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　　【中國安防展覽網(wǎng) 焦點新聞】 安防監(jiān)控領(lǐng)域之所以出現(xiàn)智能化，一方面是應對用戶日漸苛刻的需求，而另一方面也是減少人工支出成本。當越來越多的地方普及監(jiān)控設施，越來越多的地方普及高清監(jiān)控，隨之而來的就是海量數(shù)據(jù)信息及復雜的視頻檢索。如何在安防大數(shù)據(jù)中找到核心信息，智能監(jiān)控對大數(shù)據(jù)提出了更多挑戰(zhàn)。
　　
　　大數(shù)據(jù)對監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的價值
　　
　　大數(shù)據(jù)在對安防數(shù)據(jù)處理價值上主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　
　　一、數(shù)據(jù)應用效率不斷提升。通過智能分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠使視頻數(shù)據(jù)的應用效率不斷提升，解決以往應用效率低下的問題。應用效率的提升能夠使視頻數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價值。
　　
　　二、數(shù)據(jù)深度應用。數(shù)據(jù)的深度應用能夠體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的真正價值，而這也更能提升安防系統(tǒng)的整體實力，使視頻數(shù)據(jù)的邊緣地位向核心地位靠攏，使安防行業(yè)的競爭力得到提升。
　　
　　三、體制及標準的完善。標準和體制的完善能夠進一步促進大數(shù)據(jù)的發(fā)展，而掌握標準的安防企業(yè)將會有更強大的話語權(quán)。
　　
　　大數(shù)據(jù)智能監(jiān)控的六大應用
　　
　　大數(shù)據(jù)對安防監(jiān)控數(shù)據(jù)處理能力的要求在六個應用中有具體體現(xiàn)，無論圖像升級還是識別方式升級，其終是在高清的基礎(chǔ)上進一步突出了智能監(jiān)控的作用。關(guān)于智能、關(guān)于高清，仍然有許多技術(shù)應用值得我們?nèi)ネ诰颉?br />　　
　　智能監(jiān)控-圖像增強與復原
　　
　　低照度環(huán)境下監(jiān)控攝像機成像一片漆黑或者一片白，顯然在低光照環(huán)境下，圖像增加技術(shù)應該來彌補缺陷。
　　
　　正如業(yè)內(nèi)分析得出，圖像增強算法可以有效改善由于光照、霧氣等原因造成的圖像質(zhì)量問題，使圖像細節(jié)明顯改善。簡單理解這就是一種圖像優(yōu)化技術(shù)。除了圖像增強外，還有一種圖像復原技術(shù)也特別適用于夜視監(jiān)控，只不過這種捕捉環(huán)境更具有針對性。
　　
　　圖像復原技術(shù)更適合捕捉快速移動的物體，例如行駛中的汽車。如果要正確、完整地捕捉車牌信息。聚焦、運動等原因造成圖像模糊的過程進行建模，利用解卷積算法反推原始圖像信息的算法，能部分恢復車牌文字、人臉等關(guān)鍵信息。
　　
　　例如抓拍車牌包括以下幾項信息：重要的是車牌號碼、車牌顏色、字母、文字等，特別是針對易混淆的數(shù)字"0"和字母"Q"等，處理系統(tǒng)還需要特別對待。當然有些監(jiān)控探頭不僅捕捉車牌信息，連帶測速功能也一同植入，這對于司機朋友來說是個"雷"。
　　
　　智能監(jiān)控-濃縮播放
　　
　　在監(jiān)控攝像機未能植入智能分析模塊時，大多探頭都只具備基本的錄像功能。而在處理突發(fā)事件時，監(jiān)控系統(tǒng)往往具有滯后性。例如警察需要調(diào)取一周內(nèi)的視頻資料，且不說這些視頻數(shù)據(jù)量有多少，如果一分鐘一分鐘地看，也要花費不少時間。未來能夠在海量的視頻信息中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息，濃縮播放應運而生。
　　
　　濃縮播放從字面上理解為快速瀏覽錄像信息。但實際應用中視頻系統(tǒng)又是如何做的呢？首先對視頻進行濃縮生成摘要，設立原始圖像；然后將數(shù)小時視頻片段壓縮成數(shù)分鐘的濃縮視頻；再次將視頻中出現(xiàn)在不同時間點上的目標疊加在同一畫面中；后根據(jù)其出現(xiàn)的不同時間點進行播放并區(qū)分標注。這種濃縮播放、快速提煉有效信息，大大提高了查找效率。
　　
　　常見的智能監(jiān)控-人臉檢索
　　
　　與人臉識別不同的是，人臉檢索是提供需要檢索人員的面部圖像信息，到龐大的數(shù)據(jù)庫中進行檢索，通過人臉庫檢索對比找到樣貌相似人物，從而在進行判定。這是一種常見的快速確認身份的辦法。
　　
　　人臉檢索對常住人口庫、重點人員庫、吸毒人員庫等進行檢索，快速確認身份。對在逃人員庫進行檢索，實現(xiàn)串并案分析。另外，還可以對*、暫住證、戶籍證等進行分析對比，查找一人多證等問題。
　　
　　比人臉識別更智能-人臉人體屬性分析
　　
　　除了人臉檢索外，我們熟悉的還有人臉識別。但是，現(xiàn)在有一種人臉識別方式更為智能，其識別不僅包括人臉，還包括了一些人體屬性。例如被捕捉到的人性別、年齡段、身高及是否佩戴眼鏡。如此詳細的人臉識別將進一步定位待檢索人員。
　　
　　人臉人體屬性分析是通過人臉抓拍機，實現(xiàn)對人臉的自動抓拍。結(jié)合雙目立體視覺技術(shù)實現(xiàn)人體屬性特征的提取，而這些特征正是上述筆者所舉例的那些。這種人體屬性分析大多應用在公安機關(guān)排查可疑人口，或針對人流量較大的商場商圈商業(yè)分析等。
　　
　　三維立體識別更智能
　　
　　與傳統(tǒng)的人臉識別相比，三維立體識別更顯智能。通過這種立體式識別檢測方式可以檢查屋內(nèi)是否有人及人員數(shù)量；此外還可以定位跟蹤屋內(nèi)人員活動路徑；更為智能的是，可通過智能分析判定人員處于站立還是倒地狀態(tài)，進行及時預警。這種立體識別適用于小空間室內(nèi)場景，路監(jiān)獄審訊室、金庫場景等。
　　
　　智能監(jiān)控再升級：車臉檢索
　　
　　在文章開始筆者介紹了關(guān)于圖像復原技術(shù)，特別適用于車牌識別。往往有些狡猾的*分子，可能會使用假車牌，這情況給破案帶來很大麻煩。法網(wǎng)恢恢疏而不漏，不給*分子可乘之機，新型車臉檢索功能可判斷*是否修改或更換號牌，車臉檢索同樣是輸入樣例圖片，找出相似車輛及車牌號碼，實現(xiàn)快速檢索的功能。
　　
　　視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)處理仍然面臨三大挑戰(zhàn)
　　
　　目前的視頻系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應用仍然面臨三大技術(shù)挑戰(zhàn)，可以概括為“存不下”、“找不到”、“看不清”三個方面。這三大挑戰(zhàn)在一定程度上反映出當前視頻大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域存在的主要問題，同時也對視頻大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了更高的要求。
　　
　　“存不下”主要體現(xiàn)在視頻壓縮編解碼性能的限制。
　　
　　隨著數(shù)字視頻應用產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展，政府、學校、社區(qū)、民用以及網(wǎng)絡終端所產(chǎn)生的海量視頻向傳統(tǒng)視頻編碼標準發(fā)出宣戰(zhàn)。存儲的視頻數(shù)量不斷加大就需要更大程度地提高編解碼效率，提高視頻壓縮率，從而降低存儲空間。網(wǎng)絡化進程的加快也要求編碼后的視頻在快速、便捷傳輸?shù)耐瑫r保證解碼還原的視頻質(zhì)量。
　　
　　視頻壓縮也制約著智能視頻領(lǐng)域的發(fā)展。很多情況下我們要求降低解碼后的視頻損耗，比如多媒體視頻認證領(lǐng)域，視頻的無損還原是提高算法判斷準確度的先決條件，只有控制在一個合理的損耗范圍內(nèi)，它才能提高視頻篡改提示的準確度。因此隨著視頻的網(wǎng)絡化、高清化、智能化時代的來臨，新一代視頻編碼標準，超越新的技術(shù)框架和編碼性能，才能在城市級視頻應用領(lǐng)域中取得核心的主導地位。
　　
　　“找不到”主要體現(xiàn)為智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的算法檢測識別準確率的問題。
　　
　　目前的視頻監(jiān)控方法只能在非常簡單的環(huán)境下聚焦少量目標，檢測、識別、跟蹤性能還無法達到一個較高的水準，多數(shù)軟件都存在場景、環(huán)境的限制，例如在簡單、純凈的場景中，檢測目標背景與前景差別較大時，檢測結(jié)果較為準確；而在一些人流量密度大的復雜場景中，如地鐵、車站、商場，監(jiān)視成千上萬個個體時，準確地識別、跟蹤、檢測則是一項非常艱巨的任務。
　　
　　同時算法檢測會受到光線、顏色、化妝、攝像機硬件誤差及精密度等一系列的問題影響，因此在低端智能與真正的人工智能之間還存在一個較大的鴻溝，它需要計算機處理能力及處理速度的提升。我們需要的是一種接近人類，甚至高于人類的識別準確率，并且能夠檢測區(qū)分人群行為，預測潛在的群體災難。這不僅僅在智能視頻領(lǐng)域，而且從多領(lǐng)域的交叉融合角度，智能分析的研發(fā)與探索對機器人的發(fā)展也能夠起到積極的推進作用。
　　
　　“看不清”主要體現(xiàn)在高清監(jiān)控攝像機的智能化處理上。
　　
　　以往大多數(shù)城市級安防監(jiān)控攝像頭錄制的視頻畫面都較為模糊，刑偵破案分析的依據(jù)僅僅為模糊畫面動作方向，甚至是模糊的像素點，對具體人物細節(jié)的描述不清晰導致刑偵難度加大，輔助公安機關(guān)研判的力度不強。在智能監(jiān)控領(lǐng)域，傳統(tǒng)的智能分析方法較多的是在CIF格式下進行算法處理，這樣處理速度更易達到實時。當傳統(tǒng)視頻向高清視頻轉(zhuǎn)換過渡時需要多重處理策略相結(jié)合進行算法分析，這需要持續(xù)的研發(fā)革新。在從標清向高清的門檻跨越過程中，網(wǎng)絡帶寬的承載力、視頻的顯示、存儲等問題也不斷顯現(xiàn)。