隨著全社會對安全需求的增強，攝像機廣泛部署建設，不論是交通違章管理，還是治安管理，實時觀看和瀏覽錄像都已無法滿足城市管理需求。為了提高監(jiān)控的管理效率，基于視頻智能分析技術的新系統(tǒng)呼之欲出，走進人們的視野，為構建全新的智慧城市智能化監(jiān)控管理系統(tǒng)。

　　如今，視頻監(jiān)控在保障人身財產(chǎn)等社會生活中發(fā)揮重要作用。傳統(tǒng)的安防技術更多的強調事件響應的實時性或事后查證的有效性。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)，無論是模擬的，還是數(shù)字的，或者是模式混合的，其工作方式依舊是“實時監(jiān)控，實時錄像，事后查看”。然而，隨著全社會對安全需求的增強，攝像機廣泛部署建設，不論是交通違章管理，還是治安管理，實時觀看和瀏覽錄像都已無法滿足城市管理需求。為了提高監(jiān)控的管理效率，基于視頻智能分析技術的新系統(tǒng)呼之欲出，走進人們的視野，為構建全新的智慧城市智能化監(jiān)控管理系統(tǒng)。

　　視頻智能分析剛開始的應用是為了把人眼從密切盯住屏幕解放出來，以視頻事件檢測為主，在檢測到異常事件如非法進入禁區(qū)，越過絆線等行為，同時聯(lián)動報警。然而，視頻檢測和報警功能方面雖然有一定作用，但無法廣泛部署和深入市場應用。究其原因，無法解決誤警率高，性能不足，環(huán)境光照敏感，適應性差的問題，國外著名的智能廠商例如OV，NICE也無法很好解決這一問題。

　　而且，不同的行業(yè)對于視頻監(jiān)控需求和流程有著非常明顯的差異，對于智能分析的應用需求就更加復雜和多變。例如監(jiān)管行業(yè)為降低和防止犯人的自殺現(xiàn)象，提出如何通過智能分析和檢測實現(xiàn);而金融銀行關注如何分析識別出非法粘貼小紙條，安裝假鍵盤，蒙面，暴力搶劫等行為;機場、地鐵等客戶對于遺留物的檢測和徘徊檢測的需求比較突出。不同行業(yè)千差萬別的自動監(jiān)控需求，如何利用智能分析實用化，也非一朝一夕之功。

　　智能交通與平安城市

　　然而，監(jiān)控市場對利用智能化提升效率的需求一直很強烈，尤其在在交通管理和平安城市領域。基于視頻智能分析技術的監(jiān)控系統(tǒng)在構建智慧城市的新一代監(jiān)控系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。例如，在原來交通管理業(yè)務流程主要借助道路監(jiān)控攝像機來記錄視頻，然后由人工肉眼篩查，識別交通違章，出具違章判罰處理結果，這樣的管理效率低下，無法滿足汽車數(shù)量的日益增長。

　　而人工處理的部分業(yè)務正逐步被新一代具備車輛分析和識別功能的智能系統(tǒng)取代。尤其前端高清一體化攝像機，如宇視的HTS-HC系列高清電警、卡口智能攝像機具有出色的識別準確率，強的場景適應性，開放的智能平臺，降低管理成本，適合大規(guī)模部署。高清電警攝像機可通過對視頻識別分析，對每輛車進行完整的違法行為分析，車牌識別，抓拍圖片，記錄車輛違法的整個過程，形成違章證據(jù)鏈。這樣，一臺智能高清攝像機就能取代傳統(tǒng)的線圈感應，人工瀏覽，識別，篩查等傳統(tǒng)手段，進行闖紅燈，超速，不按規(guī)定車道行駛等各類交通違法行為管理。此外在繁忙道路的違章停車管理方面，市場上已有智能違停服務器，而宇視的前端違章停車檢測判罰一體化球機，適合部署，有利于杜絕道路車輛亂停、亂放現(xiàn)象，解決擁堵路段的管理人力不足的矛盾，體現(xiàn)城市交通管理的智慧。

　　對于城市的治安管理而言，治安案件處理也會通過查看道路監(jiān)控錄像來尋找涉案車輛信息和線索。然而，隨著攝像機廣泛部署，通過瀏覽錄像尋找線索顯得費時費力。以警方辦案為例，往往要調用案發(fā)現(xiàn)場及周邊的大量歷史監(jiān)控錄像進行持續(xù)數(shù)天甚至更長時間的肉眼識別，才可能發(fā)現(xiàn)破案線索。隨著智能技術的發(fā)展，智能化系統(tǒng)平臺正在改變這一被動的局面。利用智能服務器系統(tǒng)將每條違章圖片進行二次分析，識別和提取出車牌號碼，車身顏色，車標，車型，遮陽板、不及安全帶等結構化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)駕乘人臉檢測和高清抓拍，即還向管理平臺提供一張司乘人臉照片。并且大數(shù)據(jù)智能分析平臺能將這些結構化的車輛特征信息，進行數(shù)據(jù)挖掘，車輛檢索，車輛布控，多點碰撞等分析挖掘出案件有用的信息。

　　借助智能服務器系統(tǒng)對車輛其他特征進行分析，識別后產(chǎn)生的信息展開下一步線索偵查，甚至找到嫌疑車輛所在位置。例如，通過“紅色”，福特09款，打開遮陽板，5月8日，中山路南向北等條件信息，對生成的結構化數(shù)據(jù)進行搜索，即可迅速找到當天所有符合條件的車輛信息，包括行駛時間與方向，行駛速度，車牌號碼，車標，年款等完整的結構化數(shù)據(jù)信息。宇視的的IA8500-IT智能交通服務器，就能提取200多種車輛品牌，2000多種車型年款信息，還有豐富的駕駛室特征分析識別，不僅高效，準確，也能大大節(jié)約管理成本。

　　此外，交通大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)提供的城市車輛詳細信息，不同品牌車輛的車型的擁有量，過車高峰期，車輛進出城高峰期，首次進出城，行駛方向等豐富的交通數(shù)據(jù)，協(xié)助城市交通部門的流量管控，交通規(guī)劃，智慧城市的治安管理等提供翔實的數(shù)據(jù)支撐。

　　智能化應用思考

　　如此看來，智能視頻分析在技術層面有共通性，但在行業(yè)領域的差異性需求，這都是安防企業(yè)需要思考的問題。在市場領域層面，目前智能化的應用領域也并非遍地開花，而其中當屬智能交通行業(yè)應用最為成熟。究其原因，筆者認為有如下原因：

　　第一，交通行業(yè)智能化管理需求非常強烈，市場巨大，極大推動了視頻智能技術研發(fā)投入。隨著國民生產(chǎn)總值的增長，近年來中國的汽車保有量飛速增長，交通監(jiān)管的需求日益增加。市場份額吸引大量的研發(fā)人才投入，不斷突破新的技術瓶頸。

　　第二，交通行業(yè)智能檢測和識別的對象具有明確統(tǒng)一標準，有利于視頻智能算法的發(fā)展。車輛尺寸、車牌字符、大小、顏色等等都有一系列行標，國標的統(tǒng)一標準要求。而無論是金融銀行，還是電力，監(jiān)管行業(yè)，人的行為檢測和識別無法存在統(tǒng)一和明確的需求，更別提有統(tǒng)一的行業(yè)標準。因此智能交通產(chǎn)品從開發(fā)到成熟時間往往也快于其他領域。

　　第三，交通行業(yè)智能檢測和識別的場景規(guī)范化。隨著智能化建設的深入，規(guī)范化施工解決了實際環(huán)境中光照的影響，攝像的安裝角度，保證即使夜晚，視頻和圖片的關鍵車牌和車輛特性信息保留完整。而其他行業(yè)即使同樣的建設需求，也很難保證實際場景一致。

　　智能技術未來發(fā)展

　　未來無疑是智能化的時代，一個更加便捷的時代。這一切的前提都依賴于智能算法技術不斷突破和成熟。筆者認為，如下幾個方向值得期待。

　　首先，除了視頻信息以外，更多維傳感數(shù)據(jù)信息的融合。例如深度攝像機，雙目攝像機等技術，更有利于排除光照，背景干擾，智能識別和檢測算法的指標更加實用化。

　　其次，機器學習，尤其是深度學習等前沿技術的不斷發(fā)展。目標對象包括人和車輛的更多特征將得到檢測和識別。并隨著芯片計算性能不斷提升，和大量豐富的數(shù)據(jù)樣本“錘煉”，算法成熟周期越來越短，識別指標不斷提升，性價比越來越高。越來越豐富有效的信息數(shù)據(jù)必然導致智能化應用在交通等各個領域大放異彩。

　　深度學習還有很多應用場景，只要涉及到目標檢測，目標識別的地方，理論上都可以應用深度學習來解決。就像百度首席科學家吳恩達在一些報告中提出，深度學習可以取代現(xiàn)有的很多特征提取，目標檢測技術。可以想象在未來，深度學習還將與安防應用摩擦出更多的火花。

　　第三，數(shù)據(jù)挖掘分析的大數(shù)據(jù)技術結合促進安防行業(yè)變革發(fā)展。傳統(tǒng)監(jiān)控數(shù)據(jù)只有視頻和圖片這些非結構化信息，查詢只能是空間和時間兩個維度，這樣的信息利用效率低下，隱含的價值信息也會被大量冗余的信息所覆蓋。隨著智能化的發(fā)展，正提供更多的數(shù)據(jù)信息，檢出更多人，車，物等目標的辨別特征，以及其他維度數(shù)據(jù)信息，再結合時間和空間，為挖掘出目標對象的行為和變化，關聯(lián)。提供更多線索和數(shù)據(jù)視角，衍生出了很多緊貼實戰(zhàn)的特色管理應用。

　　結語

　　視頻智能化已經(jīng)滲透進交通、平安城市、金融、樓宇、能源、文教衛(wèi)、商業(yè)連鎖、司法、軍隊、海關等領域，可以說對整個社會的生活影響巨大。即使由于視頻智能化行業(yè)的自身原因，未能產(chǎn)生較大的應用價值，相信未來也會借鑒成熟的行業(yè)規(guī)范，需求歸一化，場景建設規(guī)范標準化，智能的應用將大行其道。可以說，視頻的智能技術經(jīng)歷安防行業(yè)的考驗，不斷開拓新的應用領域，未來值得期待。

文章來源：機房監(jiān)控 http://m.orzll.com/list-3-1.html