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智能视频分析技术在视频监控中的应用
&&&&在视频监控飞速发展的今天，视频监控画面的海量信息已经超过了人力有效处理的范围已经成为客观事实。而智能视频分析技术是是一种滤除大量冗余的有效手段，是目前中国安防行业最为关注的图像处理技术，简而言之，该技术就是发现图像中运动的物体，并对其进行跟踪、分析，及时发现异常行为，触发报警并采取其他措施进行干预。
　　引言　　视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。目前，随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统以其直观、准确、及时和内容丰富而广泛应用于许多场合，然而视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失。计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。如果在视频监控中加入视频的智能分析，可以对所关注的视频源实时分析，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为在发生之初就被发现，并提醒值班人员，从而避免危险发生。这不但能大大提高视频监控的效果和质量，有力降低监控工作人员的工作强度，同时使也使整个监控系统得到很好的融合。 　　一、智能视频分析在视频监控中的必要性　　传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效地保障安全，尤其是监控点过多的时候，人员监控根本无法顾及所有监控场景；同时，监控人员的注意力很难保证二十四小时都能准确高效地监控所有监控场景；此外，"被动录像"通常只能在"事件"发生之后通过调用录像进行回放取证，一方面损失已经产生不可能挽回，另一方面，通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。　　智能分析视频监控则可以有效地解决以上问题。智能监控的主要特征是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时作出反应，如图1所示。智能监控的主要优势有：群体行为分析、入侵检测和运动目标跟踪、有效扩展视频资源的用途、滞留物和搬移物报警、对摄像机保护、降低人力成本。　　
　　图1 视频智能分析的必要性
　　二、智能视频分析的实现原理　　视频智能分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。区别于传统的移动侦测技术，智能视频分析首先将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰（如树叶抖动、水面波浪、灯光变化），进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。　　 智能视频分析与移动侦测的本质区别是前者可以准确识别出视频中真正活动的目标，而后者只能判断出画面变化的内容，无法区分目标和背景干扰。所以智能视频分析相对于移动侦测，其抗干扰能力有了质的提高。视频分析技术通常采用背景减除技术来进行图像变化的检测（如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化），即将视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素（区域）变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、识别、跟踪，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。　　三、智能视频分析技术的分类　　从广义上来说，智能视频分析技术主要包括以下三类：　　（1）视频分析类　　该类主要是在监控图像中找出目标，并检测目标的运动特征属性（如目标相对的像素点位置，目标的移动方向及相对像素点移动速度，目标本身在画面中的形状及其改变），根据以上的基本功能，视频分析可分为以下几个功能模块：周界入侵检测、目标移动方向检测、目标运动、停止状态改变检测、目标出现与消失检测、人流量、车流量统计、PTZ自动追踪系统、系统智能自检功能等。　　（2）视频识别类　　该类包括人脸识别、步态识别与车牌识别，其主要技术是在视频图像中找出局部中一些画面的共性，如人脸必然有两个眼睛，如果可以找到双目的位置，那么就可以定性人脸的位置及尺寸。　　（3）视频改善类　　该类主要是针对一些不可视、模糊不清，或者是对振动的图像进行部分优化处理，以增加视频的可监控性能。具体包括：红外夜视图像增强处理、车牌识别影像消模糊处理、光变与阴影抑制处理、潮汐与物体尺寸过滤处理、视频图像稳定系统等。　　 从实现方式来看，智能视频分析技术目前有两种常用方式：第一种是基于智能视频处理器的前端解决方案；第二种是基于监控的后端智能视频分析解决方案。　　 &基于视频处理器的前端解决方案：所有的目标跟踪、行为判断、报警触发都是由前端智能分析设备完成，只将报警信息通过网络传输至监控中心。优点是：视频分析设备被放置在IP摄像机之后，这样可以有效地节约视频流占用的带宽；缺点是：价格昂贵，安装复杂；前端设备分散、易损率高；报警记录与视频监控分开。　　 &基于监控的后端智能视频分析解决方案：所有的前端摄像机仅仅具备基本的视频采集功能，而所有的视频分析都必须汇集到后端或者关键节点处由计算机统一处理，如图2所示。优点是：无需红外传感器等前端检测设备、可有效与现有监控系统融合、针对不同需求规则改变灵活、可扩展性强；缺点是只能控制若干关键的监控点，并且对计算机性能和网络带宽要求比较高。　　
&　　图2& 基于监控的后端智能视频分析
　　四、智能视频分析系统的架构设计　　智能视频分析系统的设计是集安全防范技术、计算机应用技术、网络通信技术、视频传输技术、访问控制技术、云存储、云计算等高新技术为一体的综合管理系统。现在大部分的智能监控可以实现目标识别、徘徊检测、物品遗留、区域入侵、丢失检测、车流量统计及人流量统计等功能。　　智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构：即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成，主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取，同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理，最终接入业务中心；媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成，主要负责业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理；作为整个智能视频分析监控的核心，中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能，网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理，如图3所示。　　
　　& 图3& 智能视频分析系统架构示意图
　　图3说明：　　标示&名称&功能描述　　CAM&摄像头&最前端设备，完成视频采集　　IVAS&智能网络视频分析服务器&接入前端设备，完成实时视频分析计算，并进行实时告警，可支持本地录像、支持云台操作。　　VMS&视频分析管理服务器&系统的数据中心、指令中心，具有处理各种指令分发、数据请求的服务。　　EMS&电子地图系统&全景地图，可以显示整个监控区域全貌，并且显示所有监控设备位置、实时状态、检测到的目标物体在全局地图中的位置等。　　ISCA&智能视频监控客户端应用&智能视频监控的终端应用程序，独立运行。　　ISCC&智能视频监控Web客户端&智能视频监控的终端应用，嵌入网络浏览器（如IE）运行。　　HS&Web页面系统&利用服务器端脚本，提供HTTP服务。　　NVRS&网络视频存储服务器&处理指定的视频数据存储业务，可保证重要通道的视频数据安全。　　SDU&信号及数据管理服务单元&进行系统内各种辅助信号和数据的处理和管理。　　DBS&数据库服务器&利用数据库管理系统进行数据关系化存储。　　（1）智能网络视频分析服务器IVAS　　IVAS是前端运行性态的运算单元设备，运行有智能视频分析服务程序，带有视频信号输入接口、串行通信接口（RS485/232）。从而可以完成视频信号采集、分析、编码、传输，前端设备协同控制，其他数字设备控制等工作。　　（2）视频分析管理服务器VMS　　VMS是系统的管理中心，通过VMS管理和配置多个IVAS，并可以通过访问Web页面管理整个系统。通过VMS可以实现视频的集中存储和管理，实现随时、随地通过网络调取任意视频的功能，并与系统的其他组件如地图服务器配合等。　　（3）电子地图系统EMS　　可以显示整个监控区域全貌，并且显示所有监控设备位置、实时状态、检测到的目标物体在全局地图中的位置、设置所需标注的设备（如摄像机等）的位置信息等。　　（4）智能视频监控客户端应用ISCA　　智能视频监控客户端应用是进行系统设置与管理的终端用户界面软件，可以接入本地IVAS进行管理、远程接入IVAS进行管理。　　（5）Web页面系统HS与智能视频监控Web客户端ISCC　　提供远程Web访问，可以完全在IE中实现独立的智能视频监控客户端应用ISCA的各项功能。　　（6）网络视频存储服务器NVRS　　NVRS通过接入网络来承担所指定的视频数据存储业务，可减轻承担本地录像任务的IVAS的负荷，可以保证重要通道的视频信息安全。　　（7）信号及数据管理服务单元SDU　　SDU进行系统内的各种辅助信号和数据的处理和管理。在某些情况下，系统需要集成多种数据采集仪器、信号指示设备的管理，前者如温湿度的定时采集、玻璃破裂传感器、振动传感器等的监测，后者如门禁开关的日志查询、开关管理、警铃的启停等，如图4所示。　　
　　图4& 信号及数据管理服务单元连接示意图
　　（8）数据库服务器DBAS　　DBAS可采用MySQL或Microsoft SQL Server等数据库管理系统进行各种数据的关系存储。提供接口供Web系统和数据管理系统DMS服务。　　五、智能分析系统功能说明　　智能视频分析首先要求用户指定一个检测区域，该检测区域可以是不规则的任意形状，然后在该区域中启用各种检测功能。智能视频分析支持的检测功能主要有：　　（1）运动目标的检测轨迹追踪　　在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行监测、分类识别（人、动物和车辆等）及轨迹的追踪。可根据需要设置各种警戒要求，一旦系统监测到的运动目标及其行为符合预先设定的警戒条件，则自动产生报警信息，如图5所示。　　
　　图5& 运动目标的检测轨迹追踪
　　（2）周界警戒及入侵检测　　在摄像机监视的场景范围内，可根据监控需要和目的设置警戒区域，系统可以自动检测入侵到警戒区域内的运动目标及其行为，一旦发现有满足预设警戒信息，并用告警框标示出进入警戒区的目标，同时标识出其运动轨迹。　　入侵检测可以根据环境设置多种检测方式，可以设置进入某一划定的区域就报警；可以穿越划定的某条绊线就报警。而且绊线还可以带有方向性，如可以设置为出绊线内的区域不报警，进入绊线内区域时报警。　　 &绊线（警戒线）穿越　　在摄像机监视的视场范围内，可以设置多条警戒线并规定其禁止穿越方向。一旦有移动目标按照禁止穿越方向穿越警戒线即产生告警，并用告警框标识出该移动目标及其运动轨迹。提醒相关人员注意有人或车穿越警戒线。如果移动目标没有按照设定方向穿越警戒线，则不会产生任何告警，如图6所示。
　　 　　图6& 绊线（警戒线）穿越示意图
　　 &双绊线（警戒线）穿越　　使用绊线检测时，在树枝晃动、多汽车灯光的区域容易形成误报。为了解决这些区域的误报问题，将绊线改成双绊线，只有检测物体穿越两根绊线后才会报警，这样能大大降低误报的可能性，更好地提高检测准确率，如图7所示。　　
&　　图7& 双绊线（警戒线）穿越
　　 &区域入侵　　在一些不方便设置绊线，或者在没有明确边界但需要警戒的区域设置区域入侵检测功能。在需要警戒的区域架设监控摄像机，在摄像机监视的视场范围内，可根据需要设置任意形状、任意数量的警戒区域。一旦有满足预设条件的目标进入警戒区域，则自动产生告警，并用告警框标识出进入警戒区域的目标，同时标识出其运动轨迹，提醒相关人员注意有移动目标入侵，如图8所示。　　
　　图8& 区域入侵
　　（3）物品状态检测　　在监视场景中，当警戒区域内特定位置的某件或多件物品的状态发生变化（突然消失或突然出现）进行检测分析，并自动发出报警信息，提醒相关人员。可以分为：物品消失或移动检测、滞留物检测等。　　 &滞留物检测　　对监控区域内发现有可疑遗弃物时可发生报警，拍照并录像，如图9所示。　　
　　图9& 滞留物检测
　　 &物品消失或移动检测　　在摄像机监控范围内，重要物品一旦被遮挡、移动时系统立即发出告警，通知安保人员查看处理该事件，同时拍照、录像，以方便事后回查、取证，如图10所示。　　
&　　图10& 物品消失或移动检测
　　（4）视频异常检测　　自动、实时监测视频异常及环境突变，对视频遮挡/移动/中断、各种干扰、画面质量进行实时监测，保障视频监控系统有效工作。图11所示即为图像质量诊断实例：　　 　　
　　 　　图11& 视频异常检测
　　六、应用现状与发展方向　　1. 应用现状　　视频智能分析技术近几年一直得到广泛关注，按理说这一技术的大规模应用对于提高安全防范系统的利用效率会起到很大的作用，但实际上却没有得到有效的推广。造成这一现象的主要原因有：现在视频智能分析的应用主要在特定的行业中，如看守所、监狱、博物馆、仓库、厂区、地铁站等特定的场景，而在社会或民用监控领域的诸多应用上仍存在一定问题，如环境复杂度的增加会使得误报率上升，从而难以达到预定的分析目的和应用效果；二是针对实际应用中需监视数量比较大的项目，智能分析系统的构架无论从实际经验上，还是技术上都显得比较缺乏，无法完全消除误报的影响，行为判断能力弱，画面难以达到特征识别技术要求以及CPU的处理瓶颈问题仍是智能视频分析的"短板"。　　2. 发展方向　　不同的行业对于视频监控的需求一般有着非常明显的差异，特别是对于智能视频分析技术的应用需求，由此也决定了不同行业间检测行为类型与异常事件的特殊性。随着各行业应用的不断深入以及安全级别控制要求的进一步提升，各安防领域将面临越来越多不同的挑战，其对视频监控的需求也日益多样化和复杂化。如何能够识别与分析更多的行为已成为了智能视频分析技术在深化行业应用过程中不得不面临的问题。只有结合行业应用实际，深入了解各不同行业的具体要求，才能更好地抓住用户的需求，将智能视频分析得到深入的应用。 　　七、结束语　　随着我国经济的发展，未来视频监控的发展将会是以智能化、网络化为发展核心，让视频监控像人眼一样可以识别事件并报警。各行各业的安全防范也将得到持续的发展，政府部门监管力度也在不断加大，智能视频分析的应用随着视频监控市场规模的不断发展而发展，将从相对集中的应用领域向各行各业深层次大幅度延伸。
编辑：王兴钊
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简析监控智能视频分析功能及场景应用
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随着监控高清摄像机的普及，智能视频分析技术的日趋成熟和完善，越来越多的行业对智能视频分析的要求也越来越高，应用的场景相比以往更为宽泛，也更为细化，这对智能视频分析的专业化提出了更高的要求。针对监控中智能视频分析的一些常用功能，我们从入侵侦测、人车流量检测、人像识别、车牌识别、遗留物检测和异常行为检测等几个方面，对智能分析的部分场景应用进行简单的分析。
　　入侵侦测
　　入侵侦测是指前端产品智能识别人或物入侵的行为，并对潜在的危险行为进行报警的一种功能。当人或物进入指定区域或视频区域后，智能摄像机会对视频区域内出现的运动目标进行自动识别，同时对识别出来的目标进行跟踪和报警。
　　越界侦测：在监控范围内设置一条或多条固定的界限，当人或物越过界限时，会触发报警或执行某种设定好的动作。此功能允许用户设定一条或多条任意形状的界限，采用单向或双向越界模式进行。例如在距天台边缘一定距离，设置一条界限，当有人或物穿越预先设定好的界限时就会触发报警；
　　区域侦测：与越界侦测类似，只是将侦测的范围由一条或数条界限改为一个或多个区域。比如监控一个路段，红**域被设置成入侵检测的区域后，只要行人或车辆进入该区域，就会触发跟踪、拍照、报警等；
　　移动侦测：是在监控范围内有物体移动时，触发录像、报警等的一种普遍使用的功能，常用于无人值守的监控区域。例如在前端摄像机视频范围内出现山体滑坡，触发报警和录像等一系列指定动作。
　　入侵侦测具有数字化、智能化、集成化、可视化、标准化的特点，广泛应用于金融、交通、公安、消防、边防、监狱、自然灾害等各领域，起到防患于未然和突发事件应急预警的重要作用。
人车流量检测
　　人车流量检测是指对过往行人和车辆进行智能识别、分析、统计的一种功能，当人或车通过或进入指定的界线和区域时，触发自动识别、自动记录和自动统计；或当人数和车辆数量达到设定的数值时，还会触发报警。
　　人流量检测与统计：进出的行人通过出入口时，途经设定好的检测区域，会触发前端摄像机的记录和识别功能，对进入或离开该区域的人数进行实时记录和汇总；当进入该区域的人数达到设定的上限时，触发报警功能。人流量的统计还可按不同时段进行记录和汇总，这种方法能有效地控制进出人数，防止诸如景区游人超负等事件的发生；
　　车流量检测与统计：当车辆通过指定区域时，触发识别和记录功能，对往来车辆的数量进行统计；同时还可结合智能识别功能，区分出车辆所属类型，进行分类统计和预警。
　　人车流量检测和统计，对于交通、旅游、海关、商业、娱乐、体育等领域都有着非凡的意义，统计结果可能直接影响政府的决策，对合理布局、合理利用、使用资源提供科学的依据。
　　人像识别、车牌识别
　　人像识别比对系统可实现人脸捕捉、定位、跟踪、轨迹记录、采集、比对等功能，能识别比对不同人员的身份，并及时向管理部门和人员发出警报信息等功能，在公共安全防范、逃犯追捕、金融安全等领域有着不可替代的作用。
　　人像识别是智能视频分析的基础，通过人脸图像采集、识别，进而从“大数据”中进行检索、比对、身份确认才是智能视频分析的真正意义所在。
　　智能人像识别的特点：
　　?允许采集人脸上下左右扭转15-30度，而不影响识别结果；
　　?针对多人像的图片，系统会自动检测人像并分割出多张独立照片；
　　?识别的准确度受到光线、背景、饰物的影响能达到最小；
　　?自动识别待识别对象是否是具有生命体征的活体人，如发现是照片不予识别；
　　?自主制定的优选策略选择角度最佳、图像最清晰的人脸图像截取标准人像；
　　?根据采集的图像进行智能“数据”检索、匹配；
　　?联网报警。
　　车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分。它是基于高清图像、视频处理、识别等技术为一体的一项重要功能。广泛应用于交通流量检测、控制、诱导、分流；机场、港口、小区等出入口车辆管理；违停、闯红灯、违规行驶、交通肇事等违章或违法车辆的监控；高速公路、桥梁、隧道的ETC、不停车自动收费的停车场安全防盗管理、统计各种车型的出行时间等。
　　车牌识别对智慧交通、停车管理、交通执法、高速公路监管各种场合有着十分重要的作用。
遗留物检测
　　在智能视频监控系统中，遗留物检测是一个很重要的应用，普遍运用于火车、地铁、机场、酒店等公共场所，在这些场合的视频监控系统中，能自动地检测遗留物品(如背包、手提箱、行李箱等)。遗留物检测功能是一个关系到公共安全的非常重要的功能。
　　异常行为检测
　　银行、闹市区、车站候车厅、节假日景区等都是人员复杂、人流量大的公共场所，极易造成诸如一些人员聚集、打架、拥挤、踩踏等异常状况，这些行为的特点是突发性强、持续时间短，造成的危害大。这些异常行为的发生会扰乱公共场所秩序，危害公共安全，因此异常行为检测在整个智能视频监控系统中，对于应对和处理突发事件的作用尤显重要。
　　人的异常行为检测和识别对于人来说似乎十分简单，但对监控系统来说，确是十分复杂的一项工程。人的异常行为检测和识别既融合了视觉与音频、运动与生物，也整合了人机互动、人工智能等等。它涉及到视觉感知、模式识别、心理学、生理学、物理学等多项领域和技术，因此对于提高视频监控智能化程度来说，异常行为检测和识别技术的提高是一个主要途径。
　　智能视频分析系统融合视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的先进技术，在不断细分的市场中，智能视频分析的功能也逐步被细化，不同的行业将会对智能视频分析的侧重点提出新的要求，我们相信智能视频分析也将向着更加专业化的方向发展。
智能视频分析技术未来发展趋势
　　适应行业化、专业化、具体化的发展要求
　　随着市场的不断细分，智能视频分析未来的发展方向也会被不断细化，以适应更为复杂和多变的场景发展，从更具体化的，更贴近实战的角度切入，针对不同行业的不同要求，制定不同的行业标准。
　　因此，智能视频分析行业化、专业化、具体化的要求就是针对各行各业的特色，根据不同的特殊要求和不同的侧重点，制定不同的具体解决方案，以达到要求不同、功能不同、专业性更强的目的。过去那种不管什么行业都通用的做法显然已经不合时宜，在竞争日以激烈的安防行业，更加细化、更加专业化、更加具体化的，针对性极强的定制性服务才是王道，才是安防企业的生存之道。
　　市场需求是行业发展最大的助推剂，智能视频分析会在不断细分的市场压力下，通过标准配置与专业定制相结合的方式，针对视频分析技术的普遍性和具体性，为各行业的客户实行定制产品和定制服务。
　　适应共享化、智能化、集成化的发展要求
　　作为网络时代的产物，智能视频分析的目的是帮助人们实现更智能、更高效地进行数据收集、挖掘、整理、分析和处理；提高视频资源利用效率，实现智能分析大数据共享的智慧时代。
　　在物联网、云存储、大数据背景下，智能视频分析的综合利用技术还有待进一步提高，随着安防监控市场的发展。诸如车牌识别、银行人像识别、户籍证照、海关人像识别等影像图片资源并未与其它应用系统实现共享。我们相信共享化将是未来智能视频监控发展的必由之路。
　　随着市场的发展，对智能视频的前端和后端产品的智能化程度要求会更高，目前对监控视频的利用还基本处于人工为主，智能分析为辅的层面。诸如交通系统中常用的违章处理，虽然拍摄了视频和图片，但在判断是否属于违章时，仍然需要人工核对。
　　在大数据、智能技术不断发展的今天，智能视频的集成化要求也越来越高，涉及的应用领域也越来越广、越来越细，因此智能视频的分支也会更加细密。
　　我们例举到的入侵侦测、人车流量检测、人像识别、车牌识别、遗留物检测和异常行为检测等功能只是智能视频的基石，在整个智能安防领域中，如何克服环境因素，提高智能识别和判断的准确度；如何实现、优化网络数据与传输，降低和减少数据传输、存储过程的损失；如何减少摆脱地域的限制，以更快捷的速度、更智能的方式、更易用的使用模式，为用户提供有用的信息，都是整个智能安防应用领域关注的热点和难点。&
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