視頻智能分析很早就應(yīng)用在安防行業(yè)上，如銀行、企業(yè)、監(jiān)獄等的安全應(yīng)用方面。隨著社會(huì)各行業(yè)的發(fā)展，視頻智能分析已不再僅僅意味著安全，而是擁有了更加多元化的應(yīng)用需求。

　　現(xiàn)在，視頻智能分析常見的應(yīng)用有人臉識(shí)別及車牌識(shí)別等。所有的視頻分析都是建立在對視頻中目標(biāo)有效識(shí)別的基礎(chǔ)上，而且有別于傳統(tǒng)的移動(dòng)偵測(VMD - Video Motion Detection)技術(shù)，雖然兩者都能判斷出畫面內(nèi)容的變化，但是移動(dòng)偵測只能判斷出畫面內(nèi)容的變化，而無法區(qū)分真正的目標(biāo)和背景干擾，智能視頻行為分析則首先將場景中的背景和目標(biāo)分離，識(shí)別出真正的目標(biāo)，去除背景干擾(如樹葉抖動(dòng)、水面波浪、燈光變化等)，進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)行為，獲得這些目標(biāo)的行為屬性,從而使得抗干擾能力有本質(zhì)的提高，再與用戶預(yù)先設(shè)置的各項(xiàng)規(guī)則進(jìn)行對比，判斷是否需要發(fā)出報(bào)警提示。

　　智能視頻分析引擎(VCAsys)的工作原理及過程

　　首先用戶需要預(yù)先設(shè)置檢測區(qū)域或者檢測線，針對每個(gè)檢測區(qū)域或者檢測線指定相應(yīng)的規(guī)則。在攝像機(jī)拍攝的視頻經(jīng)穩(wěn)定處理后(智能視頻分析算法的一部分)，會(huì)生成穩(wěn)定的視頻，接著視頻分析引擎VCAsys會(huì)分析穩(wěn)定后的視頻，使用一種“背景分離算法”對背景進(jìn)行學(xué)習(xí)，并將畫面中的前景(即目標(biāo))和背景進(jìn)行分開，這是VCAsys智能視頻分析算法的核心部分。VCAsys會(huì)分析每個(gè)像素在前后一段時(shí)間內(nèi)的變化，以確定整個(gè)畫面中相對靜止的部分和發(fā)生變化的部分，再根據(jù)所有像素在一段時(shí)間內(nèi)的變化規(guī)律，確定畫面中屬于背景和前景的部分。

　　與傳統(tǒng)的圖像移動(dòng)偵測(VMD – Video Motion Detection)不同，VCAsys智能視頻分析算法可以根據(jù)前景和背景的信息，準(zhǔn)確地識(shí)別出靜止或者移動(dòng)非常緩慢的目標(biāo)，其利用復(fù)雜的算法識(shí)別出真正目標(biāo)的行為，并濾除背景干擾，如樹葉抖動(dòng)、水面波浪等，此外還包括一些其它功能，如對畫面亮度變化的濾除、3D校準(zhǔn)、輸出穩(wěn)定視頻等。根據(jù)從背景中分離的目標(biāo)信息，VCAsys建立目標(biāo)數(shù)據(jù)，包括目標(biāo)的形狀、大小、速度、軌跡、顏色等信息，依據(jù)這些目標(biāo)數(shù)據(jù)，VCAsys將目標(biāo)從背景中標(biāo)識(shí)出來，并使用Metadata(數(shù)據(jù)分析結(jié)果)描述目標(biāo)的屬性與行為，將這些目標(biāo)的屬性及行為與每個(gè)檢測區(qū)域或者檢測線中預(yù)設(shè)的規(guī)則相比較，以檢測目標(biāo)的行為是否違反了預(yù)設(shè)的規(guī)則。如果檢測到目標(biāo)違反預(yù)設(shè)的規(guī)則，則以事件(Event)的形式(包括多種方式如TCP事件、HTTP事件、FTP、Email、觸發(fā)報(bào)警設(shè)備等)輸出。VCAsys同時(shí)也會(huì)以Metadata的形式將目標(biāo)的各類屬性及行為信息通過網(wǎng)絡(luò)輸出。用戶還可以利用視頻分析引擎VCAsys輸出報(bào)警事件，或者解析Metadata獲取相關(guān)信息并觸發(fā)相應(yīng)操作，或甚至進(jìn)行深度開發(fā)。

　　智能視頻分析的配置及功能

　　前面的敘述看似復(fù)雜，其實(shí)其配置簡單易懂，只需將設(shè)備通過網(wǎng)線連接到pc上，然后在瀏覽器上輸入設(shè)備的ip地址，便可以配置想要的功能和報(bào)警輸出了。就目前來看，智能視頻分析的主要功能有以下種類。

　　存在檢測

　　用于檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有目標(biāo)存在，即是指視頻畫面中是否有區(qū)別于背景的其它物體，這些物體不論是從靜止變?yōu)橐苿?dòng)，還是從指定的區(qū)域外部進(jìn)入，都被視為存在。

　　進(jìn)入檢測

　　用于檢測是否有目標(biāo)通過指定區(qū)域的邊緣由區(qū)域外部進(jìn)入?yún)^(qū)域內(nèi)部，即目標(biāo)的移動(dòng)軌跡的起點(diǎn)在區(qū)域外部，終點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)部。

　　離開檢測

　　用于檢測是否有目標(biāo)通過指定區(qū)域的邊緣由區(qū)域內(nèi)部到達(dá)區(qū)域外部，即目標(biāo)的移動(dòng)軌跡的起點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)部，終點(diǎn)在區(qū)域外部。

　　出現(xiàn)檢測

　　用于檢測是否有目標(biāo)未經(jīng)過指定區(qū)域的邊緣而直接出現(xiàn)在該區(qū)域內(nèi)部，即目標(biāo)的移動(dòng)軌跡起點(diǎn)在該區(qū)域內(nèi)部。與進(jìn)入檢測不同之處就在于進(jìn)入檢測的目標(biāo)必須由區(qū)域的邊緣進(jìn)入該區(qū)域，而出現(xiàn)檢測則不必有邊緣進(jìn)入，假設(shè)區(qū)域中有人從井蓋里爬出來，那么進(jìn)入檢測邊不會(huì)報(bào)警，而出現(xiàn)檢測會(huì)。

　　消失檢測

　　用于檢測是否有目標(biāo)未經(jīng)過指定區(qū)域的邊緣而直接從區(qū)域內(nèi)部消失，即目標(biāo)的移動(dòng)軌跡終點(diǎn)在該區(qū)域內(nèi)部。

　　徘徊檢測

　　用于檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有目標(biāo)正在徘徊，并且其徘徊的時(shí)間超過設(shè)定的時(shí)間。觸發(fā)徘徊報(bào)警的目標(biāo)的移動(dòng)軌跡在這段時(shí)間內(nèi)必須全都位于該區(qū)域內(nèi)，軌跡的起點(diǎn)可在區(qū)域內(nèi)部或者外部。

　　停止檢測

　　用于檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有目標(biāo)停止，并且停止時(shí)間超過設(shè)定的時(shí)間。觸發(fā)停止報(bào)警的目標(biāo)的移動(dòng)軌跡終點(diǎn)必須位于該區(qū)域內(nèi)，軌跡的起點(diǎn)則可以位于區(qū)域內(nèi)部或者外部。

　　尾隨檢測

　　是指一個(gè)目標(biāo)經(jīng)過檢測線或者檢測區(qū)域后，另一個(gè)目標(biāo)在設(shè)定的時(shí)間間隔內(nèi)也經(jīng)過相同的檢測線或者檢測區(qū)域。這種情況下會(huì)觸發(fā)尾隨警報(bào)。比如，將時(shí)長設(shè)置為5秒，那么對于檢測線來說，一個(gè)目標(biāo)經(jīng)過檢測線后，5秒內(nèi)如果有任何目標(biāo)也經(jīng)過這條檢測線，尾隨警報(bào)將會(huì)被觸發(fā)。此功能正確率在90%左右。

　　方向檢測

　　用于檢測目標(biāo)在經(jīng)過檢測區(qū)域或者檢測線時(shí)，是否在指定的方向范圍內(nèi)。該方向范圍由起始方向和可接受角度范圍兩個(gè)參數(shù)來控制。

　　速度檢測

　　用于檢測目標(biāo)經(jīng)過檢測區(qū)域或者檢測線時(shí)，其速度是否在指定的范圍內(nèi)，如果是，則發(fā)出報(bào)警。該規(guī)則的速度范圍由上限和下限兩個(gè)參數(shù)設(shè)定。此功能需要根據(jù)環(huán)境與角度調(diào)整，正確率在90%左右。

　　目標(biāo)分類

　　VCA可以基于目標(biāo)的屬性(即目標(biāo)的面積和速度)對目標(biāo)進(jìn)行分類。系統(tǒng)內(nèi)置了一些比較常見的分類，用戶可以根據(jù)三維校準(zhǔn)的結(jié)果修改這些分類的參數(shù)，或者添加新的分類。每個(gè)檢測區(qū)域或者檢測線都可以進(jìn)行分類過濾檢測，即設(shè)置為只檢測某些分類，或者不檢測某些分類。比如是車輛、人群或者小動(dòng)物等，此外還可以添加自定義分類。

　　顏色檢測

　　用于檢測指定區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的顏色組成比例，如果某種顏色的比例超過設(shè)定比例，則發(fā)出報(bào)警。最多支持10種顏色的比例檢測。該檢測對恒定的光照條件要求較高，主要用于室內(nèi)場景。

　　遺棄物/物品搬移檢測

　　用于檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有物體被遺棄，或者是否有物體被搬移。該物體可以是被進(jìn)入該區(qū)域的人遺棄或者搬走，也可以是自行的進(jìn)入/離開該區(qū)域(比如被人丟在區(qū)域內(nèi)的箱子、被風(fēng)吹走的紙張)。

　　火焰檢測

　　檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有明火發(fā)生，此功能對環(huán)境要求較高，最好在室內(nèi)使用且離目標(biāo)距離不要超過30米，同時(shí)最好只單獨(dú)開啟此功能。

　　煙霧檢測

　　檢測指定區(qū)域內(nèi)是否有煙霧發(fā)生,見圖1。

　　計(jì)數(shù)器

　　將計(jì)數(shù)器綁定一個(gè)或者多個(gè)各種規(guī)則，以統(tǒng)計(jì)各種事件的數(shù)量，最常用的就是過線計(jì)數(shù)-指定檢測線功能，該功能可統(tǒng)計(jì)經(jīng)過該線的兩個(gè)方向的目標(biāo)數(shù)量，常用在商場和客運(yùn)站。見圖2，從藍(lán)線兩邊的計(jì)數(shù)器可以看到從右往左走過，計(jì)數(shù)器的數(shù)量便增加，目前最多支持五條線。

　　遮擋檢測

　　檢測攝像機(jī)是否被遮擋、方向是否被改變、焦距是否被調(diào)整過。如果室外的攝像機(jī)不小心被人為或者意外事件所觸發(fā)的障礙物遮擋在攝像頭前，也會(huì)觸發(fā)報(bào)警，見圖3。

　　視頻穩(wěn)定功能

　　將不穩(wěn)定的視頻(手持、車載、高空攝像機(jī))穩(wěn)定后輸出，便于觀看，同時(shí)還可選是否添加除霧功能。

　　PTZ自動(dòng)跟蹤

　　控制PTZ高速球機(jī)自動(dòng)跟蹤目標(biāo)，支持三種模式觸發(fā)：自動(dòng)、手動(dòng) 、VCA規(guī)則觸發(fā)。此功能用在監(jiān)獄最為合適，可以指定某區(qū)域若有犯人經(jīng)過便跟蹤其行走的路線并報(bào)警通知警衛(wèi)。

　　視頻智能分析的局限

　　在敘述了以上如此多的功能和優(yōu)點(diǎn)后，那么是不是就會(huì)覺得視頻智能分析就完美無瑕了呢?答案是否定的。其實(shí)，視頻智能分析其分析判斷的準(zhǔn)確率無法達(dá)到百分之百,通常區(qū)域檢測和過線檢測的準(zhǔn)確率在95%左右，尤其在夜間時(shí)如果光線太過黑暗、噪點(diǎn)上升、成像清晰度減損時(shí)等等外界因素都會(huì)導(dǎo)致其準(zhǔn)確率下降。如果同時(shí)打開多種功能檢測，如同時(shí)打開存在檢測、煙霧檢測和火焰檢測等也會(huì)影響其準(zhǔn)確率。最好的辦法就是按照實(shí)際需要，關(guān)閉不必要的功能，減少誤報(bào)率。

　　結(jié)語

　　隨著時(shí)間的推移，科技也會(huì)愈發(fā)進(jìn)步，視頻分析的功能將會(huì)越來越強(qiáng)大，其準(zhǔn)確率也將得以提升，智能判斷行為方式的應(yīng)用也會(huì)相應(yīng)地增多，如當(dāng)判斷出有小偷偷東西時(shí)，可及時(shí)進(jìn)行逮捕等。未來視頻智能行為分析將會(huì)更加有效地替代人力，從而得到更加廣泛的應(yīng)用。