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监控模拟转数字 智分析应期待更智能
  2013-10    
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在大数据时代,面对海量的视频数据,智能视频分析技术在数据挖掘方面被赋予厚望。智能视频分析让视频监控从人工抽检,进步到高效事前预警、事后分析,实现智能化的信息分析、预测。众所周知,视频图像监控系统通过多年的建设,已成为公安机关打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途径。那么,国内智能分析发展现状如何?监控智能分析如何做到更"智能"?
国内智能视频分析技术现状

从计算机技术的基础性研究来说,国内的研究虽然落后于国际先进水平,但差距并不明显,就智能视频分析核心技术而言属于模式识别人工智能技术的一个分支,是对视频信息的自动分析和提取,从这一技术在国际上被首先提出开始,国内就已有科研人员对此进行了一些研究,并形成一些研究成果。

然而,目前我国的视频监控技术还处于"模拟转数字"的阶段,"数字视频监控"或"网络视频监控"还未成为监控系统的主流,技术层面较低,因此,对于智能视频分析监控技术的需求并不强烈,"市场需求主导技术发展"是永恒的规律,没有强烈的市场需求,这一技术的发展也就仍然停留在较为初级的阶段,因此,在国内,这一技术大部分程度上都还处于实验室研究阶段,虽然有不少科研单位或厂家看到了这一技术的前景,意图抢占先机,抢先开发出产品,但由于市场需求力度不强,仍然停留在初级水平,并没有完全形成成熟的产品。

但随着国外成熟产品的进入,监控领域已逐渐意识到这一技术和产品的重要地位,逐渐地为国内的监控行业人员所认识和熟悉,而且看到了这一技术必然是未来监控系统的一个发展趋势。而随着我国经济的进一步发展,奥运会、世博会等一系列国际盛会的申办成功,都大大提高了人们的安全意识,可以说,智能视频分析监控技术已逐渐进入到国内安防人的视野,并越来越受到看好,认为这将是监控技术发展的又一个春天。而对于庞大的中国国内市场规模来说,虽然目前我国的视频监控技术平均起来仍然处于较低水平,但这并不妨碍某些高端用户对于这一智能监控技术的需求,市场容量同样不可小觑,这也是成为吸引科研单位或企业加强这一技术的研发,积极开发成型产品的原因。

"智能"水平亟待提高

智能分析技术的发展瓶颈,目前主要是在已经成熟的各项技术的误报率上。在现有技术水平的条件下,为降低误报率,提高系统的稳定性和环境适应性,除了对算法深耕细作之外,还需要投入力量分析环境使用特点,促使使用环境向着有利于智能分析技术发挥能力的方向变化,降低复杂环境对于智能分析技术的不利影响。

这种变化的实现途径,一是在附属系统的建设上加大投入,通过如辅助光照等技术产品间的配合来改善应用环境,避免单一依赖智能分析技术的情况;二是对人、对车辆等监控目标加强管理,通过对目标的移动方向、路线、密度等做梳理和引导,改善目标场景的有序性;三是寻找一些新技术、新算法,如双目识别算法等,设法在预处理环节提高源视频的质量,降低环境干扰因素对智能分析技术识别的影响。

主要问题在于目前计算机视觉的研究还不够成熟,其"智能"水平还不如一个三岁儿童,因此只能做一些非常单一的功能。而且由于视频监控场合千差万别,产品很难做到在任何情况下都保持较高的准确率。相信随着算法研究的进步,未来会更好解决这个问题。

目前困扰智能视频分析的主要问题就是智能产品如何适应各种复杂的场景,不同场景往往需要不同的参数配置才能达到最好的效果。另外,在某些环境复杂、光照较差的场景中会出现错误报警(误报)和遗漏的报警(漏报)。选择合适的高度和角度安装前端摄像机,选用一定的补光设备对提升准确率有帮助,相信随着智能分析算法的不断改进,误报和漏报的情况最终会有所改善。

关于智能分析监控技术

所谓的智能视频分析监控技术,有时也称"行为监控技术",就是指采用智能化的视频分析算法,利用计算机对视野范围内的目标的特定行为进行分析和提取,当发现存在符合某种规则的行为(如定向运动、越界、游荡、遗留等)发生时,自动向监控系统发出提示信号,采取某种对应措施(如声光报警器报警)或通知监控人员进行人工干预等。





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