智能監控技術已經在不少獨立的領域有所發展，但目前還未出現比較的綜合性的解決方案，筆者根據多年的工作實踐，結合現在的計算機技術發展，提出以下五個技術方面的設想。
智能碼流技術
智能碼流，是系統根據圖像識別后，根據畫面運動主體的運動速度，將正常錄制的視頻進行碼流調整，進行zui后的視頻存儲。對于運動慢的運動主體，碼流記錄甚至可以低至8幀/秒（fps）以下，對于正常速度運動的主體，碼流設定正常的25fps，對于敏感圖像的運動物體的視頻碼流可設定在30fps以上。對于高速的運動主體，在高速攝像機的配合下，碼流可高達1000fps以上。智能碼流技術，可以減少非敏感圖像占用視頻存儲資源，從而對敏感圖像提供了充裕的記載能力。
動態區域自適應的智能監控技術
以某車庫視頻監控畫面為例，畫面上的敏感信息為運動的車輛和人。不敏感畫面是背景（地面和屋頂）。但在實際的視頻記錄中，背景（地面和屋頂）占據了50%以上的存儲空間。通過圖像識別技術，可以判定固定背景與運動物體圖像，因而，具備了只在記載畫面的中有運動的技術可能。動態區域智能監控，就是只記載除背景以外的運動物體，從而大大減少了視頻存儲空間的需求，相同的存儲空間，可保留的視頻時間長度可以成倍提高。攝像系統，通過圖像識別技術，可以智能學習，判斷哪些圖像是背景，即便是由云臺控制的攝像頭，通過設定的時間內的自動學習，也可以自動判定錄制視頻中的新背景，從而實現對運動物體圖像的智能監控。
非敏感區域的低碼流記載技術
視頻上方的25%到30%的區域，通常是天空或建筑的頂部圖像，基本屬于敏感要素不太可能出現的區域。如某些典型監控圖像中的紅色馬賽克部分的圖像，基本不會含有人們關心的視頻內容，因此可以把視頻圖像的非敏感區域的忽略或者用低碼流另外記錄，只需在回放的時候與高碼流的視頻做一個同步。值得說明的是，非敏感區域在不同應用場景，各有不同，有的也許在視頻圖像的下方，有的監控場景，非敏感區域是不規則的，可以在視頻監控系統安置好后，根據實際情況再進行應用層面的人工設定。
人臉/車輛識別（或其他敏感移動物體）驅動高清攝錄技術
在特殊的場景下，比如大樓的進口處、電梯等地方，人臉是敏感圖像。在車庫內、小區的進出口處，車輛及其號牌是敏感圖像。若全部用高清的視頻固然可以滿足監控需求，但視頻存儲，特別是長時間的保存就會需要海量的存儲空間；若根據圖像識別技術，判斷出現設定的敏感圖像的時候，才驅動攝像頭啟動高清記錄，對于一般的非敏感圖像，則啟動標清甚至低碼率的視頻流來記錄。這樣高清與標清相結合的監控記錄，即保證了記錄敏感圖像的質量，同時又較大程度上減少了視頻存儲量。
序列幀視頻文件分布存儲技術
把視頻在一秒內產生的幀為標識成序列幀，同時編制存儲與播放序列，把不同序列的幀劃分為數個文件存儲；單個幀序列文件可以單獨播放，效果等同于低碼流記錄的視頻效果。所有幀序列可以合成*視頻一起播放時，則是高清（或標清）的視頻效果。當需要回收存儲空間的時候，可按存儲策略規劃，先將一部分序列幀視頻文件所占的區域覆蓋。另一部份則保存下來，從而更有效的利用存儲空間。例如按原存儲能力可以保留1個月的視頻數據，經過視頻幀文件的分布存儲后，可以保留數個月的有選擇的序列幀視頻的文件數據。對已保留了中長期的序列幀視頻文件進行部分覆蓋，實現淡入淡出式的視頻逐漸丟棄，長期保留的視頻數據不是一下*消失，而是慢慢的消失、丟棄。從而zui大限度地延長監控視頻保留的時間。
基于以上五種技術的智能視頻監控的視頻流
如圖1所示，智能監控的視頻流，是經過一系列的不同邏輯層面的圖像識別，進行的智能判斷后進行錄制、存儲的。其中動態區域自適應的智能監控技術、非敏感的低碼流記載技術的運用可以根據實際需要，貫穿在整個存儲過程；或者根據應用層面的人工設定，有選擇地實施。圖像識別從初步識別，到精細識別，按需要分層次進行。對視頻圖像識別的采樣頻率，可以根據需要，設定具體頻率，不需要對每一幀的圖像都識別。
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