生后，美國在安防科研方面大大加強(qiáng)了投資力度。許多研究機(jī)構(gòu)和研究人員紛紛加入了安防類技術(shù)的研究和開發(fā)。智能視頻分析是其中的一個(gè)亮點(diǎn)。從研究論文的數(shù)量來看，2002年到2005年有一個(gè)明顯的高峰期。這和此期間科研經(jīng)費(fèi)的大量投入是相吻合的。目前此研究領(lǐng)域的科研論文逐漸轉(zhuǎn)移到細(xì)分的問題和方向上去了。 這并不代表智能視頻監(jiān)控變成了一個(gè)已經(jīng)解決了的問題。恰恰相反，即使目前最優(yōu)秀的商業(yè)系統(tǒng)離人們對此類技術(shù)的期待值還有一些距離。解決問題的方法也沒有達(dá)成共識。它實(shí)際上反應(yīng)了原創(chuàng)性的理論工作在減少。此項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步在未來可能更多地依賴企業(yè)自身的科研開發(fā)力量。

　　智能視頻分析系統(tǒng)的功能

　　目前市場上的智能視頻分析系統(tǒng)通常都具有以下功能：

　　1. 圖像采集/接口

　　2. 運(yùn)動(dòng)物體" title="運(yùn)動(dòng)物體">運(yùn)動(dòng)物體檢測

　　3. 多物體跟蹤

　　4. 行為特征分析

　　5. 設(shè)定報(bào)警條件

　　6. 報(bào)警聯(lián)動(dòng)

　　1、圖像采集/接口

　　絕大多數(shù)的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV，所以圖像信號在被采集以后不經(jīng)過壓縮直接送給視頻分析單元，幾乎所有的視頻分析系統(tǒng)都自帶有圖像采集功能，通常是通過BNC輸入模擬圖像信號。

　　現(xiàn)有的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號通常是以壓縮圖像流的形式存在，例如MPEG4、H.264、MJPEG等。IP相機(jī)通常也直接輸出壓縮圖像流。直接從壓縮的圖像流中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測" title="運(yùn)動(dòng)檢測">運(yùn)動(dòng)檢測是一個(gè)較偏的研究方向，還沒有被主流廠家接受。當(dāng)然也可以將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進(jìn)行分析。常用的壓縮格式都不是無損（lossless）壓縮。和壓縮前的原始圖像相比，解壓后的圖像會(huì)損失掉一些信息。不過由于壓縮算法的特點(diǎn)，丟失的信息通常是高頻的噪聲信號，所以對運(yùn)動(dòng)檢測 的影響是較小的。當(dāng)然前提是壓縮流有足夠的帶寬。如果壓縮比太高，圖像會(huì)出現(xiàn)“馬賽克”效應(yīng)，給視頻分析增加難度。

　　由于實(shí)時(shí)圖像處理對處理器的要求非常高，所以用于視頻分析的圖像的分辨率通常比僅用于顯示或者傳輸?shù)膱D像要小。分辨率大小會(huì)影響到檢測距離和對運(yùn)動(dòng)物體的敏感性。有些產(chǎn)品通過降低處理的幀率來適應(yīng)處理器的處理能力。過低的幀率會(huì)影響到跟蹤算法的可靠性。它可能造成對運(yùn)動(dòng)物體運(yùn)動(dòng)性質(zhì)的判斷錯(cuò)誤。

　　2、 運(yùn)動(dòng)物體檢測

　　簡單地說，運(yùn)動(dòng)檢測就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體。運(yùn)動(dòng)物體可以簡單定義為圖像中變化的部分。一些初級的運(yùn)動(dòng)檢測算法就是基于這些概念，例如早期的DVR產(chǎn)品的運(yùn)動(dòng)偵測功能等。它們通常也沒有跟蹤功能。此類方法的誤報(bào)警率太高，不適合用作實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)。

　　并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體。例如由相機(jī)自身引入的變化，它包括像素的噪聲，相機(jī)自動(dòng)光圈控制電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸中引入的高低頻周期噪聲信號，紅外相機(jī)周期校準(zhǔn)所帶來的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化，運(yùn)動(dòng)物體的陰影，水面波浪或者波光粼粼的現(xiàn)象，陸地上樹枝的擺動(dòng)，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。另外相機(jī)在大風(fēng)天，尤其是高燈桿上容易抖動(dòng)。由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化通常是應(yīng)該被過濾掉的。它們可以通過算法或者其它技術(shù)手段加以解決。

　　從算法的角度來看，可以簡單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過和背景模型相對比來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另一類是通過“光流”法，通過發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體對光流場的影響來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結(jié)合的方法。背景模型法對運(yùn)動(dòng)物體的提取較完整，有利于下一步對物體的跟蹤，分類以及將來的檢索。但是它要求相機(jī)固定。如果沒有有效的穩(wěn)定算法，在相機(jī)抖動(dòng)的情況下容易產(chǎn)生誤報(bào)警。光流法對相機(jī)穩(wěn)定性的要求低。即使相機(jī)安裝在云臺(tái)上，或者其它運(yùn)動(dòng)平臺(tái)如飛機(jī)上，也可以進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測。不過由于光流法是基于導(dǎo)數(shù)的檢測方法。它較容易受到圖像噪音的影響。所以它不適用于檢測小物體，檢測距離較近。

　　現(xiàn)有視頻分析算法和早期移動(dòng)偵測最大的區(qū)別就在于是否對運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤。運(yùn)動(dòng)物體檢測和跟蹤是視頻分析的基礎(chǔ)。這兩方面做扎實(shí)了，才有可能對物體的行為特性進(jìn)行分析，同時(shí)也才有可能較容易地針對某些特殊應(yīng)用迅速開發(fā)出來新功能模塊。跟蹤實(shí)質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時(shí)間順序串起來。此領(lǐng)域本身就是一個(gè)相對獨(dú)立的活躍的研究領(lǐng)域。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，多個(gè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)物體之間互相遮擋，消失及重現(xiàn)等情況下進(jìn)行有效跟蹤。例如在擁擠的地鐵站臺(tái)對某個(gè)人進(jìn)行跟蹤；對草叢里身著迷彩服沿一定方向爬行的士兵進(jìn)行跟蹤。雖然在每一幀里用肉眼無法辨明此士兵的位置，但是積累了一定幀數(shù)后，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了他。以上實(shí)例主要還停留在實(shí)驗(yàn)室演示階段。但是它們代表了跟蹤算法的發(fā)展方向。

　　在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，尤其是對一些入侵報(bào)警的應(yīng)用案例中，對跟蹤算法的要求比較低?，F(xiàn)有的商業(yè)系統(tǒng)對運(yùn)動(dòng)物體“融合”及其它復(fù)雜應(yīng)用場景的跟蹤效果并不理想。但是參照以往技術(shù)發(fā)展速度，這方面會(huì)很快完善起來。

　　4、行為特征分析

　　行為特征分析是從圖像中尋找滿足預(yù)先設(shè)定的行為特征的事件。目前市場上比較典型的應(yīng)用包括：

　?。?）分類： 判斷運(yùn)動(dòng)物體是人，車，船只，飛機(jī)。

　　（2）停止或者突然加速：例如車輛在隧道或者公路上拋錨；大街上搶劫得手后逃跑等場景。

　　（3）徘徊：例如在敏感區(qū)域外觀察的人員。對正常通過的行人、車輛不報(bào)警。

　　（4）遺留物： 例如對在機(jī)場，油庫等地放置爆炸物然后離開。

　?。?）物品遺失： 例如博物館的貴重展品保護(hù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)展品消失后，系統(tǒng)會(huì)立刻報(bào)警。

　?。?）人數(shù)統(tǒng)計(jì)：例如 對進(jìn)入超市等場所的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。并結(jié)合銷售數(shù)據(jù)繪制一天當(dāng)中平均消費(fèi)額曲線。

　　（7）人群密度：例如當(dāng)聚集人員過多時(shí)報(bào)警。或者人群突然散開，如出現(xiàn)異常情況時(shí)，進(jìn)行報(bào)警。

　?。?）人員倒地： 例如當(dāng)人員由直立突然變成平躺。

　　總的來說，智能視頻分析可以作很多事情。所以需要視頻分析開發(fā)人員和最終用戶進(jìn)行有效溝通。由于智能視頻分析還是一個(gè)較新的技術(shù)，在國內(nèi)了解此項(xiàng)技術(shù)的圈子目前只拓展到集成商這個(gè)層面上，所以很多適合視頻分析技術(shù)的應(yīng)用場景還有待市場開發(fā)。但有一點(diǎn)是一目了然的：企業(yè)必須掌握核心技術(shù)并具有自主研究開發(fā)能力。智能視頻分析的市場是由許多細(xì)分小市場組成的，新的應(yīng)用正不斷地出現(xiàn)。在可預(yù)見的將來，這會(huì)是這個(gè)市場的一個(gè)明顯特點(diǎn)。

　　5、設(shè)定報(bào)警條件

　　在視頻監(jiān)控里引入“智能”極大地豐富了監(jiān)控內(nèi)容，提高了監(jiān)控的靈活性。用戶可以針對某個(gè)特定行為進(jìn)行報(bào)警。例如簡單地說，當(dāng)運(yùn)動(dòng)物體穿越某條界限時(shí)報(bào)警。也可以使用更多的限定條件，如在晚上7點(diǎn)到早晨7點(diǎn)之間對進(jìn)入某個(gè)區(qū)域的人員進(jìn)行報(bào)警，對出去的人員，進(jìn)出的車輛不報(bào)警。由于是通過軟件設(shè)定報(bào)警條件，更改報(bào)警策略通常來說非常容易。例如有一批貴重貨物在倉庫里只存放一天，可以在那一天在屏幕上倉庫周圍設(shè)置虛擬邊界，就像孫悟空用金箍棒畫個(gè)圈將唐僧等人保護(hù)起來一樣，很快地建立起保護(hù)措施。用戶也可以依據(jù)不同設(shè)施的具體安保需求設(shè)定不同的策略。例如白天和夜晚的監(jiān)控內(nèi)容不一樣，工作日和周末監(jiān)控內(nèi)容、監(jiān)控力度也不一樣。系統(tǒng)自動(dòng)切換，避免了人員監(jiān)控的隨意性。目前可供選擇的報(bào)警要素包括區(qū)域、時(shí)間段、物體種類、尺寸、運(yùn)動(dòng)方向、速度、行為特征等許多內(nèi)容。

　　6、報(bào)警聯(lián)動(dòng)

　　在智能視頻分析系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常情況以后，通常需要作3類事情：

　　1) 核實(shí)報(bào)警真實(shí)性： 通過另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)對報(bào)警事件拉近進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。由于監(jiān)控范圍的需要，報(bào)警相機(jī)的監(jiān)控范圍通常較大，而且經(jīng)常是固定相機(jī)。另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)可以和一臺(tái)或者幾臺(tái)固定報(bào)警相機(jī)相配合自動(dòng)或者手動(dòng)響應(yīng)報(bào)警事件。報(bào)警錄像片段通常會(huì)被同時(shí)存在硬盤上。

　　2). 及時(shí)通知、提醒監(jiān)控人員： 常用實(shí)時(shí)提示方法包括語音提示監(jiān)控人員，如“倉庫門口發(fā)現(xiàn)人員。”；在屏幕上彈出報(bào)警圖像；在圖像上用標(biāo)識框標(biāo)識觸警物體；顯示觸警物體之前的運(yùn)動(dòng)軌跡。另外也有非實(shí)時(shí)的技術(shù)手段，如通過郵件或者短信的形式通知負(fù)責(zé)人員，并附以觸警截圖。目前通過手機(jī)瀏覽實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像已經(jīng)較成熟。3G手機(jī)在國內(nèi)的普及必將促使手機(jī)成為有一個(gè)響應(yīng)平臺(tái)。除了DVR備份以外，智能視頻分析系統(tǒng)可以存儲(chǔ)報(bào)警錄像片段，供監(jiān)控人員迅速檢索。

　　3). 觸發(fā)其它外部響應(yīng)手段： 為避免頻繁出警，有些系統(tǒng)可以和喇叭聯(lián)動(dòng)，提醒入侵人員已經(jīng)被監(jiān)控。通常他們在知道被發(fā)現(xiàn)后會(huì)迅速離開。

　　目前智能視頻分析產(chǎn)品主要基于通用CPU如英特爾（服務(wù)器，工控機(jī)）或者DSP。有些產(chǎn)品和DVR集成在一起，有些產(chǎn)品做成獨(dú)立的模塊，通過提供界面和開發(fā)SDK供集成商使用。集成化程度最高的產(chǎn)品已經(jīng)和相機(jī)做成一體，直接輸出智能分析結(jié)果。

　　基于服務(wù)器（工控機(jī)）的系統(tǒng)通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的后臺(tái)。由于它的架構(gòu)相對開放，所以可以方便地和現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)融合。另外服務(wù)器的CPU處理能力和DSP相比要高，可以使用較為復(fù)雜的算法。多核是英特爾CPU的發(fā)展方向，非常適合多路圖像處理的需要及發(fā)展趨勢。對于降低系統(tǒng)成本很有幫助。英特爾每兩年推出一款新產(chǎn)品的速度也遠(yuǎn)較德州儀器（TI）快。基于服務(wù)器的系統(tǒng)性能可以隨著英特爾產(chǎn)品的更新而方便地提升。在一些高端智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，使用服務(wù)器的比較多。

　　基于DSP的模塊化產(chǎn)品通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的前端。它安裝實(shí)施起來比較方便。對于知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)也容易做到位。從商業(yè)模式的角度來看，比較適合中國市場的需要。

　　如果我們可以從北美市場汲取一些經(jīng)驗(yàn)的話，那就是成功安裝使用一臺(tái)智能視頻分析產(chǎn)品通常應(yīng)由有豐富經(jīng)驗(yàn)的集成商或者開發(fā)商通過解決方案的形式給予直接有力的支持。現(xiàn)在市場上的智能視頻分析產(chǎn)品和傳統(tǒng)監(jiān)控形式相比，監(jiān)控效率、質(zhì)量，特別在實(shí)時(shí)報(bào)警方面，有了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)步。但是它們離我們期望的標(biāo)準(zhǔn)還有一些差距。還不能指望像安裝監(jiān)控相機(jī)一樣搭起一套系統(tǒng)馬上正常運(yùn)轉(zhuǎn)。像任何新技術(shù)一樣，要達(dá)到好的效果，必須有了解智能視頻分析產(chǎn)品特點(diǎn)的工程人員從方案設(shè)計(jì)到施工、調(diào)試的全程支持。

　　智能視頻分析仍然是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。新思路、新成果不斷出現(xiàn)。無論從理論方面，還是硬件平臺(tái)能力方面，目前的智能視頻分析系統(tǒng)還有明顯的提升空間。從用戶使用的角度來看，在短時(shí)間內(nèi)（如一分鐘）單路圖像監(jiān)控情況下，人通常比現(xiàn)有的系統(tǒng)更快、更準(zhǔn)的做出判斷。從目前技術(shù)發(fā)展趨勢來看，智能視頻分析完全可以做到全面超過人的監(jiān)控能力。變成像現(xiàn)在的DVR一樣成熟、可靠的監(jiān)控手段。