主頁（http://www.by236.com）：智能監控技術全面實現安防自動化(2)

　　如邊防檢查系統設立專門的人員通道來采集出入境人員的面部特征;機場安檢信息系統在驗征臺處攝取旅客的面部圖像。

　　兩者都是對個體身份的認證，都要求有一個限定的工作環境，這一點通常的視頻監控系統是做不到的，而且，它們的工作目標也不是對人體的身份認證。所以，必須在驗證與識別之間選擇新的切入點。

　　圖像內容分析成為智能監控的突破口就在于：它是在通常的視頻監控的環境下(如3111工程所建的系統)實現上述的功能。它對現行系統是錦上添花的方式，不影響現行系統的運行和使用，逐步完善、增加系統功能實現安防系統的智能化。更重要的是，它不僅是提取圖像的表面信息(生物特征)，而是挖掘并表述圖像承載的深層信息，通過對圖像序列的分析和多源圖像的綜合得出預測性、趨勢性的判斷。而在技術上正是數字視頻與特征識別安全防范兩大箭頭技術的交匯點。

　　安全科技是圍繞打、防兩個方面展開的，基礎都是獲得信息。事發后的信息是證據;事發前的信息是情報，具有預警的價值。視頻監控技術要加強后者的研究，就是智能化的方向。技術的發展是循序漸進的，不會在一夜之間出現革命性的變化。但一個重大的事件帶來的機遇、產生的推動力將會極大地激勵和催化技術的進步。視頻監控技術正處于這樣的時期，我們應該抓住機遇，追求技術創新、把視頻監控技術提高到一個嶄新的階段。

　　智能監控關鍵技術

　　實現智能監控，各廠家提出了不同的技術方案，但關鍵點都集中于圖像內容分析技術。這是正確的方向，可以說圖像內容分析技術的發展過程就是智能監控的發展過程。智能監控的實現必須有圖像內容分析技術的突破作為支撐。

　　圖像具有極大的信息量，它同時具有空間分辨和時間分辨的能力，但真正把這些信息提取和挖掘出來是復雜和困難的。前面講了圖像系統智能化的主要標志之一是：系統從目視解釋(視讀)走向機器解釋(機讀)。它意味著：視頻監控將改變系統對圖像信息不作任何處理的現狀，處理就是對圖像信息自動的解讀，是理解(understanding)圖像，這就是圖像內容分析(videounderstanding)的含義所在。現在市場上出現了一些IV(intelligentvideo)產品，都是對圖像內容進行基本的分析，如目標的分離、分類、統計，簡單背景下單目標的行為分析和跟蹤。研究機構則把它作為重要的課題，開展深入的研究，國家“十一五”科技攻關就列入了相關的課題。根據安全的需求，智能監控技術的發展過程或圖像內容分析技術的研究可分為以下幾個階段：

　　1、將(運動)目標從視頻圖像中分離出來。這是體現圖像技術的優勢，實現目標探測的前題。傳統的視頻(運動)探測其實是亮度探測，并沒有發揮圖像技術的特點。確定圖像中是否有探測目標(人、物等)，并將目標從背景圖像中分離出來是圖像內容分析的首要任務，進而對目標分類、統計、關聯。判斷圖像中有無目標、目標的復合或離散等也是圖像過濾的基礎。

　　2、對目標進行行為分析，判定其運動的方向、方式，并能發現和告警異常的行為;產生目標的運動軌跡，并能進行目標的自動跟蹤。實現運動目標的跟蹤是很難的事，它要求系統能分析、預測目標的運動軌跡，并能實時地作出修正。同時，由于運動過程與伺服機構間傳遞函數的非線性，伺服系統也是很復雜的。

　　3、在復雜環境下實現目標的分離、行為分析和運動跟蹤，特別是實現多目標的跟蹤。

　　上述兩點目前已有產品和應用，但基本上在簡單環境下，針對少數目標的情況。在復雜環境(既通常的視頻監控環境)下實現這些功能，是圖像內容分析技術具有真正應用價值的關鍵。同時、解決多個圖像的綜合分析，圖像間目標的關聯，目標跟蹤的連續。這都是市場迫切需要，目前還沒有解決的問題。

　　4、實現視頻語義的解析，圖像內容分析的最高層次。通過對一個圖像序列作出分析，得出其包含的真實信息，可以與話音的語義解析(已有了初步的成果)結合起來，逐步實現視頻語義的解析，如通過對大量的、多渠道的圖像資料的分析，得出社會對某一事件的反映程度;分析和統計某類事件發生，發展的規律(概率及時間、地域分布等)。能夠進行這樣分析，表明機器具有了與人一樣的理解圖像的能力，但具有人所不能達到的效率。

　　這個過程是逐步發展、與時俱進的，沒有終極的結果。實現智能監控的目標，要經過不斷的技術積累，特別是核心技術的突破，它需要一個過程，不可能一蹴而就，認為監控技術智能化已經實現的觀點是不確切的。