從概念到實(shí)戰智能監控的華麗轉身

長(cháng)久以來(lái)，智能視頻監控只是安防領(lǐng)域里用來(lái)展示實(shí)力的演示產(chǎn)品。僅存的量產(chǎn)智能視頻監控產(chǎn)品，不僅產(chǎn)量少而且價(jià)格昂貴、外加上受限于性能，基本不實(shí)用。近幾年，隨著(zhù)硬件處理能力的提升和價(jià)格的下降，以及計算機處理技術(shù)的發(fā)展，智能視頻監控產(chǎn)品已從演示階段逐漸進(jìn)入規?；l(fā)展階段，儼然成為安防界炙手可熱的話(huà)題之一，全球各大廠(chǎng)商紛紛投入大量人力物力進(jìn)行研發(fā)，視頻智能監控被業(yè)界認為將是主宰網(wǎng)絡(luò )監控的革命性技術(shù)。

為什么要監控智能化?

　　隨著(zhù)高清網(wǎng)絡(luò )監控的逐漸盛行，高存儲高帶寬的弊端逐漸成為監控系統中最大的短板，揚長(cháng)避短的選擇有用價(jià)值的監控模式成為目前主要的需求，試想一下，靜止不動(dòng)的畫(huà)面長(cháng)年累月的采集錄像，根本沒(méi)有任何價(jià)值，智能化有選擇性的采集才是節約帶寬節約存儲的關(guān)鍵因素，因此業(yè)界對智能視頻監控的需求隨著(zhù)時(shí)間的推移與日俱增?，F在我們日常所接觸到的監控系統，無(wú)論是模擬還是模數混合，抑或純數字，其工作方式依舊是“實(shí)時(shí)監視，實(shí)時(shí)錄像”，不僅浪費人力，更是浪費物力，面對數不盡的視頻錄像，想要提取些有價(jià)值的錄像是困難，長(cháng)期保存也是一大難題，此外現有的監控系統對于人的參與非常依賴(lài)，智能監控可以分擔人力節省資源，因此智能視頻監控是一個(gè)發(fā)展趨勢，也是視頻監控系統發(fā)展的必由之路。

監控智能分析技術(shù)的優(yōu)勢在哪?

　　目前監控系統中，存儲和傳輸問(wèn)題是首要面臨的難關(guān)，大量無(wú)用視頻信息被存儲、傳輸，既浪費了存儲空間又增加了帶寬，智能分析的目的是為了視頻存儲所需要的空間減少從而緩解帶寬壓力，或者對于一些無(wú)用視頻則采用低碼流方式進(jìn)行壓縮或傳輸，更方便整套系統調查或查詢(xún)使用，提升監控系統的應用價(jià)值。

　　目前智能監控技術(shù)主要包括：身份識別、軌跡識別、環(huán)境判斷補償識別。身份識別包括人臉識別、車(chē)牌號識別、車(chē)輛類(lèi)型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類(lèi)的智能監控技術(shù)，最關(guān)鍵的要求就是識別的準確率，最好保證在98%以上，這樣就能夠較好地滿(mǎn)足絕大多數監控類(lèi)客戶(hù)的需求，這是目前比較常見(jiàn)的智能分析目的;軌跡識別主要包括虛擬警戒線(xiàn)、虛擬警戒區域、智能跟蹤、人數統計、車(chē)流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等;環(huán)境判斷補償識主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動(dòng)等等。智能監控技術(shù)能夠實(shí)現在惡劣視頻環(huán)境情況下實(shí)現較正常的監控功能。受環(huán)境影響視頻不清楚的時(shí)候，盡早發(fā)現畫(huà)面中的人，或者判斷攝像頭偏移的情況后發(fā)出報警，此類(lèi)功能具備普遍的適應性，大部分監控點(diǎn)都有潛在需求。

智能視頻監控有哪種實(shí)現方式?

　　目前，智能視頻監控的實(shí)現方式有兩種，一種是前端智能分析；另一種是后端智能分析。兩種智能分析方式最大的區別在于前者是利用前端攝像機自身的芯片進(jìn)行計算，而后者則是利用后端計算機純軟件的方式進(jìn)行分析。但無(wú)論是前端嵌入式的還是后端軟件方式，其功能的實(shí)現都是通過(guò)所開(kāi)發(fā)的核心算法程序的運行而對視頻信號進(jìn)行分析而完成的。嵌入式與純軟件方式的區別僅在于運算平臺不一樣，前者可以在攝像機DSP芯片上完成核心算法的運行和相關(guān)計算;而純軟件方式的運算平臺則是一臺通用的計算機。

智能視頻監控分析：選擇前端還是后端?

　　從目前智能監控分析的使用情況來(lái)看，絕大多數采用的依舊是后端分析模式，方便排除故障，并可以有效的解決存儲容量的壓力，但由于是后端分析，一直需要網(wǎng)絡(luò )傳送視頻信號，對網(wǎng)絡(luò )帶寬要求較高，而這恰恰是目前尚無(wú)法得到妥善解決的難題;前端智能分析的好處可以解決后端分析帶來(lái)的傳輸難題，但目前的環(huán)境來(lái)看，前端的DSP芯片和后端計算機的處理能力相比實(shí)在有限，很多視頻分析運算量很大，而大多數DSP并沒(méi)有足夠大的內存和處理能力來(lái)實(shí)施有效運行，處理能力降低會(huì )造成分析準確性低下，導致誤報增加。

　　不過(guò)，隨著(zhù)嵌入式系統運算能力的增強和智能視頻分析算法的改進(jìn)，在視頻服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò )攝像機等前端設備嵌入視頻分析模塊將成為趨勢。在前端做視頻智能分析的好處是實(shí)時(shí)性高，并且傳輸到后臺的只是有用的報警信息和畫(huà)面，這樣可以大大減少傳輸數據量，也減少了后臺存儲的負擔。

　　有智能網(wǎng)絡(luò )攝像機的智能視頻監控系統的后端，只集中對前端攝像機發(fā)送過(guò)來(lái)的目標數據信息進(jìn)行管理，而不需要對視頻信號進(jìn)行處理與識別，所以后端系統不需要昂貴的設備也能完成高效的智能視頻分析。這樣，由于后端只有前端發(fā)送來(lái)的預/報警事件的關(guān)聯(lián)畫(huà)面顯示，使監控中心工作人員能夠很輕松地完成整個(gè)系統的監視。而這種關(guān)聯(lián)錄像的功能，也使錄像搜索和回放變得簡(jiǎn)單迅速，從而節省了寶貴的時(shí)間。另外，選擇嵌入式視頻分析架構將現有的傳統視頻監控系統升級為智能視頻監控系統，是一種成本低且易于改造的方案。

目前，大部分網(wǎng)絡(luò )攝像機知名廠(chǎng)商都把“應用前置”作為產(chǎn)品研發(fā)的主要核心內容，加強DSP處理器的計算能力進(jìn)行前端智能分析，這是在當今網(wǎng)絡(luò )和存儲環(huán)境下，最吸引消費者和使用者的因素，大大降低成本。安訊士是網(wǎng)絡(luò )攝像機的鼻祖，占據全球網(wǎng)絡(luò )攝像機市場(chǎng)的35%份額，其中國區總裁張勇先生就表示：“應用分析前置是未來(lái)網(wǎng)絡(luò )攝像機的發(fā)展趨勢，也是安訊士未來(lái)主要投入的項目，這是智能監控的前提。”

　　張勇先生曾列舉過(guò)案例：“平安城市的應用，攝像機光北京就有20萬(wàn)臺。攝像機對著(zhù)一個(gè)場(chǎng)景不停的傳輸信號，傳完的信息放在主控中心或者公安局，儲存三個(gè)月，如果三個(gè)月內沒(méi)問(wèn)題，數據刷新。在整個(gè)投資里面，攝像機、編碼器、網(wǎng)絡(luò )或者光纖，存儲器、軟件，按費用來(lái)算，存儲器占的預算非常大，將近30%，而攝像機只占到20%，最掙錢(qián)的是存儲器廠(chǎng)商，網(wǎng)絡(luò )占到20%，軟件占到10%，所以最降低成本的方法是削減存儲器的投入，但是攝像機的拍攝效果不夠要求的話(huà)，那么存儲起來(lái)的資料都是沒(méi)有意義的，所以攝像機不是降低成本的關(guān)鍵。安訊士網(wǎng)絡(luò )開(kāi)放平臺，有針對性的傳輸信號，有用的傳，沒(méi)用的不傳，大大降低了存儲的成本，提高了效率，從而省存儲，省帶寬，這些功能的嵌入，很大程度上滿(mǎn)足了不同用戶(hù)的需求，也許隨著(zhù)用戶(hù)需求的不斷增加，智能監控還會(huì )隨機應變的嵌入更多功能。”

　　現在安訊士在國外有一個(gè)新的主流概念就是前端后端都在做智能分析。安訊士北亞區總裁陸偉芃先生采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)過(guò)：“智能監控應該是分散的，前端后端都應該智能化，我們是做前端的企業(yè)，但是我們同時(shí)呼吁后端的廠(chǎng)商也要及時(shí)研發(fā)，就像你在做電腦一樣，PC在前端做工作，后端服務(wù)器肯定也要做工作。我們現在有足夠的能力可以做好前端的智能分析，因為我們芯片能力每一年或10個(gè)月就有一倍到兩倍的增加，所以我們不但要做好壓縮，做好圖像處理，做好網(wǎng)絡(luò )，還要做智能分析這一塊，在前端就開(kāi)始做，我們是非?？粗剡@一塊的，監控圖像效果差別不大，但是要做好數字監控智能分析，這樣的攝像機的價(jià)值就提高了很多，對客戶(hù)來(lái)講很必要。

　　至于智能視頻監控分析是選前端還是后端？不能盲目選擇，目前絕大多數號稱(chēng)智能前置的產(chǎn)品，其DSP處理器性能根本沒(méi)有達到基本的滿(mǎn)足要求，并沒(méi)有富余的CPU資源，來(lái)實(shí)現一些較簡(jiǎn)單而基本的智能視頻功能，智能前端分析需要軟硬件廠(chǎng)商的共同努力，優(yōu)秀的處理器+優(yōu)秀的智能分析算法才能保證智能分析的性能，未來(lái)前端后端都是智能化才是最終的目的。