基于智能視頻分析的智慧安防技術優化與可用性評估

張旭陽 葉光紅 楊建波

摘要：隨著AI和大數據技術的完善應用，智能視頻技術也逐步發展成熟。在智慧安防中，智能視頻能夠提高監控效率、降低誤報率，以及增強安全預警的實時性和準確性。本文基于智能視頻技術形式，提出了技術應用場景與基本原理，同時對性能情況進行簡單評估。本文為智慧安防系統的建設和完善提供了重要的理論依據和實踐指導。

關鍵詞：智能視頻；智慧安防；大數據；人工智能

引言

智慧安防系統已成為現代社會治安防控體系的重要組成部分，隨著信息技術的迅猛發展，智能視頻分析技術通過深度學習和計算機視覺算法，實現對監控視頻的自動分析和異常檢測，為安防工作提供了技術支持。智能視頻與智慧安防相結合，能以獨特的優勢在安防領域完善功能、豐富應用場景。智能視頻技術不僅能夠提高安防監控的效率和準確性，還能夠降低誤報率和漏報率，為構建安全、智能的城市環境提供有力保障。

1. 智能視頻技術在智慧安防中的具體應用

1.1 人員識別與智能門禁

門禁系統是安防系統中較為基礎的組成部分，傳統智慧安防體系中也有具備生物識別功能的門禁系統，但其智能化程度較低，且存在高誤差、識別慢的問題。在智慧安防中，基于智能視頻技術，能夠在原有人臉識別的基礎上，通過多元化的生物識別手段，如體貌、步態識別等技術方式，通過事先錄入人員的面部特征或步態數據，系統能夠自動比對進出人員的身份，控制門禁開關，實現無接觸式、高效安全的通行管理。相比傳統人臉識別手段，系統可實現“無感開門”“無感記錄”，提高人員的使用體驗以及系統整體安全性，系統還能夠記錄進出人員的詳細信息，為后續的安全管理提供數據支持[1]。基于此，需要相應軟件提供保障和支持，具體情況如表1所示。

智能視頻技術可結合管理區大門視頻監控、門禁位置視頻、管理區內部視頻等多個位置的視頻內容信息，記錄并學習各個人員常見的路徑活動及樓棟號，與其他安防安保系統保持聯動，對于陌生人、經常性訪客也可采取此種方式進行授權和記錄，減少原門禁管理人員和管理區安保人員的工作量，提高業主方的安全性和便捷程度，也能實現對外來人員的精細化管理。

1.2 人員聚集分析

傳統的人員密集程度管理方式主要依賴于人工巡檢和固定監控攝像頭，然而這種方式存在諸多局限性，人工巡檢效率低，且容易受到人為因素的影響；固定監控攝像頭雖然能夠覆蓋一定的區域，但對于人員流動頻繁、場景復雜的場所，無法進行連續性的檢測，傳統的安防安保手段往往只能在發生問題后進行事后調查，而無法在事前進行有效管理。

智能視頻技術利用先進的視頻分析和處理技術，能夠實現對人員聚集情況的實時監測和分析，可通過視頻流中的目標檢測與跟蹤算法，自動識別人群，并統計人數、密度等關鍵指標[2]；對人員來源、流向和聚集規律的分析，可使管理者更加準確地了解人員分布情況，便于采取相應措施進行疏散和引導。智能視頻系統還可記錄和分析歷史數據，結合各個場地內部的情況，為未來的安全管理提供有力的數據支持，全過程的數據記錄、處理、預測均可結合智能視頻具有的深度學習能力自動化完成。

1.3 危險作業預警

對于涉及經常作業區域的安防，例如居民小區的日常運營，除了常規的安保需求，還會涉及空調外機安裝、外墻二次裝修、垃圾車輛進出、市政維修等，傳統的安防系統對這些作業環節往往缺乏有效監管，給安全管理帶來挑戰。為彌補這一短板，可通過智能視頻技術為上述作業需求提供解決方案。

智能視頻技術自身具有一定的智能化能力，通過高清攝像頭和智能分析系統的配合，系統能夠實時監測作業人員的行為和環境狀態。例如，對于大型車輛的進出場景，提前對其劃分專用進出通道和活動區域，當此區域內出現人員或其他車輛時，可通過定向提醒的方式進行預警；通過智能視頻的識別能力，對于高空作業人員的安全帽、安全帶佩戴情況進行識別，對于違規作業及時提醒采取緊急措施，從而有效防止潛在事故的發生[3]。

1.4 財產安保管理

智能視頻技術可通過實時分析監控畫面，準確識別出異常人員，如陌生面孔、可疑行為，一旦識別到異常情況，可推送給業主，讓業主能夠第一時間了解情況并作出應對。智能視頻技術實時的信息反饋機制對于盜竊、搶奪等行為能夠進行提前預警；智能視頻技術還能自動聯動報警系統，識別到財產受損或者物品移動的異常事件，可聯動警報系統，通過提示燈、警鈴等方式警示外來人員，并提醒管理人員，防止財產損失；智能視頻技術還可以與物聯網技術相結合，實現對環境因素的監測和控制，例如可以實時監測車庫的水位情況，確保財產處于適宜的環境中，當水位升高時提前進行提醒，避免因環境因素導致的損失。相比傳統的監控系統，智能視頻技術具有強大的數據存儲和分析功能，能夠長期保存監控數據，自動化提取異常片段，為改進安全管理措施提供依據。

1.5 消防預警

傳統消防預警系統主要依賴于溫度和煙霧傳感器進行火災的探測，而傳感器可能受到環境因素的影響，如灰塵、濕氣等，導致誤報或漏報，若火情位置距離傳感器較遠，也會導致無法及時察覺，且傳感器自身若出現破壞也會導致消防管理存在限制。

智能視頻技術的引入，給消防預警提供了新的解決方案。通過結合圖像識別技術，智能視頻系統能夠實時分析監控畫面中的異常情況，如火焰、煙霧等。相比溫度和煙霧傳感器，智能視頻技術不僅具有高準確性，而且能夠克服傳統傳感器的局限性，可識別出隱蔽的火災源，并在火災初期就發出預警。同時，傳統的消防預警系統需要大量的傳感器進行部署，而智能視頻系統可以通過少量的攝像頭實現全方位的監控。這不僅降低了硬件成本，還減少了維護和管理的工作量；對于戶外位置，傳統的消防預警系統靈敏度極低、效果差，而通過智能視頻影像識別的方式，可以避免外部環境的影響，進一步提高火災防控的效率和效果，減少火災造成的損失。

2. 智能視頻技術的可用性評估

2.1 系統穩定性評估

智能視頻為安防系統提供保障和支持，因此，對穩定性有一定要求，可從硬件及軟件兩個方面對其穩定性進行評估。

（1）硬件方面，智能視頻系統充分依托了傳統的視頻監控技術和強弱電系統，行業內的成熟應用案例多、技術發展速度快，具有成熟的產業鏈。目前在各類建筑和使用場景中均具有完備的視頻采集系統、不間斷監控系統，能夠長時間穩定運行。

（2）軟件方面，智能視頻系統大部分功能的實現是依賴于軟件平臺功能的，在行業不斷發展的背景下，智能視頻依托于AI技術和大數據技術，為系統提供強大的底層支持。通過深度學習和大數據分析，系統能夠更精準地識別異常事件，提高監控的效率和準確性。同時智能視頻系統軟件部分具有完備的學習能力和修復能力，隨著數據量的增加，其穩定性也逐步提升[4]。

2.2 準確性與實時性評估

智能視頻系統具有優異的準確性和實時性。得益于AI圖像識別技術的飛速發展，系統的誤差率已經降至極低水平，無論是人臉識別、物體檢測還是行為分析，系統都能以高度精確的方式完成，結合AI技術具有的深度學習能力，能夠分析大量的同類素材，排除外部環境的干擾，實現穩定的內容識別。

實時性方面，智能視頻系統依賴于信息化技術的深度應用，通過高速網絡連接，實現了視頻流的實時傳輸和處理，確保監控畫面能夠即時顯示在處理終端上；利用云計算和大數據技術，系統能夠實時分析處理海量的監控數據，快速識別出異常事件并觸發相應的警報機制；與其他安防系統實時共享數據，實現信息的互通互聯，進一步提升了整體安防水平。

2.3 成本與效益評估

在前期投入和系統的安裝成本方面，智能視頻在安防系統中的應用成本有所增加，這主要體現在硬件設備的購置、軟件平臺的開發以及各類新興技術的應用費用上；在應用效益方面，通過實時監控和智能分析，系統能夠及時發現異常事件，提高安全防范水平，減少潛在的安全風險；在工作流程方面，智能視頻系統能夠優化工作流程，提高工作效率，減少人為錯誤和疏忽，能夠節約人力成本，減少因安防問題帶來的經濟損失。智能視頻技術仍處于不斷發展階段，隨著技術的不斷成熟和供應鏈的日益完善，智能視頻系統的成本有望進一步降低，為更廣泛的應用場景提供經濟高效的解決方案，其成本效益對比如表2所示。

結語

本文通過對智能視頻分析技術在智慧安防系統中的應用進行深入研究，探討了其技術優化與性能評估的關鍵問題。研究結果表明，智能視頻分析技術以其高效、準確的特性，在提升安防監控效果、降低誤報率等方面發揮了重要作用。展望未來，隨著人工智能、大數據等技術的不斷發展，智能視頻分析技術也會愈加完善，為構建更加安全、智能的社會環境貢獻力量。

參考文獻：

[1]陳崢.智能視頻分析技術在建筑施工現場的應用[J].住宅與房地產，2021（31）： 172-173.

[2]張佑春，張公永，蓋昊宇，等.智能建筑視頻監控及周界防范系統設計[J].蘭州文理學院學報（自然科學版），2021， 35（2）：65-68.

[3]王曉燕.城市綜合體建筑中的智能視頻技術[J].電子世界，2013（13）：2.

[4]湯曉芳，侯茜，陳偉鋒，等.建筑智能視頻監控報警系統設計[J].智能建筑與城市信息， 2021（8）：134-135.

作者簡介：張旭陽，碩士研究生，研究方向：大數據與人工智能；葉光紅，大專，研究方向：數據分析與應用軟件開發。

基金項目：茂名市科學技術局促進科技服務業務發展計劃專題項目——基于大數據和人工智能算法的智慧安防報警系統（編號：230508164554554）。