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智能分析應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)分析

閱讀:865發(fā)布時(shí)間:2014-3-15

  智能視頻分析技術(shù)(VideoAnalytics)綜合了多學(xué)科的研究成果,主要包括圖像處理、跟蹤技術(shù)、模式識(shí)別、軟件工程、數(shù)字信號(hào)處理(DSP)等領(lǐng)域。從2001年911事件后,美國(guó)對(duì)視頻分析技術(shù)加大投入,數(shù)據(jù)表明,從2002年至2005年是視頻分析技術(shù)研究的一個(gè)高峰時(shí)期。國(guó)內(nèi)的視頻分析技術(shù)也得到迅速發(fā)展,但國(guó)內(nèi)的智能分析應(yīng)用應(yīng)該是從2005年以后開始,從早期的行為分析應(yīng)用到目前的各行業(yè)的深化應(yīng)用。隨著安防行業(yè)的迅速擴(kuò)張和發(fā)展,國(guó)內(nèi)的視頻分析得到了非常迅猛的發(fā)展。
  
  一、視頻分析技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀
  
  從技術(shù)角度來講,目前國(guó)內(nèi)智能分析技術(shù)主要還集中在兩大類:一類是采用畫面分割前景提取等方法對(duì)視頻畫面中的目標(biāo)進(jìn)行提取檢測(cè),通過各種不同的規(guī)則來區(qū)分不同的事件,從而實(shí)現(xiàn)不同判斷并產(chǎn)生相應(yīng)的報(bào)警聯(lián)動(dòng)等,例如:zui早期的一些行為分析類功能(跨界、區(qū)域入侵、打架檢測(cè)、人員聚集等)、還有早期的交通事件檢測(cè)等都屬于這類算法技術(shù)的應(yīng)用。另一類是利用模式識(shí)別技術(shù),對(duì)畫面中特定的物體進(jìn)行建模,并通過大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練,從而達(dá)到對(duì)視頻畫面中的特定物體進(jìn)行檢測(cè)及相關(guān)應(yīng)用。如車輛檢測(cè)、人臉檢測(cè)、人頭檢測(cè)(人流統(tǒng)計(jì))等應(yīng)用。
  
  從應(yīng)用角度來講,目前國(guó)內(nèi)智能分析技術(shù)主要有四大類:*類是實(shí)時(shí)報(bào)警類。第二類是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)類,第三類是屬性識(shí)別類。第四類是圖像處理類。
  
  *類,實(shí)時(shí)報(bào)警類,主要是通過分析技術(shù)對(duì)實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行內(nèi)容的分析和判斷,發(fā)現(xiàn)某種狀態(tài)達(dá)到報(bào)警規(guī)則的要求時(shí),系統(tǒng)即可發(fā)出報(bào)警聯(lián)動(dòng)。如zui基礎(chǔ)的跨線報(bào)警、闖入報(bào)警、打架報(bào)警、聚眾報(bào)警等,當(dāng)然隨著應(yīng)用的深入,各行業(yè)應(yīng)用中也出現(xiàn)了很多帶有行業(yè)特征的實(shí)時(shí)報(bào)警應(yīng)用,如交通行業(yè)的擁堵報(bào)警、行人上高速報(bào)警;司法行業(yè)的攀高報(bào)警、離崗報(bào)警;金融行業(yè)的尾隨報(bào)警、貼假?gòu)V告報(bào)價(jià)等等。
  
  第二類,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)類。主要是通過在特定的場(chǎng)景下,對(duì)視頻內(nèi)容中特定的內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計(jì),形成相關(guān)的報(bào)表和數(shù)據(jù)應(yīng)用。例如,通過視頻分析對(duì)公路上的車流量進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì),通過視頻分析對(duì)商場(chǎng)出入口等的人流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)等等。
  
  第三類,屬性識(shí)別類,主要是對(duì)視頻中特定事務(wù)的屬性進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,達(dá)到對(duì)視頻內(nèi)容的深入應(yīng)用和快速檢索等目的。如人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別、顏色識(shí)別、性別識(shí)別、身高識(shí)別、年齡識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等等。目前安防行業(yè)中應(yīng)用較多的主要還是人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別等。
  
  第四類,圖像處理類。主要是對(duì)圖像整體進(jìn)行分析判斷及優(yōu)化處理以達(dá)到更好的效果或者將不清楚的內(nèi)容通過算法計(jì)算處理達(dá)到看得清的效果。如目前的視頻增強(qiáng)技術(shù)(去噪、去霧、銳化、加亮等)、視頻復(fù)原技術(shù)(去模糊、畸變矯正等)。
  
  從產(chǎn)品形態(tài)來講,目前市場(chǎng)上主要有兩大類產(chǎn)品形態(tài),一類是前端智能產(chǎn)品。一類是后端服務(wù)器產(chǎn)品。這兩類產(chǎn)品各有優(yōu)缺點(diǎn),根據(jù)不同的應(yīng)用和項(xiàng)目類型有不同的選擇。
  
  目前市場(chǎng)上可以看到很多智能攝像機(jī),即將一些視頻分析算法移植到網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)中,在攝像機(jī)中實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)視頻的分析和檢查,實(shí)現(xiàn)一些智能分析的功能(例如目前有實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)的車輛抓拍攝像機(jī)、實(shí)現(xiàn)區(qū)域入侵等功能的目標(biāo)檢測(cè)報(bào)警的攝像機(jī)、有實(shí)現(xiàn)人類檢測(cè)抓拍的攝像機(jī)等等),智能攝像機(jī)自帶分析功能,系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)單,同時(shí)目前的攝像機(jī)DSP處理能力已經(jīng)完運(yùn)行各種較為復(fù)雜的分析算法,分析效果和后端產(chǎn)品基本相同。
  
  智能分析服務(wù)器在市場(chǎng)上應(yīng)該還算是主流產(chǎn)品,服務(wù)器產(chǎn)品有軟件開發(fā)周期短、項(xiàng)目應(yīng)用靈活、改造項(xiàng)目適用性強(qiáng)等特點(diǎn)。同時(shí)也還有相對(duì)比較復(fù)雜的智能分析功能需要的計(jì)算量還是很大,*移植到攝像機(jī)中需要大量?jī)?yōu)化和改進(jìn)算法性能和提高前端設(shè)備硬件成本。而基于x86的服務(wù)器是目前運(yùn)行這些復(fù)雜算法的選擇,成本相對(duì)較低,能夠達(dá)到的分析效果也。
  
  例如,目前客流統(tǒng)計(jì)分析、人臉檢索分析、人臉比對(duì)、交通事件檢測(cè)、視頻內(nèi)容檢索、視頻質(zhì)量診斷等應(yīng)用大部分還集中在服務(wù)器產(chǎn)品上,移植到攝像機(jī)中的較少,即使有也是將部分運(yùn)算量較小的內(nèi)容移植到攝像機(jī)中處理。但是服務(wù)器產(chǎn)品有一個(gè)不爭(zhēng)的劣勢(shì),那就是穩(wěn)定性。穩(wěn)定性方面肯定沒嵌入式產(chǎn)品好。所以很多廠家還是會(huì)在成本控制的前提下,盡力優(yōu)化算法將各種功能盡可能的移植到嵌入式設(shè)備中去,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,特別是一些需要在室外環(huán)境中使用的設(shè)備(如交通事件檢測(cè)等應(yīng)用)。
  
  二、智能分析技術(shù)應(yīng)用存在大問題
  
  早期視頻分析應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)在市場(chǎng)上,著實(shí)引起了一段騷動(dòng),而且很多特殊的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用環(huán)境,的確能給客戶帶來很大的價(jià)值。如商場(chǎng)的人流統(tǒng)計(jì)技術(shù),為商場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的技術(shù)支撐。如車牌識(shí)別技術(shù),給*交通管理帶來的價(jià)值是無法用數(shù)據(jù)來衡量的。但是,視頻分析技術(shù)還沒有*成熟,目前應(yīng)該還屬于技術(shù)應(yīng)用的初級(jí)階段,還存在很多問題,這些問題可能也是限制視頻智能分析應(yīng)用快速發(fā)展的zui主要的因素:
  
  (一)、檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)不到理想效果。視頻分析技術(shù)的準(zhǔn)確率基本達(dá)不到非常理想的效果,特別是實(shí)時(shí)報(bào)警類的應(yīng)用,誤報(bào)率和漏報(bào)率都是客戶zui關(guān)心的問題,如果誤報(bào)太高,客戶也*,如果漏報(bào),客戶更加*。特別是一些要求比較高的應(yīng)用,只要有漏的,實(shí)際作用就不大了。
  
  (二)、受環(huán)境干擾大。視頻分析技術(shù)zui大的一個(gè)問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大,光線、雜物、惡劣天氣、晃動(dòng)、飛蟲等的干擾,就會(huì)使應(yīng)用系統(tǒng)效果非常差,甚至失效,無法進(jìn)行正常工作。
  
  (三)、安裝調(diào)試復(fù)雜。智能分析應(yīng)用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行不同的參數(shù)調(diào)試,而且會(huì)涉及到非常多的專業(yè)的參數(shù)調(diào)試。非專業(yè)人員根本無法調(diào)試出理想效果。
  
  三、智能分析技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
  
  總體來看,限制智能分析技術(shù)應(yīng)用的zui大因素就是準(zhǔn)確率問題。所以智能分析技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)肯定是朝著提高準(zhǔn)確率的方向前進(jìn)的。同時(shí)另一方面,大家也會(huì)尋找一些不關(guān)心準(zhǔn)確率,而更多關(guān)注效率的一些應(yīng)用方向。
  
  主要應(yīng)該有幾個(gè)方面的發(fā)展:
  
  (一)、從源頭增加可判斷信息。雙目攝像機(jī)的推廣應(yīng)該是一個(gè)大方向,雙目攝像機(jī)帶有兩個(gè)鏡頭,獲取的視頻中帶有目標(biāo)的深度信息。分析算法計(jì)算能夠通過這些信息跟進(jìn),準(zhǔn)確的判斷物體之間的距離、深度、高度等信息,能夠提高整體算法的準(zhǔn)確性。
  
  (二)、各種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的研究和應(yīng)用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應(yīng)該是帶有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的。能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和過濾,能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)過濾。從而達(dá)到提高準(zhǔn)確率,降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。例如,抗抖動(dòng)算法、重復(fù)運(yùn)動(dòng)物體過濾、微小物體自動(dòng)過濾、強(qiáng)光自動(dòng)抑制、三維建模等技術(shù)的發(fā)展和深入應(yīng)用。
  
  (三)、視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應(yīng)用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展,視頻數(shù)據(jù)量也非常大,如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個(gè)方向。利用各種不同的算法計(jì)算,將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進(jìn)行檢索、標(biāo)注、識(shí)別等應(yīng)用,以達(dá)到對(duì)大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本,提率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務(wù)成為可能。如:人臉大數(shù)據(jù)庫檢索,重復(fù)人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車輛查找、車牌查找、甚至可以做到以圖搜圖等應(yīng)用(輸入一張圖片找到和圖片類似的片段)。

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