海量信息搜索 智能视频分析能否HOID得住
- 来源：和讯科技 作者：编辑部
- 2012/10/27 8:41:581700
将贵重物品在出租车或公交车上以后该怎么办？很多人认为有了监控探头，事情会好办很多，可事实如此么？对于相关工作人员来说，查询海量的视频监控信息是件苦不堪言的差事，大有茫茫大海捞针之焦虑与纠结。10月23日，据南方都市报报道，一也门商人在广州打的丢行李，广州交通委花了两天的时间才从海量的出租车GPS信息和交通监控视频找到丢失的行李。这不禁让人联想到2012年南京的“1.6”案件，据了解，在案件侦破过程中，南京警方从全市1万多个摄像头共提取了近2000T的视频数据，为了处理这些视频，调动1500多名公安干警查阅搜索视频线索，共耗时一个多月。
如此浩瀚的工程对于工作人员来说无疑像座大山，既影响了破案进度和效率，又使得工作人员疲惫不堪。如果此时有智能视频分析技术对车辆、人员、场景等进行检索和排除，就能大大提办案效率，从而降低事故危害。近些年，因为该技术和产品自身的局限和多因素的制约迟迟未能被广泛运用，才会有工作人员大海捞针的苦楚和工作效率难以提高的瓶颈。
智能视频分析的优势
所谓智能视频分析是指基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析，提取场景中的关键信息，产生高层的语义理解，并形成相应事件和告警的监控方式。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑。智能视频技术往往借助处理器芯片的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息，往往对可能发生的问题能及时告警。
另外，智能视频分析功能可以将事后追踪转变为事前预警防范。公安机关搭建起联网机制，建立人脸捕捉数据库，将人脸信息归档，并与个人身份建立关系，在实际运用过程中采用人脸搜索、黑名单布防、陌生人识别等多项智能分析功能，大大提高视频监控的防范功效，可以让*分子无可遁形。
而智能视频分析功能中的行为分析报警功能，可通过人群聚集检测、虚拟警戒线检测、虚拟警戒区检测、物检测等应用，充分排查可疑人等，并可根据可疑人等的行为动作进行数据对比，根据数据相似性，来进行推测预警，利用这些视频智能分析功能，可及时的将各种危险隐患预警出来，将各种危险火苗扑灭在萌芽状态。发挥智能视频分析的预警功能对于维护社会安定和人们的安全有重要意义。
智能视频分析发展现状
一、专业研发企业不少但工作大量重复
智能视频分析在实际应用过程中，可以快速地从海量的数以万计的监控录像中，快速地找到一些有明显特征的人或物，视频检索为视频监控带来革命性的影响。传统的检索方式显得比较笨拙，检索方式不够“聪明”，这已经成为传统大型监控系统视频资料应用中的一个瓶颈。
然而现实是智能视频分析仿佛还总是个概念，真正运用到实际中的却是少之又少。这或许于智能视频分析的市场发展有关，目前其运用的场合更多的是金融行业等相对来说的行业，其何时能真正“飞入寻常百姓家”，能被广泛运用各个行业或许还需要走很长的一段路。无论是南京的“1.6”案件，还是也门商人寻回行李事件，缺乏相应的智能识别分析软件给公安部门带来的困难是可行而知的。
由于市场发展的局限，目前国内研究智能视频分析的企业也不少，但工作大量重复，实际应用效果好的产品很少。智能视频分析如同高处的美食，真正能触及并尝到其美味的企业很少。浙江捷尚视觉科技有限公司是致力于视频分析技术研究与产品开发的高新技术企业。其在海量视频的分析处理方面的产品，就可以实现包括智能视频搜索研判、视频/图片清晰化处理、海量视频搜索、视频浓缩摘要等功能。另外，深圳市佳信捷电子有限公司的智能分析摄像机，也具有多人脸侦测，多目标侦测、跟监、放大、录像等七大功能。这些企业的智能视频分析技术的发展或许可以成为榜样，带动业内企业的研发的脚步，真正为海量视频搜寻带来的便利。
二、智能视频分析发展的难点
智能视频分析其自身发展也存在诸多缺陷，由于实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，其难点问题主要在以下几个方面：
背景的复杂性：光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。
目标特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。
遮挡问题：遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见回造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。
兼顾实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要指标，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。
海量视频智能分析研判系统巧解搜索难题
面对海量搜索的难题，有关部门专门研发了海量视频智能分析研判系统（简称VSearch）。该系统面向公安视频侦查、治安和情报业务专业应用的智能视觉物联网系统。该系统主要分为两个方面：视频线索分析建库（后台）和前台视频线索综合研判（前端）。部分处理分析海量监控视频数据，从中提取出有价值的视频线索并构建海量视频情报库，对视频目标进行多模态、的描述，包括如空间、时间、表象、行为等特征。第二部分为公安业务综合研判平台，在海量视频情报库基础上，提供多模态视频线索和信息管理、目标快速搜索，轨迹挖掘、案件串并、综合研判等功能。由此可见，该系统工作方式与Google索引和服务类似，是一个面向中国公安业务的专用智能搜索系统
该系统具有视频线索分析建库、目标属性提取、目标关联、云端存储4个方面的特性和功能。其将“海量视频智能分析研判系统”和“大规模数据库人脸识别比对系统”纳入“大视频”系统建设中，与“大情报”并列。对案件视频线索实行统一管理，对图像、视频线索进行多模态描述，对大案要案、窝案串案进行深度关联分析，利用视频资源捕捉发案规律，破解突破方向，提高视频线索分析利用对办案工作的“贡献率”。
结语：
虽然，目前海量搜索视频信息对相关工作人员来说是件让人感觉苦楚的事情，但随着安防高清化的发展，智能视频分析的运用会逐渐大众化，那时，再也不会出现花费2天时间去海量搜寻一辆的士信息的情况了。在安防行业，我们也更希望智能视频分析技术能快更广泛的应用于金融、交通等各个领域中，真正发挥安全防范的预见作用，将危险因素扼杀在摇篮里。