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　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 焦點(diǎn)新聞】上世紀(jì)90年代，視頻分析技術(shù)的雛形產(chǎn)品已經(jīng)在行業(yè)中出現(xiàn)，其伴隨監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)過十多年，技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，也完成了從概念到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。視頻分析技術(shù)涉及眾多學(xué)科，包括如計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、仿生學(xué)等，現(xiàn)在已經(jīng)成為視頻監(jiān)控的重要部分，并隨著技術(shù)、影響力的提升和市場(chǎng)對(duì)智能視頻的迫切需求，相信定會(huì)被越來越廣泛地應(yīng)用。
　　
　　視頻智能分析技術(shù)，通過將攝像機(jī)場(chǎng)景中背景和目標(biāo)分離，進(jìn)而分析并判斷場(chǎng)景的各種狀況。用戶可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)的實(shí)際場(chǎng)景，建立相應(yīng)不同場(chǎng)景模型，生成在場(chǎng)景中出現(xiàn)不同狀況后聯(lián)動(dòng)相應(yīng)報(bào)警事件的規(guī)則，通過這種規(guī)則來判斷和分析視頻，自動(dòng)發(fā)出報(bào)警，輸出聯(lián)動(dòng)信號(hào)，提示用戶進(jìn)行相應(yīng)的操作或根據(jù)報(bào)警的場(chǎng)景來采取相關(guān)的措施。
　　
　　五問視頻分析
　　
　　1.視頻分析在監(jiān)控智能化中的地位
　　
　　視頻分析是監(jiān)控智能化的發(fā)展趨勢(shì)，是未來監(jiān)控智能化中不可缺少的一部分。視頻分析的重要影響我認(rèn)為在兩個(gè)方面，是將安防監(jiān)控人員從繁雜枯燥的監(jiān)控任務(wù)中解放，讓機(jī)器完成這部分工作；第二是在海量的視頻數(shù)據(jù)中快速檢索出想要的信息”。馬磊在采訪提到的兩點(diǎn)可以看出智能監(jiān)控在來安防行業(yè)中的重要作用。
　　
　　2.在當(dāng)前的視頻分析中，哪個(gè)方面是具發(fā)展價(jià)值的？
　　
　　在當(dāng)前的診斷類、識(shí)別類、行為類視頻分析中都具體有發(fā)展價(jià)值。它們都是智能視頻分析中不可或缺的部分。面部識(shí)別技術(shù)，特別是在身份識(shí)別應(yīng)用方面，面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)是待識(shí)別的目標(biāo)面部和用來對(duì)比的樣板面部之間的差異。
　　
　　以有效期長(zhǎng)達(dá)10年之久的護(hù)照為例。隨著時(shí)間的推移會(huì)發(fā)生當(dāng)事人改變發(fā)型、不再配戴眼鏡等各種各樣的變化。當(dāng)面部識(shí)別技術(shù)部署在身份識(shí)別管理應(yīng)用時(shí)，面部識(shí)別系統(tǒng)必須能夠處理由于對(duì)象的老化所產(chǎn)生的變化。
　　
　　監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)圖像往往還存在其他形式的問題：分辨率低；與原始圖像的角度和光照條件的差異；以及面部表情等。NeoFace技術(shù)必須能夠處理這些問題。
　　
　　NeoFace系統(tǒng)使用多種技術(shù)來實(shí)現(xiàn)其高匹配度。通過參考收集到的從兒童到老年人的大量匿名圖像，利用特殊的匹配技術(shù)來實(shí)現(xiàn)在軟件中的老化過程的建模。Imaoka博士還解釋到，利用大頭照制作一個(gè)虛擬3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的圖像。這些圖像都被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)目標(biāo)圖像出現(xiàn)在NeoFace系統(tǒng)中時(shí)，便要求數(shù)據(jù)庫(kù)搜尋一個(gè)圖像加以匹配。“NeoFace甚至能識(shí)別出我30歲時(shí)的照片，”Imaoka開玩笑說道。
　　
　　NEC的超分辨率圖像增強(qiáng)技術(shù)甚至能識(shí)別出低分辨率傳感器捕捉到的模糊的面部圖像。該系統(tǒng)能夠使目標(biāo)圖像與退化的模板匹配，產(chǎn)生能夠容易被人識(shí)別的面部圖像，甚至在雙眼之間的圖像分辨率低至24像素的情況下也可以實(shí)現(xiàn)。
　　
　　3.圖像處理成果
　　
　　波士頓馬拉松案提高了人們對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)。根據(jù)眾多報(bào)道，盡管攝像頭中捕捉到了**的影像，但這些系統(tǒng)卻無法確認(rèn)**。然而在密歇根州立大學(xué)進(jìn)行的一項(xiàng)人臉識(shí)別系統(tǒng)試驗(yàn)中，先進(jìn)的NeoFace人臉識(shí)別技術(shù)使用與警方同樣的事件現(xiàn)場(chǎng)照片，幾乎瞬間完成了**的“同一性”匹配比對(duì)。
　　
　　智能分析要想得到普及就要做到“快”和“準(zhǔn)”，“快”就是要在時(shí)間識(shí)別出異常情況，并對(duì)此做出反應(yīng)。而“準(zhǔn)”就是要在識(shí)別中減少誤判，不然不僅不會(huì)為工作人員減負(fù)，反而會(huì)增加負(fù)擔(dān)，也會(huì)擾亂公共秩序。
　　
　　4.視頻分析技術(shù)對(duì)安防行業(yè)的影響
　　
　　在視頻分析技術(shù)的應(yīng)用中，不止停留在原來能“看”監(jiān)控的程度；還能“懂”監(jiān)控場(chǎng)景中目標(biāo)物體的行為；能夠“想”目標(biāo)物體是什么，行為意味著什么；更可以把想的結(jié)果“說”出來。具變革意義在于從以前的“被動(dòng)監(jiān)控”向“事前控制、主動(dòng)預(yù)警、事中追蹤、事后分析”轉(zhuǎn)變.。
　　
　　阻礙該技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵問題還是辨別率和識(shí)別速度之間的矛盾，因?yàn)樵谀壳靶酒幚砟芰Φ那疤嵯?，為盡快得出結(jié)果對(duì)圖像處理分析過程就會(huì)簡(jiǎn)化，準(zhǔn)確率就會(huì)受到影響；反之，識(shí)別速度就會(huì)受到影響。而且在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中，對(duì)兩者的要求也不一樣，所以對(duì)視頻分析軟件提出了很大的挑戰(zhàn)。
　　
　　5.智能分析技術(shù)應(yīng)用中的實(shí)際問題
　　
　　目前智能分析技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中還存在以下問題：
　　
　　1、分析準(zhǔn)確率受環(huán)境影響大
　　
　　系統(tǒng)針對(duì)復(fù)雜異常行為建模困難，目標(biāo)與背景接近會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征信息提取困難;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋會(huì)造成目標(biāo)信息缺失;目標(biāo)移動(dòng)速度過快或算法過于復(fù)雜導(dǎo)致跟蹤的有效性較低，上述因素易造成誤報(bào)、漏報(bào)、跟蹤困難等結(jié)果。
　　
　　2、海量數(shù)據(jù)分析速度較慢
　　
　　針對(duì)后端平臺(tái)的智能分析而言，前端采集設(shè)備回傳大量的視頻、圖片等信息，都需要在平臺(tái)服務(wù)器上疊加算法進(jìn)行分析，由于服務(wù)器本身處理性能的限制，無法并行處理大量數(shù)據(jù)，因此，雖然智能分析服務(wù)器的應(yīng)用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節(jié)省了人力與時(shí)間，但整體的效率仍有提高的空間。
　　
　　未來視頻分析技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)如何？
　　
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤處?kù)吨悄芤曨l監(jiān)控系統(tǒng)的底層，為后續(xù)的目標(biāo)行為分析與理解提供可靠的數(shù)據(jù)來源。目前的目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)對(duì)光照變化較大、目標(biāo)遮擋、動(dòng)態(tài)背景干擾等場(chǎng)景進(jìn)行處理時(shí)效果并不理想。因此需對(duì)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)繼續(xù)深入研究，提高算法的準(zhǔn)確性，使之能夠適應(yīng)更為復(fù)雜和多變的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境。
　　
　　此外，目前市面上已有的智能視頻分析功能大多集中在對(duì)單路攝像頭採(cǎi)集的單源視頻進(jìn)行獨(dú)立分析，缺乏多路多源監(jiān)控視頻的協(xié)同分析，因此應(yīng)對(duì)跨攝像機(jī)目標(biāo)跟蹤技術(shù)進(jìn)行研究，從而獲取目標(biāo)在大場(chǎng)景內(nèi)的行蹤軌跡，以進(jìn)行更準(zhǔn)確的行為分析。
　　
　　遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點(diǎn)問題，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被部分或完全遮擋，又或是多個(gè)目標(biāo)相互遮擋時(shí)，目標(biāo)部分不可見會(huì)造成目標(biāo)信息缺失，影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時(shí)特征與目標(biāo)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置、尺度等，都不能狠好地處理較嚴(yán)重的遮擋問題。