1、智能視頻分析技術、產品及發展趨勢前景：市場容量巨大即將迎來爆發 智能視頻分析指計算機圖像視覺分析技術，通過將場景中背景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標。用戶可以根據視頻內容分析功能，通過在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出報警，監控工作站自動彈出報警信息并發出警示音,用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組并采取相關措施。目前來說，智能視頻分析技術廣泛應用于公共安全相關系統、建筑智能化、智能交通等相關系統。 智能視頻分析大體上分為兩大類，一類是以背景模型建立為基礎，主要包括周界防范在內的行為分析等。第二類是以特征

2、識別為基礎，包括車牌識別、人臉識別等。 智能視頻分析的“短板” 雖然當前智能視頻分析技術的主要原理闡述起來簡潔明了，但是實施到具體的應用，還有許多復雜的技術問題。 1.無法完全消除誤報的影響 例如運動目標識別中的背景建模技術，在控制漏報數量的同時，還不能完全的刪除誤報。在以目標識別為技術基礎的周界防范產品中，誤報的數量一直是反映該產品優劣的一大指標。而誤報的數量是由背景模型與實際使用情況之間的差距造成的。模型的適應能力越強，造成的誤報越少，背后要求的技術也越高。影響背景模型建立的因數很多，例如空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機與2m高的攝像機所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白天

3、和黑夜的狀態需要的模型也不同。目前，行業中還沒有開發出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機事件的影響，如在黑夜環境下車燈造成的誤報。 2.不具備行為的判斷能力 例如周界防范，機器中行為分析的區域入侵功能能夠發現活動目標，并可以在這些活動目標中利用技術手段把用戶希望的目標（例如人體）提取出來。但是再進一步，這個闖入者的動機是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區域內探望，這些都無法靠機器來識別。畢竟智能視頻分析還只是一系列設定好的數學公式與程序，遠沒有達到人的判斷能力。 3.特征識別技術對畫面要求高 對于基于特征識別的分析技術，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身

4、清晰度外，也需要清楚的展示目標物體的特征，目前計算機的識別能力大大低于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計算機所看到的特征。因此，對攝像機的安裝以及周圍環境的要求比較高。例如車牌識別的產品，對車牌在畫面中呈現的角度，像素大小都有比較嚴格的要求，這些高要求限制了該類產品的實施與應用。 當前主流智能視頻分析技術主要包括：行為分析、視頻識別技術、生物識別領域的視頻分析應用、機器視覺方面應用。目前，這幾種技術都比較常用，尤其是行為分析和生物識別技術已經得到了廣泛的應用。按照算法層面的差異性，智能視頻分析相關技術可分為周界防范、行為識別、面部識別、車牌識別、技術統計、密度分析、

5、畫質分析等等。相關設備主要以三種形態為主，第一種，也是最常用的嵌入式前端分析設備；第二種，PC式后端分析設備；第三種，以靈動處理器為核心開發的PC式前端分析設備。目前，最為穩定也是最常用的是第一種，即嵌入式前端分析設備，其特點是布點靈活、穩定，易于管理和維護。 目前，專注于智能視頻分析領域的廠商也越來越多，綜合型的企業代表如海康威視，專項智能行業型的如卓揚科技、智安邦科技、文安科技等；國外企業代表如美國的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。 市場上存在的設備種類多樣，主要分為嵌入式視頻分析產品與純軟件視頻分析產品兩大類。嵌入式視頻分析產品的主要表現形式有智能攝像機、智能

6、DVR等，其一般應用在監控系統的前端，分布式的處理方式具有占用帶寬小，不受傳輸影響的優點，缺陷是往往只能針對特定的一路或者幾路進行分析，對視頻分析技術的算法與前端設備性能有較大的依賴。這一類的產品主要應用在一些重點的行業，例如軍隊、金融、教育、小區等，企業在銷售模式上主要以產品形式為主導。純軟件視頻分析產品主要運行于普通PC或服務器上，形成智能視頻分析服務器，相比嵌入式，這種方式能處理更多路數的視頻和實現更為強大的功能，卻也不可避免的存在占用帶寬大的缺點，對服務器性能要求較高。這一類的產品應用相對廣泛，平安城市是其應用的重要體現，企業在銷售模式上主要以分析模塊與解決方案為主導。 離開區域檢測區域入侵檢測拌線檢測功能逆向運動檢測物品遺留檢測物品丟失檢測攝像頭遮擋檢測攝像頭移動監測攝像頭模糊檢測視頻信號丟失檢測火焰檢測煙霧檢測人數統計車流密度統計徘徊檢測聚集檢測打架斗毆檢測人群運動模式檢測PTZ跟蹤區域入侵檢測拌線檢測物品遺留檢測物品丟失或移走檢測有方向拌線檢測有方向區域檢測攝像頭遮擋檢測攝像頭模糊檢測攝像頭被移動檢測逆向行為檢測火焰檢測煙霧檢測車流密度檢測徘徊、逗留檢測人數統