智能視頻監(jiān)控技術(shù)是基于圖像處理、模式識(shí)別的新型視頻監(jiān)控技術(shù)。簡(jiǎn)而言之，就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體，并對(duì)其進(jìn)行跟蹤、分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)“異常”行為，觸發(fā)報(bào)警并采取其他措施進(jìn)行干預(yù)。

    智能視頻分析的發(fā)展過(guò)程

    智能視頻分析技術(shù)(Video Analytics)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。2001年“911”事件發(fā)生后，美國(guó)在安防科研方面大大加強(qiáng)了投資力度。許多研究機(jī)構(gòu)和研究人員紛紛加入了安防類技術(shù)研究和開(kāi)發(fā)，智能視頻分析是其中的一個(gè)亮點(diǎn)。從研究論文的數(shù)量來(lái)看，2002年到2005年有一個(gè)明顯的高峰期，這和此期間科研經(jīng)費(fèi)的大量投入是相吻合的。目前此研究領(lǐng)域的科研論文逐漸轉(zhuǎn)移到細(xì)分問(wèn)題和方向。這并不代表智能視頻監(jiān)控變成了一個(gè)已經(jīng)解決了的問(wèn)題，恰恰相反，即使目前最優(yōu)秀的商業(yè)系統(tǒng)離人們對(duì)此類技術(shù)的期待值還有一些距離。解決問(wèn)題的方法也沒(méi)有達(dá)成共識(shí)，它實(shí)際上反映了原創(chuàng)性的理論工作在減少，此項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步在未來(lái)可能更多地依賴企業(yè)自身科研開(kāi)發(fā)力量。

    國(guó)內(nèi)此市場(chǎng)的發(fā)展滯后北美大概3到4年，現(xiàn)在具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)和研發(fā)能力的國(guó)內(nèi)公司并不多，主要有北京的文安、智安邦，上海的安維爾、弘視等。由于公司都處在早期的市場(chǎng)拓展階段，已經(jīng)完成的有代表性工程項(xiàng)目并不多，典型的有核電站、軍隊(duì)項(xiàng)目、港口等。

    主要功能

    目前市場(chǎng)上的智能視頻分析系統(tǒng)通常都具有以下功能：

    1、圖像采集/接口。絕大多數(shù)的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV。所以圖像信號(hào)在被采集以后不經(jīng)過(guò)壓縮直接送給視頻分析單元。幾乎所有的視頻分析系統(tǒng)都自帶有圖像采集功能，通常是通過(guò)BNC輸入模擬圖像信號(hào)。現(xiàn)有的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號(hào)通常是以壓縮圖像流的形式存在。可以將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進(jìn)行分析。

    2、運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體，運(yùn)動(dòng)物體可以簡(jiǎn)單定義為圖像中變化的部分。一些初級(jí)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法就是基于這些概念，此類方法的誤報(bào)警率太高，不適合用作實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)。

    并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體，例如由相機(jī)自身引入的變化，它包括像素噪聲，相機(jī)自動(dòng)光圈控制電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸中引入的高低頻周期噪聲信號(hào)，紅外相機(jī)周期校準(zhǔn)所帶來(lái)的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化，運(yùn)動(dòng)物體陰影，水面波浪或者波光粼粼現(xiàn)象，陸地上樹(shù)枝的擺動(dòng)，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。另外相機(jī)在大風(fēng)天，尤其是高燈桿上容易抖動(dòng)，由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化是應(yīng)該被過(guò)濾掉的，它們可以通過(guò)算法或者其它技術(shù)手段加以解決。

    從算法的角度來(lái)看，可以簡(jiǎn)單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過(guò)和背景模型相對(duì)比來(lái)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另一類是通過(guò)“光流”法，通過(guò)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體對(duì)光流場(chǎng)的影響來(lái)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結(jié)合的方法。

    3、多物體跟蹤。跟蹤實(shí)質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時(shí)間順序串起來(lái)。此領(lǐng)域本身就是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的活躍的研究領(lǐng)域。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，多個(gè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)物體之間互相遮擋，消失及重現(xiàn)等情況下進(jìn)行有效跟蹤。

    在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，尤其是對(duì)一些入侵報(bào)警的應(yīng)用案例中，對(duì)跟蹤算法的要求比較低。現(xiàn)有的系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體“融合”及其它復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的跟蹤效果并不理想。但是參照以往技術(shù)發(fā)展速度，這方面會(huì)很快完善起來(lái)。