《企業(yè)網(wǎng)D1Net》4月4日訊

安防和公共安全是智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一。談及智能視頻分析技術(shù)的應(yīng)用，余兵講述了這樣一個故事。2011年10月25日，內(nèi)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(guān)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(fā)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(shù)還可用於流量統(tǒng)計。在視頻中設(shè)定檢測區(qū)域，對該區(qū)域內(nèi)的目標稠密程度或目標數(shù)進行估計。比如說在廣場、政府機關(guān)門口、文化與宗教聚集地等場所，觀測人群密度或人數(shù)的動態(tài)變化，結(jié)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(jiān)控，獲取車輛密集程度數(shù)據(jù)，供交管部門進行調(diào)度決策。

“如果用上此項技術(shù)，對公共場所人數(shù)進行統(tǒng)計，達到一定數(shù)量就限制進入，那么踩踏事故發(fā)生頻率將會大大降低。如果對車輛進行監(jiān)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(jiān)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(shè)定的合理范圍內(nèi)。“目標移動范圍監(jiān)測是應(yīng)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(chǔ)上，根據(jù)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(shè)定的合理范圍內(nèi)，具體應(yīng)用包括絆線檢測和入侵檢測。絆線檢測即在攝像機監(jiān)視的場景范圍內(nèi)，根據(jù)監(jiān)控需要和目的設(shè)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(shè)定的檢測線時進行告警。

入侵檢測即在監(jiān)控場景視頻中設(shè)定檢測區(qū)域，對目標進入、離開或突然出現(xiàn)在該區(qū)域的事件進行檢測并及時告警。適合于軍事禁區(qū)、監(jiān)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(shè)定檢測區(qū)域，對同一目標在該區(qū)域內(nèi)運動超過一定時間的事件進行檢測。可用于銀行、政府機關(guān)、大使館、文化與宗教聚集地、高安全周界、商業(yè)區(qū)和住宅區(qū)等場所的智能監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)可疑目標并及時發(fā)出警告，以排除安全隱患。

智能視頻分析技術(shù)缺乏多路多源監(jiān)控視頻協(xié)同分析

近年來，雖然各科研院所、公司在智能視頻分析技術(shù)研發(fā)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(xiàn)的智能產(chǎn)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(huán)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(shù)的發(fā)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(jiān)控系統(tǒng)的最底層，為后續(xù)的目標行為分析與理解提供可靠的數(shù)據(jù)來源。目前的目標檢測及跟蹤技術(shù)對光照變化較大、目標遮擋、動態(tài)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(shù)繼續(xù)深入研究，提高算法的準確性，使之能夠適應(yīng)更為復雜和多變的現(xiàn)場環(huán)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(jiān)控視頻的協(xié)同分析，因此應(yīng)對跨攝像機目標跟蹤技術(shù)進行研究，從而獲取目標在大場景內(nèi)的行蹤軌跡，以進行更準確的行為分析。

D1Net評論：

遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題，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(wěn)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(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計方法預(yù)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。