智能視頻分析發展狀況及產品特點
近年來，在“平安城市”工程、技術和成本的改善，以及奧運會、世博會、亞運會等項目的推動下，中國視頻監控市場得以快速發展，網絡化、個人化和智能化將是中國視頻監控市場重要的發展趨勢，這也說明智能視頻監控已經發展到了不可替代的階段。作為未來監控發展方向的智能視頻分析技術(即IntelligentVideoSurveillance，簡稱IVS，行業稱之為第四代視頻監控技術)，是視頻監控技術一個里程碑式的創新，也是視頻監控領域最前沿的應用模式之一。目前，國外市場正大量涌出新生的智能視頻監控系統，而中國也慢慢出現了各類智能視頻監控品牌，掀開了中國智能視頻監控發展的熱潮。
智能視頻分析產品從實現方式上主要劃分為兩種類型：一種是基于硬件的，主要放置在前端，與模擬攝像機一起使用，也可以使用提供智能分析模塊的芯片，與前端的攝像機做成一體化產品，直接傳送報警事件、經過疊加和處理后的智能視頻圖像;另一種是純軟件的，基于PCX86平臺，大都是在Windows/Linux操作系統下開發，應用于后端平臺管理系統中。
視頻診斷算法的特點及應用
隨著平安城市工程在全國范圍內的迅速推進，視頻監控系統的基礎建設已經初具規模。視頻監控系統的規模迅速擴大，攝像頭的數量也達到了幾萬個，甚至幾十萬個之多。這么多攝像頭的日常維護是一項非常艱巨任務，因而視頻診斷應運而生，擔負起了大量攝像機的自動檢測和診斷的工作。視頻診斷可以對視頻圖像出現的噪聲(對圖像起干擾作用的亮度分布稱為圖像噪聲)、雪花、模糊、偏色、亮度失衡、惡意遮擋、非正常抖動以及云臺控制故障做出準確判斷并發出報警信息。在視頻監控攝像頭日益增多的今天，視頻診斷的應用有利于幫助用戶快速掌控前端設備運行情況，輕松維護大型的視頻監控系統。下面對視頻診斷所包含的主要內容的原理、功能和應用逐一進行介紹。
1、清晰度檢測
自動檢測視頻中由于聚焦不當、鏡頭損壞或異物遮蔽引起的視野主體部分的圖像模糊;自動檢測鏡頭對準無意義物體的情況。該功能對實時視頻的畫面清晰程度和信息含量做出評價，從而及時發現故障(如偶然的異物遮擋、人為的遮蔽等)。“驟變”作為此功能在周界防范技術領域的應用延伸，目前已普遍得到認可。
2、視頻噪聲檢測
自動檢測視頻圖像中圖像模糊、扭曲、雪花或滾屏等噪聲現象，主要的監測對象是由于線路老化、傳輸故障、接觸不良或受到電磁干擾而在視頻畫面上出現的點狀、刺狀、帶狀的干擾。在視頻質量診斷系統中，呈帶狀、網狀帶有周期性的干擾一般交由“雪花”檢測項監測，而點狀、刺狀的隨機干擾則由“噪聲”檢測項監測，從而提高診斷的準確性(圖1)。
圖1 噪聲干擾畫面
3、銳度檢測
檢測由于聚焦不當、鏡頭損壞或灰塵引起的視野主體部分的圖像模糊，或者鏡頭對準無意義物體(白墻等)的情況。其檢測原理(如圖2、3所示)。
圖2 銳度檢測原理示意圖 圖3 為銳度異常時的抓拍畫面
4、亮度異常檢測
自動檢測視頻中由于攝像頭故障、增益控制紊亂、照明條件異常或人為惡意遮擋等原因引起的畫面過暗、過亮或黑屏現象。該功能將對視頻的明暗程度進行診斷，由于可在不同時段改變診斷計劃和監測閾值，在晝夜都能發揮作用(如圖4所示)。
圖4 亮度檢測畫面
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5、偏色檢測
自動檢測由于線路接觸不良、外部干擾、AWB失效或攝像頭故障等原因造成的畫面偏色現象，主要包括全屏單一偏色或多種顏色混雜的帶狀偏色。該功能對視頻的顏色信息進行分析，其特點是當視頻中出現豐富色彩時，能夠區分它們是由自然場景帶來的，還是由于攝像頭自身故障產生的(如圖5所示)。
圖5 圖像偏色畫面
6、PTZ(云臺)控制功能診斷
自動檢測前端云臺和鏡頭是否能夠按用戶指令正確運動，如有無左轉失靈、上下倒序等故障。該功能能夠自動對PTZ的各指令進行測試，使管理人員準確及時地把握系統內PTZ的運行情況。不過，此功能需要系統擁有控制前端PTZ的權限。
7、視頻凍結檢測
自動檢測由于視頻傳輸調度系統故障引起的視頻畫面凍結現象，可避免錯失真實的現場視頻圖像。
8、視頻抖動檢測
檢測因攝像頭長期在室外工作，固定支架松動造成的圖像受到嚴重干擾，畫面抖動的情況(如圖6所示)。
圖6 畫面抖動檢測
9、人為遮擋畫面
檢測因攝像頭長期在室外工作引起的灰塵遮擋的情況，檢測人為惡意遮擋或圖像被替換的情況可以進行報警(圖7)。
圖7 人為遮擋診斷畫面
10、視頻缺失檢測
自動檢測因前端云臺、攝像機工作異常、損壞、遭人為惡意破壞，或是視頻傳輸環節故障而引起的間發性或持續性的視頻缺失現象(當視頻丟失時，一般采取人工補假圖的方法來處理，如圖8所示)。
圖8 視頻丟失畫面
智能分析算法特點及應用
視頻分析方法主要有背景模型法和時間差分法兩類。背景模型法是利用當前圖象和背景圖象的差分(SAD)來檢測出運動區域，可以提供比較完整的運動目標特征數據，精確度和靈敏度比較高，具有良好的性能表現。背景的建模和自適應是背景模型法的關鍵，一般在系統設置時期設置系統自適應學習時間來建模，根據背景實際“熱鬧程度”選取3~5分鐘的學習時間。系統建模完成后，隨著時間的變化，背景會有相應的改變，而系統具有“背景維護”能力，可以將一些后來融入背景的圖象，如云等自動加為背景。時間差分法就是高級的VMD，又稱相鄰幀差法，即利用視頻圖像特征，從連續得到的視頻流中提取所需要的動態目標信息。時間差分法的實質是將相鄰幀圖像相減來提取前景目標的移動信息。此方法不能完全提取所有相關特征像素點，只檢測出目標的邊緣，在其提取的運動實體內部可能出現空洞。
視頻分析的過程(背景模型法)是：首先，系統進行背景學習，學習時間因背景熱鬧程度不同而有所不同，期間系統自動建立背景模型;之后，系統進入“分析”狀態，如果前景出現移動物體，且處在設置的范圍區域內、大小滿足設置，系統將會對該目標進行提取和跟蹤，并根據預設的算法(入侵、遺留、盜竊等)觸發報警(期間如果背景中出現雨雪、中云、波浪、搖擺的柳樹等物體，或發生攝像機抖動的情況，系統將啟動預處理功能來加以過濾)。在觸發報警之前，系統能夠進行目標識別，即將提取的目標與已經建立的模型進行比對，并選擇最佳的匹配。
該智能分析算法主要由核心基本智能分析算法模塊和特殊應用領域的智能分析算法構成。核心基本智能分析算法模塊共有7種，分別為區域入侵監測、絆線檢測、遺失檢測、遺留檢測、方向檢測、徘徊檢測、人群流量統計(計數)。這些智能應用可以不受行業和領域的限制，在任意項目上通用。特殊應用領域的智能分析算法則以插件的方式，針對不用行業領域定制開發，并采用組合的方式，以便靈活應對不同項目的需求。這些特殊應用領域的智能分析算法共有8種，分別為對象識別(人、車輛和物區分)與軌跡識別、PTZ動態跟蹤、人臉識別、車牌識別、圖像增強(水霧、雨霧、煙霧、沙塵或干擾過濾)、圖像穩像(防震動、抖動、晃動)、數字全景拼接和煙火監測。
1、區域入侵監測
識別出目標沿一定軌跡進入、離開標定區域的事件，識別出目標在標定區域內的出現或消失，識別出目標在標定區域內存在與否。
2、絆線檢測
識別出單方向、雙方向穿越警戒線的行為;識別出逆行、轉向等行為;識別物體運行方向，對逆行等行為進行報警。
3、物體遺失檢測
在指定區域內的物品被偷盜、搬移、取走時發出聲光報警信息。
4、物體遺留檢測
識別出在標定區域內出現的，遺留、遺棄的單件、多件物品，可設定遺留報警時間。
5、方向檢測
識別物體運行方向，對逆行等行為進行報警。
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6、徘徊檢測
識別出人員或車輛在標定區域內長時間徘徊與滯留的可疑情況，可設定徘徊報警的時間和人數
7、人群流量統計(計數)
單向、雙向累計人流統計，包含人群稠密度檢測。
8、對象識別(人、車輛和物區分)與軌跡識別
對視場內人員、車輛、物品、動物等目標進行分類判別，對已識別目標的行動軌跡、速度、方向、距離進行跟蹤。
9、PTZ動態跟蹤
通過智能視覺技術鎖定目標后(支持自動、手動、接力三種鎖定模式)，自動控制PTZ攝像機的云臺旋轉以跟蹤目標，確保可疑目標的放大畫面特寫始終保持在視頻畫面中央，并在目標離開視場后自動回到預置位。其開發難點是出現目標交叉、被遮擋等干擾后如何識別并成功地繼續跟蹤。
10、人臉識別
根據人的臉部特征進行采集和抓拍，并能進行比對分析，在發現可疑人員時給予報警提示。
11、車牌識別
能夠做到自動記錄并分析判斷車輛的身份，對于有不良身份記錄的車輛進行提前預警。
12、圖像增強
改善霧、雨、雪環境下的視頻效果，提高畫面的能見度。
13、圖像穩像
消除位于鐵路邊、公路邊的攝像機所拍攝圖像的震動、抖動、晃動。
14、數字全景拼接
對監控系統獲得的多個相關聯的分散場景畫面進行無縫拼接，在不降低視頻幀率情況下實現全景監控。
15、煙火監測
能夠自動監測防區內突發的火情，發出報警并觸發其他動作。
下面以在朝陽區圖像信息系統中的應用IVS視頻診斷系統為例介紹。
朝陽區圖像信息系統于2008年完成建設，通過建立45個街鄉匯聚節點平臺、85個指揮中心，新建、整合了5000路不同廠商的數字圖像資源，形成了區級圖像信息資源共享平臺，并先后為2008北京奧運、2009年國慶閱兵、2010年世界武術博覽會等重大活動提供了安保服務，為朝陽區城市管理提供了視頻支撐服務。在3年多的運行、維護工作中，攝像機畫面質量、控制功能檢測成為維護工作的重難點，常常花費大量的時間和人力來進行巡檢工作，并且不同的維護人員對相同畫面的圖像質量是否合格判斷不一，對整個系統的維護工作帶來不小的麻煩。2009年，朝陽區圖像信息系統引入IVS視頻診斷系統，通過對視頻圖像的各種參數進行檢測，對比預設的標準參數，自動判斷不符合標準的視頻，并發出報警信息、形成統計報表。完成5000余路視頻圖像的自動巡檢僅需要1小時，為系統的維護工作帶來巨大的便利(如圖9、10所示)。
圖9 警界區域入侵 圖10 絆線檢測
結語
目前，IVS中有些算法已經發展了許多年，非常的穩定，也廣泛應用于各種場所，如視頻診斷、區域警戒、物品丟失、拌線檢測等。而較前沿的技術，如人臉識別、多目標追蹤等，因為技術尚未完全成熟，在特殊條件下運行才有實際意義，需要根據具體情況來選擇。在未來，智能視頻監控將是重要的應用系統，也將是視頻監控發展的趨勢。如何把IVS的功能完全發揮出來，各廠商還有很長的路要走。
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