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行業新聞
智能視頻分析技術從何而來 到何而去
     視頻分析從出現以來一直是一個熱議的話題,從當初剛開始的叫好不叫座,到如今已趨于成熟。

視頻分析技術誕生的背景
    隨著平安城市建設和社會監控建設的持續投入,視頻監控探頭成千上萬,錄像數據更是可以用海量來形容,可以說,我們正處在數據不斷增長的“大數據時代”。這些視頻資源在事前預警、事中指揮、事后取證等方面發揮了重要的作用,但是,“海量”的視頻資源也給我們帶來了很多問題:

  事前預警:需要大量人員不間斷的觀看實時視頻;

  事中指揮:突發案/事件時,面對海量的視頻探頭,無從下手,很難快速鎖定目標,準確圍捕;

  事后取證:以公安行業為例,在近幾年發生的多起重/特大案件偵破過程中,都面臨著同樣一個問題:面對著“海量”的視頻錄像,要從中查找到涉案線索,需要安排大量的人力、物力、財力,24小時不間斷的觀看錄像,這種方式嚴重降低視頻偵查取證的工作效率,拖延了案件偵破的時間,給案件偵破增加了難度。

  在實際使用過程中,往往會存在著由于關鍵監控探頭設備故障、網絡不通、沒有錄像、拍攝角度不對、無視頻信號等多種技術問題,嚴重制約了這些視頻資源的作用。
視頻分析技術應用的意義

  智能視頻分析技術在現在的安防領域以及未來行業發展方向上,所發揮的重要作用都是毋庸置疑的,無論是后端軟件廠商、前端硬件廠家、渠道集成商、最終客戶對智能視頻分析越來越看重。智能視頻分析依賴于視頻算法借于處理器的強大計算能力,對海量視頻數據進行高速處理、數據結構化,從中提取視頻中的關鍵信息,對其進行自動標記或其他智能處理,可以形成相應的事件或告警、通過各種屬性描述進行快速搜索,獲取到所需要的重要信息。特別是對重、特大刑事案件而言,通過智能分析手段可以從海量信息中快速檢索到需要的信息,加快視頻偵查取證的時間,提高視偵工作效率,節省辦案時間,對于案件偵破起到了非常重要的作用。
       通過智能視頻分析的應用可以進行事前預警防范。比如通過人臉識別、車牌分析等智能分析手段,除了可以在機場、碼頭、汽車站、火車站、地鐵公交站、商場、停車場等重點地區部署人臉識別、車牌識別以外,還可以通過人臉識別、車牌識別、行為檢測智能分析手段,將原有的治安監控探頭、社會監控資源利用起來,從監控視頻中快速提取人臉、車牌等信息,與黑名單庫進行實時比對識別,自動預警,大大提高視頻監控的防范功效,提高原有視頻監控系統的利用率,讓犯罪分子無可遁形。

  另外,利用視頻質量診斷類智能分析手段,可以對幾千甚至上萬路監控探頭的視頻圖像質量進行自動檢測,對于問題監控探頭,可以自動判斷問題原因、抓圖、生成報障工單,自動通知相關維護人員即時處理,降低監控探頭故障率,減少維護工作量,降低人力、物力、財力成本,提高視頻監控的使用效率。
視頻分析發展現狀

  目前智能視頻分析技術已經逐漸的趨于成熟,各安防企業紛紛推出了適合于不同行業、不同客戶、不同應用場景具有行業特色深度應用的智能分析產品和解決方案,在很多實際案例中得到了充分的應用。

  另外,智能分析技術在大數據信息挖掘中也在不斷發展,目前已經得到應用的智能視頻壓縮檢索,可以把相當長時間監控場景中的物體,在幾分鐘內在同一個背景下播放出來,大大提升了目前物體的檢索效率,節省了時間。

  目前在視頻監控中智能分析技術還存在的難點和問題

  實踐是檢驗一切真理的唯一標準,這句話也同樣適用于視頻分析技術。對于智能視頻分析而言,有幾個關鍵技術指標繞不過去。目前智能視頻分析所存在的主要問題,一方面是需要不斷優化智能分析算法,降低環境條件對視頻分析結果的干擾程度,不能因為光線、清晰度、角度等環境因素而大致準確率大幅下降,從而提升智能視頻分析的準確性,降低檢測的誤報率,智能視頻分析還需要;另一方面,如何解決智能分析算法自動適應不同的場景自動匹配參數的問題和優化智能分析技術,畢竟由于實際環境中由于光照變化、遮擋、干擾等會增加目標行為檢測與跟蹤算法的難度,一套算法一套參數不可能適用于所有的場景。

  智能視頻分析技術的未來

  隨著云計算、大數據的發展,智能視頻分析在未來的大數據應用中起著至關重要的作用,一方面隨著智能視頻分析準確性的提高、抗干擾性的增強,將來智能視頻分析技術,除了在公安行業以外,也可以更廣泛的應用于交通、金融、城市管理等眾多領域,融入到人們的日常生產生活當中,真正發揮安全防范的預見作用;另一方面智能視頻分析技術已經成為安防行業發展的大方向之一,隨著眾多高校、科研院校、大型安防企業、專業的算法公司對智能視頻分析技術不斷的探索和創新,基于云計算、云存儲概念的智能分析應用產品已經露出了苗頭,所以說智能視頻分析技術在未來必將會呈現出飛速的發展和廣泛的應用。

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