在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经无法单纯依靠人力来进行处理，安防行业急需一种技术上的突破，能将人力从海量的视频中解放出来的同时保证数据的准备率。智能分析技术的出现，无疑解决了行业的燃眉之急。但其应用性有待加强。
■ 文/ 杨清永
智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。
算法特点及应用范围
在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。智能视频分析技术广泛应用于平安城市、金融行业、政法监管、商业等领域。应用大体可以分为两类：
第一类是与安全相关的应用，也是目前智能视频分析最主要的应用，其主要作用是协助安全部门提高对重要部位、重要物品的安全防护，对可疑人员的识别。例如视频诊断、周界防范、异常行为检测、人脸识别、车牌识别、PTZ动态跟踪、图帧技术、烟火检测等。
第二类是与非安全相关的应用，主要面向零售、服务、管理等行业，做为管理和服务的辅助工具，用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括：人流量统计、熟客识别、人群控制、热度图分析、交通流量控制等。
前后端互为补充
前端智能产品和后端服务器产品，是智能视频分析技术市场应用中的两种通用产品形态。前端智能相机自带分析功能，直接完成对采集到的图像进行分析处理，只将报警信息通过网络传输至监控中心。其系统架构简单，目前相机芯片处理能力已经能够运行各种较为复杂的分析算法，分析效果和后端产品基本相当,如广泛应用的智能交通产品。这样，只需要一台计算机即可获取同时几十甚至上百监控数据，并且不再要求传送原始图像，对传输带宽要求降低。然而，前端产品往往要同时进行音频处理、视频诊断、智能分析等诸多算法，智能分析算法在移植到前端产品时往往会进行一些精简或改动以满足实时效果，这样在效果上会有一定程度的损失，特别是采用低性能芯片的前端产品。
后端服务器产品，往往是将前端采集的视频汇集到后端服务器统一进行分析处理，通常与同行业平台软件配合使用。后端服务器可以应用更为复杂的算法，特别是那些移植到相机中需要大量优化和改进的、以及前端无法实时运行的复杂算法，分析效果相对前端产品要好。另外，如果前端智能产品可以将背景建模等初步分析结果同步汇总给后端服务器，将大幅提高后端服务器规格;否则，由于硬件性能和带宽限制，每台服务器能够支持的视频路数有限，监控点较多时需要大量服务器搭建。随着前端处理芯片性能的不断提升，智能分析功能前移已经是现在技术发展的一个必然趋势。
应用性有待提高
尽管智能视频分析功能十分强大，但其应用性依然不能令人满意，目前只能作为提高监控人员工作效率的工具，而并不能成为完全替代人工的计算机高级智能。
实际应用中，恶劣天气、复杂的背景、遮挡问题等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，从而造成不同程度的误检、漏检，这是目前影响智能分析效果的主要因素。误检和漏检指标恰恰都是客户最为关心的，误检率过高会降低监管人员的信任度，对报警的敏感程度降低，而漏检过高又起不到实际的作用。硬件性能方面，前端设备往往受限于芯片性能，大多采用了相对简单的算法而效果不佳;后端服务器所能支持的路数有限，这主要取决于视频清晰度和算法复杂度，而这两点往往是算法效果达到最优的有力保障。对于硬件方面的影响，需要在前端设备的不断更新换代和“云计算”技术得到高效推广的情况下才能够得以较好的解决。
另外，大多智能视频分析产品想要达到非常高的准确率，往往需要针对不同应用场景进行不同的算法参数调试、摄像 机安装位置和角度调整，这些涉及到非常多的专业参数调试，非专业人员很难调试出理想的效果。
智能图像分析行业标准出台
智能图像分析技术对应的行业标准主要是由全国安全防范报警系统标准化技术委员会组织起草的《安防监控视频实时智能分析设备技术要求》，该标准规定了安防监控视频实时智能分析设备的功能、性能、接口、电磁兼容性、环境适应性、试验方法、检验规则等内容，是对智能视频分析设备进行设计、生产、检验的依据。
目前市场上已出现了多种智能视频分析设备，但这些产品分别由不同的厂家生产，缺少统一的规范和接口，导致其在监控系统中的应用受到了限制。行业标准的出台和实施，将进一步规范各安防厂商的智能视频分析产品，推动视频智能分析技术的快速发展，进而进一步拉动各行业领域对于智能分析的需求。
未来发展的主方向
智能图像分析技术发展已经有多年的历史，因易受环境因素影响，其准确性低和误报漏率高的问题导致在诸多领域还不能成熟应用。但在交通和金融领域，由于规则的单一性和简单性，近几年智能分析发展迅速，应用已经比较成熟，并在智能交通、公共安全等领域取得了不错的成绩。可以认为，2015年智能视频分析，应用正当时。
未来智能分析还有很长的路走，现有的智能视频分析技术对场景的依赖性往往都比较强，尚没有能够完美适应所有场景的智能分析算法，这是视频分析技术将来不断追求和发展的方向。除此之外，智能分析对提高算法准确率依然是智能分析发展的主旋律。另外，随着大数据时代的到来和云计算的不断融合，都将成为智能分析未来发力的重要方向。
(本文作者现任天津天地伟业数码科技有限公司研发总监)
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