提升檢測可靠性是關(guān)鍵

　　從實際應(yīng)用效果來看，目前較為成熟的視頻分析處理技術(shù)包括邊界防范、移動偵測、文字(車牌)識別等，應(yīng)用領(lǐng)域多集中在交通監(jiān)控管理、家居布防，以及銀行、監(jiān)獄等安全級別較高的場所。伴隨著近年來物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等建設(shè)項目在國內(nèi)的蓬勃開展，監(jiān)控系統(tǒng)正進入到一個海量數(shù)據(jù)時代，要提高視頻資源的利用率和商業(yè)價值，就必須運用更先進的智能視頻分析技術(shù)進行深入的視頻數(shù)據(jù)挖掘、檢測和管理。包括交通管理部門對車牌識別和車輛運動形態(tài)的分析;汽車車身對前方物體(人或其它)的標示和距離判斷;重要區(qū)域場所對人臉識別的身份認證等等，無論是傳統(tǒng)的安全防范單位，還是商業(yè)化應(yīng)用場所，都對智能視頻分析技術(shù)產(chǎn)生了大量的需求。

　　ADI 公司技術(shù)市場經(jīng)理張鐵虎認為，目前智能視頻分析方案的開發(fā)已經(jīng)取得了很大進展，但由于其自身研究內(nèi)容的復(fù)雜性，使得研究方法和工具多樣，算法復(fù)雜度高，適用范圍有限，沒有魯棒性、準確度、速度都符合需求的普遍方法。同時，他還指出：“視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化和分布式處理的要求，以及大規(guī)模工程安裝對成本、體積和功耗的限制，使得運算能力和帶寬都在不斷提高的嵌入式處理器成為了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主流選擇。在這一趨勢下，現(xiàn)階段智能視頻分析技術(shù)的開發(fā)重點是算法水平的提高，降低誤判率，借助更高性價比的處理器平臺，固化算法到硬件加速器，留出處理器MIPS給更靈活的軟件作運算，從而提升智能視頻分析處理的可靠性和實用性。”

　　在智能視頻分析方案上，ADI采用的Blackfin處理器是ADI與INTEL聯(lián)合研制的會聚式處理器，它的 MSA(Micro Signal Architecture)架構(gòu)兼具MCU的控制能力和DSP的高速運算能力，MCU和DSP被融入同一個內(nèi)核，只需要同一套開發(fā)工具和同一套指令集，具有軟硬件實現(xiàn)簡單的優(yōu)勢。針對視頻數(shù)據(jù)自身的特性，Blackfin的4個視頻算術(shù)運算單元和視頻象素指令集大大加速了視頻運算速度，一條視頻象素操作指令可以在一周期之內(nèi)完成4對視頻數(shù)據(jù)分量的加法、減法、加減混合運算、取平均值，或者相減并求絕對值等11種視頻象素運算。這些運算在編解碼算法中的運動估計、環(huán)形濾波器和智能視頻分析的各種算法中被大量應(yīng)用。而在智能視頻分析的一些基礎(chǔ)算子中，如直方圖統(tǒng)計、中值運算、Sobel運算、形態(tài)學(xué)中的膨脹運算等，都可利用Blackfin的MIN、MAX指令來消除條件跳轉(zhuǎn)，節(jié)省處理器周期。不僅如此，Blackfin還支持13種非視頻數(shù)據(jù)的向量運算，通過適當設(shè)計數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在前背景分離、閾值計算和更新等多個環(huán)節(jié)都可運用Blackfin的特色指令讓智能視頻分析算法更為迅捷。

　　此外，值得關(guān)注的是，中國第一個智能視頻分析方面的國家標準GB/T30147-2013《安防監(jiān)控視頻實時智能分析設(shè)備技術(shù)要求》已正式實施。該標準規(guī)定了安防監(jiān)控視頻實時智能分析設(shè)備的功能、性能、接口、電磁兼容性、環(huán)境適應(yīng)性、試驗方法、檢驗規(guī)則等內(nèi)容，是嵌入式視頻實時智能分析設(shè)備進行設(shè)計、生產(chǎn)、檢驗的依據(jù)，也將為智能監(jiān)控視頻分析技術(shù)的未來發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

　　ARM平臺智能分析興起

　　一直以來，智能視頻分析處理一般都是基于后端平臺或是前端攝像機的DSP芯片架構(gòu)之下，而現(xiàn)在，這一技術(shù)開發(fā)趨勢正朝著ARM硬件平臺的方向演進。作為華為海思公司在視頻圖像分析領(lǐng)域的核心合作伙伴，北京智芯原動科技有限公司有著安防行業(yè)智能視頻算法研發(fā)的豐富經(jīng)驗，近年來，公司正式轉(zhuǎn)入到ARM平臺智能視頻分析算法的開發(fā)之中，對此，智芯原動副總經(jīng)理王偉表示道：“ARM嵌入式系統(tǒng)的優(yōu)點是功耗低、設(shè)備方案的價格較便宜，隨著ARM嵌入式設(shè)備應(yīng)用市場份額的逐年上升，整體產(chǎn)業(yè)鏈已基本成形，越來越多的安防廠商開始采用ARM處理器開發(fā)新型視頻監(jiān)控攝像機產(chǎn)品，這也正是我們選擇ARM平臺的原因所在。”

　　當然，要在單一ARM平臺上進行各種復(fù)雜的視頻分析運算，其難度可想而知。智能視頻分析要用到大量的CPU資源，但由于本身已經(jīng)需要處理很多工作，這令到同一個ARM平臺往往難以為智能視頻算法提供足夠的運算空間，要想在ARM平臺上實現(xiàn)流暢、準確的視頻分析功能，實非易事。解決這一問題的辦法，仍然是對視頻分析算法的進一步優(yōu)化。

　　通過多年來對各種應(yīng)用場景、運動模式在不同季節(jié)、不同地域、不同溫度環(huán)境下的視頻樣本收集與比對，智芯原動不斷完善對視頻分析算法的優(yōu)化，開發(fā)出一系列基于ARM平臺的智能視頻分析產(chǎn)品線，其中包括基礎(chǔ)功能和運動目標檢測(MOD)兩大類?；A(chǔ)功能又分為對視頻遮擋、相機移位等視頻信號的異常偵測，以及對戶外攝像機晃動進行圖像電子穩(wěn)像處理等。而在專業(yè)版的運動目標檢測中，搭配海思3516/3517 SOC平臺，系統(tǒng)內(nèi)含周界入侵、單/雙警戒線穿越、徘徊報警、逆行檢測、多人徘徊、異常速度和非法停車等八大視頻分析算法，用戶可在不用任何設(shè)置的條件下快速使用上述多種功能。

　　提到智能視頻分析目前的技術(shù)開發(fā)重點，王偉表示，關(guān)鍵還是在于如何能夠降低對視頻畫面的干擾，提高系統(tǒng)分析識別的準確度。例如，在智能交通(ITS) 應(yīng)用中，針對警用卡口環(huán)節(jié)，智芯原動開發(fā)的方案全部視頻分析處理僅需一顆海思ARM處理器，并利用獨有的智能分析加速引擎，以提高運算速度;同時，系統(tǒng)將最高30幀/秒的虛擬線圈與車牌識別檢測相整合，并提供車牌亮度反饋、閉環(huán)控制攝像機的曝光，以降低成像品質(zhì)對識別度的影響，有效保證了車牌識別的準確率和對無牌車輛的抓拍率。在停車場車位引導(dǎo)及反向?qū)ぼ噾?yīng)用中，與傳統(tǒng)的超聲波方式不同，采用基于海思Hi3518/3516C設(shè)計的智能高清一體機可同步監(jiān)控2至3個車位，不但可識別車輛有無及車輛位置，而且還可以識別出車牌號碼，幫助車主反向?qū)ぼ?，實現(xiàn)高性價比的停車場內(nèi)部管理。

　　另據(jù)透露，智芯原動與海思合作的新一代智能芯片Hi3516A將在今年年底的北京安防展上隆重推出，其基于ARM Cortex-A7處理器配合第二代智能分析協(xié)處理單元IVE2.0，提供車牌識別、周界防范、人臉識別等多達40種智能分析應(yīng)用。

　　音頻分析與智能視頻相整合

　　除了專門針對視頻數(shù)據(jù)的分析處理之外，對于聲音的智能分析和處理也越來越受到人們的重視。過去，帶有拾音器的監(jiān)控攝像機只是通過接收到的音頻信號達到預(yù)先設(shè)定的閾值大小，來啟動報警模式;而如今，用戶希望能夠?qū)β曇暨M行更為細化的判斷，從音頻信號中將危險特征提取出來，并且與視頻監(jiān)控相整合，提高系統(tǒng)的整體預(yù)警能力。

　　“如果說智能視頻分析是智能監(jiān)控的‘眼睛’的話，那么智能音頻分析就是智能監(jiān)控的‘耳朵’。”富昌電子(Future Electronics)有限公司業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理朱華剛說道。據(jù)介紹，富昌電子攜手NXP和Microsemi兩大原廠，綜合兩大原廠在視頻處理和聲音處理方面的豐富經(jīng)驗和強大技術(shù)，即將推出基于NXP圖像處理芯片ASC88XX系列和Microsemi智能聲音處理芯片ZL3805X系列的高清網(wǎng)絡(luò)攝像機智能視頻聲音監(jiān)控整體解決方案。

　　朱華剛表示，該方案將Microsemi的智能聲音處理解決方案整合到NXP的高清網(wǎng)絡(luò)攝像機方案中，除了傳統(tǒng)的高清監(jiān)控之外，系統(tǒng)還能進行遠距離聲音監(jiān)控和特征識別，以及智能聲源的識別和定位。采用該技術(shù)的智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠采集周圍環(huán)境的聲音，當發(fā)生突發(fā)事件時，該方案能夠識別分析聲音來源并實現(xiàn)方位確定，與攝像機主平臺整合后，攝像機可按需要自動轉(zhuǎn)換到聲音來源的方向和角度進行監(jiān)控。而在智能聲源的定位上，則是利用雙麥克模擬人的雙耳功能，根據(jù)聲音到達不同麥克之間的時間差效應(yīng)，來實現(xiàn)音源定位。

　　在對聲音作分析識別的過程中，最大的難點來自于如何做好背景噪聲抑制，提高聲音特征提取的準確率。對此，富昌電子技術(shù)方案經(jīng)理羅華平說道：“這些噪聲可能包括室內(nèi)環(huán)境下風(fēng)扇、空調(diào)發(fā)出的聲音，以及室外建筑工地攪拌機、馬路上汽車等所產(chǎn)生的噪音，系統(tǒng)的首要任務(wù)就是盡可能地降低上述噪聲所帶來的影響，從中準確地提取出玻璃破裂、小孩哭鬧等等危險聲音信號，并立即開啟攝像機監(jiān)控系統(tǒng)。”

　　目前，針對這一智能音視頻整合方案，富昌電子正與兩大原廠密切合作，根據(jù)不同應(yīng)用領(lǐng)域的特定需求，建立起高效的背景建模以及目標提取模式，通過模型匹配識別，進行音源追蹤，即將聲音模擬的波形信號進行采樣、數(shù)字化，提取相關(guān)信息，然后與特征模型匹配識別，最終根據(jù)結(jié)果完成預(yù)定的應(yīng)用。“智能音頻分析技術(shù)的下一步發(fā)展將著重于快速的多語言/多方言的語音識別、背景噪音或者無關(guān)聲音的過濾、基于云計算平臺的敏感字/詞/句的快速檢索和匹配等等，當然，這需要芯片、平臺、語音識別等產(chǎn)業(yè)鏈上的各廠家的共同努力，來改善整體智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果。”羅華平說。

智能視頻分析技術(shù) 實現(xiàn)自主監(jiān)控
智能視頻分析功能分類與應(yīng)用發(fā)展方向