安防對視：揭開(kāi)視頻監控常用的技術(shù)核心

智能視頻(IV，IntelligentVideo)源自計算機視覺(jué)(CV，ComputerVision)技術(shù)。計算機視覺(jué)技術(shù)是人工智能(AI，ArtificialIntelligent)研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關(guān)系，從而使計算能夠通過(guò)數字圖像處理和分析來(lái)理解視頻畫(huà)面中的內容。

視頻監控中所提到的智能視頻技術(shù)主要是指：“自動(dòng)的分析和抽取視頻源中的關(guān)鍵信息?！比绻褦z像機看作人的眼睛，而智能視頻系統或設備則可以看作人的大腦。

建造視頻監控系統的目的，一是為了視覺(jué)上的延伸——把處于別地的畫(huà)面通過(guò)網(wǎng)絡(luò )與設備“拉近”到眼前，因此有了遠程監控;二是為了智力上的延伸——讓系統自動(dòng)為我們分析問(wèn)題并解決問(wèn)題，于是有了智能監控。當然，后者是更高層次上的要求，但也是視頻監控今后發(fā)展的必然要求。

傳統的視頻監控系統缺乏智能，在很大程度上依賴(lài)于人的判斷。然而，人類(lèi)有著(zhù)自身難以克服的弱點(diǎn)，比如：(1)人力有限，人的反應與處理速度有限，導致我們在指定的時(shí)間內能夠進(jìn)行監視的地點(diǎn)有限。這也就意味著(zhù)各個(gè)被監控點(diǎn)并非每時(shí)每刻都處于監控當中。(2)人并非一個(gè)可以完全信賴(lài)的觀(guān)察者，無(wú)論是在觀(guān)看實(shí)時(shí)的視頻流還是在觀(guān)看錄像回放的時(shí)候，由于自身生理上的弱點(diǎn)，我們經(jīng)常無(wú)法察覺(jué)安全威脅，從而導致漏報現象的發(fā)生。

從上述分析來(lái)看，當開(kāi)展大規模視頻監控以后，智能監控實(shí)際上已不是可有可無(wú)的裝飾品，而是系統所必備的一種能力。否則，巨大的投資將由于缺乏人力資源的跟進(jìn)以及人類(lèi)自身的弱點(diǎn)，而有可能變?yōu)橐环N浪費。

智能視頻技術(shù)可以在很多地方得到應用。比如：

(1)高級視頻移動(dòng)偵測：在復雜的天氣環(huán)境中(例如雨雪、大霧、大風(fēng)等)精確地偵測和識別單個(gè)物體或多個(gè)物體的運動(dòng)情況，包括運動(dòng)方向、運動(dòng)特征等。

(2)物體追蹤：偵測到移動(dòng)物體之后，根據物體的運動(dòng)情況，自動(dòng)發(fā)送PTZ控制指令，使攝像機能夠自動(dòng)跟蹤物體，在物體超出該攝像機監控范圍之后，自動(dòng)通知物體所在區域的攝像機繼續進(jìn)行追蹤。

(3)人物面部識別：自動(dòng)識別人物的臉部特征，并通過(guò)與數據庫檔案進(jìn)行比較來(lái)識別或驗證人物的身份。此類(lèi)應用又可以細分為“合作型”和“非合作型”兩大類(lèi)?！昂献餍汀睉眯枰槐O控者在攝像機前停留一段時(shí)間，通常與門(mén)禁系統配合使用?！胺呛献餍汀眲t可以在人群中識別出特定的個(gè)體，此類(lèi)應用可以在機場(chǎng)、火車(chē)站、體育場(chǎng)館等安防應用場(chǎng)景中發(fā)揮很大的作用。

(4)車(chē)輛識別：識別車(chē)輛的形狀、顏色、車(chē)牌號碼等特征，并反饋給監控者。此類(lèi)應用可以用在被盜車(chē)輛追蹤等場(chǎng)景中。