智能分析尚需突破困境 硬件與環境影響準確
閱讀：812發布時間：2014-05-30
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深圳市藍視訊智能科技有限公司
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近年來，隨著視頻監控的大力推廣，其已覆蓋到了人們生活和工作的各個角落。而科技的進步又讓日常監控由“人盯防”向人機協作的視頻智能化方向不斷發展。
智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行分析、理解和處理，在操作人員給出相應規則的前提下，智能分析計算機通過對序列圖像自動分析，對監控場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，即在異常情況發生時能及時發出警報或提供告警事件信息，有效地協助安防人員處理危機。
視頻智能分析技術類型
視頻智能分析從用途上大可分為兩大類，即預防以及查詢與定位。
預防成智能分析之要務
預防即在事件發生時能夠*時間發現，從而能及時地處理，防止不利事件的持續擴展。此類包含了以區域入侵功能為代表的行為類分析和視頻診斷。該項技術側重于對動態場景的分析處理，不需人員緊盯大量屏幕，能做到24小時不間斷監控，能靈活地制定監控策略，可根據用戶的區域、時間、物體大小、運動方向、行為特征等制定不同的報警規則，有針對性地進行預防和報警。例如：只對進入警戒區的人員或車輛進行報警，對其他非進入警戒區的正常通行的人員、車輛只監控但不報警，從而做到在威脅發生之時，甚至之前進行報警，實現“預警”功能。
用同樣的視頻診斷功能，也可對網絡內的各路視頻進行診斷，給出視頻的品質評價，其主要包含以下內容：噪聲、雪花、黑幀、亮度失衡和顏色失真、清晰度、鏡頭遮擋、鏡頭抖動、畫面凍結及云臺控制等。通過定時地掃描網絡內的攝像頭，及時發現故障，及時發出故障維修告示，縮短故障持續時間，加快維修的反應速度，保證系統高可靠的運轉，防止出現設備故障而人卻不知的現象。
查詢與定位
其主要功能在于能夠快速查詢定位視頻資源中想要得到的定向信息。此類技術也是目前市面上推廣的視頻結構化語義分析技術。該項技術偏向于對靜態場景的分析處理，通過圖像識別、圖像比對及模式匹配等核心技術，實現對人、車、物等相關特征信息的提取與分析。對各種格式的原始視頻內容進行視頻處理，可通過多種查看方式(文本、軌跡、視頻摘要等)，達到提高視頻查看速度和效率的目的。通過視頻圖像預處理、常規處理和處理等技術手段進行的圖像處理，提供豐富的基于視頻內容的檢索方式(文本、圖片與規則等)，以達到快速查找、定位視頻資源中所需目標信息的目的。
視頻智能分析的局限性
盡管視頻智能分析功能強大，但其準確性依然不能令人滿意，其只是提高監控人員工作效率的工具，而并不能成為*替代人工的計算機智能。據分析影響其準確性的原因主要有以下幾點：
環境因素
例如疾風驟雨所造成的背景混亂，光線變化所造成的目標和背景顏色的變化，以及由于白天和夜晚不同條件所造成的目標和背景清晰度的變化都是造成分析發生誤差的因素，而這些因素的不可控也導致了智能分析本身的穩定性不夠，這種現象的解決還有待分析算法和分析技術的進一步優化，仍需從業者的持續努力。
硬件困擾
硬件包括前端攝像機和后端服務器。就基于像素比對的智能分析來說，圖像的清晰度直接影響到比對的結果，而越清晰的攝像機圖像像素點越多，運算比對也讓服務器壓力更大。例如智能分析中的車牌識別，不同清晰度的攝像機得到的視頻資源，分析準確率相差很大，同時后端服務器的比對效率也會有明顯的不同，使用標清時單臺服務器的分析能力可能是20路，準確率為90%，而使用200萬高清時，處理能力可能是5路，但準確率卻可達到98%。該問題需在前端的更新換代和“云計算”技術得到推廣的情況下才能夠得以較好的解決。
目前的智能分析，歸根結底還是在人為控制下的計算機對目標的規則行為進行判別，很多尚未被定義的規則行為計算機就無法進行判斷，例如在人群聚集分析上，智能分析可分析出某個區域內在某時間段內人員數量達到了預計值，但這些人員是偶爾路過還是蓄意聚集等都無法進行分析。這也充分體現出了計算機智能分析的實質，其仍無法從根本上代替人的工作。
結語
智能視頻分析技術，在上已經有近10年的發展與應用，目前在國內也已被持續研發和廣泛應用，特別在一些不太復雜的應用其效果還是比較好的。其未來的發展還要從“前端”和“后端”兩個角度來共同努力。這里的所謂前端即產品的zui終用戶，后端即指產品的提供商。前端用戶需要真正理解該“智能”，理性地看待“智能”，能夠將“智能”這個工作更好地切合實際應用，達到利用。而后端供應商，還應持續優化產品形態，讓生產出來的智能產品能夠更好地適應各種的實際環境，提高智能應用的準確性，真正達到智能。分析容易，智能不易，且用且珍惜。
