智能监控技术需突破瓶颈才进入应用春天

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　　一个产业里的技术，只有在满足人们所需求或为其增加效益才能得到迅速的发展与应用，并为产业链的技术变革提供可能。随着计算机、网络、信息与通信、音视频编解码、流媒体等技术的日趋成熟与完善，同时在中国安防市场巨大需求推动下，视频监控正在向着高清化、网络化和智能化的方向发展。视频监控由目视发现转变为自动控制是技术上质的飞跃，也是市场应用的必然，智能监控技术便是在这样的需求与应用环境下，顺势而生。

　　两种架构方式智能监控技术比较

　　什么是智能监控技术，简单而言它是一种源自计算机视觉的技术，是人工智能研究的一个分支，它在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理分析来理解视频画面中的内容。用户可以根据分析模块，通过在场景中预设不同的非法规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出告警信息，并触发联动相关的设备一种尖端监控技术。

　　有人说，智能监控技术使机械般的安全防范方式具备人类大脑的功能，它目前有两种架构方式，即前端嵌入式视频分析和后端纯软件视频分析，两者各有优缺点。嵌入式视频分析可以在前端直接对视频信息进行处理，减少了视频信息上传的网络带宽压力，并且安装简单易于系统集成。

　　同时还可以支持前端存储，无需进行图像的远程传输，并因此可以对图像进行高质量的前端存储，如果用户需要获得图像信息，则可以通过分布式事件搜索完成，并通过点播获得高质量现场画面。更重要的一点是，前端嵌入式智能分析让每个独立的分析单元可以成为单独的智能监控单元，即使整个系统的网络都瘫痪了，这些独立的前端单元还可以继续独立工作、进行存储和报警，避开了系统网络通信瘫痪所带来的监控瘫痪的风险。但是这种架构开发复杂，灵活性差，扩容与升级比较困难;而后端纯软件视频分析是在视频监控系统的后端，往往将智能视频分析功能嵌入在平台软件上，由专门的视频处理服务器来实现的。

　　这种模式产品智能功能比较强大，并且容易扩容，但是它需要视频监控系统前端将所有的视频信息都上传到服务器，这对网络带宽的压力是非常大的。此外，要在后端进行智能视频分析就必须对前端传来的图像进行解压再分析，这个过程占用了大量平台软件终端设备的资源，实际上并没有降低成本，反而使得作为观看与浏览图像的平台软件运行终端运行效率大幅下降，甚至无法支持很多路的视频解压和显示。

　　也因为如此，从图像处理质量、智能分析的效率、实时性以及性价比上看，在后端进行大规模的智能视频分析从目前安防产业的技术成熟度来说有些不合理，并且视频内容搜索时无法实现大规模场景下的视频事件搜索，这和前端分布式存储与搜索的理念是无法比拟的。因此后端智能分析的模式，只有在智能分析视频路数较少、存储和搜索规模要求不高的应用环境下才适合。

　　因此，目前，前端嵌入式视频分析架构方式占据一定的优势，因为嵌入式视频分析软件同样可以完成包括目标检测、跟踪、分类及规则定义等所有功能，并且选择嵌入式视频分析架构能将现有的传统视频监控系统升级为智能视频监控系统，是一种成本低且易于改造的方案。而后端智能监控软件的核心是由各种算法组成的，不同的算法应用在不同的场景之中，比如面部识别算法、车牌识别算法、超分辨率图像增强算法及去雾算法等，而且各种应用场景的需求会随着具体环境的改变而改变。这表明，智能视频软件开发的难点在于投入应用后，面临着根据实际情况的改变而设置参数的情形，这就需要智能视频分析系统具有开放度高、兼容性好及操作方便等特性。

　　智能监控技术优势与发展困境

　　现代社会是一个人口密集、高度复杂的社会，人类的活动范围越来越大，面临的突发事件和异常事件越来越复杂，监控的难度和重要性也越来越突出。由于人工本身固有的不足，人力越来越难以胜任分析和理解采集到数量惊人的视频数据。

　　因此，目前世界各国政府和学者，一直在密切关注新一代的监控技术–智能监控技术。它和以往的监控技术有本质的区别，其主要特征是采用计算机视觉的方法，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。更形象地说，这种技术最大特点是使过去的目视发现监控演进到一种全自动化控制监控，其优势也较为明显：

　　群体行为分析：包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析。能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域人或车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等;也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。

　　入侵检测和运动目标跟踪：对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能够识别单个或多个目标的运动情况(如运动方向、运动速度等)。在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。

　　有效扩展视频资源的用途：将视频资源应用到非安全领域，如利用商场大堂的监视系统自动识别VIP用户的特征，并通知客服人员及时做好服务工作，发现人群中有人不慎跌倒时，及时通知附近的商场工作人员提供帮助。此外，智能监控技术还可以帮助零售店的老板统计当天光顾的客户数量，用以分析销售情况等等。

　　滞留物和搬移物报警：当场景中(如候机室、会议室等)某一物体(比如包裹、手提箱等)在敏感区域停留的时间过长，或原场景中存在的物体(如手提电脑、贵重仪表)被无故搬移时，系统就发出报警信号，同时自动在前面的视频画面中查找放置滞留物或搬走原有物品的可疑人。

　　对摄像机保护：负责安全防范的摄像机，首先要有自我保护功能，这是首要任务，如果摄像机得不到保护，其它的一切都免谈。因此对摄像机被遮挡、被移动、模糊等情况智能监控技术能及时自动转移、报警并通知维护人员。

　　降低人力成本：实际操作过程中，使用智能监控技术可以大大降低所需的操作人员数目。有了该技术的支持，可以减少监控员盯着监视器什么都不能做的时间，可以把他们解放出来，把精力集中到存在潜在威胁的时间段，而不是仅仅盯着监视器。

　　智能监控技术源自美国、以色列等发达国家。“911”事件之后，安防产业在全世界范围迅速崛起，视频监控逐渐由军用领域转向民用领域，智能监控技术曾“偶露头角”，这些年已过去，智能监控技术在赢得了关注目光和研发人气时，却没有获得较大的市场应用，究其原因，在于：

　　首先，智能监控技术没有统一的标准。