視頻監(jiān)控從模擬到數(shù)字，再到網(wǎng)絡(luò)、高清、智能，一直在解決二個(gè)問題：“實(shí)時(shí)監(jiān)控”和“記錄存儲(chǔ)”。智能視頻即解決由機(jī)器來完成人工監(jiān)視、另一個(gè)是在海量視頻數(shù)據(jù)中快速搜索到想要找的圖像。因此基于上述兩點(diǎn)，我們必須選擇智能視頻系統(tǒng)，智能視頻在未來或?qū)⒊蔀楸O(jiān)控系統(tǒng)的標(biāo)配。
從最近a&s組織的“車牌識(shí)別”和“智能分析”產(chǎn)品專題測(cè)試看，智能分析產(chǎn)品可分為二大類。一類是以建立背景模型為基礎(chǔ)的行為分析產(chǎn)品，如?？档闹悄芨櫢咚偾?另一類是以特征識(shí)別為基礎(chǔ)的產(chǎn)品，如科達(dá)的車牌識(shí)別卡口主機(jī)。當(dāng)然，還有兼特征識(shí)別和行為分析二種技術(shù)的產(chǎn)品，如大華的高清智能攝像機(jī)和博康的視頻檢測(cè)器。
行為分析基于運(yùn)動(dòng)背景建模與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，即是在相對(duì)靜止的背景圖像中找到活動(dòng)的目標(biāo)物體;特征識(shí)別無需背景模型，而需要目標(biāo)物體的特征。因此，特征識(shí)別就是將所截得的圖像與特征庫里具有相似程度的圖像進(jìn)行匹配，如果特征庫里的特征圖像越多，得到的結(jié)果越正確。
從本次測(cè)試還可看到，現(xiàn)在的智能產(chǎn)品存在二種形態(tài)：一種是基于智能視頻處理器解決方案的嵌入式系統(tǒng);第二種是基于工業(yè)計(jì)算機(jī)的解決方案。上述例舉的四產(chǎn)品都屬于嵌入式方案，視頻分析設(shè)備或緊靠IP攝像機(jī)之后或與IP攝像機(jī)集成一體，可見嵌入式系統(tǒng)或已成為智能產(chǎn)品發(fā)展的主流。但基于工業(yè)計(jì)算機(jī)的智能方案也有其特出優(yōu)點(diǎn)，即可進(jìn)行非常繁復(fù)的運(yùn)算，所以其可用于若干最關(guān)鍵的需智能視頻分析應(yīng)用的場(chǎng)合。
被測(cè)的智能視頻產(chǎn)品至少在測(cè)試時(shí)都表現(xiàn)得比較完美，但不是說所有智能視頻產(chǎn)品已經(jīng)做得很好了，其實(shí)抱怨誤報(bào)率或漏報(bào)率高的問題還是屢見不鮮。要解決這一問題，必須對(duì)智能視頻技術(shù)有一點(diǎn)了解。只有這樣，才能知道影響智能監(jiān)控性能的因素有哪些。
智能視頻分析過程主要由前景檢測(cè)、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、軌跡分析、事件檢測(cè)等部分組成，各部分有專業(yè)應(yīng)用。但有時(shí)為了提高算法在某些場(chǎng)景下的性能，一些附加模塊也會(huì)被加入到算法中，如抗抖動(dòng)、陰影抑制、車燈抑制模塊等。所以說，智能算法常常會(huì)有多種實(shí)現(xiàn)方案，這就是為什么各種智能產(chǎn)品標(biāo)稱功能可能相同，但性能差異或很大。一套智能算法在設(shè)計(jì)中需要考慮場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜情況，各算法模塊必須要具有對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性，并且加入相宜的附加模塊來提升算法對(duì)場(chǎng)景的處理效果。
智能分析通常會(huì)存在如下難點(diǎn)：實(shí)際環(huán)境中因光照變化而引起的背景的復(fù)雜性、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等等都會(huì)增加目標(biāo)檢測(cè)與算法設(shè)計(jì)的難度。
例如，背景的復(fù)雜性表現(xiàn)在光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測(cè)與錯(cuò)誤跟蹤;目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測(cè)為前景，這給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割與特征提取帶來困難，如此舉不勝舉。所以說，任何智能算法都會(huì)受到場(chǎng)景的影響。
造成影響的原因首先是因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺技術(shù)與人腦相比還遜色很多。其用一些數(shù)學(xué)模型來描述真實(shí)世界，并試圖用這些數(shù)學(xué)模型來分析視頻數(shù)據(jù)并從中獲取視頻信息內(nèi)容，但是最復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型也無法囊括真實(shí)世界中的所有特性。因此智能視頻的精度或多或少會(huì)受監(jiān)控場(chǎng)景的影響。
其次，監(jiān)控場(chǎng)景的復(fù)雜程度也會(huì)對(duì)處理結(jié)果產(chǎn)生重要影響，因?yàn)閺?fù)雜的場(chǎng)景往往意味著有效信息提取的困難。
怎樣才能利用智能視頻獲得令人滿意的效果呢?首先要基于對(duì)智能算法的理解，調(diào)整監(jiān)控環(huán)境或者調(diào)試算法，使環(huán)境與算法模型達(dá)到最大的一致性。
要在條件允許的情況下盡量降低監(jiān)控場(chǎng)景的復(fù)雜度，凸出有效信息。攝像機(jī)的選用及安裝非常重要，要選用性能較好的攝像機(jī)，提升圖像的信噪比。安裝攝像機(jī)時(shí)，要合理選擇安裝位置及攝像機(jī)角度，盡量使視頻圖像擾動(dòng)較少且目標(biāo)重疊較少。比如統(tǒng)計(jì)人流量，俯視是一個(gè)理想的攝像機(jī)安裝角度，因?yàn)樵谠摻嵌认?，目?biāo)的重疊程度較小。除了攝像機(jī)的選用及安裝外，合理設(shè)置警戒規(guī)則也會(huì)提升智能技術(shù)處理效果。
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