約在三四年前，智能視頻分析的概念開始進(jìn)入人們的視線。起初人們對于智能視頻分析的認(rèn)識有限，加上廠商在宣傳上對種種應(yīng)用前提與限制條件的屏蔽，無形中夸大了智能視頻分析的功能，導(dǎo)致很多用戶高估了智能分析的作用，甚至把智能視頻分析等同于人腦思維而提出某些遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有技術(shù)的需求。

　　同時(shí)，很多廠商也高估了民用領(lǐng)域用戶的專業(yè)能力與使用耐性。很多出色演示的功能需要在近乎苛刻的前提場景下完成;此外還有對用戶較高的使用專業(yè)能力的要求：針對不同的光線、天氣變化，需要調(diào)整不同的參數(shù)設(shè)置。且莫說是普通用戶，就是連專業(yè)的從業(yè)人員對此也經(jīng)常感到迷茫。這些都大大增加了產(chǎn)品推廣的難度。

　　在智能視頻分析領(lǐng)域里，這些需求與技術(shù)的偏差往往會讓用戶覺得智能視頻分析的產(chǎn)品華而不實(shí)，這無形中增大了項(xiàng)目的溝通成本，同時(shí)也對用戶與廠家本身都造成工作上甚至口碑上的影響。

　　智能視頻分析技術(shù)能在民間真正推廣開來，需要廠商與用戶共同的努力，需求要理性，產(chǎn)品也要務(wù)實(shí)。對于用戶而言，適當(dāng)?shù)牧私馄浼夹g(shù)原理，可對方案的設(shè)計(jì)提供不少的幫助。

　　智能視頻分析的原理

　　智能視頻分析大體上分為兩大類，一類是以背景模型建立為基礎(chǔ)，主要包括周界防范在內(nèi)的行為分析等。第二類是以特征識別為基礎(chǔ)，包括車牌識別、人臉識別等。

分類

　　行為分析主要基于運(yùn)動背景建模與目標(biāo)識別技術(shù)，簡單來講就是在相對靜止的背景圖像中找到在活動的目標(biāo)物體。

原理[nextpage]

　　運(yùn)動目標(biāo)識別的背景建模技術(shù)，首先根據(jù)某種數(shù)學(xué)原理建立環(huán)境背景的數(shù)學(xué)模型，在概數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，機(jī)器可以區(qū)分出靜止背景與運(yùn)動的目標(biāo)物體，然后再根據(jù)目標(biāo)的輪廓、大小等信息對其分類，除去虛假的或無需關(guān)心的目標(biāo)，最終結(jié)合剩下的目標(biāo)軌跡與設(shè)置的規(guī)則產(chǎn)生報(bào)警信號。

　　特征識別技術(shù)的原理與活動目標(biāo)識別技術(shù)不同。特征識別無需背景模型而需要目標(biāo)物體的特征，因此機(jī)器會存有一個(gè)可以用于描述這些特征的數(shù)據(jù)庫，特征識別也就是在所得的圖像中尋找與特征庫里具有一定相似程度的物體以進(jìn)行匹配，如果特殊庫里描述的特征越多，得到的結(jié)果越正確，同時(shí)需要的計(jì)算量也越大。

　　智能視頻分析的“短板”

　　雖然當(dāng)前智能視頻分析技術(shù)的主要原理闡述起來簡潔明了，但是實(shí)施到具體的應(yīng)用，還有許多復(fù)雜的技術(shù)問題。

　　1.無法完全消除誤報(bào)的影響。

　　例如運(yùn)動目標(biāo)識別中的背景建模技術(shù)，在控制漏報(bào)數(shù)量的同時(shí)，還不能完全的刪除誤報(bào)。在以目標(biāo)識別為技術(shù)基礎(chǔ)的周界防范產(chǎn)品中，誤報(bào)的數(shù)量一直是反映該產(chǎn)品優(yōu)劣的一大指標(biāo)。而誤報(bào)的數(shù)量是由背景模型與實(shí)際使用情況之間的差距造成的。模型的適應(yīng)能力越強(qiáng)，造成的誤報(bào)越少，背后要求的技術(shù)也越高。影響背景模型建立的因數(shù)很多，例如空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機(jī)與2m高的攝像機(jī)所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白天和黑夜的狀態(tài)需要的模型也不同。目前，行業(yè)中還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機(jī)事件的影響，如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報(bào)。

　　2.不具備行為的判斷能力

　　例如周界防范，機(jī)器中行為分析的區(qū)域入侵功能能夠發(fā)現(xiàn)活動目標(biāo)，并可以在這些活動目標(biāo)中利用技術(shù)手段把用戶希望的目標(biāo)(例如人體)提取出來。但是再進(jìn)一步，這個(gè)闖入者的動機(jī)是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區(qū)域內(nèi)探望，這些都無法靠機(jī)器來識別。畢竟智能視頻分析還只是一系列設(shè)定好的數(shù)學(xué)公式與程序，遠(yuǎn)沒有達(dá)到人的判斷能力。

　　3.特征識別技術(shù)對畫面要求高

　　對于基于特征識別的分析技術(shù)，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外，也需要清楚的展示目標(biāo)物體的特征，目前計(jì)算機(jī)的識別能力大大低于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計(jì)算機(jī)所看到的特征。因此，對攝像機(jī)的安裝以及周圍環(huán)境的要求比較高。例如車牌識別的產(chǎn)品，對車牌在畫面中呈現(xiàn)的角度，像素大小都有比較嚴(yán)格的要求，這些高要求限制了該類產(chǎn)品的實(shí)施與應(yīng)用。

　　4.CPU的處理能力仍然是瓶頸。

　　要滿足實(shí)際復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境就需要越加復(fù)雜的算法，隨之帶來了巨大的計(jì)算量，目前DSP芯片的能力有限，已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要。因此，難以開發(fā)相應(yīng)高級功能的嵌入式產(chǎn)品，這也增加了很多產(chǎn)品的施工難度與實(shí)際推廣的阻力。

　　總體而言，智能視頻分析技術(shù)也如計(jì)算機(jī)一樣，對于傳統(tǒng)的手段是智能的，但是對于人的智慧來說，還處于低級的階段。 [nextpage]

　　智能視頻分析發(fā)展是視頻安防發(fā)展的必然趨勢

　　前文提到了很多智能視頻分析產(chǎn)品的弱點(diǎn)，讀者們也許會迷惑：智能視頻分析的產(chǎn)品能否真正實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，或者現(xiàn)有的技術(shù)能不能滿足應(yīng)用的需要?事實(shí)上，從智能視頻分析產(chǎn)品推廣應(yīng)用和發(fā)展的角度來看，答案是肯定的。

　　首先，智能視頻分析產(chǎn)品的出現(xiàn)和發(fā)展是視頻安防行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。在視頻安防飛速發(fā)展的今天，視頻監(jiān)控畫面的海量信息超過人力有效處理范圍的問題已經(jīng)成為客觀事實(shí);而智能視頻分析是一種濾除大量冗余信息的有效手段，可以很好地解決這一問題，因而越來越受到人們的重視。如同數(shù)字技術(shù)代替模擬技術(shù)一樣，在不久的將來，智能視頻分析定將成為監(jiān)控整體方案中不可缺少的部分。

　　第二，傳統(tǒng)產(chǎn)品同質(zhì)化的現(xiàn)象已經(jīng)越來越嚴(yán)重，制作一款相應(yīng)產(chǎn)品的技術(shù)門檻越來越低，相對應(yīng)的利潤也越來越薄;而智能視頻分析本身不斷成長和定制化的特點(diǎn)，使其很難形成固定功能soc，即難以被“山寨化”——對于有實(shí)力的廠商而言，這是一個(gè)很好的利潤增長點(diǎn)。

　　第三，智能視頻分析產(chǎn)品雖然在其發(fā)展之初存在種種問題，但是依托強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)技術(shù)，升級換代的速度非常快。在近兩年的時(shí)間里，相關(guān)產(chǎn)品的表現(xiàn)已經(jīng)出現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，并成功應(yīng)用到了眾多的經(jīng)典項(xiàng)目之中。另外很重要的一點(diǎn)是，智能視頻分析產(chǎn)品的功能定制非常靈活，相比目前廣泛使用的紅外對射等簡單產(chǎn)品，智能視頻分析在實(shí)用性上占有絕對優(yōu)勢。

　　需求實(shí)用合理，產(chǎn)品技術(shù)品質(zhì)務(wù)實(shí)提升

　　廠家與用戶共同推動智能應(yīng)用

　　雖然智能視頻分析在行業(yè)使用還存在種種的限制與不足，但是經(jīng)過這幾年的不懈努力，智能視頻分析已經(jīng)越來越多的被應(yīng)用到各個(gè)大型監(jiān)控項(xiàng)目中。

　　目前，專注于智能視頻分析領(lǐng)域的廠商也越來越多，綜合型的企業(yè)代表如海康威視，專項(xiàng)智能行業(yè)型的如卓揚(yáng)科技、智安邦科技、文安科技等;國外企業(yè)代表如美國的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。

　　為了做好智能分析的良好推廣與深入應(yīng)用，從廠家方面，仍然要不斷的完善產(chǎn)品核心算法技術(shù)，或者開發(fā)出更多符合各個(gè)特定場景的應(yīng)用模式。智能視頻分析區(qū)別于傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的一點(diǎn)是，它的核心算法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到定型的程度，具有很大的拓展空間，因?yàn)殡S著應(yīng)用的普及，將會對產(chǎn)品的功能提出更加具體多要的要求。另外，智能視頻分析的技術(shù)往往還牽涉到許多復(fù)雜的參數(shù)配置，如何簡化這些技術(shù)參數(shù)的配置是廠家需要重視的問題。同時(shí)在行業(yè)推廣的過程中涉及到的產(chǎn)品知識與行業(yè)技術(shù)的推廣，也需要各個(gè)廠家共同努力。

　　用戶方面，也需要更好的了解智能視頻分析的技術(shù)現(xiàn)狀，理性看待視頻中的“智能”。一個(gè)較為合理的觀點(diǎn)是把現(xiàn)有的智能視頻分析產(chǎn)品當(dāng)做一個(gè)無用信息過濾器，或者一個(gè)高級的傳感器，能把大致的事件從多數(shù)無用的信息中提煉出來，但最終還是要靠人去把最后的一道關(guān)。另外，智能視頻分析的應(yīng)用除了圖像的質(zhì)量，對如何取景也有很高的要求，這往往會涉及攝像機(jī)安裝的調(diào)整，這也需要用戶的大力支持，例如在攝像機(jī)安裝前，可以先咨詢廠商的技術(shù)人員，為日后智能視頻分析的實(shí)現(xiàn)打造最佳的實(shí)現(xiàn)環(huán)境。