根據(jù)預(yù)測，全世界不斷惡化的安全問題和越來越多的商務(wù)應(yīng)用，將使監(jiān)控攝像頭的部署以兩位數(shù)的增長率增加，并且在可預(yù)見的未來并無衰落跡象。面對視頻數(shù)據(jù)以史無前例的速度大量產(chǎn)生，且其中90%以上都是非有效內(nèi)容，如何監(jiān)控大量的視頻畫面或在事后進行快速的檢索？如何以報告、圖表和曲線圖的形式對視頻數(shù)據(jù)進行分析報告，以幫助做出更好的商務(wù)決策？這些需求促進了視頻智能分析技術(shù)的發(fā)展。

    盡管最近幾年智能視頻監(jiān)控取得了長足進步，但整體還處于初級階段?；诳植婪肿拥耐{、暴力以及商務(wù)智能化的需要，視頻分析解決方案的需求在持續(xù)增長，可以預(yù)見智能視頻監(jiān)控將在各縱向市場得到廣泛應(yīng)用。

    那么，目前視頻分析技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀是怎么樣的呢？有什么因素制約著它的發(fā)展？下面將為您一一分析。

何謂智能視頻監(jiān)控？
    我們不能把真正的智能計算機視覺影像分析和傳統(tǒng)的移動偵測（VMD）混為一談。

    傳統(tǒng)的移動偵測有著先天的缺陷：它假定任何像素的變化都是有意義的。想象一下將攝像頭安在火車月臺外的情形吧——月臺上人來人往和軌道上的火車移動都會引起像素變化，另外，風(fēng)、雨、影子和燈光反射同樣引起像素變化。VMD對所有變化都發(fā)出警報，產(chǎn)生了大量錯誤警報，結(jié)果是監(jiān)控人員反而錯過了重要事件，如有人越過火車軌道。

    另一方面，運用真正計算機視覺技術(shù)的軟件，卻能過濾掉無關(guān)信息，只保留有意義的信息供分析。如在前例中運用計算機視覺技術(shù)的話，就意味著可以忽略環(huán)境因素及正常行為引起的不相關(guān)像素變化。只有重要事件出現(xiàn)時，監(jiān)控人員才會得到告警，例如，有人越過鐵軌時，監(jiān)控人員就可以作出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。從本質(zhì)上來說，基于計算機視覺的視頻分析是非常尖端和復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，它能夠辨別出所場景發(fā)生的相關(guān)活動。

    在具體應(yīng)用中，工程師們對視頻分析算法進行了專門的處理以確保高精確度。時下，有好幾種應(yīng)用能滿足數(shù)種縱向市場的性能要求，包括：移動偵測；物體辨別；遺留或者移除物體偵測；人數(shù)統(tǒng)計；周界保護；自動PTZ跟蹤；閑逛或滯留時間；攝像頭丟失偵測；錯誤方向偵測；攝像頭受阻；牌照識別等。

制約視頻分析技術(shù)發(fā)展的因素
    過多的錯誤警報或者錯失重要事件，這會嚴(yán)重影響用戶對視頻分析的使用。近年來，此類問題已大量減少。精確度水平取決于對數(shù)據(jù)分析的有效應(yīng)用，因此，首先要對客戶預(yù)期有大體的了解，明確告知客戶視頻分析技術(shù)的功能與制約，理解環(huán)境因素和計算因素、視頻管理軟件與視頻分析軟件的整合等都會對視頻分析效果產(chǎn)生影響。[nextpage]

1.環(huán)境因素
    事實上環(huán)境因素對視頻分析運算效果的影響非常大，下面是6種常用的環(huán)境因素：
·攝像頭角度：攝像頭角度會影響視頻分析應(yīng)用的多個因素，包括物體對比、遮斷和分段；
·物體距離：對視頻分析而言物體的像素尺寸是個重要因素。多數(shù)視頻分析都對最小像素尺寸有要求（如：15x15）。相反，如物體像素尺寸過大，也會影響分析效果，如反射光進入攝像頭；
·照明度：光線可在兩方面影響視頻分析。首先，光線必須滿足最低亮度視頻分析才能偵測出物體（除非采用紅外線或熱敏攝像頭）。其次，光線的突然變化（如開門）也會導(dǎo)致分析錯誤；
·活動程度：活動程度或環(huán)境“繁忙度”對視頻分析效果也有影響。通常而言，活動度越高，視頻分析運算產(chǎn)生的錯誤結(jié)論越多；
·天氣：天氣（陽光、雨、雪、風(fēng)、樹、云、影子等）反復(fù)無常的變化會導(dǎo)致視頻分析做出錯誤結(jié)論，特別是在戶外環(huán)境時更是如此。在室內(nèi)環(huán)境中，當(dāng)存在大玻璃門窗時，這些物體會使室內(nèi)攝像頭獲得的場景有所變化；
·背景：背景影像變化程度也會影響視頻分析效果。例如，如攝像頭對著不斷轉(zhuǎn)動的電動扶梯拍攝會產(chǎn)生錯誤結(jié)論，這種情形在開發(fā)解決方案或安裝時，也必須考慮到。

2.計算因素
    運算能力的強弱也使視頻分析運算產(chǎn)生顯著變化，通常有5種因素會影響效果：
·處理能力：對快速移動的小物體進行偵測，需要更多的CPU。因為算法需在高分辨率（偵測小物體）和高FPS（追蹤快速移動物體）下運行；
·分辨率：通常可以4CIF記錄視頻，以CIF進行分析，這樣可以節(jié)省CPU資源。如要偵測極小物體，可能必須以4CIF模式運行；
·FPS：大多數(shù)分析引擎需要的幀率為5-8幀/每秒。對移動速度更快的物體進行追蹤，需要采用更高的FPS；
·硬盤：如希望搜索分析過的視頻影像（如：車子附近移動的物體），就必須將分析引擎產(chǎn)生的XLM數(shù)據(jù)進行存儲。這通常就是被人忽略掉的硬盤數(shù)量；
·內(nèi)存：在電腦上運行時，分析引擎通常要求有10MB到100MB內(nèi)存可用。分辨率越高，需要內(nèi)存越大。

3.視頻管理軟件與分析的整合
    將一個廠家的視頻分析與另一個廠家的視頻管理軟件進行整合是一個痛苦的過程。

    首先，視頻監(jiān)控市場缺乏標(biāo)準(zhǔn)，使得整合困難、費用高昂且耗費大量時間。更大的困難卻是源自整合過程中智能功能的經(jīng)常性丟失。很多時候，視頻分析系統(tǒng)只是給視頻管理系統(tǒng)發(fā)送通知，告知出現(xiàn)了重大事件而已，無法通過視頻管理軟件獲取分析來提供的真正智能。為了搜索到存儲下來的相關(guān)視頻并運行報告，用戶必須直接進入分析系統(tǒng)，這與集中式安全系統(tǒng)管理的一般趨勢是背道而馳的。此外，這樣做也會增加成本：兩個系統(tǒng)都需要單獨的服務(wù)器，訪問成本更高，耗時更長，維護成本也更高。[nextpage]

前端智能分析
    分析運算集中化使基于后端服務(wù)器的選擇獲得了大量機會。設(shè)備配置和設(shè)備故障排除變得簡化，用戶在一個地方就可完成安裝或修改，可操作性得到了保障。但是，其缺點是因為一直需要網(wǎng)絡(luò)傳送視頻信號，對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較高，而這恰恰是目前尚無法得到妥善解決的。

    于是，將視頻分析嵌入到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成為一個重要的趨勢。一些廠家將分析算法嵌入到帶有處理能力的數(shù)碼信號處理器（DSP）上，與IP攝像頭和編碼器制造商們共同協(xié)作提供智能設(shè)備。理論上來說，這樣做有幾個好處，但是，嵌入技術(shù)的當(dāng)前還存在一些重大障礙。

    我們先說一下這樣做的好處。將分析算法嵌入網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可使視頻輸入圖像的處理在硬件上進行，用戶只需要選擇將重要數(shù)據(jù)發(fā)到服務(wù)器上，這會大量減少帶寬和存儲的要求，可節(jié)省較大成本。

    而前端智能分析的主要缺點是DSP的處理能力有限。很多視頻分析運算量很大，而大多數(shù)DSP并沒有足夠大的內(nèi)存和處理能力來實施有效運行。處理能力降低會造成分析準(zhǔn)確性低下，導(dǎo)致誤報增加。在一個要求視頻分析達(dá)到更高準(zhǔn)確性的市場中，這會是個大問題。

    在編碼器、攝像頭硬件或DSP中嵌入分析功能的另一個缺點是每個設(shè)備都必須單獨配置。而這會增加安裝時間，結(jié)果往往是造成不可預(yù)見的成本增加。

    值得注意的是，隨著智能視頻監(jiān)控準(zhǔn)確性、壓縮技術(shù)和嵌入技術(shù)的進步，上述問題可以得到妥善的解決，并會對視頻分析前端化有很大的幫助。