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)的諸項安全規(guī)則,，若發(fā)現(xiàn)違規(guī)之處，立刻進(jìn)行報警通知,，同時由使用平臺進(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…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)報警系統(tǒng)和智能分析報警性能比較

　　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）源自計算機(jī)視覺（CV,，Computer Vision）技術(shù)。計算機(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)動目標(biāo)自動識別出目標(biāo)類型并跟蹤，對目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記并畫出目標(biāo)運(yùn)動軌跡,，及時發(fā)出告警信息,。能夠同時監(jiān)測同一場景里多個目標(biāo)，可以根據(jù)防范目標(biāo)的特點進(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,。其改變了以往視頻“被動”監(jiān)控的狀態(tài),，不僅僅局限于提供視頻畫面，而且能主動對視頻信息進(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)事件能及時的發(fā)出警報,，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)動的物體,，并對其進(jìn)行跟蹤,、分析，及時發(fā)現(xiàn)“異常”行為,，觸發(fā)報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,。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目。當(dāng)時的智能圖像監(jiān)控技術(shù)仍處在實驗室研究為主階段,。

　　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亮點,。從研究論文的數(shù)量來看，2002年到2005年有一個明顯的高峰期,。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,。它實際上反應(yīng)了原創(chuàng)性的理論工作在減少,。此項技術(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)動物體" title="運(yùn)動物體">運(yùn)動物體檢測

　　3. 多物體跟蹤

　　4. 行為特征分析

　　5. 設(shè)定報警條件

　　6. 報警聯(lián)動

　　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)動檢測" title="運(yùn)動檢測">運(yùn)動檢測是一個較偏的研究方向，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,，解壓后的圖像會損失掉一些信息,。不過由于壓縮算法的特點,，丟失的信息通常是高頻的噪聲信號，所以對運(yùn)動檢測 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，圖像會出現(xiàn)“馬賽克”效應(yīng),，給視頻分析增加難度,。

　　由于實時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,。分辨率大小會影響到檢測距離和對運(yùn)動物體的敏感性,。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。過低的幀率會影響到跟蹤算法的可靠性,。它可能造成對運(yùn)動物體運(yùn)動性質(zhì)的判斷錯誤,。

　　2、 運(yùn)動物體檢測

　　簡單地說,，運(yùn)動檢測就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動的物體。運(yùn)動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)動偵測功能等。它們通常也沒有跟蹤功能,。此類方法的誤報警率太高,，不適合用作實時報警系統(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,，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,。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)動物體,。另一類是通過“光流”法,，通過發(fā)現(xiàn)運(yùn)動物體對光流場的影響來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動物體。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)抖動的情況下容易產(chǎn)生誤報警,。光流法對相機(jī)穩(wěn)定性的要求低,。即使相機(jī)安裝在云臺上，或者其它運(yùn)動平臺如飛機(jī)上,，也可以進(jìn)行運(yùn)動檢測,。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偵測最大的區(qū)別就在于是否對運(yùn)動物體進(jìn)行跟蹤,。運(yùn)動物體檢測和跟蹤是視頻分析的基礎(chǔ)。這兩方面做扎實了,，才有可能對物體的行為特性進(jìn)行分析,，同時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。跟蹤實質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時間順序串起來,。此領(lǐng)域本身就是一個相對獨立的活躍的研究領(lǐng)域,。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個運(yùn)動物體,，多個相機(jī),，運(yùn)動物體之間互相遮擋，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對某個人進(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。以上實例主要還停留在實驗室演示階段,。但是它們代表了跟蹤算法的發(fā)展方向,。

　　在實際監(jiān)控應(yīng)用中,，尤其是對一些入侵報警的應(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,、車輛不報警。

　?。?）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)會立刻報警,。

　　（6）人數(shù)統(tǒng)計：例如 對進(jìn)入超市等場所的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計,。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)聚集人員過多時報警,?；蛘呷巳和蝗簧㈤_，如出現(xiàn)異常情況時,，進(jìn)行報警,。

　　（8）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較新的技術(shù),，在國內(nèi)了解此項技術(shù)的圈子目前只拓展到集成商這個層面上,，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,，這會是這個市場的一個明顯特點,。

　　5、設(shè)定報警條件

　　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,。用戶可以針對某個特定行為進(jìn)行報警。例如簡單地說,，當(dāng)運(yùn)動物體穿越某條界限時報警,。也可以使用更多的限定條件，如在晚上7點到早晨7點之間對進(jìn)入某個區(qū)域的人員進(jìn)行報警,，對出去的人員,，進(jìn)出的車輛不報警。由于是通過軟件設(shè)定報警條件,，更改報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)自動切換,，避免了人員監(jiān)控的隨意性。目前可供選擇的報警要素包括區(qū)域,、時間段,、物體種類、尺寸,、運(yùn)動方向,、速度、行為特征等許多內(nèi)容,。

　　6,、報警聯(lián)動

　　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) 核實報警真實性： 通過另外一臺云臺相機(jī)對報警事件拉近進(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)。另外一臺云臺相機(jī)可以和一臺或者幾臺固定報警相機(jī)相配合自動或者手動響應(yīng)報警事件,。報警錄像片段通常會被同時存在硬盤上,。

　　2). 及時通知、提醒監(jiān)控人員： 常用實時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)動軌跡。另外也有非實時的技術(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)瀏覽實時監(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)成為有一個響應(yīng)平臺,。除了DVR備份以外，智能視頻分析系統(tǒng)可以存儲報警錄像片段,，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,，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。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,?；诜?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)驗的話,，那就是成功安裝使用一臺智能視頻分析產(chǎn)品通常應(yīng)由有豐富經(jīng)驗的集成商或者開發(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，特別在實時報警方面,，有了實質(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)品特點的工程人員從方案設(shè)計到施工,、調(diào)試的全程支持,。

　　智能視頻分析仍然是一個活躍的研究領(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,。