智能视频分析技术在监控系统中的应用

樊亚琴

(山西省引黄工程管理局，山西太原 030012)

0 引言

近几年，国内视频监控系统建设蓬勃发展，目前全国仅公安系统已经建设了70多万个探头，共享社会资源300多万个，由此可见监控已经“无处不在”。特别是2010年上海世博会，2011年深圳第26届世界大学生运动会等大型活动的成功举行，视频监控系统更是功不可没，为和谐社会起到了重要作用。

从技术发展趋势上来看，视频监控系统经历了模拟化、数字化、网络化三个阶段后，目前正在向智能化方向发展[1]。新一代的智能视频分析技术涉及图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等众多研究领域，是一个跨学科的综合问题，也是一个极具挑战性的前沿课题[2]。

智能视频分析技术，国外起步较早，尤其是9·11事件、马德里爆炸案以及伦敦爆炸案之后需求开始增长。国外的智能视频监控市场已经从“概念验证”阶段向“规模应用”阶段过渡，开始慢慢形成一个产业。国内方面，这几年不管是高校科研机构，还是产业化方面都针对智能视频分析技术开展了大量的工作，为智能监控技术的实战应用奠定了基础。

1 智能视频分析需求分析

随着大规模监控网络的建设，仅靠人力难以充分发挥监控系统的效能，迫切需要智能视频分析技术。由于缺乏智能，传统的视频监控系统面临以下几个方面的不足:

1)效率低下。传统的监控系统中，“以人为主”的“图像监视”和“录像调阅”已无法满足监控探头和DVR录像数据增长的需求。据调查，一个人只观看两台显示器，10 min后人眼就会忽略45%的屏幕内容，22 min后人眼就会忽略95%的屏幕内容。因此如何将人从繁杂而枯燥的任务中解脱出来，提高监控的有效性是一个亟待解决的问题。

2)信息污染。海量的视频信息中99.9%的信息是无用的，剩下的0.1%又是至关重要的[3]。大量的无用视频信息，淹没了少量的有用信息，使得有用信息的获取变得困难。

3)资源浪费。监控探头分布广，数量多，行业复杂，海量视频数据的传输和存储，给带宽及存储资源带来巨大压力。

4)业务功能单一。由于缺乏有效的智能分析手段，目前的监控系统仍旧是以“监”视为主，缺乏有效的“控”制能力。

2 智能视频分析技术

智能视频分析技术应用于监控是对输入的视频流，进行目标检测、跟踪、分类以及内容理解等，将各种图像处理，计算机视觉以及模式识别等算法相结合，完成由视频到事件参数的转变。从智能化的程度上来看，智能视频分析技术可以分为三级，如图1所示。

主要技术包括以下几个方面:

1)目标检测。在视频监控系统中，目标检测处于智能分析的低层，包括动目标以及静目标检测，是各种后续处理的基础。

2)目标跟踪。目标跟踪即对监控区域内的运动目标的轨迹进行跟踪，是目标监控的最基本的应用，也是其他事件监测的基础，处于智能视频分析的中层。

3)目标分类和识别。属于智能视频分析的中高层。目标分类指根据检测到目标的形状、外观、轮廓等特征进行分类(如行人、车辆、动物等)。目标识别指对目标的身份进行甄别，实际应用中，如人脸识别，步态识别，车牌识别等。

4)视频内容分析和理解。属于高级智能视频分析，是真正实现监控智能化的关键。在上述中、低级处理的基础上，进一步对场景中的行为，复杂事件等进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。其中最典型的是对场景中的运动目标特别是人的行为的理解和描述。

此外，随着城市人口居住密度及流动性越来越大、大型活动逐渐增多，对群体监控和分析也显得日益重要，如人流密度统计，以及群体行为和运动分析等。

3 智能视频监控系统

智能分析技术应用于视频监控领域，应从整个系统的效能出发，综合考虑成本，算法复杂度，实际需求等，渗透到系统的各个环节中。

1)前端智能化。在包含成千上万个探头的监控网络中，具有智能的监控前端，不仅能提高对异常事件的反应力，还可以降低海量视频对传输存储资源的需求。具有异常事件感知功能的智能前端技术，能主动甄别摄像机视图中的感兴趣目标。在诸如有人闯入、盗窃、提包遗失或者未经许可在限制区域闲逛等违反自定义规则的情况发生时，发出告警信息，并可在多个探头之间实现接力跟踪。

2)存储的智能化。在视频分析技术的应用下，基于事件特征的智能存储能够自动对所存储的视频进行标注，从而便于后期的查阅检索。另一方面，传统的固定周期的视频存储，在存储周期结束后，将不再保留任何历史视频数据(被清空或覆盖)，这对一些在规定存储周期内还无法破案的事件，会造成无法弥补的损失。具有自动生命周期衰竭规律的视频存储新技术，认为信息是有生命周期的，动态的对存储信息进行全程管理。

3)检索的智能化。目前安防监控中，大容量数字化存储已经得到了大量应用。随着高清化的发展，存储容量得到进一步扩大，传统的基于预设告警和时间的视频检索方式已不能满足需求，迫切需要基于内容的视频检索技术。而智能分析与存储技术的发展使得海量视频检索成为可能。在存储的时候，利用智能分析技术将每段视频都打上特有的标记，后端数据的管理和检索可以根据标记快速查找。因此智能分析与存储技术必须协调起来，才能最终达到智能检索的效果。

4)应用及管理的智能化。智能综合管理平台应对各类报警事件进行集中管理、集中监控、相互联动，能够对监控图像中的关键信息进行自动、智能、实时的甄选、处理与理解，并用于突发社会安全事件的辅助决策与预警，真正实现视频监控的目的。智能综合管理平台管理将监控设备管理、监控图像资料管理和监控人员管理有机地集成起来，有利于从全局角度出发优化系统资源的配置，避免将来重复建设和盲目建设。

4 结语

智能视频分析技术应用于监控领域，不仅使得传统的被动监控变为主动监控，而且为海量信息传输、存储以及检索提供了新途径。但是受各种因素影响，智能视频监控系统目前还处于初步应用的阶段，今后需在智能视频分析算法、系统方案、降低成本等方面加快发展速度。

[1]郑世宝.智能视频监控技术与应用[J].安防科技，2009(3):59-61.

[2]王素玉，沈兰荪.智能视频监控技术研究进展[J].中国图像图形学报，2007，9(12):1506-1510.

[3]张永生.智能视频分析发展现状与趋势[J].中国公共安全(综合版)，2009(10):110-112.