數(shù)字化、高清化、智能化充斥著整個(gè)安防市場(chǎng)，而今，北京安博會(huì)召開在即，作為安防行業(yè)的年度盛會(huì)。今天，筆者將就智能視頻分析這一話題進(jìn)行探討。

記得在采訪北京光橋總裁張乃憲先生時(shí)，他曾說(shuō)，對(duì)于視頻監(jiān)控來(lái)說(shuō)，監(jiān)控錄像需要7*24小時(shí)不間斷，保安員在觀看視頻監(jiān)控屏幕時(shí)極易造成視覺疲勞，發(fā)現(xiàn)可疑線索的幾率就大大降低，舉個(gè)例子，人在盯著屏幕觀看錄像12分鐘的時(shí)候，45%的畫面會(huì)被忽視，而當(dāng)觀看錄像達(dá)到22分鐘的時(shí)候，95%的畫面將被忽略;另外，如何在監(jiān)控屏幕不斷切換的同時(shí)發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件并及時(shí)預(yù)警也是實(shí)踐中的一個(gè)難題;同時(shí)，隨著視頻監(jiān)控的大范圍應(yīng)用，也帶來(lái)了海量的視頻數(shù)據(jù)，如何在這些海量的數(shù)據(jù)中提煉有價(jià)值的數(shù)據(jù)成為一個(gè)亟待解決的問題?；谶@些因素，智能視頻分析的產(chǎn)生和應(yīng)用就顯得極為必要。

智能視頻分析技術(shù)讓人迫不及待，那么，智能視頻分析的工作原理是什么呢?

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(shí)別為基礎(chǔ)，包括車牌識(shí)別、人臉識(shí)別等。

行為分析主要基于運(yùn)動(dòng)背景建模與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，簡(jiǎn)單來(lái)講就是在相對(duì)靜止的背景圖像中找到在活動(dòng)的目標(biāo)物體。

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)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(dòng)的目標(biāo)物體，然后再根據(jù)目標(biāo)的輪廓、大小等信息對(duì)其分類，除去虛假的或無(wú)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(hào)。

特征識(shí)別技術(shù)的原理與活動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)不同。特征識(shí)別無(wú)需背景模型而需要目標(biāo)物體的特征，因此機(jī)器會(huì)存有一個(gè)可以用于描述這些特征的數(shù)據(jù)庫(kù)，特征識(shí)別也就是在所得的圖像中尋找與特征庫(kù)里具有一定相似程度的物體以進(jìn)行匹配，如果特殊庫(kù)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。

然而，目前智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用并不廣泛，還處于試用階段，“不成熟”的技術(shù)無(wú)法催生市場(chǎng)的膨脹，這主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.無(wú)法消除誤報(bào)的影響

例如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的背景建模技術(shù)，在控制漏報(bào)數(shù)量的同時(shí)，還不能的刪除誤報(bào)。在以目標(biāo)識(shí)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(lái)，也無(wú)法的解決隨機(jī)事件的影響，如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報(bào)。

來(lái)源：中國(guó)數(shù)字音視網(wǎng)