得益于平安城市在全國范圍內的快速推進，也受到包括奧運會、世博會、亞運會等在內的一些大型賽事活動的安保需要影響，中國視頻監控市場得以快速發展，安防技術水平大幅提高，成本也得到有效的控制和改善，現階段國內視頻監控系統的基礎建設已經初具規模。

　　另一方面，隨著視頻監控應用的深入，系統越來越龐大，在一些大型應急指揮中心，有可能監控數以萬計的攝像機采集的畫面，僅憑人力來處理如此海量的信息，被動地提供視頻畫面已無法滿足監控要求，智能化監控浪潮由此席卷而來。智能化監控賦予系統本身進行智能分析視頻內容的能力，通過識別監控畫面中的可疑事件，并及時發出異常情況警報，實現視頻監控由被動防御向主動防御的變革，使監控向事前事中控制為主的模式快速切換，真正發揮監控“防患于未然”的作用，從而使監控人員從繁瑣的操作、海量的信息中解脫出來，并協助他們更高效、更精確地管理監控目標。

　　智能監控核心——智能視頻分析

　　說到智能監控，自然要談到作為智能監控核心的智能視頻分析技術。

　　智能視頻分析技術的出現，跟一件大事件息息相關——美國“911”事件。“911”事件發生后，美國在安防科研方面大大加強了投資力度。許多研究機構和研究人員紛紛加入了安防類技術研究和開發，智能視頻分析便是其中的一個亮點。

　　智能視頻分析技術源自計算機視覺(CV，Computer Vision)與人工智能(AI，Artificial Intelligent)的研究，其發展目標在于將圖像與事件描述之間建立一種映射關系，使計算機從紛繁的視頻圖像中分辯、識別出關鍵目標物體，這一研究應用于安防視頻監控系統，將能借助計算機強大的數據處理能力過濾掉圖像中無用的或干擾信息、自動分析、抽取視頻源中的關鍵有用信息，從而使傳統的監控系統中的攝像機不但成為人的眼睛，也使智能視頻分析計算機成為人的“大腦”，并具有更為“聰明”的學習思考方式。這一根本性的改變，可極大地發揮與拓展視頻監控系統的作用與能力，使監控系統具有更高的智能化，變人盯畫面的實時監看、事后查證的被動防范為7×24全天候可靠監控，實現無人監控、有效預警的主動防范，大幅度降低資源與人員配置。也正是由于其先進性，在一些行業應用中也對違法犯罪分子起到了一定程度的威懾作用。

　　智能視頻分析系統功能

　　目前市場上的智能視頻分析系統通常都具備圖像采集/接口、運動物體檢測、多物體跟蹤、行為特征分析、設定報警條件、報警聯動等功能?，F有的圖像監控系統中圖像信號通常是以壓縮圖像流的形式存在，而絕大多數的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV，所以圖像信號在被采集以后不經過壓縮直接送給視頻分析單元，也可以將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進行分析。

　　運動檢測 簡單地說，運動檢測就是發現圖像中運動的物體，運動物體可以簡單定義為圖像中變化的部分。然而，并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運動物體，例如由攝像機自身引入的變化，包括像素噪聲、攝像機自動光圈控制電路引起的整體亮度變化、圖像傳輸中引入的高低頻周期噪聲信號以及紅外攝像機周期校準所帶來的突變等。外界環境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化、運動物體陰影、水面波浪、陸地上樹枝的擺動、夜間汽車大燈造成的光暈、雨雪天氣等現象，另外還包括攝像機在大風天可能發生的抖動。

　　由上述這些現象造成的圖像變化則是應該被過濾掉的，可以通過算法或者其它技術手段加以解決。從算法的角度來看，可以簡單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過和背景模型相對比來發現運動物體。另一類是通過“光流”法，通過發現運動物體對光流場的影響來發現運動物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結合的方法。

　　多物體跟蹤 跟蹤實質上就是將在每一幀上發現的同一物體沿時間順序串起來。此領域本身就是一個相對獨立的活躍的研究領域。主要研究方向是在復雜環境下，如多個運動物體，多個攝像機，運動物體之間互相遮擋、消失及重現等情況下進行有效跟蹤。

　　行為特征分析 行為特征分析是從圖像中尋找滿足預先設定的行為特征的事件。目前市場上比較典型的應用包括運動物體類別、徘徊、遺留物、人數統計、人群密度、人員倒地等特征判斷。當然，還有很多適合視頻分析技術的應用場景還有待市場開發，這就需要視頻分析開發人員和最終用戶進行有效溝通。

　　設定報警條件 在視頻監控里引入“智能”極大地豐富了監控內容。目前可供選擇的報警要素包括區域、時間段、物體種類、尺寸、運動方向、速度、行為特征等多項內容。在一些特殊應用中還可有更多更細報警條件設定。

　　報警聯動 在智能視頻分析系統發現異常情況以后，通常需要核實報警真實性，如通過另外一臺云臺攝像機對報警事件拉近進行詳細調查，或者及時通知、提醒監控人員。常用實時提示方法包括語音、彈出圖像、發送短信、截圖等手段提示監控人員。

　　智能視頻分析實現及架構

　　現階段，針對特定事件的識別或特定數據的獲取有前端實現和平臺實現兩種方法。前者是在監控前端，通過攝像機或視頻服務器上增加智能算法模塊來實現，其優點是識別速度快、實時性高，缺點則是由于前端設備暴露在自然環境中，容易出現不穩定因素，且功能一旦確定，無法升級。平臺實現則是在視頻監控平臺實現智能處理，即將視頻傳輸至監控中心平臺，通過架設單獨或集群式監控平臺對視頻進行分解、變換與處理，實現分析與識別目的。監控平臺一般處于環境較好的機房中，工作更加穩定，其次由于是通過軟件實現，便于實現按需分配和模塊升級，是應用較多的智能化模式。前端實現的廠家目前主要集中于前端視頻產品的監控廠商，平臺實現的廠家目前主要是一些具有IT背景的監控廠商，而且這些具有IT背景的廠商對安防市場的沖擊力已經表現出不容小覷的影響。

　　再說架構，智能化監控系統架構相比傳統監控系統架構存在一定的差異，主要是在原有平臺基礎上增加了智能分析模塊，還有一些基于前端監控設備的廠商還需要智能視頻編碼器的配合，基于這種架構的監控解決方案同時具備智能視頻監控平臺實現和前端實現的功能。有的廠商為實現全面化的智能視頻識別功能，還可以在客戶端中增加客戶端智能圖像識別模塊，在客戶端實現智能識別功能。

　　智能視頻監控系統的發展

　　智能視頻分析技術作為智能監控的核心，代表了未來視頻監控的主要發展方向。索尼、松下、博世等安防領導企業對這一塊也進行了不遺余力地投入和研發。

　　針對前端攝像機的智能分析，索尼推出了智能分析技術DEPA。DEPA智能視頻分析技術是通過將當前幀與之前15幀做比較的結果來決定是否觸發相應的報警設置，這種檢測方法最大的好處是可以有效地過濾掉環境因素(例如晃動的樹葉、移動的人影、水面的漣漪、圖像噪聲等)對分析結果的干擾，從而提高分析質量，降低誤報率和漏報率。
據索尼中國專業系統集團產品經理劉佳介紹，DEPA智能視頻分析功能的應用在平安城市項目中已經非常常見，其常被應用于輔助進行車輛違法的抓拍以及公共安全事件發生前的預警，如遮擋、移位、噴涂、虛焦等。

　　誤報率是客戶考慮比較多的問題，索尼對新一代的產品做了改良，配置了DEPA功能，這是索尼獨有的技術，可以將誤報率降至非常低的水品。劉佳表示，不同的用戶，不同的行業，對于監控市場智能分析提出的要求也不一樣的，攝像機廠商要滿足所有的用戶個性化要求不太現實，因此只能做一些通用的解決方案。然而通用性智能分析功能又很難滿足不同行業的需求，比如：交通領域汽車壓線等智能應用；金融方面ATM取款機設計非常規的動作，如粘貼非法讀卡器等；平安城市人臉識別的需求跟現有的數據庫比對，如公安把嫌疑人圖像輸入后在整個城市監控的網中進行比對。這些都是比較典型的應用，攝像機廠商要做全很難，更多的要靠軟件平臺去實現。

　　由此，索尼為IP監控系統的用戶新開發了RSM4.0系列智能監控管理軟件，支持索尼新一代的智能視頻分析技術DEPA。RSM4.0軟件通過與前端支持索尼DEPA的智能網絡攝像機結合構成的智能視頻網絡監控系統，通過其“智能視頻分析功能”可以自動識別多種敏感的事件，同時可以實現智能視頻分析的關聯錄像、回放、報警，從而為用戶的安防系統提供了更高的安全級別和更加簡單方便的管理。除了完善的監視功能之外，RSM4.0軟件還允許用戶對系統方便地進行配置擴展，通過結合其服務器/客戶機系統結構，用戶可設計高度靈活的系統來滿足特定的應用需求。另外，提供的API(應用編程接口)也允許用戶將之集成入其它系統和/或軟件中。[page]

　　松下第二代自動跟蹤功能不僅可以自動跟蹤物體，而且可以對物體進行手動鎖定，通過對目標特性的記憶達到精確跟蹤，兩臺以上的WV-CW970智能快球可以進行“手拉手”的連續接力跟蹤，即使被跟蹤物體移出某一臺WV-CW970的監控范圍，另一臺WV-CW970可以繼續跟蹤可疑物體。

　　松下在減少誤報率問題上同樣有其建樹，其特有的智能分析技術AVMD可以有效地過濾波浪、樹葉擺動等產生的干擾減少誤報警。AVMD功能依據物體對攝像機的距離，能自動補償物體大小的變化。具有自動和手動景深模式，自動模式是通過對監視區域和人的運動軌跡檢測來實現。

　　此外，包括貝爾信、?？低暋⒋笕A等廠商也紛紛推出相關基于服務器平臺的后端智能視頻分析設備。這與前端實現形成了很好的相互補充和配合。總體來看，傳統的監控系統依然占據安防市場的大半江山，智能視頻分析技術還遠未普及。但很多廠商認為這是一個很好的機會：市場接受度低，就有機會去培育市場，讓用戶體驗到智能產品的好處。

　　相信隨著物聯網、平安城市、智慧城市等項目的大力發展，智能化監控也必將隨之迅猛發展。智能化監控系統將為未來提供一個高效、實時的智能工作平臺，為社會平安的保障提供最有力的高科技基礎。我們也期待能夠涌現出更多具有自主研發能力的本土廠商，分享這一場大安防發展進程中的豐碩成果。