智能分析技术在视频监控系统中的集成应用

廖海辉 广东汇信通讯科技有限公司

目前，视频监控系统在各行各业得到了广泛应用，成为保障安全的一种可靠手段，视频监控系统在当今的社会治安环境下，在众多领域中发挥着重要的作用，由于视频监控系统的信息存储量大，人工难以处理，导致在应用过程中不能快速及时的得到准确消息，这限制了视频监控系统的发展，而智能分析技术的发展，将是解决视屏监控系统发展瓶颈的关键，在未来的视频监控系统发展过程中占有重要地位。

1. 视频监控系统的发展历程及面临的问题

1.1 视频监控系统的发展历程

随着科学技术的不断发展，视频监控系统也得到了快速发展，视频监控系统得到了广泛的应用，视频监控系统在技术上来讲主要经历了三个阶段：第一阶段视频模拟监控系统，其具有一定的局限性，例如不能进行长远距离的传输，不能进行联网，数据处理效果低等缺点；第二阶段半模拟半数字视频监控系统，通过在远端计算机上进行监控，但需要铺设电缆，建设成本较高等缺点；第三阶段为基于IP网络的视频监控系统，通过以网络为传媒介质，实现视频在网上的传输，可以通过相应功能来控制主机实现对整体系统的浏览、控制和存取。

1.2 视频监控发展面临的问题

（1）高清技术障碍视频监控发展

现阶段，CMOS 和CCD传感器为视频监控摄像机的主要图像传感器，CMOS光电传感器在使用过程中由于光电、电路之间的距离很近，很容易造成使用过程中的光、电、磁的相互干扰，使得整体的图像质量很容易受噪音的影响，降低图像质量。CCD电荷耦合器在使用过程中需要大负荷电源供电，使用过程中耗电量极高，信号转移过程中需要在同步信号控制下一位一位的转移读取，读取速度较慢，在使用过程中电路极为复杂，制造成本较高，因此高清技术很难得到快速发展，这就严重的制约了视频监控系统的发展。

（2）监控视频的网络传输与存储难题

视频监控系统的视频传输和存储是制约着视频监控系统向数字化、网络化方向发展的关键。如果视频监控系统的前端采用高清摄像机，拍摄1080P的高清图像，逐行扫描分辨率为1920*1080P，将产生约200万的像素，这将是普通CIF格式的20倍，如此庞大的数据流，对存储空间、网络带宽要求比较严格，目前的压缩算法很难适应现阶段的压缩要求，如何在满足大比例大压缩存储的同时又能保证数据恢复时减少数据的丢失量，就需要采用新的压缩算法。

（3）智能技术尚未成熟

现阶段智能化技术虽然在视频监控系统中得到了应用，但智能化监控系统仍处在起步阶段，虽然一部分智能产品已经进入市场，但仍存在着不少缺陷，不能很好的处理非正常情况下的视频图像，经常存在误判错判的情况。因此智能技术现阶段还存在一定的缺陷，智能算法还需要进一步的改进与完善，很多的智能技术算法还停留在初级的理论阶段。

2. 智能分析技术在视频监控系统中应用的优势及应用发展现状

2.1 智能分析技术在视频监控系统中应用的优势

现阶段我国仍采用的是传统的视频监控系统，传统的视频监控系统在安全防护过程中需要由专门的工作人员进行查看和分析，在监控过程中，监控人员很难对监控场景进行及时的监控，在监控点过多的情况下，监控人员就不能对每一个监控点进行及时的监控，同时在传统的视频监控系统中，监控人员不可能每天24小时的对视频录像进行监控，在很大的程度上有一定的局限性，同时传统的视频监控系统存储空间较小，保存的时间有限，在图像查看的过程中效率极低，传统的视频监控系统在应用过程中存在着很大的弊端。智能分析技术的出现，将解决传统视频监控系统中的这些弊端，利用智能分析技术通过采用计算机视觉分析的方式，在没有监控人员的时候，可以自动地通过摄像头对相应的画面进行捕捉、定位、识别和跟踪，对相应的图形进行分析，当图形存在异常情况时就会立刻做出反应，提醒相关监控人员，智能分析技术在视频监控系统中的应用将在很大的程度上提升监控系统的安全性、高效性。

2.2 智能分析技术在视频监控系统中的发展现状

在视频监控系统中，智能分析技术可以根据相应的规则进行相应的事件划分，从而来判读视频画面中的目标，根据判断结果迅速的做出判断，进行根据判断情况进行选择是否报警等。智能分析技术在应用过程中需要采用大量的样本进行训练，进而更加准确的分析与判断出视频中的目标。

（1）实时报警

智能分析技术在对视频监控画面进行分析和判断的过程中，当出现需要报警的情况时，视频监控系统就会实时的触发报警系统，在一定的程度上保证了报警过程的实时性，但现阶段智能分析技术在报警系统中的应用还存在着一定的局限性，例如一些司法报警、高速报警等仍需要智能分析技术进一步的发展和应用。

（2）数据统计

智能分析技术可以通过对视频监控系统中的监控画面进行目标的数据量统计，进而可以对相关的数据量生成数据报表，实现数据量的采集工作，很大程度上提高了工作效率，数据统计工作可以广泛的应用到商场的视频监控系统中，用来统计人流量或者是车流量等。

（3）属性识别

智能分析技术可以自动识别视频监控画面中的目标属性，实现对目标的属性识别，可以使得画面中的事物尽快的被识别出来，例如在安全防卫与调查统计过程中，可以利用属性识别的方式进行人脸识别、车牌识别等多种识别方式。

（4）图像处理

智能分析技术可以在图像处理过程中把视频监控中的模糊不清的画面采用科学的方法进行处理，使得监控视频中画面清晰的展现在相关人员的面前，此技术在医疗、银行中得到了广泛应用，通过清晰的画面可以更好的分析和判断相关的监控场景，以提高判断结果的正确性。

3. 智能分析技术在视频监控系统中的发展趋势

智能分析技术现阶段存在最大的问题就是如何提高在视频监控系统中的准确率，为此在智能技术的发展过程中，要着重解决准确率的问题。

3.1 增加源头可判断信息

智能分析技术在应用过程中要想提高准确率，首先应该从视频监控源头的信息可靠性进行处理，双目摄像头的发明和推广，使得大量的信息可以通过智能分析技术从源头上进行分析处理，进而获得视频监控画面中的重要信息，在很大的程度上提高智能分析技术的准确率。

3.2 自学习和自适应算法的研究和应用

在智能分析技术的应用过程中，需要采用大量的样本数据，智能分析系统通过不断的学习和分析进行提高自身的识别水平，而在复杂的环境中，智能分析系统就需要通过准确的分析排除干扰因素的干扰，精确的查找到相关目标，对智能分析系统的自学习和自适应算法提出了很高的要求，而目前对于智能系统的一些算法仍处在理论研究阶段，要想提高智能分析技术的准确率，就应该加快智能算法的研究工作。

3.3 视频数据深入挖掘应用迅速发展

智能分析技术在现阶段的视频监控系统中通过各种计算方法，可以对视频监控系统中的数据进行分析对比，在大量的数据中迅速快捷地找到目标信息，在很大程度上减轻了工作人员的负担，提高了工作效率，解决了工作人员无法完成的问题。例如智能分析技术在交通工程中的应用。在高速公路上对于车辆的违章情况进行抓拍的过程中，采用全景检测的方式，对于违章车辆很难进行抓拍，这也就导致了高速公路上的违章现象得不到有效的改善，而如果采用智能分析技术，当车辆出现违章的现象时，就能够很容易的通过监控视频将违章车牌记录下来，很容易对违章车辆进行相关处罚。

4. 结论

综上所述，智能分析技术是可以提高视频监控系统的可靠性和安全性的有效手段，通过智能分析技术对监控场景的分析和判断，可以使得视频监控系统得到广泛的发展和应用，同时解决了日常复杂的工作简单化问题，使得视频监控系统在维护社会稳定和社会发展中起到一定的作用，但现阶段的智能分析技术仍存在着一定缺陷，在智能算法上仍然需要改革创新，许多智能算法仍处在理论研究阶段，加快智能算法的研究，提高智能分析技术的准确性就显得尤为重要。