經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，東莞監(jiān)控工程公司稱視頻監(jiān)控已成長(zhǎng)為一個(gè)新興的IT產(chǎn)業(yè)。從技術(shù)角度看，視頻監(jiān)控技術(shù)經(jīng)歷了模擬方式、數(shù)字／網(wǎng)絡(luò)／高清方式的發(fā)展，目前正進(jìn)入以智能化視頻分析為核心的發(fā)展新階段。隨著視頻的采集、處理、顯示和傳輸技術(shù)的快速發(fā)展，使視頻監(jiān)控不僅能“看得見”，而且還“看得清”。隨著光纖網(wǎng)絡(luò)、3G／4G、wiFi的普及，今后5G網(wǎng)絡(luò)的開通，以往的監(jiān)控視頻“看得遠(yuǎn)”的傳輸瓶頸問(wèn)題也得到了進(jìn)一步緩解。所有的這些，再加上計(jì)算機(jī)技術(shù)、芯片技術(shù)和人工智能理論的飛速發(fā)展，都為當(dāng)今監(jiān)控視頻分析技術(shù)的智能化奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

監(jiān)控視頻的處理

         監(jiān)控視頻處理技術(shù)可分為三個(gè)層次，如圖1所示，從低到高分別為視頻處理、視頻分析和智能視頻分析。三個(gè)層次都很重要，都有繼續(xù)發(fā)展的空間，但智能分析這一層的技術(shù)成熟度相對(duì)較低，目前視頻分析技術(shù)正處于在向智能化分析發(fā)展的階段。

        視頻信號(hào)處理是基礎(chǔ)部分，處理對(duì)象為像素或像塊，不涉及視頻內(nèi)容，為視頻分析提供清晰、連續(xù)的高質(zhì)量信源。除了比較成熟的視頻采集、濾波、壓縮、存儲(chǔ)、去噪、增強(qiáng)、傳輸?shù)瘸Ｒ?guī)處理技術(shù)外，為了有助于視頻分析，還有不少處理工作必須改進(jìn)，例如：提供更多圖像細(xì)節(jié)的高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)視頻圖像的均衡；提高視頻圖像空間分辨率的超分辨率重建；對(duì)霧天、暗光、遮擋等多種受損圖像的處理；去除傳輸引起的幀間抖動(dòng)等等。

        監(jiān)控視頻分析(VA)處理涉及到視頻內(nèi)容。由于應(yīng)用的場(chǎng)合和目標(biāo)的不同，監(jiān)控視頻分析包含的內(nèi)容十分繁雜，如：1)場(chǎng)景分割，特征提取，前后景分離等；2)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，人臉／車牌識(shí)別等；3)行為識(shí)別，異常行為檢測(cè)，群體行為識(shí)別；4)人流／車流統(tǒng)計(jì)，入侵檢測(cè)等。

        智能監(jiān)控視頻分析，不僅和視頻內(nèi)容有關(guān)，還和視頻所表達(dá)的語(yǔ)義有關(guān)，希望從視頻內(nèi)容分析中得到場(chǎng)景狀態(tài)、目標(biāo)類別、動(dòng)作或場(chǎng)景的含義等信息?？傊Ｍㄟ^(guò)智能分析，由計(jì)算機(jī)自主得到視頻內(nèi)容的語(yǔ)義結(jié)論，或者說(shuō)用人工智能的方法為人們提供多種“視覺(jué)服務(wù)”。智能視頻分析技術(shù)屬于人工智能的范疇，實(shí)現(xiàn)智能分析的方法有多種，其中“深度學(xué)習(xí)”的方法最為引人矚目，目前已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。

監(jiān)控視頻分析現(xiàn)狀

        視頻監(jiān)控技術(shù)可看作是視覺(jué)的淺層效仿，用攝像機(jī)模仿人的眼睛，比較容易地實(shí)現(xiàn)了人工“監(jiān)視”和簡(jiǎn)單的“控制”。要達(dá)到用機(jī)器分析所監(jiān)控視頻內(nèi)容，自動(dòng)進(jìn)行相應(yīng)的控制，其中還有一個(gè)重要環(huán)節(jié)，即“智能分析”，即在不需要或很少人工干預(yù)的情況下，對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行處理和分析，得到相應(yīng)的結(jié)論，為控制單元的操作提供依據(jù)。近10余年來(lái)，如何在模仿視覺(jué)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步模仿人腦功能，使現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)具有充分的智能已成為研究和開發(fā)的熱點(diǎn)問(wèn)題。系統(tǒng)智能的出現(xiàn)，使傳感的內(nèi)容、含義具有了主觀“感覺(jué)”，能夠給出分析、判斷和結(jié)論，而并非只是對(duì)傳感對(duì)象的物理量作簡(jiǎn)單的記錄。

        目前在監(jiān)控領(lǐng)域，“智能分析”已經(jīng)獲得了不少比較成功的結(jié)果，如對(duì)攝像機(jī)的自動(dòng)保護(hù)，對(duì)入侵目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤，對(duì)簡(jiǎn)單的人群、車流等目標(biāo)的正常和異常行為的判斷等。這些相對(duì)簡(jiǎn)單的成績(jī)，可看著智能化視頻分析的個(gè)良好開端，當(dāng)然，智能視頻監(jiān)控能夠做到的遠(yuǎn)不至這些，今后它可以幫我們做更多更復(fù)雜的處理。

        目前，許多稱之為“智能視頻分析”的設(shè)備和系統(tǒng)實(shí)際上遠(yuǎn)未能達(dá)到智能化的目標(biāo)，需要完全或部分的人工干預(yù)。除了需克服常規(guī)視頻分析中的不利影響因素以外，如光照變化的無(wú)常、目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)和遮擋、目標(biāo)／背景／陰影相互影響等，在智能化視頻分析中還存在一系列關(guān)鍵問(wèn)題需要解決，如在視頻分析中自主實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像的特征建模，并保持建模的多樣性；在有監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)訓(xùn)練樣本的選取和標(biāo)注，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)的準(zhǔn)確聚類；卷積深度學(xué)習(xí)時(shí)卷積核、池化方法的選取，輸出層的設(shè)計(jì)；沉重計(jì)算負(fù)擔(dān)的降低，使之適應(yīng)實(shí)時(shí)、在線應(yīng)用等。

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