安防視頻監(jiān)控從上世紀(jì)90年代至今，獲得了快速發(fā)展。隨著IP技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，視頻監(jiān)控規(guī)模從幾十路發(fā)展到成千上萬(wàn)路。在此背景下，如何有效提高視頻監(jiān)控的應(yīng)用效率成為視頻監(jiān)控建設(shè)的重要問(wèn)題。因此，智能視頻監(jiān)控成為視頻監(jiān)控建設(shè)的發(fā)展方向。
在以往的視頻監(jiān)控項(xiàng)目中，智能視頻分析技術(shù)得到越來(lái)越多的應(yīng)用。但是真正成功的應(yīng)用確非常少，即使在一些相對(duì)應(yīng)用成功的案例中，智能視頻分析往往只是作為補(bǔ)充手段，而且以拌線、禁區(qū)等簡(jiǎn)單算法居多。例如卡口應(yīng)用中，也只是作為感應(yīng)線圈的后備技術(shù)，在感應(yīng)線圈故障的時(shí)候采用拌線識(shí)別抓拍車牌。
出現(xiàn)這種呼聲與實(shí)際嚴(yán)重差距的原因，主要總結(jié)為兩點(diǎn)：準(zhǔn)確率和成本。這兩者相互依賴，密不可分。
就準(zhǔn)確率來(lái)說(shuō)，目前智能分析算法的誤報(bào)率和漏報(bào)率顯然是無(wú)法令人滿意的。這主要有幾個(gè)原因，首先在我看來(lái)目前國(guó)內(nèi)很少有真正屬于視頻監(jiān)控自身的視頻分析算法。目前使用的大部分算法都是按照實(shí)驗(yàn)室單純環(huán)境總結(jié)圖像規(guī)律而來(lái)的。然而安防視頻監(jiān)控主要是面向保護(hù)人和財(cái)產(chǎn)的，所以視頻來(lái)源主要是路口、廣場(chǎng)、建筑物出入口、通道等相對(duì)復(fù)雜的環(huán)境。這些環(huán)境往往圖像變化率大，受燈光環(huán)境干擾多。以人臉識(shí)別為例，目前的主流算法對(duì)人臉圖像有非常嚴(yán)格的要求，取景各個(gè)角度、距離、瞳孔之間的像素都要在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，反之則無(wú)法識(shí)別。
怎么解決準(zhǔn)確率的問(wèn)題，關(guān)鍵是樣本，智能分析算法的本質(zhì)是比對(duì)，和樣本的比對(duì)。由于視頻監(jiān)控的環(huán)境復(fù)雜性，導(dǎo)致很難得到具有統(tǒng)一規(guī)律的樣本。不同應(yīng)用場(chǎng)景，具有不同的樣本規(guī)則。所以要解決準(zhǔn)確率，智能分析算法就要具備自我學(xué)習(xí)，樣本自我采集的能力。在不同的場(chǎng)景中，智能分析出現(xiàn)誤報(bào)漏報(bào)，操作員對(duì)智能分析服務(wù)器反饋誤報(bào)漏報(bào)數(shù)據(jù)，搜集特殊樣本，從而幫助智能分析服務(wù)器在以后的相似場(chǎng)景下，能計(jì)算準(zhǔn)確分析結(jié)果。
另外阻礙智能分析發(fā)展的就是成本。雖然目前有很多廠商的編碼器、攝像機(jī)帶有簡(jiǎn)單的智能分析，但是目前大部分相對(duì)復(fù)雜的智能分析還是以單獨(dú)服務(wù)器分析的方式應(yīng)用。服務(wù)器收取到視頻流，還原為YUV、RGB等數(shù)據(jù)再做樣本比對(duì)，然后再編碼輸出。所以一臺(tái)服務(wù)器要解碼、分析、再編碼，性能成為很大的瓶頸。
導(dǎo)致這種情況的原因是視頻分析算法從九十年代末至今，實(shí)際并沒(méi)有算法上的根本進(jìn)步，發(fā)展的只是運(yùn)算能力的提高，也就是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。同樣以車牌識(shí)別為例，國(guó)內(nèi)大部分廠商還是在別人的算法基礎(chǔ)上不停的優(yōu)化。在基礎(chǔ)沒(méi)有得到優(yōu)化的情況下，外圍的優(yōu)化只能說(shuō)效果了了。
對(duì)于計(jì)算性能和算法性能一定的情況下，視頻監(jiān)控產(chǎn)品是否還能有效提高智能分析的效率?答案是一定的，軟件架構(gòu)。我認(rèn)為，云和格的思想在軟件架構(gòu)的應(yīng)用可以有效的提高智能分析的效率，降低成本。云是這兩年最火的概念，核心思想是共享，格是前幾年在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域得到發(fā)展，核心思想是協(xié)同計(jì)算。視頻智能分析主要是計(jì)算圖像的變化量和對(duì)比度，很多數(shù)據(jù)要在前端、服務(wù)器和客戶端反復(fù)計(jì)算，導(dǎo)致了計(jì)算量的浪費(fèi)，試想如果把前端編碼計(jì)算變化量共享給智能分析服務(wù)器，數(shù)據(jù)對(duì)比的計(jì)算量由服務(wù)器和多個(gè)客戶端協(xié)同計(jì)算，就能大大降低服務(wù)器的計(jì)算量，從而大大提高智能分析的效率，降低智能分析應(yīng)用的成本。
我相信，在有效技術(shù)手段下，提高智能分析準(zhǔn)確率，降低建設(shè)成本，智能視頻分析一定能在視頻監(jiān)控領(lǐng)域得到快速的應(yīng)用和發(fā)展。
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