智能視頻分析系統是一種涉及圖像處理、模式識別、人工智能等多個領域的智能視頻分析產品。它能夠對視頻區域內出現的警戒區警戒線闖入、物品遺留或丟失、逆行、人群密度異常等異常情況進行分析，及時發出告警信息。
從智能分析系統的產品形態來說，分為兩類，一類是由智能算法DSP來實現，常見于安裝在前端的智能分析攝像機與智能分析視頻服務器。目前，采用此種方式的系統較多，其是將具智能分析功能的軟硬件前置在視頻采集端。
在常規視頻監控系統中，視頻占用了大量的存儲空間和傳輸帶寬，如何來解決這些問題是首要面臨的難關。大量無用視頻信息被存儲、傳輸，既浪費了存儲空間又占用了帶寬，采用智能分析的目的是為了緩解視頻存儲所需要的空間和傳輸所需的帶寬壓力，或者對于一些不重要的視頻采用低碼流方式進行壓縮和傳輸。這樣，更有助于提升監控系統的應用價值。
算法處理由前端來實現，后端的服務壓力非常小，由此可以在一個系統中配置大量的智能分析攝像機。
另一類是采用后端PC服務器加智能分析軟件的運行模式，像Aimetis、iOmniscient都是采用此種方式。采用此種方式因為由后端PC服務器來進行處理，從處理的性能上來說，要優于前端智能分析攝像機的處理，由于算法對硬件資源占用很大，在同時處理多個分析時，系統的處理能力不足就表現出來了。因為后端PC服務器有強大的分析處理能力(與前端DSP軟件方式相比)，所以PC服務器處理方式通常被應于非常重要的智能分析場合。
智能視頻分析系統作用多未來有兩大市場方向
在國內，剛剛過去的3·1云南昆明火車站暴力恐怖案件讓人們心有余悸。在悲傷、憤怒的同時，人們更多的是疑問、反思?；疖囌具@種公共場所，攝像頭可謂是無所不在，能否更早的發現異常情況，為處置贏得更多的預警時間？及時預警、案發后協助警察偵破，這正是智能視頻分析技術的作用所在。
如果將監控攝像機看作人的眼睛，那么智能視頻分析系統就可以看作人的大腦。
近年來，隨著恐怖主義威脅的加劇，人類對於自身安全和公共安全的意識顯著提高。作為一種有效的安防產品，視頻監控系統得到狠廣泛的應用。在機場，銀行，公共交通，繁忙的市中心，甚至一些私人的住所，各種視頻監控產品得到應用。
“越來越多的視頻監控系統被安裝，導致了攝像頭的數目巨大。大量需要肉眼觀看處理的視頻信息使得監控對於安保人員來說成為一項單調乏味的工作。而且，由於大部分時間內視頻流的內容都是正常的，這樣使得安保人員狠容易疏忽，從而漏過可疑目標或異常事件。”公安部第一研究所所長助理、研究員余兵說。
為此，新一代的智能視頻監控技術得到了世界各國政府和學者的密切關注。
在余兵看來，智能視頻分析技術源于計算機視覺技術，融合了圖像處理、模式識別、人工智能等多項技術。它可以借助計算機強大的數據處理功能，對視頻畫面海量數據進行高速分析，將其中的無用信息過濾掉，自動分析、抽取畫面中有價值的關鍵信息。通過智能視頻分析可以對危險的發生提早預警，而非僅僅在事后對錄像進行查證。而且還可以減少由于人員疏忽或離開錯過重要監控事件的情況，避免產生嚴重的安全事故。
“如果將監控攝像機看作人的眼睛，那么智能視頻分析系統就可以看作是人的大腦，由此視頻監控系統實現從目視解釋向自動解釋的轉變，這是智能視頻監控系統與普通監控系統的最大區別，也是視頻監控技術發展的必然。”余兵說。
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智能視頻分析系統可以作為流量統計使用
安防和公共安全是智能視頻分析技術應用的重要領域之一。談及智能視頻分析技術的應用，余兵講述了這樣一個故事。2011年10月25日，內蒙古某市一家三口在家中被殺。受該市公安局委托，公安部一所對案件相關6段夜間錄像進行低照度增強處理和分析，確定了犯罪嫌疑人潛入被害者家中和案發后離開的時間，為最終鎖定嫌疑人并破案提供了寶貴的線索。
不僅如此，智能視頻分析技術還可用於流量統計。在視頻中設定檢測區域，對該區域內的目標稠密程度或目標數進行估計。比如說在廣場、政府機關門口、文化與宗教聚集地等場所，觀測人群密度或人數的動態變化，結合地點、時間等信息判斷是否存在異常聚集情況﹔也可用於道路交通監控，獲取車輛密集程度數據，供交管部門進行調度決策。
“如果用上此項技術，對公共場所人數進行統計，達到一定數量就限制進入，那么踩踏事故發生頻率將會大大降低。如果對車輛進行監控，相信城市交通管理效率會大大提高。”余兵說。
目標移動范圍監測是智能視頻分析功能之一
通過目標運動軌跡及運動方向，判斷其移動范圍是否在設定的合理范圍內。“目標移動范圍監測是應用最廣的智能視頻分析功能之一。”余兵認為，在運動目標檢測及跟蹤的基礎上，根據目標的運動軌跡及運動方向判斷其移動范圍是否在用戶設定的合理范圍內，具體應用包括絆線檢測和入侵檢測。絆線檢測即在攝像機監視的場景范圍內，根據監控需要和目的設置檢測線，并制定穿越檢測線的非法方向。當有移動目標按照禁止穿越方向穿越用戶設定的檢測線時進行告警。
入侵檢測即在監控場景視頻中設定檢測區域，對目標進入、離開或突然出現在該區域的事件進行檢測并及時告警。適合于軍事禁區、監獄、看守所、重要物資倉庫、銀行、博物館等需要對可疑目標重點防范的場所。
徘徊檢測是智能視頻分析作用所在
徘徊檢測也是智能視頻分析的作用所在。在視頻中設定檢測區域，對同一目標在該區域內運動超過一定時間的事件進行檢測。可用于銀行、政府機關、大使館、文化與宗教聚集地、高安全周界、商業區和住宅區等場所的智能監控，發現可疑目標并及時發出警告，以排除安全隱患。
智能視頻分析技術缺乏多路多源監控視頻協同分析
近年來，雖然各科研院所、公司在智能視頻分析技術研發上投入的力量越來越大，越來越多新的智能視頻分析算法被提出，市場上出現的智能產品也越來越多，但不可否認的是，視頻分析本身仍然是一個世界性的難題。實際環境中光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、背景雜亂等都會增加視頻分析的難度。
未來智能視頻分析技術的發展趨勢如何？余兵認為，運動目標檢測及跟蹤處於智能視頻監控系統的最底層，為后續的目標行為分析與理解提供可靠的數據來源。目前的目標檢測及跟蹤技術對光照變化較大、目標遮擋、動態背景干擾等場景進行處理時效果并不理想。因此需對目標檢測及跟蹤技術繼續深入研究，提高算法的準確性，使之能夠適應更為復雜和多變的現場環境。
此外，目前市面上已有的智能視頻分析功能大多集中在對單路攝像頭採集的單源視頻進行獨立分析，缺乏多路多源監控視頻的協同分析，因此應對跨攝像機目標跟蹤技術進行研究，從而獲取目標在大場景內的行蹤軌跡，以進行更準確的行為分析。
“遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題。”余兵說，運動目標被部分或完全遮擋，又或是多個目標相互遮擋時，目標部分不可見會造成目標信息缺失，影響跟蹤的穩定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標間的對應關系。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等，都不能狠好地處理較嚴重的遮擋問題。
未來，智能分析系統將向兩大方向發展
從智能分析的主要應用來看，有兩個大的發展方向。其一是以車牌識別、人臉識別為核心代表的智能識別技術，主要應用于電子警察、機楊、海關。
另一個是以周界防范、人數統計、自動追蹤、逆行、禁停等規則為代表的行為分析技術，主要應用于圍墻周界警戒區、商場、交通、景點流量統計，道路禁停禁放、違章逆行、場景跟蹤等方面。
1、雙機自動跟蹤：智能分析攝像機加普通快球方式?？蓱糜诔鞘袌缶瘧鳖A案。突發事件的物體跟蹤。
2、人流量統計：統計框選區域進出人員的數量，應用于超市商場顧客流量的分析統計，幫助商家制定相應的銷售策略。應用于景點、地鐵口，提供流量數據供人員管制應用。
3、穿越警戒區：通過設置虛擬圍籬，對周界進行偵測。當發現可疑人員或者物體穿越圍籬，即觸發報警，并將報警信號上傳至監控管理中心。同時可將報警畫面通過網絡上傳至遠程監看用戶。應用于交通馬路人行橫道或斑馬線、廠區重點區域圍墻、學校、看守所圍墻等。
4、丟失分析：通過在監控畫面上畫出一塊放置重要物品的區域作為警戒區域，只要此物品離開了警戒區域，那么將立即觸發報警規則。應用于重點保護區域如博物館，展覽廳，拍賣會，金銀店等。
5、方向分析：在實際監控中，人們可能會關心人流的方向和車流的運動方向，通過方向的識別可以判斷目標是否為不合法走動或行駛，如果出現逆向行為，目標將會被自動鎖定，并同時報警。應用于單向行駛的道路；重要出入口等。
6、智能跟蹤：對可疑人或物體進行目標鎖定，對目標的運動軌跡進行記錄，同時攝像機將跟隨目標轉動并報警。應用于高檔小區，人員禁入區域，機密區域，重要保護區域等。并可作為案發后，對案件回放過程的軌跡進行分析。達到迅速破案的作用。
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