1.引言
　　隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、信息與通信、音視頻編解碼、流媒體等技術(shù)的日趨成熟與完善，在安防市場(chǎng)巨大的需求推動(dòng)下，視頻監(jiān)控技術(shù)正在向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展，視頻監(jiān)控由目視解釋轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)解釋是視頻監(jiān)控技術(shù)的飛躍，也是安防技術(shù)發(fā)展的必然。
　　在2008年北京安防展上，一批視頻監(jiān)控前端設(shè)備廠家分別展出了各自的智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品，標(biāo)志著智能視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)從概念轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，并逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用。本文結(jié)合智能視頻監(jiān)控應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與部署的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀與前景進(jìn)行分析。
2.智能視頻監(jiān)控技術(shù)
　　智能視頻監(jiān)控技術(shù)源自計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能的研究，它的主要研究目標(biāo)是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對(duì)監(jiān)控視頻的內(nèi)容進(jìn)行描述、理解和分析，并能根據(jù)分析的結(jié)果對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高層次的智能化水平。圖1給出了一個(gè)典型的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本工作流程。

　　智能視頻分析模塊獲取視頻序列后，首先通過(guò)圖像恢復(fù)或超分辨率復(fù)原技術(shù)提高圖像質(zhì)量，然后對(duì)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、分類(lèi)和跟蹤，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析理解，包括場(chǎng)景中的異常檢測(cè)、人的身份識(shí)別以及視頻內(nèi)容的理解描述等。最后根據(jù)設(shè)定的規(guī)則產(chǎn)生報(bào)警，進(jìn)而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務(wù)處理。各步驟介紹如下：
　　1. 目標(biāo)檢測(cè)將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區(qū)域從圖像背景中分離出來(lái)，它處于視頻監(jiān)控技術(shù)的前端，是各種后續(xù)處理的基礎(chǔ)。目前，算法主要包括背景減法、相鄰幀差法和光流法等。
　　2. 目標(biāo)分類(lèi)利用一些圖像特征值實(shí)現(xiàn)目標(biāo)類(lèi)型（一般是人和車(chē)）的甄別。用于目標(biāo)分類(lèi)的特征有空間特征和時(shí)間特征兩種，空間特征包括目標(biāo)輪廓、目標(biāo)尺寸、目標(biāo)紋理等，時(shí)間特征包括目標(biāo)大小的變化、運(yùn)動(dòng)的速度等。
　　3. 目標(biāo)跟蹤依據(jù)目標(biāo)及其所在的環(huán)境，選擇能唯一表示目標(biāo)的特征，并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標(biāo)位置。常用的跟蹤算法包括：基于特征的跟蹤算法，基于3D模型的跟蹤，基于主動(dòng)輪廓模型的跟蹤以及基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤等。
　　4. 智能分析。它位于智能視頻監(jiān)控的高級(jí)階段，是實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化的關(guān)鍵。包括異常檢測(cè)、身份識(shí)別及視頻內(nèi)容理解等：
　　異常檢測(cè)中典型的異常包括用戶定義的異常情況和非常規(guī)事件，檢測(cè)方法分為基于模型的方法和基于分類(lèi)器的方法；
　　身份識(shí)別包括人臉識(shí)別和步態(tài)識(shí)別；
　　視頻內(nèi)容理解是指在對(duì)序列進(jìn)行低級(jí)處理的基礎(chǔ)上，對(duì)場(chǎng)景中的事件進(jìn)行分析和識(shí)別，用自然語(yǔ)言等加以描述。
　　根據(jù)目前智能視頻分析技術(shù)的成熟度，智能視頻監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景主要包括人數(shù)統(tǒng)計(jì)、車(chē)牌識(shí)別、事件檢測(cè)和視頻診斷等。
　　人數(shù)統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)穿越入口或指定區(qū)域的人或物的數(shù)量。例如可為商場(chǎng)統(tǒng)計(jì)每天的客流量。
　　車(chē)牌識(shí)別：識(shí)別車(chē)輛的形狀、顏色、車(chē)牌號(hào)碼等特征，并反饋給監(jiān)控者。此技術(shù)可應(yīng)用于車(chē)輛黑名單追蹤。
　　事件檢測(cè)：對(duì)視頻進(jìn)行周界監(jiān)測(cè)與異常行為分析。異常行為包括雙向越界、單向越界、進(jìn)入禁區(qū)、離開(kāi)禁區(qū)、徘徊、無(wú)人值守、驟變、人員聚集、煙霧檢測(cè)、快速運(yùn)動(dòng)、逆行、打架等事件。
　　視頻診斷：對(duì)視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫(huà)面凍結(jié)、增益失衡和云臺(tái)失控等常見(jiàn)攝像頭故障做出準(zhǔn)確判斷并發(fā)出報(bào)警信息。該技術(shù)可應(yīng)用于平安城市的建設(shè)中，自動(dòng)檢測(cè)攝像機(jī)的狀態(tài)，從而減輕維護(hù)人員的工作強(qiáng)度。
3.智能視頻監(jiān)控應(yīng)用
　　3.1 智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品形態(tài)
　　根據(jù)智能視頻分析模塊所處的位置可將智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品分為兩種形態(tài)：前端智能和后端智能。其中，前端智能通過(guò)DSP方式實(shí)現(xiàn)，將智能視頻分析算法加載在視頻服務(wù)器、數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)等前段設(shè)備中，對(duì)攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析。由于利用了DSP強(qiáng)大的硬件處理能力，同時(shí)前端設(shè)備的架設(shè)針對(duì)具體的智能視頻分析算法優(yōu)化，從而提高了視頻分析準(zhǔn)確率，因此目前智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品多為前端智能。后端智能通過(guò)純軟件實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行于普通PC或服務(wù)器上，構(gòu)成視頻分析服務(wù)器。視頻分析服務(wù)器獲取壓縮的視頻流后，對(duì)視頻進(jìn)行解碼、分析和處理。后端智能的優(yōu)勢(shì)在于可以方便的與其它視頻監(jiān)控應(yīng)用軟件融合，而且不需要對(duì)已有的前端設(shè)備進(jìn)行替換升級(jí)，保護(hù)原有投資，同時(shí)智能視頻分析單元可被多路視頻分析分時(shí)復(fù)用，降低整個(gè)系統(tǒng)的投入。但后端智能受限于視頻分析服務(wù)器的處理能力，而且已有前端設(shè)備的架設(shè)往往不滿足智能視頻分析的要求，導(dǎo)致視頻分析的準(zhǔn)確率較低。
　　3.2 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施
　　隨著智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品日漸成熟，智能視頻監(jiān)控技術(shù)開(kāi)始在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中逐步應(yīng)用，大大提高了視頻信息的價(jià)值。但是，要充分發(fā)揮智能視頻監(jiān)控技術(shù)在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的作用，卻不是想象中那么簡(jiǎn)單，主要面對(duì)以下幾點(diǎn)挑戰(zhàn)。
　　智能視頻監(jiān)控技術(shù)運(yùn)用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述真實(shí)世界，并試圖利用數(shù)學(xué)模型來(lái)分析視頻數(shù)據(jù)，但是實(shí)際環(huán)境比數(shù)學(xué)模型要復(fù)雜得多，智能視頻分析受到諸多因素的干擾而影響其檢測(cè)準(zhǔn)確率，存在較大程度的漏報(bào)和誤報(bào)，當(dāng)漏報(bào)和誤報(bào)達(dá)到一定比例，視頻檢測(cè)就失去了它的意義。智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品生產(chǎn)廠家針對(duì)各種實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，對(duì)算法進(jìn)行了大量的優(yōu)化以排除干擾，提高了智能視頻檢測(cè)的準(zhǔn)確率，但是實(shí)際應(yīng)用環(huán)境千差萬(wàn)別，生產(chǎn)廠家要對(duì)各種環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，勢(shì)必增加研發(fā)成本與產(chǎn)品版本管理的負(fù)擔(dān)。
　　由于前端設(shè)備架設(shè)環(huán)境對(duì)智能視頻分析的影響，在安裝前端設(shè)備時(shí)，需要根據(jù)智能視頻監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)性的架設(shè)。如進(jìn)行人流或者車(chē)流統(tǒng)計(jì)時(shí)，攝像機(jī)視角與人或車(chē)行進(jìn)方向垂直會(huì)達(dá)到比較好的分析效果；而應(yīng)用在車(chē)牌識(shí)別時(shí)，攝像機(jī)視角又需要能夠從正面拍攝到車(chē)牌，并且選擇攝像機(jī)時(shí)要考慮低照度、逆光、車(chē)速等因素。不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)目標(biāo)對(duì)象在整個(gè)視頻中的比例或者像素也有相應(yīng)要求。

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