《企業網D1Net》4月9日訊

國內視頻分析技術已經過了10多年發展歷程，在實際需求和政策的推動下取得很大進步。一些功能相對簡單的智能監控設備效果較好，如正在推廣的電子警察系統、智能卡口系統已經達到較高水平；基于視頻分析技術的一些生物識別設備，如虹膜識別、人臉識別、指紋識別產品有較高水平，進入實用與推廣階段。

內視頻分析技術的應用減輕監控人員的工作負擔：近年隨著人們公共安全的意識的提高，視頻監控系統應用的越來越廣泛，銀行、校園、廣場、商業街等，甚至是家庭生活，大量的信息都要安保人員通親眼去排查，工作量上負擔加重很容易造成疏忽現象。智能視頻分析技術可減少由于人員疏忽或離開錯過重要監控事件的情況，使監控管理工作更加有效。我們分別加以簡單介紹。

智能化治安卡口系統

卡口系統前端采用高清網絡攝像機，用一個攝像機工作于兩個或三個車道，并將拍攝的數據經過車牌識別后變成可管理的數據發送到后端平臺，每一輛機動車的日期、時間、速度、車長、車牌號碼、駕駛室實況等均有記錄，一旦有事故發生，只需輸入時間段、車牌號碼、車輛類型等就可以查詢某一時段的相關數據。

智能化的綜合式“電子警察”系統

智能化的綜合式電子警察系統的功能，將原來的車輛違法抓拍擴展到交通流量采集、交通監控、交通誘導等多種應用，成為智能交通管理系統的基礎設備，加上中心管理平臺強大的數據處理能力，形成集預防、控制、打擊為一體的道路交通管理方案。

人群車輛流量統計可對對視頻中設定檢測區域內目標稠密程度或目標數進行估計，如對廣場、各機構門口等人數進行統計，道路交通車輛密集程度等，能夠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，可以有效的掌控人群密度，從而及時發現異常集聚等。

影響視頻智能分析應用快速發展的主要因素有下面幾個：

環境影響及技術要求高：不少項目，由于在實際環境中光照變化無常、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測、比對與跟蹤算法設計的難度。也由于不同行業的個性化需求差異，對智能監控技術提出了非常高的要求。每個行業客戶、甚至每一個項目的具體應用環境對智能監控技術的要求都有著細微的差別。智能分析產品的整體性能很難達到實際使用的要求，造成用戶對視頻分析的接受度不高。

國內企業技術經驗欠缺：國內智能分析技術也處于發展過程中，國內企業在技術積累和經驗方面還比較欠缺，大多數是OEM國外公司的算法，真正掌握核心算法的國內企業很少，很難針對具體場景做出算法上的調整。通過與國外掌握先進視頻分析技術公司的合作，一些項目取得了較快進展。

此外，國內從事視頻分析技術、智能監控技術研究的院所和企業數量眾多，但是大多數做的是低水平的、互相重復的研究課題，有必要統一規劃、加強產學研合作。

D1Net評論：

智能視頻分析系統相對于傳統有著非常大的優勢，系統使用更加靈活、方便，做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時做出反應，能夠解決傳統監控工作量大、效率低、反應速度慢等問題。國內視頻分析技術也有著十余年的發展過程，一些簡單的智能監控效果較好，如，電子警察系統、智能卡口系統等。但國內視頻分析技術水平還處于低水平階段，解決影響視頻智能分析發展的因素，加快其發展是我們當前重要的任務。