融入智慧城市建设潮 智能分析应用不足引思考
- 来源：中国安防展览网整理 作者：编辑部
- 2013/5/22 10:10:381399
智能分析成安防热门
然而，对于视频智能分析技术而言，其未来的市场价值还需取决于高清监控。当计算机技术的不断提升与用户需求的多样化，人们要求在"看得清"基础上需要对可疑事物实现实时报警，即智能分析技术*；同时，这也就解释了视频监控发展的四个阶段：模拟监控、数字化、网络化、高清化和智能化。
智能视频分析技术应用于视频监控方案通常有两种，以目前安防市场中广泛的来讲，基于智能视频处理器解决方案的嵌入式系统是核心，在嵌入式系统方案中，视频分析设备被放置在IP摄像机之后，但未来智能分析将嵌入在前端设备中，形成一体化设计，将"集成"概念发挥得。
无论是视频智能分析技术还是安防厂商未来的出路，似乎恰恰证实了"技术决定安防"这一定论。另外，在本次开馆前的探班中，各个厂商不约而同地推出了两大类产品：高清设备与综合性解决方案。
智能分析融入智慧城市建设高潮
智慧城市是“十二五”期间国家的重要发展方向。据了解，“十二五”期间，我国将有600个至800个城市加入到建设智慧城市队伍中来。随着智慧城市从概念导入期进入实质推进期，北京、上海、广东、武汉、宁波等几乎所有的一线城市、50%的二线城市，都在朝着智慧城市的方向努力。可以说，智慧城市已在中国遍地开花，安防企业将大有作为。智慧城市高达2万亿元的市场空间，无疑将为一大批新兴产业提供广阔发展前景。
虽然智慧城市建设已经掀起热潮，但仍主要处于基础设施建设阶段，即城市基础通信网络的建设，而智慧城市的智能化推荐速度缓慢。需求与技术的实用性决定市场，尽管智能分析技术目前在众多领域已逐步试用，但不得不说的是当前同质化严重、不成熟的智能分析技术在智慧城市建设的需求下捉襟见肘。
不同与其他产品，对于智能视频分析产品来说，一旦确定了业务需要，缩小范围之后，就应该开始进行系统测试了。虽然，目前来说视频分析技术能够提供比几年前多得多的功能和实用性。然而，该技术仍要求必须配置正确，它在某些情况下可能无法工作。智能监控技术的准确与否取决于视频源的质量。
目前高清监控没有普及，视频源的质量也就不能很好保证。另外实现海量数据自动检索要保证视频数据大联网，但目前安防监控大联网受技术和网络等因素限制，因而造成数据信息的不完整。智能分析技术主要受到应用环境的影响，使得很多功能在实际应用中不是很理想。常见的行为分析功能，如跨线报警、区域入侵检测以及人员聚集、徘徊、打架等，受到应用环境的影响非常严重，常常在实际应用中达不到预期目的。误报或者漏报还是偏高。而且，很多深层次的应用单纯从视频中提取的信息量还是不够，判断准确性达不到要求。
不过，大家对于智能监控未来的前景还是很看好的，监控系统每年还在加大建设，光靠人已经无法很好的处理成千上万的监控摄像头所产生的海量数据了，对视频数据的智能化分析和深入应用是必然的趋势。现在智能应用已经到了行业细分阶段，经过实际的项目模式，已经提炼出一些适合做智能分析的行业和场景，进行深入的算法研究，很多产品已经能够达到实际使用，解决客户问题的目的。而且随着视频分析技术的不断成熟，对很多复杂的场景也能够进行比较的分析。
目前智慧城市建设如火如荼，安防企业应对智能监控技术多做关注和研究。
智能分析应用不足引发思考
目前，智能分析技术的行业特性并不明显，实际应用效果也自然不出彩。因此，进行智能分析技术的行业化开发势在必行，原因主要有如下两点：
1、环境的复杂性增加智能分析算法难度
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、背景杂乱等都会增加智能分析算法设计的难度。当应用环境背景复杂，光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化时，分析软件可能造成虚假检测与错误跟踪，这种光照变化对算法的影响是无法完全消除的。此外，当视频图像中运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标信息的缺失会影响智能分析软件在分析跟踪时的稳定性。
2、实时跟踪存在难度
目前的智能分析系统一方面要保证大量信息分析跟踪的实时性，选择计算量小的分析算法，同时为了使分析算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，则要选择复杂的分析运算方式，而若要同时满足两者，存在一定困难。由此，当智能分析技术应用在各个行业时，若能进行应用环境的区分和运算方法的简化，实现单一应用，为每个行业进行特定开发，并嵌入专门的算法，或只针对某一种或简单几种事件进行分析，比如重要出入口的人员跟踪，系统只需嵌入分析及跟踪算法等，则会简化智能分析技术的运算方式，而智能分析技术也会更贴合行业需求特点，进行更为的分析运算。
智能分析技术的行业化开发需求一方面来源于行业发展与技术限制，同时，更大程度上取决于实际应用效果的真实反馈。目前智能分析技术有行为分析、特征识别、视频诊断、分类统计等，而不同行业智能视频分析技术应用的侧重点也有不同。如监狱内的智能分析系统主要是越界检测、区域内徘徊事件检测、异常行为识别等，其主要是为防止服刑人员越狱和群殴事件的发生，并维护周界安全等。而对于道路交通高速公路等行业的应用需求，则主要是违章检测、车流统计、逆向行驶、车牌识别、交通事件检测等。对于机场、车站等人员流动性比较大的公共场所来说，为防止危险物品的爆炸和可疑人员*等行为的发生，其对于遗弃物检测和徘徊检测的需求更为突出。因此，根据各行业需求进行有效合理的智能分析技术开发和应用十分必要。