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　　【中國安防展覽網 企業關注】 在智慧城市、平安城市大的發展潮流下，人們對于自己居住的環境要求也逐漸提升，不少消費者開始關注家庭級安防產品，一方面是應對用戶日漸苛刻的需求，而另一方面也是減少人工支出成本，安防監控領域逐漸向智能化轉變。當越來越多的地方普及監控設施，越來越多的地方普及高清監控，隨之而來的就是海量數據信息及復雜的視頻檢索。

　　
　　解決冗余數據問題，智能分析應用而生
　　
　　視頻智能分析的初衷就是要解決冗余數據的問題，把人從枯燥的監控中解放出來，幫助人更好的眼觀六路。所謂智能的核心就是目標識別和行為分析，按照應用的要求設定規則，當視頻中的信息符合規則時才進行告警和記錄，常見的應用包括入侵檢測、周界告警、車輛識別、交通違法監控等。
　　
　　智能分析技術是如何做到的？一方面高清攝像機的普及，視頻信息質量更加優良；另一方面，智能分析的水平已經相當的高，對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字數字的識別、對物體變化的分析甚至還有暴力行為的監測。
　　
　　具體的，智能視頻分析技術主要是通過核心算法來實現的。這些核心算法包括：

　　(1)將人類行為進行建模的虛擬現實的技術；
　　
　　(2)3D建模技術，通過對攝像機場景的實際參照標定構建場景的三維模型，從而能夠準確計算出場景中任意物體的高度及任意兩點之間的距離，為威脅目標分析提供準確的依據；
　　
　　(3)基于對象的標簽分類，能夠準確區分人、交通工具和其他對象；
　　
　　(4)基于環境變化的自學習自適應，理解和鑒別行為模式，自學習自適應環境，內置多種環境模型(街道、圍墻、水面、雨雪霧天氣等等)，能夠根據環境的變化自動調節；
　　
　　(5)自檢測自保護，在環境能見度低、視場受阻、攝像機角度偏移、視頻信號故障、低信號或無信號等異常情況時，立即發出報警；
　　
　　(6)敏感度自適應，根據場景環境持續自學習和自調節參數，確保外部敏感度自適應能力達到7×24全天候(在各種惡劣環境和照明條件下提供高可靠性的檢測，無需外部人工干預調節)。
　　
　　環境影響，智能分析技術如何突破
　　
　　盡管智能分析技術目前有很大的突破，但是在實際應用中仍然受到多方面環境的阻礙，光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、背景雜亂等都會增加智能分析算法設計的難度。當應用環境背景復雜，光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化時，分析軟件可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤，這種光照變化對算法的影響是無法完全消除的。此外，當視頻圖像中運動目標被部分或完全遮擋，又或是多個目標相互遮擋時，目標信息的缺失會影響智能分析軟件在分析跟蹤時的穩定性。目前的智能分析系統一方面要保證大量信息分析跟蹤的實時性，選擇計算量小的分析算法，同時為了使分析算法對復雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應性，則要選擇復雜的分析運算方式，而若要同時滿足兩者，存在一定困難。
　　
　　由此，當智能分析技術應用在各個行業時，若能進行應用環境的區分和運算方法的簡化，實現單一應用，為每個行業進行特定開發，并嵌入專門的算法，或只針對某一種或簡單幾種事件進行分析，比如重要出入口的人員跟蹤，系統只需嵌入分析及跟蹤算法等，則會簡化智能分析技術的運算方式，而智能分析技術也會更貼合行業需求特點，進行更為的分析運算。
　　
　　智能分析技術的行業化開發需求一方面來源于行業發展與技術限制，同時，更大程度上取決于實際應用效果的真實反饋。目前智能分析技術有行為分析、特征識別、視頻診斷、分類統計等，而不同行業智能視頻分析技術應用的側重點也有不同。如監獄內的智能分析系統主要是越界檢測、區域內徘徊事件檢測、異常行為識別等，其主要是為防止服刑人員越獄和群毆事件的發生，并維護周界安全等。而對于道路交通高速公路等行業的應用需求，則主要是違章檢測、車流統計、逆向行駛、車牌識別、交通事件檢測等。對于機場、車站等人員流動性比較大的公共場所來說，為防止危險物品的爆炸和可疑人員*等行為的發生，其對于遺棄物檢測和徘徊檢測的需求更為突出。
　　
　　目前智能分析技術主要受到應用環境的影響，使得很多功能在實際應用中不是很理想。目前常見的行為分析功能，如跨線報警、區域入侵檢測以及人員聚集、徘徊、打架等，受到應用環境的影響非常嚴重，常常在實際應用中達不到預期目的。誤報或者漏報還是偏高。而且，很多深層次的應用單純從視頻中提取的信息量還是不夠，判斷準確性達不到要求。不過，大家對于智能監控未來的前景還是很看好的，監控系統每年還在加大建設，光靠人已經無法很好的處理成千上萬的監控攝像頭所產生的海量數據了，對視頻數據的智能化分析和深入應用是必然的趨勢。現在智能應用已經到了行業細分階段，經過實際的項目模式，已經提煉出一些適合做智能分析的行業和場景，進行深入的算法研究，很多產品已經能夠達到實際使用，解決客戶問題的目的。而且隨著視頻分析技術的不斷成熟，對很多復雜的場景也能夠進行比較的分析。
　　
　　IVS的前景十分美好，但仍面臨漫長的探索路程。智能視頻監控和普通視頻監控本質的區別在于：普通監控視頻只是幫助我們“看”；而智能視頻監控不僅要“看”，而且能“看見”、能“理解”，能夠搜尋目標，分析視頻內容，處理視頻監控的結果。
　　
　　這樣的目標在技術實現上有很大難度，首先面臨的問題是圖像分割：把關注的目標從圖像中分離出來。這是一個基本和圖像處理同時誕生的老問題，但至今仍得不到很好的解決。在圖像分割領域，各種方法層出不窮，基本是一個問題一種方法，或多種方法，但結果仍差強人意。
　　
　　除圖像分割外仍有接踵而至的難題，如特征提取、目標匹配、目標描述、目標跟蹤、多攝像機協同等。這些問題正是當前圖像處理、視頻分析的熱點問題，雖然已取得一些成果，但距離人們的期望還相當遙遠?？傮w上說，智能化是視頻監控的亮點，但同時又是視頻監控技術的關鍵和難點。智能視頻監控技術的研究和應用仍處在萌芽狀態，剛剛步入初級階段。