智能視頻分析技術的應用方向

智能視頻分析技術發展為一種物聯網傳感技術之后，其應用領域將會展現出一系列具有極大發展潛力的新方向：智能視頻分析傳感技術能感知的各種元數據和信息，在什么領域能夠應用，那么這個領域就是智能視頻分析技術的新應用方向。

我們在前面已經提到，智能視頻分析技術能感知和理解的信息包括人臉(用戶身份)、人和物的行為、人員流動、人和物的消失出現、人群聚集狀態、人體疲勞狀態、煙霧產生和蔓延等。所有需要用到這些信息的應用領域，都有可能成為智能視頻分析的用武之地。

智能視頻分析技術的實際應用場合

那么，智能視頻分析技術的實際應用場合主要有哪些呢？針對以上應用，筆者試著一一分析之。

1.合作型的人臉識別應用。

人臉識別的應用是一個非常直觀的智能視頻分析技術的應用，它通過基于智能視頻分析技術之人臉識別傳感技術的人臉識別儀，來解決機器眼對人的直觀識別。經過最近幾年的技術積累，合作型人臉識別的技術已經進入到具備實際應用價值的階段。

合作型人臉識別主要采用嵌入式識別方案，形成典型的物聯網終端形態，亦即是人臉識別儀。通過多年技術研發，特別是多光源識別技術的引入、現場特征模型(LiveFeatureModel)訓練等新技術的應用，已經使人臉識別終端具備了低成本(可與指紋技術成本接近)、高速度(1秒識別)、低誤識拒識等特性，而且擁有直觀、可查證等優勢，在各類身份驗證場合具有絕佳的應用前景。

應用場合：考勤、門禁、幼兒園接送認證、訪客登記管理、會議簽到和身份認證等。

2.非合作型的人臉捕捉、人臉對比。

非合作型的人臉捕捉，由基于智能視頻分析之人臉捕捉技術的人臉捕捉儀來實現動態的前端人臉照片捕捉。這種人臉捕捉方式，由于無法得到被捕捉人的配合，人臉信息精度不高、角度變化大，而導致很難做高精度的人臉識別身份認證。但是在小樣本庫的人臉對比中，還是具有很高的應用價值。

非合作型的人臉捕捉，通過前端的人臉捕捉儀，從視頻場景內捕捉出所有的人臉照片，并傳送至后端平臺。后端通過對樣本庫的人臉對比，對比出最接近的人臉資料/資料組，供使用者進行初步身份篩選。

與合作型人臉識別的最大不同在于，前者屬于精確識別，后者屬于非精確的對比，所以應用場所主要是非關鍵身份驗證的場所，起到對使用者一個提示、警示的作用，提醒使用者進行進一步的身份核實。

應用場合：店鋪、星級酒店的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示；金融場所、機場、碼頭、海關的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示等。

3.客流統計、人數統計。

現有常見的客流統計技術包括紅外感應、重力感應、機械道閘等，但是這些技術只能達到70%左右的準確率，并且應用場所有著諸多限制。

現有的嵌入式平臺下通過視頻智能分析技術實現的客流統計終端，是一種非常典型的物聯網終端。它直接嵌入了攝像頭和智能分析模塊、GPRS/3G等傳輸模塊，通過對出入口和主要通道的非接觸式分析，可以做到95%以上的準確率，而且無需后端分析支持，可以應用于各類商業場所的客流動態分析、娛樂場所的場內人數超標預警、移動車輛上的客流統計等(移動車輛上的客流統計是智能交通的一個重要組成部分)。

客流統計的需求日趨旺盛，如果能在技術實現時充分考慮商業用戶的特殊需求，它完全有可能成為智能視頻分析技術的一個非常重要的應用分支。

應用場合：各類商業超市、連鎖店鋪、中小型店鋪、公園景點、文博會所、公交車輛、長途車輛等。