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智能分析两条路线 长久发展需找准瓶颈提高智能化

——智能分析长久发展需找准瓶颈提高智能化
来源:中国安防展览网 作者:编辑部
2013/12/26 11:37:241737
  【中国安防展览网 市场分析】 随着监控行业的不断发展,智能监控产品应用范围必然会扩展渗透至各个行业,而各个行业都势必会结合各自的需求特点,对智能监控提出不同要求。安防监控领域对智能监控技术的要求,来自于具体行业特色监控的各种实际需求,每一种行业监控都可能需要若干类智能监控技术。智能监控产品市场粗放发展,智能化技术有待进一步提高。
  
  智能监控产品和市场粗放发展
  
  视频监控系统的应用建设总体存在仍然处于粗放型的规模扩张阶段,很多人更关注的仍然是“监控覆盖率”,智能视频分析产品开发缺乏有效的机制,应用方向的投入明显不足。
  
  智能视频分析产品研发缺乏适用性,一方面,大部分安防用户没有认真梳理应用需求,对产品的要求没有很清晰的概念。另一方面,企业产品研发部门缺乏对用户和行业的深入理解,导致智能视频分析产品功能千遍一律,缺乏针对性。同时大部分厂商和集成商没有充分发挥产品研发与用户之间的桥梁作用,夸大智能视频分析产品功能的行为比比皆是,严重损伤了智能视频分析产品的市场形象。
  
  另外,缺乏标准认证体系,用户对产品性能无法有效度量、把控,严重影响用户对安防智能视频分析应用的信心。智能视频分析产品价格昂贵,无法亲民。一套智能视频分析系统融合多种模式,要检测出多种行为必须在内部建立不同的算法,需要有专门的科研人员进行算法软件编制,而在安装过程中需要由专业的技术人员进行调试,以致成本过高。
  
  正是由于价格的居高不下,国内的普通用户消费水平无法达到,使得智能视频分析产品只能在领域中应用,难以“飞入寻常百姓家”。
  
  智能分析两条路线发展
  
  随着网络化、数字化、高清化在安防行业的广泛应用以及大数据时代的到来,人们对智能化的需求日益增多,智能化将是安防市场的另一个方向。以高清图像为基础的智能化视频监控系统将是安防市场具增长潜力的新兴领域。
  
  目前,安防行业智能分析技术主要向两条线路发展:线路一是摄像机内嵌智能分析,以实时报警和降低存储为主要应用目的,增加摄像机附加值,应用简单,且能降低整体项目成本;线路二是平台后台智能分析,以案件侦破为主,如视频摘要、视频浓缩技术等,以增强整体方案优势。
  
  摄像机内嵌智能分析,也就是我们常说的智能摄像机,通过将智能分析技术内嵌于前端DSP中。早期的智能摄像机只具有简单的智能分析功能,如移动侦测、视频丢失报警等,但随着新一轮“平安城市”建设高潮的兴起,新的“平安城市”规划都已明确要求高清化、智能化的需求,政府、公安、交通、银行等行业已成为高清化的应用主体,未来将会有越来越多的行业引入智能化的需求。
  
  安防行业目前有专门研究智能分析算法的公司或企业,如美国的ObjectVideo、被DVTEL收购的IOImage等。在目前安防行业,芯片方案提供商一方面推出智能分析的安防芯片,如TIDM8127,即是一款面向智能分析的摄像机芯片;另一方面,在芯片内植入一些简单的智能分析算法,推出具有智能分析功能的安防芯片,如华为海思、TI、安霸、SONY等在芯片中植入入侵检测、人脸检测、篡改报警、徘徊检测、视频诊断、人流统计、车流统计、车牌识别等智能分析功能,以提高芯片产品的附加值。
  
  找准智能监控瓶颈
  
  智能视频监控产品并不是一类即插即用式的产品,它的成功应用不仅仅取决于智能算法的先进性,而是一项系统的工作,包括客户需求提炼及引导、系统方案设计、智能算法开发、产品移植、平台软件、现场调试等。算法供应商、设备商和系统集成商很难单独覆盖以上各个环节。所以只有将智能监控当做一个系统性工作来做,集全行业之力,求同存异,才能给智能监控带来新的突破点。
  
  因为需求的差异性各不相同,成为阻止智能监控普遍应用的大障癨。,算法问题是影响目前智能监控普及的重要诊因之一。比如复杂条件或背景下的运动目标的检测和跟踪以及光照度问题,一直是视频图像处理的难点,也是视频处理系统的实用性和可靠性的严重障癨。现场高密度光线变化,必定使得背景的图形也随之变化,一方面增大算法的难度和系统资源占有率,另一方面是前后景的运动目标难于分离出来加以区分和判断。另外,运动目标与背景相似、高速运动与极慢速运动、阴影和物体的重叠部分以及非静态背景、主芯片的处理能力和算法的优化程度等都会影响智能监控技术及其普及程度。但相信随着技术的发展,可以越来越成熟化、标准化,同时算法的适应性加强,操作简单,将会极大地提高它的普及率。
  
  提高智能化程度
  
  智能化视频监控系统,其核心部分主要在于对视频信息的分析,而满足这一功能的关键在于其核心算法软件部分。
  
  目前有三种方法出现于视频分析市场。一种是单一算法。可以识别和捕捉出现在监控画面里移动的物体。基于此常见的应用就是划定一块区域,当有物体越过这条线则予报警。或者实现对单向通道监控,当有人从反方向通过时,系统报警。虽然此方法起到些作用,但它不能作为一个完整的解决方案,而且画面中人数多的时候或复杂的行为就不能用。一种是对象跟踪算法。通过使用一种图形化的地图,CCTV的摄像机可以捕捉移动的物体,这些对象被完全秘密监控。虽然这种方法有所进步,但它无法识别一些可以导致违规的行为,而且这种方法跟踪对象需要摄像头画面的重叠。一种是多对象行为检测。NEC提供的先进的行为分析算法是一种神经网络算法,可以识别多个物体的多种行为,可以作为一个完备的安全方案,十分有效地应用到监控系统里,实时地发现各种违规行为。
  
  视频图像智能分析技术的研究和发展源于两个主要应用领域:一是为了便于分析而对图像信息自动进行判断、改进和增强,是针对视频图像本身进行改进和增强的技术,主要应用是对视频图像的效果进行判断、改进和增强,比如对视频和图像自动进行噪声检测滤除、颜色亮度自动校正等等。二是让机器自动理解视频图像,并对图像数据进行分析、存储、传输和显示,如工业制品的检测识别、OCR字符识别以及安防领域的行为检测、人脸检测、车辆号牌检测、逆行、闯红灯等违法行为等检测识别等。

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