一、智能视频分析技术产生的社会背景及发展历程
　　现代社会经济的飞速发展是要有稳定的社会治安作保障 的，而监控系统的普及为其做出了巨大的贡献。早期的监控系统很大程度上只作为一种事后的"录像查询系统"，既浪费了海量的信息数据，又浪费了大量的查询时 间，也没能从根本上解决"防范于未然"的目的，但这一矛盾原本并不突出。
随着近年来国际恐怖袭击事件的增加，人们深切感受到来自近在身边的威 胁，对于公共安全的需求空前高涨，安全监控系统的效率日益成为人们关注的重点，原有的安防系统功能已无法满足需求，安防系统迫切需要真正实现实时监控，即 时反应，在最大程度上减少甚至及时阻止危险事件的发生。在这一市场需求背景的催生之下，智能视频分析技术得到了长足的发展，成为了安防领域最炙手可热的话 题之一，也是最前沿的应用之一。
所谓智能视频分析技术，是指在综合多学科研究成果的基础上，采用高效的智能视频分析算法，并借助相关硬件的强 大的处理能力，通过分析和预设各种行为模式形成核心算法，对视频采集前端实时采集的视频流进行特定分析和提取，当发现与算法中预设的规则相一致的行为或情 况发生时，自动向监控系统提示分析结果，并根据不同情况采取相应处理措施，联动报警或人工干预。智能分析技术的发展极大地提高了人们对危险情况的掌控能力 及对各类案件的侦破能力。
二、智能视频分析技术实际应用案例解析
　　智能视频分析技术主要可实现单拌 线检测、区域检测、物品遗留检测、丢失检测、逆行检测、人员聚集检测、双拌线检测、人员徘徊检测、人脸检测、人数统计检测、违停车辆检测、烟火识别检测等 十二大分析功能，可应用于视频监控、交通、森林防火、监管、金融、综合平台等许多系统领域。
1. 视频监控系统
视频监控系统是目前安防行业应用最为普遍的子系统，广泛应用在安防各个子系统中，针对视频监控系统开发的智能分析模块可同时对多种场合进行多样化多规则的智能分析，可实现周界入侵检测、物品盗移检测等异常行为分析功能，能够对设置好的场景变化准确判断并发出报警信息。
（1）绊线穿越分析：通过设置虚拟围篱对周界进行侦测，当发现可疑人员或者物体穿越围篱即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。
（2）滞留分析：对于特定区域内逗留的人或物体进行分析，当目标超过设定的时间，系统会认为为可疑物体，并同时报警，也可以将报警上传至远程客户端。
（3）双绊线穿越分析：双拌线是视场内用户设定的具有禁止方向的线段，当指定类型目标穿越该线段，且前进方向与禁止方向一致时，则产生报警。
（4）人员流量分析：计算并统计穿越计数线的进出的人员数量，统计流量。
（5）逆行分析：目标在设定的区域内，以和禁行方向夹角不大于正负15°的范围内运动，则触发报警。一个目标只要处于逆行状态就会一直报警，可以实现方向运动检测、定向检测、禁行检测、倒车检测、出口闯入检测等功能。
2. 交通系统
城市交通中的违法停车现象一直是城市管理中的顽疾，严重影响了道路的畅通以及行人安全。如何规范驾驶员的驾驶行为及对违反交通规则的行为及时准确地进行 取证查处，是道路监控的关键问题。而现有的实现方案，在发现有违法停车情况时，执法人员需要手动控制云台摄像机进行拉近、拍摄车辆的车牌号码及交通标志 等，完成后需手动恢复摄像机预置位，过程复杂繁琐，人工成本高；随着道路管理的需要，违法停车监控点越来越多，监控执法人员工作负荷越来越大，工作的准确 度依赖于人员自身的责任心、工作状态、身体精力状态等人为因素，也需要相当多的人力与之相配套。因此，一套高稳定性、高准确性、高集成度的违法停车自动抓 拍处理管控系统显得非常必要。
基于智能视频分析技术研发的违法停车抓拍系统，核心为违法停车检测、抓拍、识别一体化的红外高速球机，可对特定 地点的车辆进行连续监控，对违停车辆进行抓拍，获得清晰的车辆全貌图像和车牌图像，同时在违法车辆的图像上记录车辆违法的时间、车型、地点等。系统具备联 网功能，抓拍获得的图像和数据通过光缆、ADSL、ISDN、GPRS、CDMA、微波或电话线路等方式，采用通用接口和协议，实时传送到远程监控中心， 也可以根据现场实际情况进行人工数据提取。违法停车抓拍系统取代了现在人工检测的繁琐劳动，可以实现全天候全时段连续违法检测及抓拍。
违法停车抓拍过程如下：
（1）在球机中设置预置位及相应的违停检测区域（如图1所示），黄色虚线中的区域即为违停检测的区域。

图1 设定违停检测区域

（2）对区域中停放的车辆进行检测（如图2所示），对检测到的在区域中停放的车辆进行计时。

 
图2 检测到区域内的停放车辆并计时

（3）当区域内停放的车辆超过预先设定的时限时，球机开始录像，设备状态转为"录像开启"（图片左上角），并抓拍一张全景图片，如图3所示。

图3  全景图片

（4）球机将镜头拉近，拍摄一张车牌的特写照片（如图4所示）。

 
图4  车牌特写图片

（5）球机回到看守位，拍摄一张全景图片（如图5所示），并准备拍摄下一辆违停车辆。

 
图5  全景图片

3. 森林防火系统
随着造林事业的不断发展，林地面积、林业蓄积量逐年增加，防火工作是首要任务。森林火灾是世界性的林业 重要灾害之一，年年都有一定数量的发生，造成森林资源的重大损失和全球性的环境污染。森林火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失的特 点。因此一旦有火警发生，就必须以极快的速度采取扑救措施，结果是否严重很大程度上取决于对林火行为的发现是否及时。当前国内主流的林火预防方式只是建立 普通的监控系统，将采集的视频图像通过微波汇总，由人工完成集中监视；人工监视易造成肉眼疲劳，视频中的火情不易被查觉，易造成漏报。针对此种情况开发的 森林火灾智能分析模块，通过对摄像机采集到的视频进行算法分析，可自动识别烟、火等火灾初期情况，及时发出报警信号，使林业部门能快速反应并减小损失，如 图6所示。

 
图6  森林防火辅助决策指挥系统

4. 监狱管理系统
监狱是国家主要刑罚执行机关，担负着惩罚和改造罪犯人员的职能。在面对当前社会不安定因素增多、狱内在 押犯构成日益复杂、改造与反改造斗争日趋激烈的同时，更要明确并不断强化自身的职能。针对监管系统的实际情况研发的周界防范检测、物品盗移/滞留检测、人 脸检测、行为异常分析等智能分析技术，能够全面加强监区监管能力。
表1  监狱管理系统的功能设计
区域 分析对象 功能描述
围墙区 人员入侵 检测围墙内外是否有人员入侵、攀爬
 物品遗留 检测是否有物品遗留在围墙两侧
出入口 大门出入人/车 对大门出入人员/车辆进行识别、记录
 监区内各类门禁 检测出入人数、根据规则判断是否尾随
押犯监区 人员行为 人员异常聚集、打架、突然奔跑、倒地
 人数统计 监控区域内人数统计
军械、财务、器材室 人员入侵 检测人员的非正常进入
 物品偷盗 检测物品是否被移动、遮挡、拿走
哨位 离岗 检测哨位上是否有值班人员
 巡更 识别巡更人员，记录巡更过程
 睡岗 识别值班人员是否在睡觉
会见室 人员记录 识别、记录会见人员面部图像
监控系统 视频异常 检测监控视频是否正常，未被破坏
（1）周界防范：自动检测出视频画面中闯入禁止区域的运动物体，检测效果不受光照、噪声、物体投影、相机抖动和恶劣天气等因素的干扰，且能在低对比度和强逆光等恶劣光照环境下进行准确的分析判断，在发出入侵警报的同时，亦能提供实时的抓拍图片或视频。
（2）人员聚集：目标在限定的检测范围之内，人数从少突然增多或人数从多突然减少时触发报警，如图7所示。
  

 
图7  人员骤聚

（3）行为异常分析：以智能视频分析核心算法为基础，通过分析运动物体的运动轨迹模式，实时监测视频中的运动物体是否存在异常行为，包括人的徘徊、突然奔跑、倒地、非法驻留等异常情况。
5. 金融系统
当前，国内针对金融行业的犯罪活动日趋上升，犯罪手段和方式也逐渐多样化、暴力化、智能化，全面加强和更新现行的金融安全防范系统以适应机制转轨和业务 发展已变得迫在眉睫。目前由于银行不断扩大ATM的营业范围，监控中心和分管人员的管理压力逐步增大，当面对众多的ATM视频监控图像时，如何判断出哪个 人、哪台机器、哪种行为属于犯罪人员和犯罪行为，就需要通过对上述这些点进行智能化的辅助判别来将监控和管理人员从众多的图像监控中心解脱出来，将重点放 在报警后如何快速准确处理的方向上。天地伟业采用了相应智能分析技术，为用户提供了一套适合银行安防需求的特色解决方案，有效保障了银行安全。
（1）人脸检测：包含例行抓拍和异常抓拍2种模式。
 例行抓拍：自动检测并抓拍监控场景中的人脸，对目标进行持续跟踪、标记，并自动选择一张最清晰的图片与日期和操作时间进行关联存储，以便事后查询取证。
 异常抓拍：在针孔摄像机覆盖范围内同时清晰出现两张或两张以上的人脸时进行抓拍，系统报警。主要针对有人在操作人后面偷看密码，非法安装、拆除读卡设备 等（犯罪分子在安装或拆除非法设备时一般都为两人或两人以上）。在针孔摄像机覆盖范围内出现取款人戴墨镜遮挡面部时，系统会自动报警，同时抓拍现场图片。
（2）滞留物检测：利用ATM机顶部针孔摄像机进行检测，对操作台进行实时监控。对任何增添出来的不明物体进行辨认，检测非法安装复制器；检测张贴虚假通知；检测键盘防护罩被破坏。如有不法行为系统报警，同时屏蔽键盘、屏幕等隐私区域。监测的事件包括以下几种情况：
 加装读卡器、假告示或假通知纸张：不法人员在插卡口加装复制器，非法读取取款人的银行卡信息，在ATM机上贴虚假告示或纸条，用虚假信息欺骗银行卡用户。
 码键盘防护罩挪位或拆除：不法人员将密码键盘上的防护罩挪动位置甚至拆除，利用顶端微型摄像机窃取到储户的密码。
 取款人遗留物：取款人遗留钱包、卡、钥匙等物品在操作台，系统发现后可通过语音提示用户，或工作人员及时保管。
（3）行为异常检测：利用厅内顶部或室外挂墙的摄像机，对自助营业厅进行实时监测，当出现扭打等异常行为时系统报警。
 扭打：当储户取款后，尾随的不法人员进行暴力抢夺。
 夜间人体接近：作案分子在取款人进行ATM操作时，伺机靠近或者用凶器胁迫取款人，进行抢劫、抢钱。主要是在夜间进行防范。
 长时间逗留：非取款用户长时间逗留，如流浪汉、醉汉留宿过夜，将影响到其他用户的正常使用和安全问题。
（4）入侵分析：通过在监看画面上设置对某一区域（可设置任意形状）为警戒状态，当有物体非法闯入警戒区后，即触发报警，并同时对闯入物体进行分析。比 如当有人进入警戒区时即报警有人非法闯入禁区；当有汽车进入警戒区时即报警有非法车辆闯入禁区。可应用于某些重点保护区域例如银行金库等。
（5）丢失分析：通过在监控画面上画出一块寸有重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警，并可同时将报警上传至远程客户端。可应用于重点保护区域如保险库等。
（6）奔跑分析：目标在限定的检测范围之内，以限定单位时间内移动（奔跑）距离为标准。目标在指定区域奔跑移动距离大于此值，触发报警。可应用于重点保护区域如金银店等。
（7）徘徊分析：目标在设定的检测区域内，如果检测到有人徘徊的时间超过设定的最短时间，则触发报警。逗留检测、游荡报警等可应用于金融机构门口，银行门口等。
6. 综合平台
由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。 采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。此系统在公安机关得到普遍应用，部署在车 站、码头、机场等场合，可以将出现的犯罪嫌疑人快速识别，从而进行抓捕围堵。也可以用于医院、银行等场合，通过人脸面部特征快速识别起到更智能的人员侦测 作用。基于综合管理平台的人脸识别系统主要由人脸智能识别比对单元和人脸智能抓拍检测单元组成，主要特点是直观自然、非接触性、非强制性、并发性，实际应 用场景下可以进行多个人脸的同时检测、判断与识别；主要实现实名验证、重点人员布控、报警联动、自动检测、人脸数据库实时比对、多人脸同时检测识别和人员 流量统计功能，如图8所示。

图8  天地伟业综合管理平台的人脸识别

三、智能视频分析技术当前发展瓶颈及问题
　　虽然近年来智能视频分析技术取得了一定发展，但要真正实现智能化还需要长久的努力。主要瓶颈有以下几点：
1. 智能分析算法有待优化
分析准确率受环境影响大，针对复杂异常行为建模困难，目标与背景接近会导致目标特征信息提取困难；运动目标被遮挡，会造成目标信息缺失；目标移动速度过快或算法计算过于复杂导致跟踪的有效性较低，上述因素易造成误报、漏报、跟踪困难等结果。
2. 缺乏对行业的针对性应用
各行各业针对不同的行业特色有不同的智能分析需求，因此算法要更加深化到具体行业，要求不一且功能不一，不存在完全满足各种行业的视频分析算法。
3. 缺乏相关行业标准
目前国内大部分安防厂商都是独立开发智能视频分析技术，没有一个权威的行业标准，导致用户缺乏对系统建设情况的把握及信心。
4. 用户缺乏对事前预警的重视
目前国内大部分安防用户追求的仍旧是"监控覆盖率"，缺乏对事前预警系统的重视。
四、智能视频分析技术未来发展趋势
1. 应用行业化
智能分析算法向着适应更为复杂和多变的场景深化发展，也向着更为细化和具体的行业深化发展，贴近实战应用，并形成行业标准；算法更加到具体行业，要求不一且功能不一。
2. 应用集成化
智能视频分析技术要依托于物联网大背景，随着安防监控大平台发展，更加集成化，智能化程度更加集中，但所下辖分支更加细密。
3. 应用智能化
随着智能分析技术的不断发展，相关分析算法会越来越优秀，分析功能会越来越成熟，智能分析的应用部署与用户操作也会向着越来越易用的方向发展。