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智能监控——安防行业的下一个拐点?

jackyhwei 发布于 2010-11-03 10:40 点击:次 
应该说,智能视频分析技术是安防行业发展的必然趋势,然而,智能视频分析要真正实现其作用,首先必须突破上述几大技术障碍,客户对产品的认可才是市场发展的动力。除了技术上的不成熟,应用上的不成熟也是我们必须面对的问题,智能监控会是安防行业的下一个拐点吗?我们
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     2010年,数字化、高清化、智能化充斥着整个安防市场,不论是企业还是媒体,都在乐此不疲地谈论着视频监控的这三大走势。而今,2010北京安博会召开在即,作为安防行业的年度盛会,我们没有理由怀疑与这三大趋势有关的产品会在展会上出现。今天,笔者将就智能视频分析这一话题进行探讨。

  记得我在采访北京光桥总裁张乃宪先生时,他曾说,对于视频监控来说,监控录像需要7*24小时不间断,保安员在观看视频监控屏幕时极易造成视觉疲劳,发现可疑线索的几率就大大降低,举个例子,人在盯着屏幕观看录像12分钟的时候,45%的画面会被忽视,而当观看录像达到22分钟的时候,95%的画面将被忽略;另外,如何在监控屏幕不断切换的同时发现突发事件并及时预警也是实践中的一个难题;同时,随着视频监控的大范围应用,也带来了海量的视频数据,如何在这些海量的数据中提炼有价值的数据成为一个亟待解决的问题。基于这些因素,智能视频分析的产生和应用就显得极为必要。

  智能视频分析技术让人迫不及待,那么,智能视频分析的工作原理是什么呢?

  智能视频分析大体上分为两大类,一类是以背景模型建立为基础,主要包括周界防范在内的行为分析等。第二类是以特征识别为基础,包括车牌识别、人脸识别等。

  行为分析主要基于运动背景建模与目标识别技术,简单来讲就是在相对静止的背景图像中找到在活动的目标物体。

  运动目标识别的背景建模技术,首先根据某种数学原理建立环境背景的数学模型,在概数学模型的基础上,机器可以区分出静止背景与运动的目标物体,然后再根据目标的轮廓、大小等信息对其分类,除去虚假的或无需关心的目标,最终结合剩下的目标轨迹与设置的规则产生报警信号。

  特征识别技术的原理与活动目标识别技术不同。特征识别无需背景模型而需要目标物体的特征,因此机器会存有一个可以用于描述这些特征的数据库,特征识别也就是在所得的图像中寻找与特征库里具有一定相似程度的物体以进行匹配,如果特殊库里描述的特征越多,得到的结果越正确,同时需要的计算量也越大。

  然而,目前智能视频分析技术应用并不广泛,还处于试用阶段,“不成熟”的技术无法催生市场的膨胀,这主要表现在以下几个方面:

  1. 无法完全消除误报的影响

  例如运动目标识别中的背景建模技术,在控制漏报数量的同时,还不能完全的删除误报。在以目标识别为技术基础的周界防范产品中,误报的数量一直是反映该产品优劣的一大指标。而误报的数量是由背景模型与实际使用情况之间的差距造成的。模型的适应能力越强,造成的误报越少,背后要求的技术也越高。影响背景模型建立的因数很多,例如空旷的柏油马路和边上有树木的围墙,6m高的摄像机与2m高的摄像机所拍摄的画面就需要不同的背景模型,白天和黑夜的状态需要的模型也不同。目前,行业中还没有开发出一种可以涵盖所有使用情况的背景模型来,也无法完全的解决随机事件的影响,如在黑夜环境下车灯造成的误报。

  2. 不具备行为的判断能力

  例如周界防范,机器中行为分析的区域入侵功能能够发现活动目标,并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标(例如人体)提取出来。但是再进一步,这个闯入者的动机是什么,是偶尔路过,还是故意闯入,是否有意的往警戒区域内探望,这些都无法靠机器来识别。

  3. 特征识别技术对画面要求高

  对于基于特征识别的分析技术,对于图像的要求比较高。除了画面本身清晰度外,也需要清楚的展示目标物体的特征,目前计算机的识别能力大大低于人类对物体特征的识别能力,不同的光照条件和拍摄角度,都将改变计算机所看到的特征。因此,对摄像机的安装以及周围环境的要求比较高。例如车牌识别的产品,对车牌在画面中呈现的角度,像素大小都有比较严格的要求,这些高要求限制了该类产品的实施与应用。

  4.CPU的处理能力仍然是瓶颈

  要满足实际复杂的应用环境就需要越加复杂的算法,随之带来了巨大的计算量,目前DSP芯片的能力有限,已经不能满足某些复杂算法的需要。因此,难以开发相应高级功能的嵌入式产品,这也增加了很多产品的施工难度与实际推广的阻力。

    尽管目前智能产品已经开始小规模应用,但是在使用过程中也表现出种种问题,让火热的市场开始逐步沉寂:

  1、 价格高昂 普及困难

  目前市场上前端智能视频分析盒动辄一两万,而带智能视频分析功能的服务器则是几十万的身价,除了这些昂贵的必备用品之外,还有相应配套的硬件软件都需要高昂的造价,价格无疑成为国内智能视频分析产品不能普及的最大原因。试想连机场、轨道交通、金融、能源这些高端行业使用都要“三思而行”的状况下,又怎么能向智能建筑、零售业、服务业等中低端行业普及呢?

  2、 误报率高 有可能形同虚设

  目前的智能产品无论是嵌入式智能分析产品还是纯软件智能视频分析产品,其分析效率及准确率仍然受到环境因素(如环境光线变化等)的限制,面对各种各样复杂的应用环境,目前还无法进行准确、实时地判断和分析。

  国外视频分析的理念是“宁可误报,不可不报”,但这种理念到了中国可能会产生“狼来了”的效应。如何解决分析灵敏度和误报警之间的矛盾,也是我们急需解决的问题。

  另外,相对于传统的模拟系统和DVR系统来说,目前的智能分析产品规则设置及功能实现方面则较为复杂。为了减少误报,智能分析系统还要根据现场的情况进行多次的反复调试,从而达到较为理想的效果。也就是说我们需要较高端的配套设备,对设备的安装调试有着更加严格的要求,需要更多高素质的集成商和工程商,而这方面也是我们需要多加改进的。

  3、标准难于统一

  跟网络视频监控产品相似,智能视频分析缺乏一个准确的定义和相关的标准,众人都在谈智能,谁家的智能技术才是真的?哪些智能技术其实并不智能?比如,有些产品把移动侦测这个并不能从根本上实现自动分析并提取有威胁信息的功能也叫做智能分析,显然就是有所误导。

  另外,分析核心算法差异化也会成为将来整合的一个难题,比如不同品牌的前端嵌入式分析产品与后端管理平台如何来兼容,应遵循什么样的标准,智能分析分析产品的厂家可提供什么样的支持,这些都是需要解决的问题。

  4、客户认知度低

  产品的推广需要终端客户的最终认可才能赢得市场,许多行业终端客户普遍对智能分析产品系统所能实现功能知之甚少,也就不能提供很多有效的需求来促进产品的较广泛应用及改进提升,这也造成了很多智能分析产品功能与客户的需求相差较远,客户往往过高地估计了智能化系统所能提供的便利功能,从而产生一些非产品质量方面的矛盾。而企业只是自己埋头苦修智能视频分析技术,研发出来的产品并不能得到客户的认可,这也等于是做了一场无用功。

  应该说,智能视频分析技术是安防行业发展的必然趋势,然而,智能视频分析要真正实现其作用,首先必须突破上述几大技术障碍,客户对产品的认可才是市场发展的动力。除了技术上的不成熟,应用上的不成熟也是我们必须面对的问题,智能监控会是安防行业的下一个拐点吗?我们拭目以待。

(秩名)
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本文出处:IT168 作者:秩名
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