前言
　　
　　近些年來全國各地的平安城市建設(shè)如火如荼得展開，建設(shè)思路也逐漸向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化、智能化的方向發(fā)展。同時伴隨著攝像機的數(shù)量的急劇增加，大量路數(shù)的視頻數(shù)據(jù)給城市管理者帶來極大的挑戰(zhàn)，對于操作者來說在監(jiān)控室有限的視頻前長時間發(fā)掘潛在的有用信息更顯得力不從心。
　　
　　基于現(xiàn)狀大多城市的城市報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的建設(shè)應(yīng)用價值仍受到一定限制，大多只是提供事后的錄像檢索，提供破案的現(xiàn)場依據(jù)。因而一方面大多數(shù)視頻只是在默默的進行視頻錄像，難以保障所有視頻錄像都具有高質(zhì)量的畫面質(zhì)量；另一方面對于具有潛在的或者已經(jīng)發(fā)生違法事件不能及時報警，事件的智能預(yù)警成都仍有待提高。因而針對平安城市建設(shè)中的特殊場合應(yīng)用視頻智能分析，系統(tǒng)對于視頻畫面質(zhì)量和潛在事件的自動預(yù)警的功能需求日益增長。
　　
　　客戶需求分析
　　
　　通過在實際項目中積累的經(jīng)驗，客戶以及業(yè)主對視頻智能化的需求主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　
　　視頻質(zhì)量智能分析
　　
　　對于一個小路數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，監(jiān)控中心通過畫面輪詢即可實現(xiàn)對所有視頻畫面的質(zhì)量在短時間內(nèi)掌握，而對于一個上百路甚至成千上萬的大型平安城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)，大多數(shù)視頻畫面質(zhì)量不能有效在短時間全面掌握，大多數(shù)的視頻畫面顯示是否正常、是否是在高質(zhì)錄像，能否在事后錄像回放時提供高質(zhì)的現(xiàn)場畫面是業(yè)主方十分關(guān)心的問題。在此問題的解決上，天地偉業(yè)公司在監(jiān)控平臺中推出了視頻質(zhì)量診斷模塊，可實現(xiàn)多方位的視頻質(zhì)量診斷，旨在解決這一基本視頻質(zhì)量問題，走到了安防行業(yè)的技術(shù)前沿。
　　
　　視頻行為分析的需求
　　
　　應(yīng)用視頻監(jiān)控的各行各業(yè)都有對行為分析的特別需求，例如監(jiān)獄的周界要預(yù)防罪犯靠近、監(jiān)舍要預(yù)防打架斗毆、鐵軌沿線要預(yù)防人員接近、交通道路要預(yù)防車輛排隊過長、違章停車等、銀行要防止有人徘徊和跟蹤、電力、水力、黨政機關(guān)等這些重點企事業(yè)單位的周界是否有人要非法強入要多加防范、車站、廣場需要注重是否有異常聚集，機房、倉庫需要檢測是否有人闖入等等。各個行業(yè)的不同場合都有應(yīng)用需求，由于這些重點監(jiān)控場所需要24小時不間斷監(jiān)控，并且提前預(yù)警事前預(yù)防比事后處理更為重要，智能行為分析的應(yīng)用價值不容忽視。
　　
　　面部特征、車牌識別
　　
　　特征識別仍是在一些特殊場合需求較多，隨著技術(shù)的發(fā)展和成本的縮減，相信在不久的將來也會大面積應(yīng)用。如需要和通緝犯照片進行比對的特殊場合，機場、銀行、車站、賓館等，同時也會越來越多得應(yīng)用在門禁系統(tǒng)中。車牌識別在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛，但是對于視頻監(jiān)控中的車牌識別技術(shù)的應(yīng)用仍是較少，由于違章行車、停車的現(xiàn)象越來越多、道路監(jiān)控中集成車牌識別技術(shù)的需求也會越來越多。
　　
　　視頻智能化技術(shù)
　　
　　由客戶的需求來看我們可以提供以下視頻智能化技術(shù)來滿足業(yè)主功能需求，總體來說可以分為兩個方面：一是對實時視頻的畫面質(zhì)量進行智能化檢測；二是對視頻中的關(guān)心對象應(yīng)用智能行為分析。
　　
　　視頻質(zhì)量檢測：視頻質(zhì)量的出現(xiàn)大多數(shù)由于前方攝像機的機械故障引起，主要有以下表現(xiàn)：視頻信號缺失、視頻信號清晰度異常、視頻信號亮度異常、視頻噪聲（圖像模糊、扭曲、雪花、抖動或滾屏等）、視頻偏色、畫面凍結(jié)、人為干擾、PTZ失控等。部分上述現(xiàn)象如下畫面所示：
　　
　　視頻智能行為分析
　　
　　智能行為分析分類：視頻智能行為分析從實現(xiàn)原理上主要分為兩大類：*類是背景模型建立為基礎(chǔ)，主要檢測在靜止背景畫面基礎(chǔ)上出現(xiàn)的各種異常動作，如周界防范檢測（絆線穿越、區(qū)域入侵）、物品丟失/滯留、人臉檢測、自動跟蹤、人的行為異常分析（聚集、打架、徘徊、倒地、異常奔跑、限高檢測、突然站立、非法駐留等）。環(huán)境的異常分析（煙霧、火焰、撒紙片、車流量、交通擁堵等）。
　　
　　第二類是以特征識別為基礎(chǔ)，如：面部識別、車牌識別等。部分以上現(xiàn)象如下畫面所示：
　　
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　　技術(shù)實現(xiàn)方式探討
　　
　　業(yè)內(nèi)實現(xiàn)上述智能行為分析的途徑主要有三種，一是前端采用帶有智能行為分析功能的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器或者嵌入式硬盤錄像機，或者帶有智能行為分析功能的網(wǎng)絡(luò)攝像機，主要依靠集成有分析算法的DSP分析處理實現(xiàn)。二是后端監(jiān)控平臺軟件通過對網(wǎng)絡(luò)視頻的分析處理，主要依靠軟件實現(xiàn)。三是既有前端智能分析又有后端軟件分析的混合方式。
　　
　　前端硬件檢測實現(xiàn)方式：
　　
　　前端分析方式采用的主要設(shè)備是嵌入式智能行為分析服務(wù)器，將不同行為的分析算法寫在DSP中，在對接入的模擬視頻進行網(wǎng)絡(luò)編碼的同時對其視頻畫面中的對象進行分析，如周界防范檢測、物品丟失/滯留、人臉檢測、聚集、打架、徘徊、倒地、異常奔跑等，將分析后的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心以及客戶端。
　　
　　后端軟件檢測實現(xiàn)方式：
　　　　
　　后端分析主要采用視頻綜合管理平臺中的視頻智能分析服務(wù)器以及視頻診斷服務(wù)器，通過特定功能的軟件模塊對任意一路的視頻進行視頻行為分析，可實現(xiàn)視頻畫面質(zhì)量以及所有類型的行為分析，分析后產(chǎn)生的報警數(shù)據(jù)集成在平臺中進行處理和聯(lián)動。
　　
　　兩種實現(xiàn)方式的優(yōu)缺點分析：
　　
　　前端分析：優(yōu)點是不對后端軟件平臺以及服務(wù)器造成壓力，僅提供分析后的數(shù)據(jù)，使得整個系統(tǒng)運行更加穩(wěn)定可靠，不足之處是不能對網(wǎng)絡(luò)視頻進行分析，并且只能對某一路視頻進行分析，在高清視頻監(jiān)控越來越普及的今天，尤其重點單位重點場所均開始逐步采用高清網(wǎng)絡(luò)攝像機，采用嵌入式智能行為分析服務(wù)器方式就顯得力不從心了。另外行為分析的類型較少以及后期算法優(yōu)化升級容易受到硬件限制的影響。
　　
　　采用后端軟件分析：優(yōu)點是對網(wǎng)絡(luò)視頻流進行分析，這樣不受到標清、高清視頻以及某特定一路的限制，可以隨時根據(jù)需要更換需要分析的視頻，方案配置以及系統(tǒng)規(guī)劃更加靈活方便。通過對軟件的升級，可實現(xiàn)對不同場景下的行為分析進行優(yōu)化，減少誤報漏報概率。分析效果以及分析類型相對硬件分析有較高的提升。可實現(xiàn)平臺軟件對前端視頻的后臺自動巡檢，發(fā)現(xiàn)畫面質(zhì)量異常的視頻即使報警。不足之處后端處理對于平臺軟件以及服務(wù)器的處理壓力提出了更高的考驗。由于是對網(wǎng)絡(luò)視頻進行分析，那么對經(jīng)過編碼壓縮后的網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量以及傳輸線路提出了更高的要求。
　　
　　業(yè)界的大多數(shù)廠家普遍采用前端硬件分析方式，這種技術(shù)實現(xiàn)方式已較為成熟，同時天地偉業(yè)公司已在后端軟件平臺的處理分析方式上進行了深入開發(fā)，行為分析技術(shù)更為專業(yè)，提供不同用戶以更多的選擇和組合，并且在同一平臺中集成了視頻質(zhì)量的診斷以及智能行為分析兩大功能模塊，走到了業(yè)界視頻智能化的前沿。
　　
　　在實際工程應(yīng)用中可能遇到的問題及解決方法。視頻智能化通過這些年發(fā)展的已小有成就，涵蓋的行為模型以及深入的行業(yè)也比較廣泛，但遠還沒達到成熟的地步，從現(xiàn)場應(yīng)用的方面看，對于事件分析誤報、漏報是主要問題所在。應(yīng)用的環(huán)境要求較為苛刻，干擾因素眾多，一些因素仍未能夠通過技術(shù)手段加以避免。
　　
　　周圍環(huán)境對視頻分析的影響
　　
　　周圍環(huán)境的很多因素都容易對行為分析的結(jié)果造成影響，例如在鐵軌沿線安裝行為分析設(shè)備，用以檢測是否有人跨線，進入鐵軌危險區(qū)域，那么鐵軌沿線的樹木的影子就容易會對設(shè)備造成誤報影響。針對此種一方面可以改變攝像機位置，選取樹木陰影影響較小的區(qū)域，另一方面通過調(diào)節(jié)參數(shù)設(shè)置，降低靈敏度，達到*效果。
　　
　　相類似地我們在工程施工過程中需考慮以下幾個方面：
　　
　　盡量避免逆光，減少強光直射造成的畫面亮度過高，細節(jié)分辨不清的影響。
　　
　　盡量選取周圍光線變化較小的場所。
　　
　　調(diào)節(jié)攝像機角度，使得畫面獲取更多有用信息，而且要避免無謂的畫面大幅變化。盡量避免可能存在的遮擋。
　　
　　考慮周圍場景顏色，應(yīng)避免場景顏色過于繁雜，畫面繁亂。
　　
　　要求室內(nèi)攝像機距地面不宜低于2.5米，不高于5米，室外距地面不宜低于3.5米。避免細節(jié)程度過高導(dǎo)致的畫面變化過大。
　　
　　降低視頻源的影響，一方面保障攝像機提供較清晰的視頻畫面，另一方面在后端處理還要考慮視頻壓縮損失以及網(wǎng)絡(luò)傳輸對網(wǎng)絡(luò)視頻的影響。
　　
　　除了以上環(huán)境因素的考慮，我們知道夜間的防范也尤為重要，由于夜間的照度低，細節(jié)呈現(xiàn)度差，因而我們選用攝像機時要選優(yōu)先選用具有強光抑制以及低照度的攝像機。為保障夜間的行為分析效果，除了采用低照度攝像機，仍需進行紅外補光或者泛光燈補光。除了外界因素還有內(nèi)在因素產(chǎn)生的影響：
　　
　　行為分析算法的優(yōu)化程度。一方面不同廠家的行為分析算法的差異性會直接導(dǎo)致行為識別的有效率差異，另一方面由于行為分析基于數(shù)學(xué)模型進行分析，數(shù)學(xué)模型的建立與實際場景的特這符合度有多大，能夠進行可匹配的特征數(shù)量多少，匹配特征越多分析準確率就越高，何況實際的每一個場景都具有不同的場景特征等等，都會直接影響分析的準確率。
　　
　　對于既定模型的非有用信息干擾一般通過過濾器進行濾除，這種非有用信息考慮得是否全面、非有用信息的模型建立以及識別方式是否得當都會對行為分析的結(jié)果造成影響。例如對于人和動物、車輛的區(qū)分。較遠處的人和較近處的物的區(qū)分等等。
　　
　　智能行為分析仍需要自學(xué)習(xí)自適應(yīng)的過程，對于不同場景的自適應(yīng)會使得智能行為分析有更好的智能辨別能力。例如下雪天，場景變得復(fù)雜，顏色變得單一，自適應(yīng)優(yōu)化就顯得格外重要。水面監(jiān)控，水天一色，何從識別。晴天下較為嚴重的人影與人形的區(qū)分。夜間車燈強光的抑制等等。在這一方面，天地偉業(yè)的嵌入式行為分析儀對此類場景進行了算法優(yōu)化，取得了較為理想的分析結(jié)果，如下所示。
　　
　　1-18下雪天1-19水面監(jiān)控1-20強光抑制1-21夜間紅外。除了軟件以及算法上的優(yōu)化，還有硬件上的因素，如DSP的處理性能，集成電路的設(shè)計，服務(wù)器CPU的處理能力等等，只有軟硬件相結(jié)合，具備較為完善全面的數(shù)學(xué)模型庫，才更有利于提高行為分析的準確率。
　　
　　未來安防行業(yè)智能化這方面的發(fā)展趨勢
　　
　　安防視頻智能化的發(fā)展方向個人愿拋磚引玉，望引起業(yè)界同行的進一步思考：
　　
　　視頻智能行為分析的分類更加行業(yè)化

        由于不同行業(yè)對于行為分析的類型要求以及使用場景不盡相同，如監(jiān)獄環(huán)境注重周界防范的跨線以及禁區(qū)入侵，監(jiān)舍內(nèi)的打架、限高、滯留、突然起立、隨意走動等。道路交通環(huán)境注重違章停車、行駛軌跡、車牌識別、車流量統(tǒng)計、交通擁堵檢測等。廣場等公共場所注重人員聚集、突然奔跑、打架、煙火檢測等。銀行等重要場所注重人員徘回、跟蹤、跨線、滯留、物品等。軌道交通注重跨線越界、禁區(qū)入侵等等。因而可以看出不同的行業(yè)對于視頻智能化行為分析的功能需求是有區(qū)別的。天地偉業(yè)公司借鑒多年的行業(yè)化發(fā)展經(jīng)驗，在視頻智能化的行業(yè)化發(fā)展上也具有了突出進步，如平安城市、*、智能交通等行業(yè)都具有了初步的智能化行業(yè)區(qū)分。因而今后的視頻智能行為分析產(chǎn)品也會針對不同的行業(yè)做進一步的背景模型優(yōu)化和特定功能開發(fā)。
　　
　　后端平臺軟件檢測方式逐漸呈現(xiàn)
　　
　　相對于前端嵌入式硬件檢測方式，后端的平臺軟件檢測有著自身優(yōu)勢，尤其在如今平安城市建設(shè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化程度越來越高，能夠?qū)τ诟咔寰W(wǎng)絡(luò)攝像機輸出的網(wǎng)絡(luò)視頻流的分析顯得尤為重要。并且隨著系統(tǒng)集成度的提高，視頻智能行為分析這一硬件產(chǎn)品逐漸成為平臺軟件的一個功能模塊已成為平臺的一個發(fā)展方向。
　　
　　視頻智能行為將在某一行為類型更加單一化和專業(yè)化
　　
　　從行為分析的實際應(yīng)用來看，絕大部分場景均采用了一種行為分析類型，一方面是出于技術(shù)本身的限制，另一方面不同的場景有著不同的功能需求，廠家需要考慮的不只是一臺設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)更多的分析類型，更應(yīng)注重對某一種行為分析類型提高它的準確性，降低它在各種環(huán)境以及存在環(huán)境眾多干擾因素情況下的誤報率以及提高它對環(huán)境的自適應(yīng)能力。
　　
　　從行為類型簡單判斷向行為動機智能化研判發(fā)展
　　
　　將來的視頻分析智能化程度會越來越高，甚至?xí)⑷说倪壿嬎季S模式嵌入到行為分析中去，不僅能對已出現(xiàn)的行為作出初步判斷，如跨線、禁區(qū)入侵、突然奔跑等行為。還能對行為背后的動機甚至下一步動作作出估計以及判斷，真正實現(xiàn)視頻智能化分析。
　　
　　從單純的視頻行為分析向從視頻畫面中提取更多有用信息轉(zhuǎn)變
　　
　　需求信息才是有用信息，因而在視頻智能化發(fā)展的方向也是向能夠為*以及其他部門提供更多更有用的隱藏信息，對于哪些信息是我們用戶真正關(guān)心的，這些信息達到的細節(jié)、數(shù)量程度以及通過這些信息的綜合研判得出什么樣的潛在結(jié)論和規(guī)律，是我們安防廠商推動安防智能化發(fā)展的努力方向。
　　
　　結(jié)語
　　
　　總體來看，視頻智能化這些年得到了快速發(fā)展，逐漸成為了安防行業(yè)的一支新生力量，但在看好其發(fā)展前景的同時我們要看到它目前在應(yīng)用中存在的諸多問題，解決這些問題不僅需要在工程施工中細心設(shè)計和調(diào)試，更需要我們這些安防廠家對智能分析算法進行不斷的優(yōu)化和補充，相信在攝像機數(shù)量增加而監(jiān)控效率降低的矛盾中，視頻智能化將作為*很好地解決這一大難題。