智能分析技術在視頻監控系統中的集成應用

廖海輝 廣東匯信通訊科技有限公司

目前，視頻監控系統在各行各業得到了廣泛應用，成為保障安全的一種可靠手段，視頻監控系統在當今的社會治安環境下，在眾多領域中發揮著重要的作用，由于視頻監控系統的信息存儲量大，人工難以處理，導致在應用過程中不能快速及時的得到準確消息，這限制了視頻監控系統的發展，而智能分析技術的發展，將是解決視屏監控系統發展瓶頸的關鍵，在未來的視頻監控系統發展過程中占有重要地位。

1. 視頻監控系統的發展歷程及面臨的問題

1.1 視頻監控系統的發展歷程

隨著科學技術的不斷發展，視頻監控系統也得到了快速發展，視頻監控系統得到了廣泛的應用，視頻監控系統在技術上來講主要經歷了三個階段：第一階段視頻模擬監控系統，其具有一定的局限性，例如不能進行長遠距離的傳輸，不能進行聯網，數據處理效果低等缺點；第二階段半模擬半數字視頻監控系統，通過在遠端計算機上進行監控，但需要鋪設電纜，建設成本較高等缺點；第三階段為基于IP網絡的視頻監控系統，通過以網絡為傳媒介質，實現視頻在網上的傳輸，可以通過相應功能來控制主機實現對整體系統的瀏覽、控制和存取。

1.2 視頻監控發展面臨的問題

（1）高清技術障礙視頻監控發展

現階段，CMOS 和CCD傳感器為視頻監控攝像機的主要圖像傳感器，CMOS光電傳感器在使用過程中由于光電、電路之間的距離很近，很容易造成使用過程中的光、電、磁的相互干擾，使得整體的圖像質量很容易受噪音的影響，降低圖像質量。CCD電荷耦合器在使用過程中需要大負荷電源供電，使用過程中耗電量極高，信號轉移過程中需要在同步信號控制下一位一位的轉移讀取，讀取速度較慢，在使用過程中電路極為復雜，制造成本較高，因此高清技術很難得到快速發展，這就嚴重的制約了視頻監控系統的發展。

（2）監控視頻的網絡傳輸與存儲難題

視頻監控系統的視頻傳輸和存儲是制約著視頻監控系統向數字化、網絡化方向發展的關鍵。如果視頻監控系統的前端采用高清攝像機，拍攝1080P的高清圖像，逐行掃描分辨率為1920*1080P，將產生約200萬的像素，這將是普通CIF格式的20倍，如此龐大的數據流，對存儲空間、網絡帶寬要求比較嚴格，目前的壓縮算法很難適應現階段的壓縮要求，如何在滿足大比例大壓縮存儲的同時又能保證數據恢復時減少數據的丟失量，就需要采用新的壓縮算法。

（3）智能技術尚未成熟

現階段智能化技術雖然在視頻監控系統中得到了應用，但智能化監控系統仍處在起步階段，雖然一部分智能產品已經進入市場，但仍存在著不少缺陷，不能很好的處理非正常情況下的視頻圖像，經常存在誤判錯判的情況。因此智能技術現階段還存在一定的缺陷，智能算法還需要進一步的改進與完善，很多的智能技術算法還停留在初級的理論階段。

2. 智能分析技術在視頻監控系統中應用的優勢及應用發展現狀

2.1 智能分析技術在視頻監控系統中應用的優勢

現階段我國仍采用的是傳統的視頻監控系統，傳統的視頻監控系統在安全防護過程中需要由專門的工作人員進行查看和分析，在監控過程中，監控人員很難對監控場景進行及時的監控，在監控點過多的情況下，監控人員就不能對每一個監控點進行及時的監控，同時在傳統的視頻監控系統中，監控人員不可能每天24小時的對視頻錄像進行監控，在很大的程度上有一定的局限性，同時傳統的視頻監控系統存儲空間較小，保存的時間有限，在圖像查看的過程中效率極低，傳統的視頻監控系統在應用過程中存在著很大的弊端。智能分析技術的出現，將解決傳統視頻監控系統中的這些弊端，利用智能分析技術通過采用計算機視覺分析的方式，在沒有監控人員的時候，可以自動地通過攝像頭對相應的畫面進行捕捉、定位、識別和跟蹤，對相應的圖形進行分析，當圖形存在異常情況時就會立刻做出反應，提醒相關監控人員，智能分析技術在視頻監控系統中的應用將在很大的程度上提升監控系統的安全性、高效性。

2.2 智能分析技術在視頻監控系統中的發展現狀

在視頻監控系統中，智能分析技術可以根據相應的規則進行相應的事件劃分，從而來判讀視頻畫面中的目標，根據判斷結果迅速的做出判斷，進行根據判斷情況進行選擇是否報警等。智能分析技術在應用過程中需要采用大量的樣本進行訓練，進而更加準確的分析與判斷出視頻中的目標。

（1）實時報警

智能分析技術在對視頻監控畫面進行分析和判斷的過程中，當出現需要報警的情況時，視頻監控系統就會實時的觸發報警系統，在一定的程度上保證了報警過程的實時性，但現階段智能分析技術在報警系統中的應用還存在著一定的局限性，例如一些司法報警、高速報警等仍需要智能分析技術進一步的發展和應用。

（2）數據統計

智能分析技術可以通過對視頻監控系統中的監控畫面進行目標的數據量統計，進而可以對相關的數據量生成數據報表，實現數據量的采集工作，很大程度上提高了工作效率，數據統計工作可以廣泛的應用到商場的視頻監控系統中，用來統計人流量或者是車流量等。

（3）屬性識別

智能分析技術可以自動識別視頻監控畫面中的目標屬性，實現對目標的屬性識別，可以使得畫面中的事物盡快的被識別出來，例如在安全防衛與調查統計過程中，可以利用屬性識別的方式進行人臉識別、車牌識別等多種識別方式。

（4）圖像處理

智能分析技術可以在圖像處理過程中把視頻監控中的模糊不清的畫面采用科學的方法進行處理，使得監控視頻中畫面清晰的展現在相關人員的面前，此技術在醫療、銀行中得到了廣泛應用，通過清晰的畫面可以更好的分析和判斷相關的監控場景，以提高判斷結果的正確性。

3. 智能分析技術在視頻監控系統中的發展趨勢

智能分析技術現階段存在最大的問題就是如何提高在視頻監控系統中的準確率，為此在智能技術的發展過程中，要著重解決準確率的問題。

3.1 增加源頭可判斷信息

智能分析技術在應用過程中要想提高準確率，首先應該從視頻監控源頭的信息可靠性進行處理，雙目攝像頭的發明和推廣，使得大量的信息可以通過智能分析技術從源頭上進行分析處理，進而獲得視頻監控畫面中的重要信息，在很大的程度上提高智能分析技術的準確率。

3.2 自學習和自適應算法的研究和應用

在智能分析技術的應用過程中，需要采用大量的樣本數據，智能分析系統通過不斷的學習和分析進行提高自身的識別水平，而在復雜的環境中，智能分析系統就需要通過準確的分析排除干擾因素的干擾，精確的查找到相關目標，對智能分析系統的自學習和自適應算法提出了很高的要求，而目前對于智能系統的一些算法仍處在理論研究階段，要想提高智能分析技術的準確率，就應該加快智能算法的研究工作。

3.3 視頻數據深入挖掘應用迅速發展

智能分析技術在現階段的視頻監控系統中通過各種計算方法，可以對視頻監控系統中的數據進行分析對比，在大量的數據中迅速快捷地找到目標信息，在很大程度上減輕了工作人員的負擔，提高了工作效率，解決了工作人員無法完成的問題。例如智能分析技術在交通工程中的應用。在高速公路上對于車輛的違章情況進行抓拍的過程中，采用全景檢測的方式，對于違章車輛很難進行抓拍，這也就導致了高速公路上的違章現象得不到有效的改善，而如果采用智能分析技術，當車輛出現違章的現象時，就能夠很容易的通過監控視頻將違章車牌記錄下來，很容易對違章車輛進行相關處罰。

4. 結論

綜上所述，智能分析技術是可以提高視頻監控系統的可靠性和安全性的有效手段，通過智能分析技術對監控場景的分析和判斷，可以使得視頻監控系統得到廣泛的發展和應用，同時解決了日常復雜的工作簡單化問題，使得視頻監控系統在維護社會穩定和社會發展中起到一定的作用，但現階段的智能分析技術仍存在著一定缺陷，在智能算法上仍然需要改革創新，許多智能算法仍處在理論研究階段，加快智能算法的研究，提高智能分析技術的準確性就顯得尤為重要。