近半个月的年假已经结束，打工的人们也在意犹未尽的沉浸在过年的气氛当中陆续踏上了离乡路。2月15日是大多数单位春节假期的最后一天，“铁公机”迎来返程高峰，据铁路部门预计，2月15日北京站到达旅客超过14万人次，西站到达旅客11万人次，南站到达近10万人次。随着农民工陆续返京，北京各大火车站正月十五(2月24日)前后将出现第二拨返程高峰。年后返程客流量大，杂、乱已成为主要特点，因客流量大突发事件难以控制，预防难度大，而智能视频监控可使情况大有改观，智能视频监控可识别行为异常，主动发出警示从而预防突发事件发生，一定程度上提高了乘客的人身和财产安全。
智能视频分析技术
智能视频监控技术源自于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其概念主要是指“由机器自动分析视频图像源，从中识别并提取出有用的关键信息，并自动控制机器进行相应动作”的监控方式，由于处理过程基于视频图像源，也称为智能视频分析(智能分析)技术。
如上图所示，智能视频分析技术是监控技术第三个发展阶段“机器眼+机器脑”中的“机器脑”部分，利用机器，将“人脑”对于视频画面的监控判断，进行数据分析提炼特征形成算法植入机器，形成“机器脑”对视频画面自动检测分析，并作出报警或其他动作。它借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使摄像机不但成为人的眼睛，也使计算机成为人的大脑。智能视频监控技术是最前沿的应用之一，体现着未来视频监控系统全面走向数字化、智能化、多元化的必然发展趋势。
智能视频监控的应用
在金融系统的智能监控可以实现ATM监控、银行出入口、柜台交易、外围周界防范、金库等周边可疑人员和周遭环境预告;在交通行业中可实现拥堵检测、车流量统计、车速统计、停车检测;在智慧城市中适用于各种复杂场景：场所周边设防入侵检测、特殊地区跌倒侦测/越界侦测、车站滞留侦测/遗留物侦测、场馆客流分析统计检测、广场/场馆视频公共信息服务等;无人值守监管行业中智能视频监控可实现电力周界防范;在部队、监狱、看守所智能监控可适用于监狱各种设施场景：军械库枪械看护、哨所入侵检测、监狱打架斗殴监控、敏感地区非规定时间检测;对于森林防火防范方面又起到了重要作用，可实现烟雾感应智能识别、明火隐患智能监测、灾备预警检测、人员异常检测。目前智能监控的应用范围日益扩大。
智能视频监控技术的发展
智能视频监控技术已经渗透金融、智慧城市、智能交通等多领域，在维护社会安全、保障人们生命和财产安全上起到不小的作用。在传统的闭路电视监控模式下，保安人员需要监视太多的视频画面，远远超出人的接受能力，导致实际监控效果低下。据统计，在连续盯着视频画面22分钟之后，人眼将对视频画面里95%以上的活动信息视而不见。因此我们需要智能视觉监控来改善监控效果，同时减轻保安人员的负担。
视频分析曾经作为一种软件业务是预装在中央服务器或数字监控探头的应用程序，这些应用程序以算法为基础，处理对特定事件的运动检测，入侵检测，出入口检测等。一些视频分析公司仍然只集中于软体研究。例如，Aimetis的主打产品期望能在任何标准或联网的PC上应用。
然而，越来越多的供应商开始趋向于把软件嵌入到硬件设备或者作为整体打包销售，比如视频分析领域的市场领导者ObjectVideo已经停止向最终用户销售软件。相反，在数字信号处理芯片(DSP)上运行的软件是由思科，EMC和TI等公司生产的，设备制造商们把DSP芯片安装到后端存储设备，网络设备或者是数字监控探头或编码器上。还有一些公司，包括博世，霍尼韦尔和索尼在内也开始将视频分析技术加入到他们以前销售的监控探头中。而诸如慧锐系统、NICE则侧重于开发和销售整套包括监控探头、编码器和分析软件在内的视频管理系统，这个转变中的市场导致了一些奇怪的合作伙伴。ObjectVideo与慧锐不但是竞争对手，还是合作伙伴：慧锐已开发出自己的一些算法，并执行ObjectVideo公司的一些算法，在他们自己的硬件上销售。
视频内容分析(VCA)将移动侦测技术带到了一个新的高度，利用局部或集中处理能力，根据形状和大小对移动对象进行区分，并根据默认/内置设置研究移动对象的行为，或者启用数字视频源的无人值守监控功能，对特定事件或行为进行检测。
根据MarketsandMarkets最新的市场研究报告，预计2017年全球视频内容分析(VCA)市场规模从2011年的1.8亿美元增长至2017年的8.678亿美元，2012年至2017年间的年复合增长率高达30.4%。该报告对各个垂直市场进行了分析，如机场、港口和海上安全、关键基础设施、边境管制和周边安全、商业/办公/政府建筑、工厂和工业设施、城市安全和公共安全、银行业和金融业、娱乐场所、零售网店、运输和物流、医疗保健、房屋住宅、体育等等。
智能视频分析技术虽然最早以纯软件形式出现，但其主要趋势是不断向前端迁移。以bellsent“智能视觉服务器”为例，可配置在摄像机前端及后端，以前段嵌入式分析为主，将视频分析直接嵌入摄像机内。总体而言，置于前端的视频分析不容易受视频传输环节及视频质量的影响，效果会更稳定、更好。
嵌入式视频分析可以在前端直接对视频信息进行处理，减少了视频信息上传的网络带宽压力，并且安装简单易于系统集成。同时还可以支持前端存储，无需进行图像的远程传输，并因此可以对图像进行高质量的前端存储，如果用户需要获得图像信息，则可以通过分布式事件搜索完成，并通过点播获得高质量现场画面。
更重要的一点是，前端嵌入式智能分析让每个独立的分析单元可以成为单独的智能监控单元，即使整个系统的网络都瘫痪了，这些独立的前端单元还可以继续独立工作、进行存储和报警，避开了系统网络通信瘫痪所带来的监控瘫痪的风险。但是这种架构开发复杂，灵活性差，扩容与升级比较困难;而后端纯软件视频分析是在视频监控系统的后端，往往将智能视频分析功能嵌入在平台软件上，由专门的视频处理服务器来实现的。这种模式产品智能功能比较强大，并且容易扩容，但是它需要视频监控系统前端将所有的视频信息都上传到服务器，这对网络带宽的压力是非常大的。
此外，要在后端进行智能视频分析就必须对前端传来的图像进行解压再分析，这个过程占用了大量平台软件终端设备的资源，实际上并没有降低成本，反而使得作为观看与浏览图像的平台软件运行终端运行效率大幅下降。
智能监控遭遇技术瓶颈
不同与其他产品，对于智能视频分析产品来说，一旦你确定了业务需要，缩小范围之后，就应该开始进行系统测试了。虽然，目前来说视频分析技术能够提供比几年前多得多的功能和实用性。然而，该技术仍要求必须配置正确，它在某些情况下可能无法工作。智能监控技术的准确与否取决于视频源的质量。目前高清监控没有普及，视频源的质量也就不能完全保证。智能视频监控技术开发是一个过程。智能视频监控技术开发是永无止境的，不同的应用环境对智能监控技术的要求不同，新生的智能监控技术与传统的监控技术还有市场博弈的一个过程。智能监控技术发展遇到一些困境，有自身的原因也有客观原因，但是智能监控技术的前景将随着市场的需求迎来曙光。
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