智能監(jiān)控在復(fù)雜環(huán)境下如何突破

    在這樣負(fù)責(zé)的環(huán)境中，智能監(jiān)控技術(shù)步入發(fā)展的瓶頸，該如何突破這一瓶頸是目前智能監(jiān)控技術(shù)的一大重點(diǎn)難題。如今，在各行各業(yè)中，智能監(jiān)控應(yīng)用相當(dāng)廣泛，若能將智能監(jiān)控的環(huán)境區(qū)分、運(yùn)算算法簡(jiǎn)化，也是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控一大突破重點(diǎn)。

    在實(shí)際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、背景雜亂等都會(huì)增加智能分析算法設(shè)計(jì)的難度。當(dāng)應(yīng)用環(huán)境背景復(fù)雜，光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化時(shí)，分析軟件可能造成虛假檢測(cè)與錯(cuò)誤跟蹤，這種光照變化對(duì)算法的影響是無(wú)法完全消除的。此外，當(dāng)視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被部分或完全遮擋，又或是多個(gè)目標(biāo)相互遮擋時(shí)，目標(biāo)信息的缺失會(huì)影響智能分析軟件在分析跟蹤時(shí)的穩(wěn)定性。目前的智能分析系統(tǒng)一方面要保證大量信息分析跟蹤的實(shí)時(shí)性，選擇計(jì)算量小的分析算法，同時(shí)為了使分析算法對(duì)復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性，則要選擇復(fù)雜的分析運(yùn)算方式，而若要同時(shí)滿足兩者，存在一定困難�！�

    由此，當(dāng)智能分析技術(shù)應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)時(shí)，若能進(jìn)行應(yīng)用環(huán)境的區(qū)分和運(yùn)算方法的簡(jiǎn)化，實(shí)現(xiàn)單一應(yīng)用，為每個(gè)行業(yè)進(jìn)行特定開(kāi)發(fā)，并嵌入專門(mén)的算法，或只針對(duì)某一種或簡(jiǎn)單幾種事件進(jìn)行分析，比如重要出入口的人員跟蹤，系統(tǒng)只需嵌入分析及跟蹤算法等，則會(huì)簡(jiǎn)化智能分析技術(shù)的運(yùn)算方式，而智能分析技術(shù)也會(huì)更貼合行業(yè)需求特點(diǎn)，進(jìn)行更為精準(zhǔn)的分析運(yùn)算。　

    智能分析技術(shù)的行業(yè)化開(kāi)發(fā)需求一方面來(lái)源于行業(yè)發(fā)展與技術(shù)限制，同時(shí)，更大程度上取決于實(shí)際應(yīng)用效果的真實(shí)反饋。目前智能分析技術(shù)有行為分析、特征識(shí)別、視頻診斷、分類統(tǒng)計(jì)等，而不同行業(yè)智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用的側(cè)重點(diǎn)也有不同。如監(jiān)獄內(nèi)的智能分析系統(tǒng)主要是越界檢測(cè)、區(qū)域內(nèi)徘徊事件檢測(cè)、異常行為識(shí)別等，其主要是為防止服刑人員越獄和群毆事件的發(fā)生，并維護(hù)周界安全等。而對(duì)于道路交通高速公路等行業(yè)的應(yīng)用需求，則主要是違章檢測(cè)、車流統(tǒng)計(jì)、逆向行駛、車牌識(shí)別、交通事件檢測(cè)等。對(duì)于機(jī)場(chǎng)、車站等人員流動(dòng)性比較大的公共場(chǎng)所來(lái)說(shuō)，為防止危險(xiǎn)物品的爆炸和可疑人員犯罪等行為的發(fā)生，其對(duì)于遺棄物檢測(cè)和徘徊檢測(cè)的需求更為突出。

    目前智能分析技術(shù)主要受到應(yīng)用環(huán)境的影響，使得很多功能在實(shí)際應(yīng)用中不是很理想。目前最常見(jiàn)的行為分析功能，如跨線報(bào)警、區(qū)域入侵檢測(cè)以及人員聚集、徘徊、打架等，受到應(yīng)用環(huán)境的影響非常嚴(yán)重，常常在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)不到預(yù)期目的。誤報(bào)或者漏報(bào)還是偏高。而且，很多深層次的應(yīng)用單純從視頻中提取的信息量還是不夠，判斷準(zhǔn)確性達(dá)不到要求。不過(guò)，大家對(duì)于智能監(jiān)控未來(lái)的前景還是很看好的，監(jiān)控系統(tǒng)每年還在加大建設(shè)，光靠人已經(jīng)無(wú)法很好的處理成千上萬(wàn)的監(jiān)控?cái)z像頭所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)了，對(duì)視頻數(shù)據(jù)的智能化分析和深入應(yīng)用是必然的趨勢(shì)�，F(xiàn)在智能應(yīng)用已經(jīng)到了行業(yè)細(xì)分階段，經(jīng)過(guò)實(shí)際的項(xiàng)目模式，已經(jīng)提煉出一些適合做智能分析的行業(yè)和場(chǎng)景，進(jìn)行深入的算法研究，很多產(chǎn)品已經(jīng)能夠達(dá)到實(shí)際使用，解決客戶問(wèn)題的目的。而且隨著視頻分析技術(shù)的不斷成熟，對(duì)很多復(fù)雜的場(chǎng)景也能夠進(jìn)行比較精確的分析。

    IVS的前景十分美好，但仍面臨漫長(zhǎng)的探索路程。智能視頻監(jiān)控和普通視頻監(jiān)控本質(zhì)的區(qū)別在于：普通監(jiān)控視頻只是幫助我們“看”；而智能視頻監(jiān)控不僅要“看”，而且能“看見(jiàn)”、能“理解”，能夠搜尋目標(biāo)，分析視頻內(nèi)容，處理視頻監(jiān)控的結(jié)果。

    這樣的目標(biāo)在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上有很大難度，首先面臨的問(wèn)題是圖像分割：把關(guān)注的目標(biāo)從圖像中分離出來(lái)。這是一個(gè)基本和圖像處理同時(shí)誕生的老問(wèn)題，但至今仍得不到很好的解決。在圖像分割領(lǐng)域，各種方法層出不窮，基本是一個(gè)問(wèn)題一種方法，或多種方法，但結(jié)果仍差強(qiáng)人意。

    除圖像分割外仍有接踵而至的難題，如特征提取、目標(biāo)匹配、目標(biāo)描述、目標(biāo)跟蹤、多攝像機(jī)協(xié)同等。這些問(wèn)題正是當(dāng)前圖像處理、視頻分析的熱點(diǎn)問(wèn)題，雖然已取得一些成果，但距離人們的期望還相當(dāng)遙遠(yuǎn)�？傮w上說(shuō)，智能化是視頻監(jiān)控的亮點(diǎn)，但同時(shí)又是視頻監(jiān)控技術(shù)的關(guān)鍵和難點(diǎn)。智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究和應(yīng)用仍處在萌芽狀態(tài)，剛剛步入初級(jí)階段。