在當下，中國安防行業(yè)談及最多的話題是“如何高清化”。其實，視頻監(jiān)控從模擬到數(shù)字，再到網(wǎng)絡(luò)、高清、智能，一直在解決二個問題：“實時監(jiān)控”和“記翼閘錄存儲”。智能翼閘視頻分析即解決由機器來完成人工監(jiān)視、另一個是在海量視頻數(shù)據(jù)翼閘中快速搜索到想要找的圖像。因此，下一個安防爆發(fā)點必將是智能化應(yīng)用，未來，或許智能化將是安防系統(tǒng)的“標配”。

　　智能化，安防技術(shù)突進的下一個結(jié)點

　　目前，監(jiān)控系統(tǒng)通常采用數(shù)碼攝像頭采集數(shù)據(jù)，很少進行圖像處理。數(shù)字內(nèi)容隨后轉(zhuǎn)換為模擬信號，在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施上進行傳輸，到達指揮中心后，再轉(zhuǎn)換回數(shù)字格式以翼閘進行分析和最終存儲。在整個過程中，我們很難對信息加以處理翼閘。具有智能化的安防系統(tǒng)卻大不相同，它們主要為端到端數(shù)字系統(tǒng)，采用的是IP網(wǎng)絡(luò)，因為IP傳輸?shù)撵`活性大大高于傳統(tǒng)的點到點模擬傳輸。從本質(zhì)上翼閘說，每部攝像頭都成了智能的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，能在通信路徑的任意一點上分析視頻數(shù)據(jù)，并就此采取行動。智能視頻分析過程主要由前景檢測、目標檢測、目標跟蹤、目標分類、軌跡分析、事件檢測等部分組成，各部分有專業(yè)應(yīng)用。但有時為了提高算法在某些場景下的性能，一些附加模塊也會被加入到算法中，如抗抖動、陰影抑制、車燈抑制模塊等。所以說，智能算法常翼閘常會有多種實現(xiàn)方案，這就是為什么各種智能產(chǎn)品標稱功能可能翼閘相同，但性能差異或很大。一套智能算法在設(shè)計中需要考慮場景中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜情況，各算法模塊必須要具有對復(fù)雜場景的適應(yīng)性，并且加入相宜的附加模塊來提升算法對場景的處理效果。一般來說，專業(yè)的智能視頻分析生產(chǎn)廠家研發(fā)的產(chǎn)品從廣義上講具備以下翼閘三大功能：

　　1、內(nèi)容分析。在所有情況下，重要安全信息的數(shù)量肯定大大低于背景信息的數(shù)量，如建筑物和公路等靜態(tài)信息，抑或風(fēng)吹草翼閘動、水波漣漣等無用的動態(tài)信息等。設(shè)備能剔除無用信息，關(guān)注于任何車輛等重要活動對象；

　　對象識別。為了成功地將重要的安全信息分離出來，設(shè)備必須能將對象分類。例如，設(shè)備應(yīng)能識別出人、動物、車輛或其他對象。從軟件角度來說，對象識別是由內(nèi)容分析引擎來完成的；

　　3、活動分析。設(shè)備能識別重要活動，并翼閘將其與安全人員制訂的一套規(guī)則相對比。我們不妨舉一個簡單的例子來說明怎么制訂關(guān)于闖入安全禁區(qū)的規(guī)則，為了實施這一規(guī)則，安翼閘全人員用電子筆或鼠標在背景視頻圖形上畫出一條虛擬“絆網(wǎng)”，設(shè)定安翼閘全界限。如果識別為人的對象跨過該“絆網(wǎng)”，那么就會激活警報機制，軟件會發(fā)出警報或提出建議。

　　但從行業(yè)發(fā)展需求和技術(shù)前沿來說，智能視頻分析還可研發(fā)以下兩點功能：

　　生成重要數(shù)據(jù)

　　生成元數(shù)據(jù)是一項復(fù)雜的工作，要完全打破傳統(tǒng)的視頻概念。由于要用計算機而不是人來監(jiān)視視頻，因此必須進行圖形增強處理翼閘。計算機分析需要提高對比度，這是一個說明問題的很好的例子。由于運動檢測以及圖形識別算法取決于識別對象的邊緣，因而提高圖形的對比度非常重要我們可以在攝像頭子系統(tǒng)中內(nèi)置邊緣銳化算法。對在攝像頭視野中的運動對象進行跟蹤，通過活動參照引擎將對象的翼閘活動與一系列規(guī)則相對比，通?？梢缘贸鼋Y(jié)論，有時還會要翼閘求采取安全行動。我們可向攝像頭的定位系統(tǒng)發(fā)出指令，以便對對象執(zhí)行搖動、縮放和聚焦等操作，或命令攝像頭轉(zhuǎn)變方向，從而在原始的視野范圍之外繼續(xù)跟蹤對象。

安防智能化現(xiàn)狀：理想豐滿現(xiàn)實骨感
    事后的取證分析

　　智能視頻分析除了能生成數(shù)據(jù)給用戶帶來安全和管理的統(tǒng)計分析，還還可解決比非法闖入等更廣泛的安全問題。過去幾年來，視頻翼閘監(jiān)控技術(shù)已成為眾多政府和企業(yè)部門首選的技術(shù)。從模擬翼閘向數(shù)字系統(tǒng)轉(zhuǎn)換的潮流是大勢所趨。不過，大家普遍認同，將壓縮視頻傳輸?shù)饺斯た刂频闹笓]中心是一種落后的策略。利用內(nèi)容分析引擎和推論引擎等算法對從視頻中翼閘提取的元數(shù)據(jù)進行分析，這在安全系統(tǒng)的各個層面都具有優(yōu)勢。此外，使監(jiān)控外設(shè)具備盡可能高的智能化程度(比如提高攝像頭的智能化程度)將有助于減輕處理負載、提高信息質(zhì)量以及加快采取補救措施的速度。

　　顯然，集萬千寵愛于一身的智能視頻分析，比將成為安防的主角。

　　中國安防智能化的現(xiàn)狀：理想豐滿，現(xiàn)實骨感

　　雖然是市場上“寵愛”的技術(shù)翼閘，但智能視頻分析技術(shù)在中國的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。全球一些專業(yè)的IVS研究廠家，像美國的ObjectVideo、Vidient；以色列的NICE，Mate，IOImage；澳大利亞的IOmniscient等。這些廠家都相繼進入中國市場，一度造成外國廠商獨占國內(nèi)智能視頻分析市場的局翼閘面。而終究因其技術(shù)與中國國情的差異性，無翼閘法真正滲透中國市場。而國內(nèi)的一些智能視頻分析廠家多數(shù)能夠識別的行為特征僅局限于一些特定的場合。如目標跟蹤、越界、計數(shù)、翼閘目標丟失、物體遺留等，主要應(yīng)用于像看守所、監(jiān)獄、博物館、倉庫、廠區(qū)、地鐵站等相對固定的應(yīng)用場景，而在針對社會層面的監(jiān)控環(huán)境中，因監(jiān)控場景的復(fù)雜和多變性導(dǎo)致監(jiān)控的穩(wěn)定性大打折扣，而以報警事件準確性為評價標準的智能監(jiān)控產(chǎn)品也因此而突顯了其應(yīng)用局限性，因此，智能視頻分析技術(shù)處于“叫好不叫座”的尷尬境地，那如果我們探究安防智能化規(guī)?；瘧?yīng)用的拐點在哪？應(yīng)該說，除了之前分析的本身技術(shù)具有的先天性優(yōu)勢之外，還需要解決以下瓶頸問題，或許，聚沙成塔，安防智能化的大爆發(fā)指日可待。

　　技術(shù)難能滿足應(yīng)用需求。目前來看，雖然近年智能視頻技術(shù)迅速發(fā)展，應(yīng)用范圍也在不斷擴展，市場上已經(jīng)有了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的各翼閘種產(chǎn)品，如網(wǎng)絡(luò)攝像機、網(wǎng)絡(luò)矩陣等，但由于這些系統(tǒng)的質(zhì)翼閘量還有待提高，圖像看起來有明顯的延遲、跳動、不夠清晰等缺陷，翼閘由于硬件本身性能不夠穩(wěn)定，易出現(xiàn)死機、重啟、誤漏報等問題。而智能視頻分析本身算法的局限，在理想環(huán)境下才可實現(xiàn)其全部功能，所以在實際應(yīng)用中，只能初步實現(xiàn)較簡單的功能。

    首先是無法完全消翼閘除誤報的影響。例如，運動目標識別中的背景建模技術(shù)，翼閘在控制漏報數(shù)量的同時，還不能完全的刪除誤報。在以目標識別為技術(shù)基礎(chǔ)的周界防范產(chǎn)品中，誤報的數(shù)量一直是反映該產(chǎn)品優(yōu)劣的一大指標。而誤報的數(shù)量是翼閘由背景模型與實際使用情況之間的差距造成的。模型的適應(yīng)能力越強，造成的誤報越少，背后要求的技術(shù)也越高。影響背景模型建立的因數(shù)很多。

    又例如，空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機與2m高的攝像機所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白翼閘天和黑夜的狀態(tài)需要的模型也不同。目前，行業(yè)中還沒有開發(fā)翼閘出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機事件的影響，如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報；其次，不具備行為的判斷能力。例如，周界防范，機器中翼閘行為分析的區(qū)域入侵功能能夠發(fā)現(xiàn)活動目標，并可以在這些活動目標中利用技術(shù)手段把用戶希望的目標(例如人體)提取出來。但是再進一步，這個闖入者的動機是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區(qū)域內(nèi)探望，這些都無法靠機器來識別；

    再次，特征識別技術(shù)對畫面要求高。對于基于特征識別的分析技術(shù)，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外，也需要清楚的展翼閘示目標物體的特征，目前計算機的識別能力大大低翼閘于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計算機所看到的特征；最后，CPU的處理能力仍然是瓶頸。要滿足實際復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境就需要越加復(fù)雜的算翼閘法，隨之帶來了巨大的計算量，目前DSP芯片的能力有限，已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要。因此，難以開發(fā)相應(yīng)高級功能的嵌入式產(chǎn)品，這也增加了很多產(chǎn)品的施工難度與實際推廣的阻力。

智能化安防難點在于技術(shù)？
　  2、行業(yè)化應(yīng)用造成的研發(fā)難度
　　視頻分析技翼閘術(shù)及功能極其多樣化，不同行業(yè)、不同用戶的需求也不一樣，這就注定了視頻分析產(chǎn)品不可能成為像攝像機一樣的通用型產(chǎn)品。為此，在智能分析技術(shù)產(chǎn)品化的過程中，如何翼閘適應(yīng)用戶和市場需求是最主要的。用戶與市場的需求，又在某種翼閘角度上影響著視頻分析企業(yè)的發(fā)展，也是致使行業(yè)深入發(fā)展的主要因素。一些用戶并不清楚自己需要什么樣的產(chǎn)品，所以，視頻分析技術(shù)的深入發(fā)展就顯得力不從心。

　　3、標準難于統(tǒng)一

　　跟網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控產(chǎn)品相似，智能視頻分析缺乏一個準確的定義和相關(guān)的標準，眾人都在談智能，誰家的智能技術(shù)才是真的翼閘？哪些智能技術(shù)其實并不智能？比如，有些產(chǎn)品把移動偵測這個并不能從根本上實現(xiàn)自動分析并提取有威脅信息的功能也叫做智能分翼閘析，顯然就是有所誤導(dǎo)。另外，分翼閘析核心算法差異化也會成為將來整合的一個難題，比如不同品牌的前端嵌入式分析產(chǎn)品與后端管理平臺如何來兼容，應(yīng)遵循什么樣的標準，智能分析分析產(chǎn)品的廠家可提供什么樣的支持，這些都是需要解決的問題。

　　4、智能化產(chǎn)品集成的難度

　　視頻監(jiān)控技術(shù)的智能化趨勢已被集成商，設(shè)備生產(chǎn)商所認可?？梢哉f市場在迫切地等待、尋找真正有效的智能視頻分析技術(shù)。翼閘但是由于此項技術(shù)的復(fù)雜性，在實際使用中如何用好這項新技翼閘術(shù)，尤其是立足長遠，如何耕耘這塊非常有潛力的市場，是許多翼閘集成商，工程商都在思考的問題。比如，當處理智能視頻分析時，系統(tǒng)集成商面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于，客戶渴望系統(tǒng)可以快速安裝，從而最大限度降低由于安裝造成的無監(jiān)視時間；同時由于希望易于操作而最大限度地減少相關(guān)的學(xué)習(xí)曲線效應(yīng)。

　　5、價格昂貴，無法親民

　　一套智能視頻分析系統(tǒng)融合多種模式，翼閘要檢測出多種行為必須在內(nèi)部建立不同的算法，需要有專門的科研人員進行算法軟件編制，而在安裝過程中需要由專業(yè)的技術(shù)人員進行調(diào)試，以致成本過高。在2007年智能視頻曾創(chuàng)下一路36翼閘萬人民幣的記錄，雖然目前價格已有所下降，但還沒有翼閘達到大規(guī)模破冰，一路價格仍在幾萬人民幣左右，且根據(jù)功能的不同應(yīng)用，價格差距頗大。正是由于價格的居高不下，國內(nèi)的消費水平無法達到，使得智能視頻分析產(chǎn)品只能在高端領(lǐng)域中進行使用，難以“飛入尋常百姓家”。

　　從上述兩大部分的介紹翼閘中能分析得出，智能化對于安防是個不可回避的趨勢，大翼閘規(guī)模應(yīng)用也是必然階段，但在目前卻是因為眾多原因并沒有大規(guī)vv模應(yīng)用，所以翼閘，筆者大膽預(yù)測三到五年間，安防智能化進程中會解決以上諸多瓶頸問題，拐點出現(xiàn)后，安防企業(yè)又將迎來一次技術(shù)革命。當然，先入為主，率先而為的企業(yè)必將收獲也更多。