智能視頻分析是指利用計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)，理解視頻畫面的內(nèi)容，通過將場景中背景和目標(biāo)分離，進(jìn)而分析并追蹤場景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。

　　通過在攝像機(jī)場景中預(yù)設(shè)不同的分析規(guī)則，一旦目標(biāo)在場景中出現(xiàn)了違反預(yù)定義的分析規(guī)則的行為，系統(tǒng)就會觸發(fā)預(yù)設(shè)置的聯(lián)動規(guī)則，從而達(dá)到主動報警功能。

　　從智能分析系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)來說，分為兩類，一類是由智能算法+ DSP 來實(shí)現(xiàn)，常見于安裝在前端的智能分析攝像機(jī)與智能分析視頻服務(wù)器。目前，采用此種方式的系統(tǒng)較多，其是將具智能分析功能的軟硬件前置在視頻采集端。在常規(guī)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，視頻占用了大量的存儲空間和傳輸帶寬，如何來解決這些問題是首要面臨的難關(guān)。大量無用視頻信息被存儲、傳輸，既浪費(fèi)了存儲空間又占用了帶寬，采用智能分析的目的是為了緩解視頻存儲所需要的空間和傳輸所需的帶寬壓力，或者對于一些不重要的視頻采用低碼流方式進(jìn)行壓縮和傳輸。這樣，更有助于提升監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用價值。算法處理由前端來實(shí)現(xiàn)，后端的服務(wù)壓力非常小，由此可以在一個系統(tǒng)中配置大量的智能分析攝像機(jī)。

　　另一類是采用后端PC服務(wù)器加智能分析軟件的運(yùn)行模式，像Aimetis、iOmniscient都是采用此種方式。采用此種方式因?yàn)橛珊蠖薖C服務(wù)器來進(jìn)行處理，從處理的性能上來說，要優(yōu)于前端智能分析攝像機(jī)的處理，由于算法對硬件資源占用很大，在同時處理多個分析時，系統(tǒng)的處理能力不足就表現(xiàn)出來了。因?yàn)楹蠖薖C服務(wù)器有強(qiáng)大的分析處理能力(與前端DSP+軟件方式相比)，所以PC服務(wù)器處理方式通常被應(yīng)于非常重要的智能分析場合。

　　從智能分析的主要應(yīng)用來看，有兩個大的發(fā)展方向。其一是以車牌識別、人臉識別為核心代表的智能識別技術(shù)，主要應(yīng)用于電子警察、機(jī)楊、海關(guān)。

　　另一個是以周界防范、人數(shù)統(tǒng)計(jì)、自動追蹤、逆行、禁停等規(guī)則為代表的行為分析技術(shù)，主要應(yīng)用于圍墻周界警戒區(qū)、商場、交通、景點(diǎn)流量統(tǒng)計(jì)，道路禁停禁放、違章逆行、場景跟蹤等方面。

　　1、雙機(jī)自動跟蹤：智能分析攝像機(jī)加普通快球方式?？蓱?yīng)用于城市報警應(yīng)急預(yù)案。突發(fā)事件的物體跟蹤。

　　2、人流量統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)框選區(qū)域進(jìn)出人員的數(shù)量，應(yīng)用于超市商場顧客流量的分析統(tǒng)計(jì)，幫助商家制定相應(yīng)的銷售策略。應(yīng)用于景點(diǎn)、地鐵口，提供流量數(shù)據(jù)供人員管制應(yīng)用。

　　3、穿越警戒區(qū)：通過設(shè)置虛擬圍籬，對周界進(jìn)行偵測。當(dāng)發(fā)現(xiàn)可疑人員或者物體穿越圍籬，即觸發(fā)報警，并將報警信號上傳至監(jiān)控管理中心。同時可將報警畫面通過網(wǎng)絡(luò)上傳至遠(yuǎn)程監(jiān)看用戶。應(yīng)用于交通馬路人行橫道或斑馬線、廠區(qū)重點(diǎn)區(qū)域圍墻、學(xué)校、看守所圍墻等。

　　4、丟失分析：通過在監(jiān)控畫面上畫出一塊放置重要物品的區(qū)域作為警戒區(qū)域，只要此物品離開了警戒區(qū)域，那么將立即觸發(fā)報警規(guī)則。應(yīng)用于重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域如博物館，展覽廳，拍賣會，金銀店等。

　　5、方向分析：在實(shí)際監(jiān)控中，人們可能會關(guān)心人流的方向和車流的運(yùn)動方向，通過方向的識別可以判斷目標(biāo)是否為不合法走動或行駛，如果出現(xiàn)逆向行為，目標(biāo)將會被自動鎖定，并同時報警。應(yīng)用于單向行駛的道路;重要出入口等。

　　6、智能跟蹤：對可疑人或物體進(jìn)行目標(biāo)鎖定，對目標(biāo)的運(yùn)動軌跡進(jìn)行記錄，同時攝像機(jī)將跟隨目標(biāo)轉(zhuǎn)動并報警。應(yīng)用于高檔小區(qū)，人員禁入?yún)^(qū)域，機(jī)密區(qū)域，重要保護(hù)區(qū)域等。并可作為案發(fā)后，對案件回放過程的軌跡進(jìn)行分析。達(dá)到迅速破案的作用。

　　智能視頻分析系統(tǒng)解決了安保人員從繁雜和枯燥的“盯屏幕”任務(wù)解脫出來，由設(shè)備來完成這部分工作;另外一個是實(shí)現(xiàn)了從海量的視頻數(shù)據(jù)中快速搜索到想要找的的圖像。有研究表明，操作人員盯著電視墻超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息而使這項(xiàng)工作失去意義，往往監(jiān)控系統(tǒng)就成了事后追查事件的依據(jù)。但智能視頻分析系統(tǒng)就把事后的取證變成了主動的防御，使得項(xiàng)目能夠以最省的成本，實(shí)現(xiàn)最有效的安保。智能視頻分析系統(tǒng)以成功應(yīng)用于各行各業(yè)，起到了舉足輕重的作用。

　　是不是視頻分析系統(tǒng)就是萬能的呢?其存在哪些方面的不足呢?在實(shí)際環(huán)境中，光照變化無常、目標(biāo)運(yùn)動復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計(jì)的難度。我們可具體來看一下影響智能分析應(yīng)用的幾個方面：

　　背景的復(fù)雜性：光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對算法的影響，但無法完全消除其影響;場景中前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換，與行李的放下、拿起，車輛的啟動與停止;目標(biāo)與背景顏色相似時會影響目標(biāo)檢測與跟蹤的效果;目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景，這給運(yùn)動目標(biāo)的分割與特征提取帶來困難。

　　目標(biāo)特征的取舍：序列圖像中包含大量可用于目標(biāo)跟蹤的特征信息，如目標(biāo)的運(yùn)動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標(biāo)的特征信息一般會隨時變化的，選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

　　遮擋問題：遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點(diǎn)問題。運(yùn)動目標(biāo)被部分或完全遮擋，又或是多個目標(biāo)相互遮擋時，目標(biāo)部分不可見會造成目標(biāo)信息缺失，影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標(biāo)間的對應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測目標(biāo)的位置、尺度等，都不能很好地處理較嚴(yán)重的遮擋問題。

　　兼顧實(shí)時性與健壯性：序列圖像包含大量信息，要保證目標(biāo)跟蹤的實(shí)時性要求，必須選擇計(jì)算量小的算法。健壯性是目標(biāo)跟蹤的另一個重要性能，提高算法的健壯性就是要使算法對復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性，而這又要以復(fù)雜的運(yùn)算為代價。

　　針對上述的問題，如何來提升視頻智能分析系統(tǒng)的有效性與實(shí)用性，我們可以從下述方面加以改進(jìn)或是提升。

　　1、優(yōu)化算法，制定針對場景的分析策略，使得算法的準(zhǔn)確性得以增加。

　　2、合理選擇攝像機(jī)安裝角度，分析的準(zhǔn)確程度，絕大部分取決于角度的合理性。

　　3、增加輔助補(bǔ)充設(shè)備，像增加補(bǔ)光燈或是紅外光源，使在各種復(fù)雜條件下能加以應(yīng)用。

　　視頻智能分析系統(tǒng)是未來視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢，作為從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息最方便快捷的手段，將會成為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主力軍，并且隨著高清化，智能化的有機(jī)結(jié)合，隨著攝像機(jī)與智能分析的一體化發(fā)展，其產(chǎn)生的作用及影響會越來越大，將傳統(tǒng)的人防轉(zhuǎn)變?yōu)榧挤馈?/p>