智能监控如何突破发展瓶颈
时间：2014-11-24 阅读：1516
智能监控不足之处
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。
智能监控突破瓶颈的发展之道
智能监控技术步入发展的瓶颈，该如何突破这一瓶颈是目前智能监控技术的一大重点难题。如今，在各行各业中，智能监控应用相当广泛，若能将智能监控的环境区分、运算算法简化，也是实现智能监控一大突破重点。
在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*消除的。
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。
智能视频监控和普通视频监控本质的区别在于：普通监控视频只是帮助我们“看”；而智能视频监控不仅要“看”，而且能“看见”、能“理解”，能够搜寻目标，分析视频内容，处理视频监控的结果。总体上说，智能化是视频监控的亮点，但同时又是视频监控技术的关键和难点。智能视频监控技术的研究和应用仍处在萌芽状态，刚刚步入初级阶段。