主頁（http://www.by236.com）：智能視頻監控技術與應用分析(2) 用戶應用需求實現。 前文描述了智能視頻監控的若干主要應用場景，而用戶的需求并不局限于這些場景，常常是上述幾種應用場景的混合，或者介于幾個應用場景之間，如何選擇智能視頻分析的算法和產品形態滿足用戶的需求，是智能視頻監控系統開發的主要問題。同時，由于智能視頻分析主要是檢測視頻中的事件，并不提供這些事件的統計分析，也就是說，如何進一步挖掘智能視頻分析檢測到的事件信息的價值，以此為基礎開發出更高層次的增值應用，是推動智能視頻監控廣泛應用的關鍵，也是智能視頻監控應用系統開發的關鍵。 技術到實戰的轉化。 基于智能視頻監控技術，可以提出很多實用性很高的應用，但是這些應用用于實戰時，卻暴露出技術的局限。以攝像機自動接力為例，環境中如果只有一個移動目標，智能視頻分析可以很快的定位到移動目標，并實施跟蹤，攝像機之間的接力跟蹤也得以實現，但是一旦環境中不只一個移動目標，單純的依靠智能視頻監控技術，并不能確定要跟蹤的目標。而且，由于攝像機跟蹤時需要快球的配合，而各種快球的性能指標并不相同，快球能否保持與智能視頻分析發出的跟蹤指令一致，也是智能視頻跟蹤進入實戰的障礙。 建設成本。 很明顯，具備智能視頻監控能力的前端設備價格會高出不少，其直接影響是增加了系統建設成本。但是，增加系統建設成本的不只是前端設備價格，還有工程施工要求提高帶來的成本增加。如上文所述，不同的應用場景對前端設備的架設有不同的特殊要求，這就導致攝像機可能只能為專門的應用場景使用，如車流統計和車牌識別就不能用相同的攝像機，如果在路口要實現兩種應用場景，必須安裝兩個攝像機才能滿足要求;在智能視頻跟蹤應用中，需要兼顧全局與局部，就必須在相同區域安裝至少兩個攝像機，對快球也有特殊要求;而某廠家的煙霧檢測產品，為提高檢測的準確率，設計了專門的雙鏡頭攝像機。智能視頻監控系統建設的方方面面都可能帶來建設成本的增加。 盡管面對不少挑戰，智能視頻監控系統還是在某些領域逐漸進入實用。針對這些挑戰，要建設實戰的智能視頻監控系統，除了用戶的應用需求外，還需要考慮監控場景的復雜程度、監控環境、以及算法選用和參數的合理設置等。此外，合理選擇攝像機及其安裝位置與角度，也是非常重要的。在智能視頻監控系統的開發與實施中，應注意以下四點： 根據系統的需求選擇合適的產品形態。 前端智能和后端智能各具有缺點，前端智能和后端智能具有各自適用的場景，因此，在搭建視頻監控系統時，應清楚兩者的區別，從而進行合適的選擇。一般而言，對于分析實時性強或者算法對環境要求高的應用場景，如火車軌道闖入、非法拋灑物等，應選擇前端智能;若算法對環境的要求不苛刻，可采用后端智能，從而減少資金的投入，視頻診斷是后端智能的最好應用。 應合理選擇攝像機及其安裝位置與角度。 合理選擇攝像機及其安裝位置與角度，是為了在條件允許的情況下盡量降低監控場景的復雜度，凸出有效的信息。對于不同的應用場景，攝像機的選用及安裝過程是不同的。對于人數統計，攝像頭的角度要求很重要，應盡量垂直于人的頭部。通常來講，當攝像頭垂直向下對著行人頭部時，由于遮擋較少，統計精度較高。而當攝像頭角度接近水平時，由于行人互相遮擋，難度較大。對于車牌識別，應選用清晰度高、信噪比大、低照度功能的攝像機。同時，為了降低環境光照對攝像機成像的影響，還應選用補光燈。除此之外，攝像機的架設高度、位置也直接影響到車牌的識別效果。對于事件檢測，大俯視覺角度會有較好的檢測效果，同時檢測的目標大小也要滿足檢測算法的要求。由此可見，對于智能視頻監控系統，現場施工調試是比較繁瑣的，但同時這也是比較重要的，它關系到智能視頻監控系統的檢測準確率。 應合理選用算法及設置相關參數。 智能視頻技術運用數學模型來描述真實世界，并試圖利用數學模型來分析視頻數據，因此，在設計智能視頻監控系統時，應選擇與監控場景最吻合的數學模型，保證檢測的精度。如，對于無人值守應用，可選用移動偵測、人數統計及人物出現等算法。其中，移動偵測算法無法區分人或物，而且畫面中稍微有動靜就會產生告警，因此會存在大量的誤報;人數統計算法只能統計進入區域或離開區域的人數變化情況，無法檢測區域中是否有人存在，因此會有大量的漏報情況發生。因此，人物出現算法更適合無人值守應用。同時，選用了一種分析算法后，也應不斷調整監控環境和調試算法參數，如目標尺寸的大小、檢測靈敏度、畫面搜索范圍等，從而使得監控環境與智能分析技術內部的數學模型達到最大的一致性。 應發掘智能視頻監控技術與實際應用的合理切入點。 智能視頻技術經過多年的研究，有些算法已相當成熟，但如何發揮其最大優勢，尋求更多的應用模式還需進一步的探討和嘗試。如PTZ跟蹤，算法已比較成熟，在演示系統中能獲得較好的效果，但在實際應用中由于檢測場景復雜，畫面中人員過多，導致攝像頭無法定位需跟蹤的人員，因此在實際應用中還無法推廣此項業務。對于車牌識別，車牌黑名單跟蹤是車牌識別的常見應用模式，除此之外，還可以將識別出的同一車牌的攝像頭聯系起來，形成車牌識別新的應用模式：車輛跟蹤。總之，市場需求是智能視頻監控發展的強大推動力，只有立足技術，面向市場，發掘應用，智能視頻監控才能得到廣泛應用。 4、結束語 智能視頻監控技術進入實用，極大提高了視頻信息的價值，具有傳統視頻監控無法比擬的優勢，但是因為該技術尚欠缺成熟度和穩定性，集成商智能視頻監控系統建設施工經驗不足，它投入實戰還面臨不少挑戰。經驗告訴我們，解決問題的方法總是比問題多，面對這些挑戰，一方面，我們可以依靠技術的進一步發展來解決，單純技術不能解決的問題，可以輔以非技術手段解決;另一方面，我們可以依靠智能視頻監控系統建設施工經驗的積累。智能視頻監控系統的應用剛剛起步，它所發掘的視頻信息價值已經為用戶帶來全新的視頻監控體驗，面對巨大的市場需求，智能視頻監控系統應該同時也有能力為用戶創造更大的價值。
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