智能视频分析技术在智慧安防中的应用与展望

王勐

（浙江广信智能建筑研究院有限公司）

1 引言

随着人们对于安保工作的日益重视，原有的安防工程技术已经不能很好地保障人们的安全，在这样的大背景下智慧安防应运而生。智慧安防工程通过网络信息技术及智能化技术的运用极大地提高了安防工作的效果。但是视频分析技术作为智慧安防工程的重要组成部分，目前的应用还较为基础，不能真正满足智慧安防工程的需要，因此对视频分析技术的提升刻不容缓。笔者将对智能视频分析技术在智慧安防中的应用加以分析并对其未来的发展进行展望。

2 智能视频分析技术简介

如今在我们的日常生活中，摄像头随处可见，它们也在默默地保护着我们的安全，是我们日常生活安防工程的重要一环。但是如此密集的摄像头在更好的保障我们安全的同时也为安防人员带来了新的难题，那就是这些摄像头每日记录下的视频资料数目过于庞大，后期的视频分析工作极难开展，同时在进行信息提取时效率低下，反而降低了安防工作的效率。而且目前的视频分析技术模式通常为提取监控视频，再由安防人员根据实际需要对于视频中的有效信息进行提取，用于后期的工作，主要承担调查取证的任务，功能较为单一，不能真正发挥视频监控网络的优势。为了解决这一问题，智能视频分析技术被引入到智慧安防之中，并且这一技术目前已经逐渐成为了主流。

智能视频分析技术主要是在传统视频分析技术的基础之上整合了计算机系统，使得安防工程中的视屏监控由传统的记录功能转变为分析功能，在这一过程中摄像头所记录的视频信息不仅会被存储下来，其后台的视频分析系统也会对视频信息进行即时地分析，并通过对异常状态的鉴别提出预警。在智能视频分析技术中，为了可以快速地对大量的视频资料进行分析与监控，除了要提升后台计算机系统的运算处理能力之外，加强对无用视频的过滤及有效信息的抽取能力也是当下智能视频分析技术的重点。而目前我国智慧安防工程中运用的智能视频分析技术也基本实现了对于异常情况的及时甄别与预警，让视频分析技术不再只担负调查取证的责任，而是进行事前预警，减少安全问题的发生。

3 智能视频技术的应用现状分析

使用智能视频分析技术不仅可以有效地对安防视频资料进行存储分类，还能对视频监控资料进行及时的分析，并为安防工作提供指导，其性能远远优于传统的视频分析技术，这一技术目前在智慧安防中也得到了广泛的应用。目前智能视频分析技术在智慧安防中的主要运用集中于运动目标识别、徘徊检测以及360°全景跟踪等领域，做到了由平安城市向智慧城市的转变。

首先便是在运动目标识别功能上的突破。目前我国各个主干道的路口及小区、停车场的入口处均配备有车辆信息视频识别系统，但是此类传统的视频车辆信息识别系统只能实时提取运动中车辆的车牌号信息，对于智慧安防工作帮助有限，不能及时发现车辆动向的异常[1]。针对这一现状，我国在原有的车辆视频信息分析技术的基础上加以创新，引入了动态分析技术，可以对车辆的更多信息加以捕捉与分析，例如车辆的颜色、车型、行驶状态甚至车内人员的动态。而这些数据经过提取之后也并非互相离散，而是将之整合成为一个结构化数据，不仅便于后期的提取分析，也可以实现与安防大数据的碰撞，有助于系统进行分析。另外除了在信息提取及信息整合等方面做出提升外，目前智能视频分析技术还优化了系统的夜间成像效果，通过摄像头技术的优化减少了夜间车辆灯光以及恶劣天气条件对于视频成像的影响，让智能视频分析系统可以全天候满足安防工作的要求。

智能视频分析技术为安防工作带来的最大改变便是可以通过对视频的分析发现异常并提前采取措施预防可能出现的安全问题，因此在监控过程中保持对可疑目标的监控便是智能视频分析技术的重中之重。而由于监控网络所使用是摄像头大多监控范围较小而且视野较窄，因此难以满足对特定目标的跟踪要求。在以往的安防工作中，大多采用PTZ技术进行目标跟踪，但是随着安防工作要求的提升，PTZ目标跟踪技术已经不能满足当下的跟踪要求，而近年来一种高速球配合360°全景摄像头的新型技术逐渐取代了PTZ目标跟踪技术[2]。该技术的运作原理是通过圆周排列的一组摄像头对监控范围进行360°的全方位监控，而在全景摄像头下方的高速球摄像头则负责对特定目标的跟踪与监控。在监控过程中，技术人员首先会在全景摄像头的视频分析过程中根据事件判别算法来找出可疑目标，随后高速球摄像头便会聚焦于特定目标并对其进行跟踪监控，同时监控数据也会及时反馈至安防人员处，便于安防人员进行进一步的分析与行动安排。而为了满足日益严格的跟踪监控要求，目前该技术使用的高速球摄像头不仅可以迅速对焦、变焦以提升视频清晰度，同时还可以对多达60个不同目标进行同时跟踪，而且安防人员也可以随时切换重点监控目标，提升监控工作质量。

除了对视频监控技术的升级之外，智能视频分析技术的另一个突破便在于其对于视频监控画质的提升。在以往的安防视频分析工作之中，由于监控视频画面模糊而阻碍调查的事件屡见不鲜[3]。而智能视频分析技术为了提升对视频信息的提取精度，对摄像头进行了升级，采用了4K超高清智能红外网络球机在将监控视频的画质提升至4K的同时，其应用的VCA功能、ROI编码及智能跟踪技术大大提升了视频监控质量，不仅可以及时掌握监控区域的情况并进行视频信息提取及分析，在后期的取证过程中也避免了由于画质模糊造成的问题。

智能视频分析技术虽然优化了运动目标识别技术，将目标信息整合为结构化的信息数据，减轻了信息提取工作的难度，但是全时的监控难免会产生大量的无用视频，对后期的分析提取工作造成干扰，因此在目前的智能视频分析技术应用过程中运用了视频摘要技术[4]。视频摘要技术指的是通过前期的后台分析对重复无用的视频信息予以省略，同时根据视频信息分析的实际需要截取有效的监控视频片段，形成一个精炼的视频摘要，安防人员便可以在短时间内浏览监控视频的同时不遗漏关键信息。而且在智能视频分析技术的实际应用中，视频摘要还会被系统分离存储，这样也可以大大降低后期安防人员调取视频的难度。但是目前视频摘要技术还不成熟，环境较为复杂的视频难以进行视频压缩，还需要对此类情境下的监控视频处理过程进行优化。

4 智能视频分析技术在智慧安防中的应用展望

虽然智能视频分析技术在智慧安防中的应用大大改善了视频监控工作的现状，但由于该技术在我国刚刚起步，目前还存在较多不足，因此安防技术人员需要改进相关技术以满足未来的安防技术要求。

首先，目前视频监控工作大多数还是使用单摄像头进行，单摄像头不仅视野范围较小同时视频信息的获取也不够立体，视频难以反应不同对象间的空间位置关系，因此在信息提取时会出现误差，同时动作分析也缺乏准确性。因此未来智能视频分析技术的发展首先要改变当前“单眼监控”的现状，实现“多眼监控”。

多眼监控首先指的是对同一地点的视频监控要使用多个摄像头同时进行，这样多个摄像头的视频信息经过智能系统整合处理后，便可以得到类似于人眼监控的效果，监控视频可以准确的反映对象间的空间位置关系，便于信息的提取与分析。除了对单独位置的视觉监控，对目标的跟踪监控过程也需要实现多摄像头间的联动，避免监控盲区的出现。为了达到这一效果，首先需要优化摄像头的分布规划，消除不同摄像头的监控范围真空区，另外还需要优化网络平台的控制系统，在进行跟踪监控时要预判目标的运动轨迹，并控制不同的摄像头对于目标的整个行动进行监控[5]。

智能视频分析技术现阶段存在的另一个主要问题就是对目标的行为分析不够准确，这首先受制于视频的清晰度，另外目前的视频分析技术的分析手段单一也是主要原因之一。针对这一问题，未来的智能视频分析技术首先需要加强对于环境因素影响的排除，提升动态监控的清晰度。另外还需要引入例如人脸识别、表情监控、以图搜图等新型的视频信息提取分析技术，以提升目标行为分析的准确度。而且目前智能视频分析技术的目标行为监控通常没有根据视频监控的应用范围进行相应的优化，只是对常规的异常行为进行监控，不能满足特殊环境下的监控需要，因此未来技术人员需要根据视频监控的具体环境进行行为分析程序的优化。例如在景区的智能视频分析系统就需要对客流量、通行状态等信息进行分析并为景点管理人员提供管理方面的指导。

另外，当下的智能视频分析技术缺乏统一的标准，不同地区所使用的视频监控设备以及控制系统往往存在较大的差异，这也导致不同地区间的监控视频资料难以进行互通，影响了安防工作的进行[6]。这就需要行业尽快制定统一的标准，让不同地区的智能视频分析系统可以高效协作，共同完成安防工作，还可以制定严格地监控视频安装运行标准，确保监控视频设备及视频分析系统满足实际使用需求。

5 结束语

随着目前安防工作要求的提高以及智慧安防的普及，传统的视频监控体系及视频信息分析技术已经不能满足当前的安防工作要求。因此利用智能化及网络化技术的智能视频信息分析技术成为了当前的主流，其也优化了运动目标识别、特定目标跟踪监控过程，并提升了监控视频画质，有效改善了安防工作效果。在未来智能视频分析技术还需要加强多眼监控以及目标行为分析技术，更好地助力于智慧安防工作。

[1]毛亮.智能视频分析技术在智慧城市中的发展与深度应用[J].中国安防,2017(6):49-52.

[2]贺志刚,陈春.基于智能视频分析技术的“智慧警务”建设思考[J].中国科技博览,2014(37):294-295.

[3]梁焱.基于智能视频分析的智慧黄山景区安全防范管理与服务[J].中国信息化,2013(14).

[4]张海,左晓华.智能视频分析技术在高校安全防卫中的应用[J].产业与科技论坛,2016,15(5):61-62.

[5]王兵.智能视频分析技术在安防领域的应用解析[J].中国安防,2013(12):48-52.[6]陈平.智能视频分析在智慧城市发展中的作用[J].中国安防,2017(6):59-61.