编者语:虽然现在智能视频监控系统由于受使用场合、使用方式以及价格等因素的制约,还没有大规模应用,但是国内外很多厂商都很看好这个市场的发展。 智能视频监控系统中的智能视频分析可以分为嵌入式智能分析和纯软件智能视频分析。嵌入式智能视频分析产品一般对视频分析技术与前端设备性能有较大的依赖,其从产品实现上主要应用在前端。
“平安城市”的构建旨在减少危害事件的发生,传统的视频监控系统仅能在危害事件发生后,通过视频画面的回放来获取线索,这并不能从根本上减少危害事件的发生。智能视频监控系统则可以在危害事情发生之前发出预警,防患于未然。
智能视频监控系统中,智能分析系统是最关键的组成部分,它目前有两种架构方式,即嵌入式视频分析和纯软件视频分析,两者各有优缺点。嵌入式视频分析可以在前端直接对视频信息进行处理,减少了视频信息上传的网络带宽压力,并且安装简单易于系统集成。但是这种架构开发复杂,灵活性差,扩容与升级比较困难。纯软件视频分析是在视频监控系统的后端,由专门的视频处理服务器来实现的,这种模式功能比较强大,并且容易扩容。但是它需要视频监控系统前端将所有的视频信息都上传到服务器,这对网络带宽的压力是非常大的。
目前,嵌入式视频分析架构占据一定的优势,因为嵌入式视频分析软件同样可以完成包括目标检测、跟踪、分类及规则定义等所有功能,并且选择嵌入式视频分析架构将现有的传统视频监控系统升级为智能视频监控系统,是一种成本低且易于改造的方案。
智能监控软件的核心是由各种算法组成的,不同的算法应用在不同的场景之中,比如面部识别算法、车牌识别算法、超分辨率图像增强算法及去雾算法等,而且各种应用场景的需求会随着具体环境的改变而改变。这表明,智能视频软件开发的难点在于投入应用后面临着根据实际情况的改变而设置参数的情形,这就需要智能视频分析系统具有开放度高、兼容性好及操作方便等特性。
虽然现在智能视频监控系统由于受使用场合、使用方式以及价格等因素的制约,还没有大规模应用,但是国内外很多厂商都很看好这个市场的发展。在芯片功能越来越强大,硬件环境越来越完善的基础上,各企业的产品差异化就直接体现在软件的研发上。根据市场研究机构分析,在未来3年内,有关视频技术的软件部分,市场会成长到8亿美元的份额。仅仅是在软件部分就有这么大的一个份额,这是非常令人惊喜的。视频智能分析软件的市场需求急剧增长,使得国内外很多厂商都研发了自己的智能分析软件,这对智能视频领域的技术和市场发展是极为有利的,我们期待一个智能视频监控时代的到来。
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企业策略
汉王科技股份有限公司副总裁刘昌平
采取智能和高清相结合模式
现在的监控系统存在一个比较大的缺点,由于视频录像的分辨率不够高,在查找信息时,视频回放清晰度不够,这样很难发现有价值的线索。为了解决这个问题,汉王采取了智能和高清相结合的模式。高清视频可以帮助警察在事后回放视频时获得更详细的线索,更容易破获案件。但是因为高清视频的存储需要大量的空间,服务器的存储压力是非常大的。而智能监控把事后监督改成了实时响应。
在智能监控和高清视频相结合的模式下,当智能监控系统没有发生预警的时候,视频监控系统采用普通清晰度的录像,一旦智能监控发现异常情况,发出报警信息,则随之转换成高分辨率录像,这个反应时间非常短。
智能分析软件研发在国外已经开展好几年了,而国内最近两年才开始。但是国外的视频分析理念和国内不太相同,并不太适合国内的情况。国外的理念是“宁可错抓一千,也不放过一个”,而这种模式用在国内市场,则容易引起“狼来了”的效应,导致监控人员的麻痹大意。此外,国内用户没有这么高灵敏度的要求,所以国外的视频分析模式到了国内就显得水土不服。
我们看到国内市场的需求特点,专门针对客户的不同需求研发出不同的产品。客户的需求千变万化,我们的产品也跟着做出调整。比如,一般情况下视频监控系统要求进行入侵检测,但是有一次客户要求监测哨兵离岗,在哨兵离岗的时候发出报警信息,这和平时的监控模式是完全相反的。所以这些灵活的变动,使得各厂商必须积极地了解市场,针对市场推出差异化的产品。
提到产品的差异化,智能视频分析的主要工作在软件上。目前,大部分智能视频分析厂家采用基于高斯混合的背景减除法,该方法具有运算速度快、性能稳定的优点,但对复杂的室外环境容易产生误报。我们采用了一种基于概率的自适应内核密度估计运动检测方法。此外,还利用帧间差分的快速性,结合内核密度估计检测结果,较好地解决了背景突变的更新和运动检测问题。
目前智能视频分析有两种构架方式:嵌入式视频分析和纯软件视频分析,两者各有优缺点。嵌入式视频分析安装简单、易于系统集成,并且采用一体化电路板设计,硬件的稳定性更高,但性能比较差。而纯软件视频分析采用后端服务器方式,采用开放平台,功能强大,但是成本高、稳定性差。
我们的产品采用嵌入式视频分析是出于对用户的强烈需求的满足。目前很多有智能视频分析需求的用户已经安装了传统视频监控系统,他们要求对现有DVS进行智能升级,采用嵌入式方案使得系统改造简单化,易于操作维护,而且还大大提高了系统的可靠性。
由于嵌入式DSP在主频和内存方面和PC机有很大的差别,效率和优化往往是嵌入式开发比较关注的。
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深圳市飞瑞斯科技有限公司副总经理ByronTai
根据不同平台优化视频算法
智能视频监控(IVSIntelligentVideoSurveillance)是新一代基于视频内容分析的监控系统。如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频监控系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频监控技术借助计算机强大的数据处理能力,对视频画面中的海量信息进行高速分析,过滤掉用户不关心的信息,为监控者提供有用的关键信息。
技术的实用性和通用性是推动智能视频监控产品普及的关键因素,简单来说就是技术的“傻瓜”化应用,用最简单的设置和最简单的操作实现传统视频没有办法解决的问题,这就要求厂商在软件开发方面投入很多的精力。而目前,大部分的设备厂商尽管对这一技术都充满了热情,但如何更好地与智能视频技术的提供商进行合作,如何更有效地在应用层软件实现各种设置和操作仍然是他们非常挠头的事情。
细分化、单一化和具体化的智能应用将是解决这一问题的有效手段。具体来说,就是把看起来很美的智能视频应用具体地细分成一个一个单一的功能,进一步推出具备特定功能的视频监控产品,更加直观地让用户来理解和使用这一新的技术。比如具备人数统计功能的网络视频产品、具备人脸检测功能的产品及具备周界入侵功能的产品等。这些产品在功能特点上非常鲜明,功能设置上十分简单。
在核心技术研发上,我们专注于人脸识别和视频分析两个领域的核心技术研究和应用技术开发。在视频分析软件中,识别算法发挥了关键作用,比如人脸识别门禁系统中的“均匀面反射”光源系统极大地提高了人脸模板采集的质量。人脸布控系统中的“去光照”技术大大改善了光线变化对人脸识别的影响。使用这些识别算法,基于视频的人数统计系统准确率可以达到95%以上,这一高性能的技术已经大量地应用于公交车、连锁店铺及超市等很多场所的人流量统计。
飞瑞斯根据不同的嵌入式平台进行智能视频算法的优化,取得了很好的效果,可以在很低的系统主频配置下实现快速的视频分析,我们已经发布了若干基于ARM处理器的视频分析软件。飞瑞斯智能技术与嵌入式开发平台的结合非常灵活有效,基于TIDM6446平台的嵌入式人脸识别门禁系统技术表现等同于PC式系统,而成本的大幅下降和使用的简单便利使这一系统进入商用和民用市场成为必然。
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北京文安科技发展有限公司市场主管周立
“软硬结合”提供不同产品
作为强化视频监控系统应用的一门主要技术——— 视频智能分析技术,近几年一直得到业界的广泛的关注。该技术通过对视频内容的分析,将客户所关注的目标从监控背景中分离出来,按照目标的移动方向、速度和时间等参数与某些行为特征进行关联,从而达到主动监控防御的目的。
但目前智能视频监控却没有得到大范围的应用,我们认为造成这一现象的主要原因有以下几个方面:一是当前多数能够识别的行为特征仅局限于一些特定的场合。二是实现的方式还不能完全满足治安监控的要求。如何适应变化多端且规模庞大的监控外部环境,与安防设备进行有效融合是智能视频分析厂家还有待研究解决的问题。三是市场价格相对昂贵,因其远高于传统视频设备的开发难度,使得智能化产品普遍存在较高的开发成本,这足以影响智能产品大规模的推广应用。四是用户本身需求的不确定性,一方面用户需要从根本上看清自身的需求,另一方面也必须弄清楚智能视频的功能与实际应用能解决的问题。
智能视频监控系统中的智能视频分析可以分为嵌入式智能分析和纯软件智能视频分析。嵌入式智能视频分析产品一般对视频分析技术与前端设备性能有较大的依赖,其从产品实现上主要应用在前端。分布式的处理方式存在占用带宽小,不受传输影响的优点,却往往只能针对特定的一路或者几路信号进行分析。纯软件智能视频分析相比嵌入式智能分析能处理中国体彩网:路数的视频,并且能实现更为强大的功能,却也不可避免地存在占用带宽大的缺点,对服务器性能要求较高。鉴于以上两种视频分析技术都有各自的优缺点,我们在产品实现上采取“软硬结合”的模式,深入了解用户的需求和想法,根据客户的不同需求提供不同的产品。
在智能分析模式上,以往的行为分析系统,通常只利用前景物体检测技术,提取跟踪前景变化目标,检测并分析目标的活动。这种技术对成像质量要求很高,对复杂的室外光照变化环境过于敏感,且不适用于过于拥挤的环境。我们的产品与以往的行为分析系统的最大不同在于利用了中国体彩网:的信息。通过开发和应用当今国际上最新的计算机视觉技术,并通过大量实地数据的训练和测试,实现了技术上的不断创新以及在行业内的技术优势。
目前来看,智能视频应用正在从“技术驱动”阶段向“市场驱动”阶段转化,智能视频已经慢慢开始成为一个产业。随着智能化、网络化和高清化的不断发展,智能视频分析技术必然将在各行各业得到大面积的推广。
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