智能視頻分析技術(shù)(VideoAnalytics)綜合了多學(xué)科的研究成果，主要包括圖像處理、跟蹤技術(shù)、模式識(shí)別、軟件工程、數(shù)字信號(hào)處理(DSP)等領(lǐng)域。從2001年911事件后，美國(guó)對(duì)視頻分析技術(shù)加大投入，數(shù)據(jù)表明，從2002年至2005年是視頻分析技術(shù)研究的一個(gè)高峰時(shí)期。國(guó)內(nèi)的視頻分析技術(shù)也得到迅速發(fā)展，但國(guó)內(nèi)的智能分析應(yīng)用應(yīng)該是從2005年以后開始，從早期的行為分析應(yīng)用到目前的各行業(yè)的深化應(yīng)用。隨著安防行業(yè)的迅速擴(kuò)張和發(fā)展，國(guó)內(nèi)的視頻分析得到了非常迅猛的發(fā)展。

一、視頻分析技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀

從技術(shù)角度來講，目前國(guó)內(nèi)智能分析技術(shù)主要還集中在兩大類：一類是采用畫面分割前景提取等方法對(duì)視頻畫面中的目標(biāo)進(jìn)行提取檢測(cè)，通過各種不同的規(guī)則來區(qū)分不同的事件，從而實(shí)現(xiàn)不同判斷并產(chǎn)生相應(yīng)的報(bào)警聯(lián)動(dòng)等，例如：最早期的一些行為分析類功能（跨界、區(qū)域入侵、打架檢測(cè)、人員聚集等）、還有早期的交通事件檢測(cè)等都屬于這類算法技術(shù)的應(yīng)用。另一類是利用模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)畫面中特定的物體進(jìn)行建模，并通過大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，從而達(dá)到對(duì)視頻畫面中的特定物體進(jìn)行檢測(cè)及相關(guān)應(yīng)用。如車輛檢測(cè)、人臉檢測(cè)、人頭檢測(cè)（人流統(tǒng)計(jì)）等應(yīng)用。

從應(yīng)用角度來講，目前國(guó)內(nèi)智能分析技術(shù)主要有四大類：第一類是實(shí)時(shí)報(bào)警類。第二類是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)類，第三類是屬性識(shí)別類。第四類是圖像處理類。

第一類，實(shí)時(shí)報(bào)警類，主要是通過分析技術(shù)對(duì)實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行內(nèi)容的分析和判斷，發(fā)現(xiàn)某種狀態(tài)達(dá)到報(bào)警規(guī)則的要求時(shí)，系統(tǒng)即可發(fā)出報(bào)警聯(lián)動(dòng)。如最基礎(chǔ)的跨線報(bào)警、闖入報(bào)警、打架報(bào)警、聚眾報(bào)警等，當(dāng)然隨著應(yīng)用的深入，各行業(yè)應(yīng)用中也出現(xiàn)了很多帶有行業(yè)特征的實(shí)時(shí)報(bào)警應(yīng)用，如交通行業(yè)的擁堵報(bào)警、行人上高速報(bào)警；司法行業(yè)的攀高報(bào)警、離崗報(bào)警；金融行業(yè)的尾隨報(bào)警、貼假?gòu)V告報(bào)價(jià)等等。

第二類，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)類。主要是通過在特定的場(chǎng)景下，對(duì)視頻內(nèi)容中特定的內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，形成相關(guān)的報(bào)表和數(shù)據(jù)應(yīng)用。例如，通過視頻分析對(duì)公路上的車流量進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)，通過視頻分析對(duì)商場(chǎng)出入口等的人流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)等等。

第三類，屬性識(shí)別類，主要是對(duì)視頻中特定事務(wù)的屬性進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，達(dá)到對(duì)視頻內(nèi)容的深入應(yīng)用和快速檢索等目的。如人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別、顏色識(shí)別、性別識(shí)別、身高識(shí)別、年齡識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等等。目前安防行業(yè)中應(yīng)用較多的主要還是人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、車標(biāo)識(shí)別等。

第四類，圖像處理類。主要是對(duì)圖像整體進(jìn)行分析判斷及優(yōu)化處理以達(dá)到更好的效果或者將不清楚的內(nèi)容通過算法計(jì)算處理達(dá)到看得清的效果。如目前的視頻增強(qiáng)技術(shù)（去噪、去霧、銳化、加亮等）、視頻復(fù)原技術(shù)（去模糊、畸變矯正等）。

從產(chǎn)品形態(tài)來講，目前市場(chǎng)上主要有兩大類產(chǎn)品形態(tài)，一類是前端智能產(chǎn)品。一類是后端服務(wù)器產(chǎn)品。這兩類產(chǎn)品各有優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)不同的應(yīng)用和項(xiàng)目類型有不同的選擇。

目前市場(chǎng)上可以看到很多智能攝像機(jī)，即將一些視頻分析算法移植到網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)中，在攝像機(jī)中實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)視頻的分析和檢查，實(shí)現(xiàn)一些智能分析的功能（例如目前有實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)的車輛抓拍攝像機(jī)、實(shí)現(xiàn)區(qū)域入侵等功能的目標(biāo)檢測(cè)報(bào)警的攝像機(jī)、有實(shí)現(xiàn)人類檢測(cè)抓拍的攝像機(jī)等等），智能攝像機(jī)自帶分析功能，系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)單，同時(shí)目前的攝像機(jī)DSP處理能力已經(jīng)完全能運(yùn)行各種較為復(fù)雜的分析算法，分析效果和后端產(chǎn)品基本相同。

智能分析服務(wù)器在市場(chǎng)上應(yīng)該還算是主流產(chǎn)品，服務(wù)器產(chǎn)品有軟件開發(fā)周期短、項(xiàng)目應(yīng)用靈活、改造項(xiàng)目適用性強(qiáng)等特點(diǎn)。同時(shí)也還有相對(duì)比較復(fù)雜的智能分析功能需要的計(jì)算量還是很大，完全移植到攝像機(jī)中需要大量?jī)?yōu)化和改進(jìn)算法性能和提高前端設(shè)備硬件成本。而基于x86的服務(wù)器是目前運(yùn)行這些復(fù)雜算法的最好選擇，成本相對(duì)較低，能夠達(dá)到的分析效果也最好。

例如，目前客流統(tǒng)計(jì)分析、人臉檢索分析、人臉比對(duì)、交通事件檢測(cè)、視頻內(nèi)容檢索、視頻質(zhì)量診斷等應(yīng)用大部分還集中在服務(wù)器產(chǎn)品上，移植到攝像機(jī)中的較少，即使有也是將部分運(yùn)算量較小的內(nèi)容移植到攝像機(jī)中處理。但是服務(wù)器產(chǎn)品有一個(gè)不爭(zhēng)的劣勢(shì)，那就是穩(wěn)定性。穩(wěn)定性方面肯定沒嵌入式產(chǎn)品好。所以很多廠家還是會(huì)在成本控制的前提下，盡力優(yōu)化算法將各種功能盡可能的移植到嵌入式設(shè)備中去，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，特別是一些需要在室外環(huán)境中使用的設(shè)備（如交通事件檢測(cè)等應(yīng)用）。

二、智能分析技術(shù)應(yīng)用存在大問題

早期視頻分析應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)在市場(chǎng)上，著實(shí)引起了一段騷動(dòng)，而且很多特殊的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用環(huán)境，的確能給客戶帶來很大的價(jià)值。如商場(chǎng)的人流統(tǒng)計(jì)技術(shù)，為商場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的技術(shù)支撐。如車牌識(shí)別技術(shù)，給公安交通管理帶來的價(jià)值是無(wú)法用數(shù)據(jù)來衡量的。但是，視頻分析技術(shù)還沒有完全成熟，目前應(yīng)該還屬于技術(shù)應(yīng)用的初級(jí)階段，還存在很多問題，這些問題可能也是限制視頻智能分析應(yīng)用快速發(fā)展的最主要的因素：

（一）、檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)不到理想效果。視頻分析技術(shù)的準(zhǔn)確率基本達(dá)不到非常理想的效果，特別是實(shí)時(shí)報(bào)警類的應(yīng)用，誤報(bào)率和漏報(bào)率都是客戶最關(guān)心的問題，如果誤報(bào)太高，客戶也受不了，如果漏報(bào)，客戶更加受不了。特別是一些要求比較高的應(yīng)用，只要有漏的，實(shí)際作用就不大了。

（二）、受環(huán)境干擾大。視頻分析技術(shù)最大的一個(gè)問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大，光線、雜物、惡劣天氣、晃動(dòng)、飛蟲等的干擾，就會(huì)使應(yīng)用系統(tǒng)效果非常差，甚至失效，無(wú)法進(jìn)行正常工作。

(三)、安裝調(diào)試復(fù)雜。智能分析應(yīng)用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行不同的參數(shù)調(diào)試，而且會(huì)涉及到非常多的專業(yè)的參數(shù)調(diào)試。非專業(yè)人員根本無(wú)法調(diào)試出理想效果。

三、智能分析技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)

總體來看，限制智能分析技術(shù)應(yīng)用的最大因素就是準(zhǔn)確率問題。所以智能分析技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)肯定是朝著提高準(zhǔn)確率的方向前進(jìn)的。同時(shí)另一方面，大家也會(huì)尋找一些不關(guān)心準(zhǔn)確率，而更多關(guān)注效率的一些應(yīng)用方向。

主要應(yīng)該有幾個(gè)方面的發(fā)展：

(一)、從源頭增加可判斷信息。雙目攝像機(jī)的推廣應(yīng)該是一個(gè)大方向，雙目攝像機(jī)帶有兩個(gè)鏡頭，獲取的視頻中帶有目標(biāo)的深度信息。分析算法計(jì)算能夠通過這些信息跟進(jìn),準(zhǔn)確的判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準(zhǔn)確性。

(二)、各種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的研究和應(yīng)用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應(yīng)該是帶有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的。能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和過濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)過濾。從而達(dá)到提高準(zhǔn)確率，降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。例如，抗抖動(dòng)算法、重復(fù)運(yùn)動(dòng)物體過濾、微小物體自動(dòng)過濾、強(qiáng)光自動(dòng)抑制、三維建模等技術(shù)的發(fā)展和深入應(yīng)用。

(三)、視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應(yīng)用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個(gè)方向。利用各種不同的算法計(jì)算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進(jìn)行檢索、標(biāo)注、識(shí)別等應(yīng)用，以達(dá)到對(duì)大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無(wú)法完成的任務(wù)成為可能。如：人臉大數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，身份證庫(kù)重復(fù)人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車輛查找、車牌查找、甚至可以做到以圖搜圖等應(yīng)用（輸入一張圖片找到和圖片類似的片段）。