在視頻監控飛速發展的今天，視頻監控畫面的海量信息超過了人力有效處理的范圍已經成為客觀事實。而智能視頻分析技術是一種濾除大量冗雜的有效手段，是目前中國安防行業最為關注的圖像處理技術，簡而言之，該技術就是發現圖像中運動的物體，并對其進行跟蹤、分析，及時發現異常行為，觸發報警并采取其他措施進行干預。
視頻監控是安全防范系統的重要組成部分，是一種防范能力較強的綜合系統。計算機技術的飛速發展為視頻監控的應用提供了更大的展示舞臺，智能化在數字安全防范領域也得到越來越多的應用。如果在視頻監控中加入視頻的智能分析，可以對所關注的視頻源實時分析，有效避免信息遺漏，使各種高風險行為在發生之初就被發現，并提醒值班人員，從而避免危險發生。這不但能大大提高視頻監控的效果和質量，有力降低監控工作人員的工作強度，同時使也使整個監控系統得到很好的融合。
一、智能視頻分析在視頻監控中的必要性
傳統的視頻監控系統通常是通過人員監控和錄像來實現安全防護，實際上并不能主動有效地保障安全，尤其是監控點過多的時候，人員監控根本無法顧及所有監控場景；同時，監控人員的注意力很難保證二十四小時都能準確高效地監控所有監控場景；此外，"被動錄像"通常只能在"事件"發生之后通過調用錄像進行回放取證，一方面損失已經產生不可能挽回，另一方面，通過人工回放錄像取證的方式效率十分低下。
智能分析視頻監控則可以有效地解決以上問題。智能監控的主要特征是采用計算機視覺方式，在幾乎不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍錄的圖像序列進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時作出反應。
智能監控的主要優勢有：群體行為分析、入侵檢測和運動目標跟蹤、有效擴展視頻資源的用途、滯留物和搬移物報警、對攝像機保護、降低人力成本。
二、智能視頻分析的實現原理
視頻智能分析是計算機圖像視覺技術在安防領域應用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監控技術。區別于傳統的移動偵測技術，智能視頻分析首先將場景中的背景和目標分離，識別出真正的目標，去除背景干擾（如樹葉抖動、水面波浪、燈光變化），進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標行為。
智能視頻分析與移動偵測的本質區別是前者可以準確識別出視頻中真正活動的目標，而后者只能判斷出畫面變化的內容，無法區分目標和背景干擾。所以智能視頻分析相對于移動偵測，其抗干擾能力有了質的提高。
視頻分析技術通常采用背景減除技術來進行圖像變化的檢測（如入侵、丟包、逆行等都是一種模式的圖像變化），即將視頻幀與基準背景圖像進行比較，相同位置的像素（區域）變化則認為是變化了的區域，對這些區域進一步處理、識別、跟蹤，得到包括目標位置、尺寸、形狀、速度、停留時間等基本形態信息和動態信息，完成目標的跟蹤和行為理解之后，也就完成了圖像與圖像描述之間的映射關系，從而使系統進一步進行規則判定，直到觸發報警。
三、智能視頻分析技術的分類
從廣義上來說，智能視頻分析技術主要包括以下三類：
（1）視頻分析類該類主要是在監控圖像中找出目標，并檢測目標的運動特征屬性（如目標相對的像素點位置，目標的移動方向及相對像素點移動速度，目標本身在畫面中的形狀及其改變），根據以上的基本功能，視頻分析可分為以下幾個功能模塊：周界入侵檢測、目標移動方向檢測、目標運動、停止狀態改變檢測、目標出現與消失檢測、人流量、車流量統計、PTZ自動追蹤系統、系統智能自檢功能等。
（2）視頻識別類該類包括人臉識別、步態識別與車牌識別，其主要技術是在視頻圖像中找出局部中一些畫面的共性，如人臉必然有兩個眼睛，如果可以找到雙目的位置，那么就可以定性人臉的位置及尺寸。
（3）視頻改善類該類主要是針對一些不可視、模糊不清，或者是對振動的圖像進行部分優化處理，以增加視頻的可監控性能。具體包括：紅外夜視圖像增強處理、車牌識別影像消模糊處理、光變與陰影抑制處理、潮汐與物體尺寸過濾處理、視頻圖像穩定系統等。從實現方式來看，智能視頻分析技術目前有兩種常用方式：第一種是基于智能視頻處理器的前端解決方案；第二種是基于監控的后端智能視頻分析解決方案。
基于視頻處理器的前端解決方案：所有的目標跟蹤、行為判斷、報警觸發都是由前端智能分析設備完成，只將報警信息通過網絡傳輸至監控中心。優點是視頻分析設備被放置在IP攝像機之后，這樣可以有效地節約視頻流占用的帶寬；缺點價格昂貴，安裝復雜；前端設備分散、易損率高；報警記錄與視頻監控分開。
基于監控的后端智能視頻分析解決方案：所有的前端攝像機僅僅具備基本的視頻采集功能，而所有的視頻分析都必須匯集到后端或者關鍵節點處由計算機統一處理。優點是無需紅外傳感器等前端檢測設備、可有效與現有監控系統融合、針對不同需求規則改變靈活、可擴展性強；缺點是只能控制若干關鍵的監控點，并且對計算機性能和網絡帶寬要求比較高。
六、應用現狀與發展方向
1.應用現狀
視頻智能分析技術近幾年一直得到廣泛關注，按理說這一技術的大規模應用對于提高安全防范系統的利用效率會起到很大的作用，但實際上卻沒有得到有效的推廣。
造成這一現象的主要原因有：現在視頻智能分析的應用主要在特定的行業中，如看守所、監獄、博物館、倉庫、廠區、地鐵站等特定的場景，而在社會或民用監控領域的諸多應用上仍存在一定問題，如環境復雜度的增加會使得誤報率上升，從而難以達到預定的分析目的和應用效果；二是針對實際應用中需監視數量比較大的項目，智能分析系統的構架無論從實際經驗上，還是技術上都顯得比較缺乏，無法完全消除誤報的影響，行為判斷能力弱，畫面難以達到特征識別技術要求以及CPU的處理瓶頸問題仍是智能視頻分析的"短板"。
2.發展方向
不同的行業對于視頻監控的需求一般有著非常明顯的差異，特別是對于智能視頻分析技術的應用需求，由此也決定了不同行業間檢測行為類型與異常事件的特殊性。
隨著各行業應用的不斷深入以及安全級別控制要求的進一步提升，各安防領域將面臨越來越多不同的挑戰，其對視頻監控的需求也日益多樣化和復雜化。
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如何能夠識別與分析更多的行為已成為了智能視頻分析技術在深化行業應用過程中不得不面臨的問題。
只有結合行業應用實際，深入了解各不同行業的具體要求，才能更好地抓住用戶的需求，將智能視頻分析得到深入的應用。
七、結束語
隨著我國經濟的發展，未來視頻監控的發展將會是以智能化、網絡化為發展核心，讓視頻監控像人眼一樣可以識別事件并報警。各行各業的安全防范也將得到持續的發展，政府部門監管力度也在不斷加大，智能視頻分析的應用隨著視頻監控市場規模的不斷發展而發展，將從相對集中的應用領域向各行各業深層次大幅度延伸。
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