智能分析应用趋势明朗 发展面临三层面问题
- 来源：中国安防展览网 作者：编辑部
- 2014/11/14 9:50:0542922
智能分析技术发展明朗
近两年来，在物联网大潮推动下，安防领域对高清技术以及自身联网性挑战不断提出更高要求，视频监控设计需求急速攀升。从过去的“看得见”，到今日的“看得清”，具备高清与智能视频分析的视频监控应用发展趋势明朗已成业界人士共识。
目前智能视频分析技术已经逐渐的趋于成熟，各安防企业纷纷推出了适合于不同行业、不同客户、不同应用场景具有行业特色深度应用的智能分析产品和解决方案，在很多实际案例中得到了充分的应用。
如，在智能交通中，通过智能视频分析技术，可以从视频中分理出一些值得关注的关键信息，并通过实时分析加工，获取交通状况信息，同时对实施现场路况作出即时反应。智能视频分析技术源自计算机视觉技术。计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是："自动的分析和抽取视频源中的关键信息。"如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，为用户提供对监控和预警有用的关键信息。
另外，智能分析技术在大数据信息挖掘中也在不断发展，目前已经得到应用的智能视频压缩检索，可以把相当长时间监控场景中的物体，在几分钟内在同一个背景下播放出来，大大提升了目前物体的检索效率，节省了时间。
目前在视频监控中智能分析技术面临三层面问题
实践是检验一切真理的标准，这句话也同样适用于视频分析技术。对于智能视频分析而言，有几个关键技术指标绕不过去。目前智能视频分析主要面临三个层面的问题：
是技术层面：室外夜间光照不足、恶劣天气、图像压缩处理、网络传输链路带宽受限等因素造成图像质量下降，给安防智能视频分析带来先天困难；目标与背景相似或背景杂乱等导致目标分割以及特征信息提取困难；针对复杂异常行为、事件建模困难，相应的智能分析算法识别性能不高。上述因素容易造成虚假报警、漏报警、跟踪困难等不良后果，制约了智能视频分析应用系统实战性能的提升。
而在产品硬件上还存在一些问题，硬件包括前端摄像机和后端服务器。就基于像素比对的智能分析来说，图像的清晰度直接影响到比对的结果，而越清晰的摄像机图像像素点越多，运算比对也让服务器压力更大。例如智能分析中的车牌识别，不同清晰度的摄像机得到的视频资源，分析准确率相差很大，同时后端服务器的比对效率也会有明显的不同，使用标清时单台服务器的分析能力可能是20路，准确率为90%，而使用200万高清时，处理能力可能是5路，但准确率却可达到98%。该问题需在前端的更新换代和“云计算”技术得到推广的情况下才能够得以较好的解决。
第二是产业层面：主要的困惑还是客户对智能视频分析产品的过高期望与该技术的性能表现易受使用条件的限制。由于用户对智能分析这类产品接触不多，对这类产品的效果有疑问。而有的厂家为了能够吸引客户进行夸大宣传，结果实际使用效果与宣传效果不符，使得这些客户对智能视频分析产品再无好感。厂商对产品大部分用户没有认真梳理应用需求；产品研发部门缺乏对安防行业的深入理解，导致智能视频分析产品功能千遍一律，缺乏针对性。再者，缺少的标准认证体系，导致用户对产品的性能无法有效把控。
第三是市场层面：目前很多智能视频分析产品多是自主研发，而这类企业就需要摊薄早期的开发成本。因此，这类产品在定价方面可能要高于一般客户的承受能力，这也就决定了智能分析产品尤其是行为分析产品只能在监狱、小区或者机关重地等具有严格、监控需求的地方。
智能视频分析技术的未来
随着云计算、大数据的发展，智能视频分析在未来的大数据应用中起着至关重要的作用，一方面随着智能视频分析准确性的提高、抗干扰性的增强，将来智能视频分析技术，除了在公安行业以外，也可以更广泛的应用于交通、金融、城市管理等众多领域，融入到人们的日常生产生活当中，真正发挥安全防范的预见作用；另一方面智能视频分析技术已经成为安防行业发展的大方向之一，随着众多高校、科研院校、大型安防企业、专业的算法公司对智能视频分析技术不断的探索和创新，基于云计算、云存储概念的智能分析应用产品已经露出了苗头，所以说智能视频分析技术在未来必将会呈现出飞速的发展和广泛的应用。