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         經(jīng)過幾十年的發(fā)展，東莞監(jiān)控工程公司稱視頻監(jiān)控已成長為一個新興的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”的傳輸瓶頸問題也得到了進一步緩解。所有的這些，再加上計算機技術(shù)、芯片技術(shù)和人工智能理論的飛速發(fā)展，都為當今監(jiān)控視頻分析技術(shù)的智能化奠定了堅實的技術(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。

        視頻信號處理是基礎(chǔ)部分，處理對象為像素或像塊，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、去噪、增強、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，例如：提供更多圖像細節(jié)的高動態(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)用的場合和目標的不同，監(jiān)控視頻分析包含的內(nèi)容十分繁雜，如：1)場景分割，特征提取，前后景分離等；2)目標檢測和跟蹤，人臉／車牌識別等；3)行為識別，異常行為檢測，群體行為識別；4)人流／車流統(tǒng)計，入侵檢測等。

        智能監(jiān)控視頻分析，不僅和視頻內(nèi)容有關(guān)，還和視頻所表達的語義有關(guān)，希望從視頻內(nèi)容分析中得到場景狀態(tài)、目標類別、動作或場景的含義等信息?？傊?，希望通過智能分析，由計算機自主得到視頻內(nèi)容的語義結(jié)論，或者說用人工智能的方法為人們提供多種“視覺服務(wù)”。智能視頻分析技術(shù)屬于人工智能的范疇，實現(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)取得了長足的進展。

監(jiān)控視頻分析現(xiàn)狀

        視頻監(jiān)控技術(shù)可看作是視覺的淺層效仿，用攝像機模仿人的眼睛，比較容易地實現(xiàn)了人工“監(jiān)視”和簡單的“控制”。要達到用機器分析所監(jiān)控視頻內(nèi)容，自動進行相應(yīng)的控制，其中還有一個重要環(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，對視頻內(nèi)容進行處理和分析，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，如何在模仿視覺的基礎(chǔ)上進一步模仿人腦功能，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)的熱點問題。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”，能夠給出分析、判斷和結(jié)論，而并非只是對傳感對象的物理量作簡單的記錄。

        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，如對攝像機的自動保護，對入侵目標的檢測和跟蹤，對簡單的人群、車流等目標的正常和異常行為的判斷等。這些相對簡單的成績，可看著智能化視頻分析的個良好開端，當然，智能視頻監(jiān)控能夠做到的遠不至這些，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)實際上遠未能達到智能化的目標，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，如光照變化的無常、目標的運動和遮擋、目標／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)鍵問題需要解決，如在視頻分析中自主實現(xiàn)目標圖像的特征建模，并保持建模的多樣性；在有監(jiān)督學(xué)習(xí)時訓(xùn)練樣本的選取和標注，無監(jiān)督學(xué)習(xí)時的準確聚類；卷積深度學(xué)習(xí)時卷積核、池化方法的選取，輸出層的設(shè)計；沉重計算負擔的降低，使之適應(yīng)實時、在線應(yīng)用等。

        本文章由東莞監(jiān)控工程公司整理提供