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技術(shù)文章

智能分析應用與發(fā)展趨勢分析
DQZHAN技術(shù)訊：智能分析應用與發(fā)展趨勢分析
智能視頻分析技術(shù)(VideoAnalytics)綜合了多學科的研究成果，主要包括圖像處理、跟蹤技術(shù)、模式識別、軟件工程、數(shù)字信號處理(DSP)等領(lǐng)域。從2001年911事件后，美國對視頻分析技術(shù)加大投入，數(shù)據(jù)表明，從2002年至2005年是視頻分析技術(shù)研究的一個高峰時期。國內(nèi)的視頻分析技術(shù)也得到迅速發(fā)展，但國內(nèi)的智能分析應用應該是從2005年以后開始，從早期的行為分析應用到目前的各行業(yè)的深化應用。隨著安防行業(yè)的迅速擴張和發(fā)展，國內(nèi)的視頻分析得到了非常迅猛的發(fā)展。
一、視頻分析技術(shù)應用的現(xiàn)狀
從技術(shù)角度來講，目前國內(nèi)智能分析技術(shù)主要還集中在兩大類：一類是采用畫面分割前景提取等方法對視頻畫面中的目標進行提取檢測，通過各種不同的規(guī)則來區(qū)分不同的事件，從而實現(xiàn)不同判斷并產(chǎn)生相應的報警聯(lián)動等，例如：*早期的一些行為分析類功能（跨界、區(qū)域入侵、打架檢測、人員聚集等）、還有早期的交通事件檢測等都屬于這類算法技術(shù)的應用。另一類是利用模式識別技術(shù)，對畫面中特定的物體進行建模，并通過大量樣本進行訓練，從而達到對視頻畫面中的特定物體進行檢測及相關(guān)應用。如車輛檢測、人臉檢測、人頭檢測（人流統(tǒng)計）等應用。
從應用角度來講，目前國內(nèi)智能分析技術(shù)主要有四大類：**類是實時報警類。**類是數(shù)據(jù)統(tǒng)計類，第三類是屬性識別類。第四類是圖像處理類。
**類，實時報警類，主要是通過分析技術(shù)對實時視頻進行內(nèi)容的分析和判斷，發(fā)現(xiàn)某種狀態(tài)達到報警規(guī)則的要求時，系統(tǒng)即可發(fā)出報警聯(lián)動。如*基礎(chǔ)的跨線報警、闖入報警、打架報警、聚眾報警等，當然隨著應用的深入，各行業(yè)應用中也出現(xiàn)了很多帶有行業(yè)特征的實時報警應用，如交通行業(yè)的擁堵報警、行人上高速報警；司法行業(yè)的攀高報警、離崗報警；金融行業(yè)的尾隨報警、貼假廣告報價等等。
**類，數(shù)據(jù)統(tǒng)計類。主要是通過在特定的場景下，對視頻內(nèi)容中特定的內(nèi)容進行統(tǒng)計，形成相關(guān)的報表和數(shù)據(jù)應用。例如，通過視頻分析對公路上的車流量進行自動統(tǒng)計，通過視頻分析對商場出入口等的人流量進行統(tǒng)計等等。
第三類，屬性識別類，主要是對視頻中特定事務的屬性進行自動識別，達到對視頻內(nèi)容的深入應用和快速檢索等目的。如人臉識別、車牌識別、車標識別、顏色識別、性別識別、身高識別、年齡識別、手勢識別等等。目前安防行業(yè)中應用較多的主要還是人臉識別、車牌識別、車標識別等。
第四類，圖像處理類。主要是對圖像整體進行分析判斷及優(yōu)化處理以達到更好的效果或者將不清楚的內(nèi)容通過算法計算處理達到看得清的效果。如目前的視頻增強技術(shù)（去噪、去霧、銳化、加亮等）、視頻復原技術(shù)（去模糊、畸變矯正等）。
從產(chǎn)品形態(tài)來講，目前市場上主要有兩大類產(chǎn)品形態(tài)，一類是前端智能產(chǎn)品。一類是后端服務器產(chǎn)品。這兩類產(chǎn)品各有優(yōu)缺點，根據(jù)不同的應用和項目類型有不同的選擇。
目前市場上可以看到很多智能攝像機，即將一些視頻分析算法移植到網(wǎng)絡攝像機中，在攝像機中實現(xiàn)對實時視頻的分析和檢查，實現(xiàn)一些智能分析的功能（例如目前有實現(xiàn)車輛檢測的車輛抓拍攝像機、實現(xiàn)區(qū)域入侵等功能的目標檢測報警的攝像機、有實現(xiàn)人類檢測抓拍的攝像機等等），智能攝像機自帶分析功能，系統(tǒng)架構(gòu)簡單，同時目前的攝像機DSP處理能力已經(jīng)完全能運行各種較為復雜的分析算法，分析效果和后端產(chǎn)品基本相同。
智能分析服務器在市場上應該還算是主流產(chǎn)品，服務器產(chǎn)品有軟件開發(fā)周期短、項目應用靈活、改造項目適用性強等特點。同時也還有相對比較復雜的智能分析功能需要的計算量還是很大，完全移植到攝像機中需要大量優(yōu)化和改進算法性能和提高前端設(shè)備硬件成本。而基于x86的服務器是目前運行這些復雜算法的*好選擇，成本相對較低，能夠達到的分析效果也*好。
例如，目前客流統(tǒng)計分析、人臉檢索分析、人臉比對、交通事件檢測、視頻內(nèi)容檢索、視頻質(zhì)量診斷等應用大部分還集中在服務器產(chǎn)品上，移植到攝像機中的較少，即使有也是將部分運算量較小的內(nèi)容移植到攝像機中處理。但是服務器產(chǎn)品有一個不爭的劣勢，那就是穩(wěn)定性。穩(wěn)定性方面肯定沒嵌入式產(chǎn)品好。所以很多廠家還是會在成本控制的前提下，盡力優(yōu)化算法將各種功能盡可能的移植到嵌入式設(shè)備中去，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，特別是一些需要在室外環(huán)境中使用的設(shè)備（如交通事件檢測等應用）。
二、智能分析技術(shù)應用存在大問題
早期視頻分析應用產(chǎn)品出現(xiàn)在市場上，著實引起了一段騷動，而且很多特殊的應用場景和應用環(huán)境，的確能給客戶帶來很大的價值。如商場的人流統(tǒng)計技術(shù)，為商場的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的技術(shù)支撐。如車牌識別技術(shù)，給公安交通管理帶來的價值是無法用數(shù)據(jù)來衡量的。但是，視頻分析技術(shù)還沒有完全成熟，目前應該還屬于技術(shù)應用的初級階段，還存在很多問題，這些問題可能也是限制視頻智能分析應用快速發(fā)展的*主要的因素：
（一）、檢測準確率達不到理想效果。視頻分析技術(shù)的準確率基本達不到非常理想的效果，特別是實時報警類的應用，誤報率和漏報率都是客戶*關(guān)心的問題，如果誤報太高，客戶也受不了，如果漏報，客戶更加受不了。特別是一些要求比較高的應用，只要有漏的，實際作用就不大了。
（二）、受環(huán)境干擾大。視頻分析技術(shù)*大的一個問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大，光線、雜物、惡劣天氣、晃動、飛蟲等的干擾，就會使應用系統(tǒng)效果非常差，甚至失效，無法進行正常工作。
(三)、安裝調(diào)試復雜。智能分析應用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數(shù)調(diào)試，而且會涉及到非常多的專業(yè)的參數(shù)調(diào)試。非專業(yè)人員根本無法調(diào)試出理想效果。
三、智能分析技術(shù)應用的發(fā)展趨勢
總體來看，限制智能分析技術(shù)應用的*大因素就是準確率問題。所以智能分析技術(shù)應用的發(fā)展趨勢肯定是朝著提高準確率的方向前進的。同時另一方面，大家也會尋找一些不關(guān)心準確率，而更多關(guān)注效率的一些應用方向。
主要應該有幾個方面的發(fā)展：
(一)、從源頭增加可判斷信息。雙目攝像機的推廣應該是一個大方向，雙目攝像機帶有兩個鏡頭，獲取的視頻中帶有目標的深度信息。分析算法計算能夠通過這些信息跟進,準確的判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準確性。
(二)、各種自學習和自適應算法的研究和應用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應該是帶有強大的自學習和自適應功能的。能夠根據(jù)不同的復雜環(huán)境進行自動學習和過濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標進行自動過濾。從而達到提高準確率，降低調(diào)試復雜度的目的。例如，抗抖動算法、重復運動物體過濾、微小物體自動過濾、強光自動抑制、三維建模等技術(shù)的發(fā)展和深入應用。
(三)、視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個方向。利用各種不同的算法計算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進行檢索、標注、識別等應用，以達到對大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務成為可能。如：人臉大數(shù)據(jù)庫檢索，身份證庫重復人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車輛查找、車牌查找、甚至可以做到以圖搜圖等應用（輸入一張圖片找到和圖片類似的片段）。

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