智能视频分析技术发展趋势

基于各智能分析技术厂家在商业化应用中的不断尝试，笔者认为当前以及今后一段时间智能视频分析技术的发展趋势可以概括为“四化一结合”，即易用化、高清化、平台化、行业化和与传统视频处理技术结合。

前言

高清化、网络化和智能化是目前视频监控技术的主要发展趋势，其中智能化是指利用智能分析算法对视频数据进行处理，提取其中有价值的信息，并以报警等方式向使用者提示关键信息，从而提升视频监控系统的智能化程度和实际使用价值。智能视频分析技术能够将视频监控从传统的“被动监控”转变成智能化的“主动监控”，并且能够将使用者从单调枯燥的监控工作中解脱出来和避免监控时间长导致注意力下降的问题，实现24小时全天候监控，故而受到越来越多的使用者的关注和重视。

发展现状

智能视频分析技术是在视频监控数字化进程中逐渐得到实际应用的，至今已有超过10年的发展历程。但是，就目前的智能视频分析技术发展水平和实际使用情况来看，智能视频分析技术仅在银行、交通、司法等部分行业取得了较小规模的应用，并且更多的时候仅仅作为项目的亮点演示之用。可以说，智能视频分析技术的市场还没有真正拓展开来，其主要原因在于用户对智能产品的认知及需求与智能产品所能实现的智能程度存在较大偏差，而部分厂商为了占有市场所采取的夸大性能的宣传方式使得这一问题更加突出。从智能视频分析技术的长远发展看，相关智能产品的厂家应当立足当前能够达到的技术水平，提升产品对不同场景的适应性和鲁棒性，并且简化产品的设置，提升易用程度，给客户带来真正的便捷和价值，逐渐改变用户对智能程度的预期，最终使智能视频分析技术真正得到广泛应用，成为视频监控技术的又一次变革。

发展趋势

基于各智能分析技术厂家在商业化应用中的不断尝试，笔者认为当前以及今后一段时间智能视频分析技术的发展趋势可以概括为“四化一结合”，即易用化、高清化、平台化、行业化和与传统视频处理技术结合。

易用化

繁琐的参数设置过程是目前阻碍智能视频分析技术广泛应用的重要内在因素之一。智能视频分析技术的首要发展方向是让智能产品更加易用化，只有具备易用化特征的智能产品才具备大规模推广的可能性。易用化主要体现在如下两点：

第一，采用友好的用户界面，即简化配置过程并采用合适的提示帮助用户理解参数配置的要求和操作方法，采用更加方便的报警处理机制和查询方式，最终使用户能够不需要专业背景知识或者培训就可以直接轻松使用智能设备。

第二，智能视频分析技术应能够自应适应更为复杂和多变的场景，这对各智能视频分析的厂商应不断完善核心算法提出了更高层次的要求，如通过研究背景建模、目标检测跟踪及目标识别等相关核心算法的增量式学习机制，从而提高周界防范、自动跟踪、人脸识别等智能分析技术在各种监控场景下，如低照度，高扰动环境下的自适应能力。

高清化

随着视频监控系统的高清化，智能视频分析技术也将由标清进入高清时代。高清化的视频图像，在赋予智能视频分析更多信息和研究内容的同时，也对智能分析算法以及处理器的运算性能也提出了更高的要求。具体表现如下：

1、高清视频图像为智能视频分析提供更多的图像细节，有利于进一步提高智能视频分析算法的准确性和稳定性，并可对视频图像进行更高层次的智能分析。例如基于标清视频的智能分析技术只能对50米之内的目标进行检测和识别，而基于高清的视频图像则可以实现对100米以外甚至更远处的目标进行分析。

2、由于高清视频所带来的带宽及存储压力，智能视频分析技术将在高清监控系统中发挥更大的作用。通过对前端高清视频的智能分析，智能设备直接提取其中有价值的数据进行存储，如根据智能报警事件进行有选择的录像存储，将大大降低原始高清视频数据的传送及存储的需求。

3、随着视频图像分辨率的提高，智能视频分析占用的计算及内存资源将会大幅提升，这对智能设备的性能需求将会是一个重大的挑战。同时也将促成智能视频分析技术通过嵌入式芯片方式直接集成到前端设备，或者采用云计算技术来实现智能视频分析等全新应用模式的发展。

平台化

就目前而言，主流的智能视频分析技术主要应用于视频信号的实时报警分析，智能分析技术还并未很好地融入到监控系统中。随着用户对视频监控系统投入的加大，以及应用和依赖程度的加深，单一或者基本的智能分析功能将不能满足用户的实际需求，未来对于特定的用户，异常行为分析、关联跟踪、视频检索等高级智能分析将进一步得到应用，多种传感器以及与电子地图、综合调度系统等其他技术的融合也会进一步加强，具体如下：

（1）利用多传感器融合技术可以进一步提高智能视频分析技术的可靠性，例如在视频分析过程中可以结合音频信号处理及分析技术，可以提升打架斗殴等异常行为事件检测的准确性，弥补单一视频信号分析存在的缺陷；还可利用深度传感器获取场景中各目标的深度及高度信息，从而准确地估计出目标的真实大小，滤除大部分误报，提高智能分析报警有效性。

（2）利用关联跟踪及身份识别技术，通过分析监控系统中可疑人员或车辆经过多个监控点的时空关系，找出其行进路径及方向，生成行径目标的行动轨迹并在电子地图上进行显示，在直观明显的同时可以实现对目标的及时有效布控。

（3）利用视频检索技术并结合云计算、云存储等技术，对监控系统中的海量视频数据进行快速高效地管理，对视频数据进行结构化描述，提高存储及检索的效率。此外，可结合数据挖掘技术，对监控系统中的视频进行深度分析，输出相应的分析结果帮助系统使用者生成决策。

从而，智能视频分析技术将实现与现有的视频监控系统、电子地图、调度系统等多种业务系统的平台化整合，并将推动平台整体产生更加高效的应用模式，最终实现为用户创造价值。

行业化

由于不同行业的业务需求以及应用场景的差异性，很难有一种智能视频分析技术可以满足不同的行业的需求，相反的，智能视频分析技术在不同的行业应用中将会有越来越多的定制化特性和需求，具体表现如下：

1、在金融行业应用中，可以结合ATM面板路的摄像机，利用智能视频分析技术自动发现是否安装读卡器、黏贴虚假广告纸条、遗留钱包或钥匙等异常事件；结合ATM上的人脸路摄像机，利用人脸分析技术自动发现蒙面取款、多人同时取款等异常事件；还可以结合ATM自助大厅的全景监控摄像机，利用智能技术及时发现尾随跟踪、打架斗殴等一系列危害客户的行为事件。此外，还可以与银行自身业务相结合，推出基于人脸识别的自动授权系统。

2、在公安行业应用中，利用人脸识别技术可以在车站安检口、酒店、KTV等娱乐场所出入口实现人脸的实时抓拍和嫌疑人员实时布控抓逃的功能；利用人脸大库检索技术可以实现人员身份快速确认和二代证数据库查重功能，发现重复办证的人员，以杜绝一人多证的情况；在公安刑侦破案过程中，可利用视频浓缩技术对相关犯罪视频进行浓缩摘要，利用后检索技术实现可疑目标在不同视频片段中的匹配检索，从而帮助办案人员快速发现破案线索，提高破案效率。

3、在司法行业应用中，可以结合监舍内部的监控摄像头，利用智能视频分析技术自动检测关押人员是否存在上吊，脱岗，打架斗殴，倒地等一系列异常事件，避免伤害事件的发生；并且可以利用人脸识别技术实现探视家属的出入管控。

4、在交通行业应用，目前应用于车辆卡口的车牌识别技术已经趋于成熟，并已经逐渐延伸到对车型分类、车标及车辆颜色识别等更细微特征；车辆拥堵、车辆逆行、高速公路上行人闯入等交通事件的检测目前也开始逐渐推广；基于智能视频分析的交通流量参数自动统计技术也慢慢起来，相信在不久将来，基于智能视频分析的大交通诱导系统也会成为可能。

5、在零售行业中，智能视频分析技术可以通过视频监控系统进行自动化的客流量统计，商场热点分析，VIP客户自动识别提示，商品关注度统计，自动输出分析数据协助业主进行业务决策；并且可以自动检测偷盗，损坏商品等行为，及时预防、减少损失。

深入研究不同行业客户需求，通过前端的市场人员，与后端的技术、研发人员的协同配合，不断适应行业的细分需求，提供以行业应用为前提的一整套智能解决方案将是智能视频分析技术发展的重要趋势。

与传统视频处理技术结合

随着人脸、目标检测等智能视频分析技术的成熟，将其与视频编码、前端参数自动调节等传统视频处理技术进行结合的应用模式也在新的智能设备中得到应用。具体表现如下：

1、利用智能视频分析的结果指导前端参数进行曝光参数的调整，从而使前端采集设备在过曝或者过暗等恶劣光照场景下提升目标区域的成像质量，具体产品如采用基于人脸区域的曝光补偿技术的人脸抓拍机。

2、利用智能视频分析的结果自适应改变视频压缩的参数，即采用基于兴趣区域的变质量编码，实现保证目标区域的清晰程度与降低视频传输和存储的整体码率的权衡。

3、将智能视频分析结果进行结构化描述和整合到视频编码中，或者采用面向对象的编码技术，从而实现对非结构化的视频数据按照智能分析结果（如特定目标或者事件）进行编码。

上述智能视频分析与传统视频处理技术相结合的三种应用均已有相应的产品推出或者处于研发中，随着智能视频分析技术研究和应用的深入，相信会不断推出更多其他应用模式。

结束语

随着物联网、智慧城市、云计算等概念的提出和城镇化的不断推进，视频监控行业的发展前景正得到业界的广泛认同和市场本身的印证：视频监控在国家应急体系、平安城市、平安校园、科技强警等重大工程项目中所占的比例稳步提升，公安、交通、司法、金融等行业客户对视频监控有着强烈的需求，校园、商场、娱乐场所、小区等民用安防市场对视频监控的需求也日益升温。然后，随着市场的壮大和硬件设施的投入，让所建设的系统为用户创造价值的呼声越来越高，而智能视频分析技术是解决海量视频数据处理的唯一解决方案和必然发展趋势。随着智能视频分析技术的不断发展和成熟，其在安防监控中所扮演的重要角色和价值亦将日益显现。