浅谈智能分析应用现状及发展前景

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1、浅谈智能分析应用现状及发展前最众所周知，智能视频分析技术领域是人工猪能中的模式识别，将智能算法嵌入到DSP中，通过分析和提练人员和车辆二类II标的各种行为模式，形成核心算法。它是基于图像处理、模式识别的新型视频监控技术。简而言之，就是发现图像屮运动的物体，并对其进行跟踪、分析，及时发现“异常”行为，触发报警并采取其他措施进行干预。虽然近年來僧能视频技术得到了迅速发展，而僧能视频分析木身算法的局限，在理想环境下才可实现其全部功能，所以在实际应用屮，只能初步实现较简单的功能。但强劲的需求市场下，缘何智能视频分析技术不能人展拳脚？未来智能视频分析技术乂将会有哪些突破？视频分析技术目前应用三类现状从

2、技术角度來讲，目前国内智能分析技术主要还集中在两人类：一类是采用画面分割前景提取等方法対视频画而中的H标进行提取检测，通过各种不同的规则來区分不同的事件，从而实现不同判断并产生相应的报警联动等，例如：最早期的一些行为分析类功能（跨界、区域入侵、打架检测、人员聚集等）、还有早期的交通事件检测等都属于这类算法技术的应用。另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样木进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行检测及相关应用。如千辆检测、人脸检测、人头检测（人流统计）等应用。从应用角度來讲，目前国内智能分析技术主要有网大类:第一类是实时报警类。第二类是数据统汁类，第三类是属性

3、识别类。第四类是图像处理类。从产品形态來讲，目前市场上主要冇两大类产品形态，一类是前端猶能产品。-类是后端服务器产品。这两类产品各有优缺点，根据不同的应用和项忖类型有不同的选择。目前市场上可以看到很多智能摄像机，即将一些视频分析算法移植到网络摄像机中,在摄像机中实现对实时视频的分析和检杳，实现一些智能分析的功能（例如忖前有实现乍辆检测的乍辆抓扌n摄像机、实现区域入侵等功能的丨

4、标检测报警的摄像机、有实现人类检测抓拍的摄像机等等），智能摄像机口带分析功能，系统架构简单，同时H前的摄像机DSP处理能力己经完金能运行各种较为复杂的分析算法，分析效果和后端产品基本相同。智能视频分析被称监控智能化最为

5、成熟技术体系监控平台发展的这些年，已经很明显贴近监控高清、集成性的趙势，但智能化的应用表现才刚刚起步，但前景不小。我们说的监控詢能化，很多业内人士都认为钓能视频分析就是监控的詢能化。从日前应用悄况分析，智能视频分析技术是监控智能化技术最为成熟的技术体系。目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，根据其实现的方式进行区分，冇业内人士将其概括为以下儿种类型的智能分析。诊断类智能分析：诊断类钢能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质屋下降进行准确分析、判断和报警。诊断类彻能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平

6、台的形式出现，在大型的监控项H,特别是城市级监控的日常运维中作川十分明显。目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都口带该项辅助功能。识别类智能分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、年、物等相关特征信息的提取与分析。在对年的识别分析应用上主要是年牌识别技术。该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。模糊年牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。车牌识別技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被人量用于车辆交通违章的抓扌n,有

7、效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通爭故的发生。早期视频分析应用产品出现在市场上，着实引起了一段強动，而且很多特殊的应用场景和应用环境，的确能给客户带来很大的价值。如商场的人流统计技术，为商场的数据分析带来了巨大的技术支撐。如车牌识别技术，给公安交通管理带來的价值是无法用数据來衡最的。但是，视频分析技术还没有完金成熟，目前应该述属于技术应用的初级阶段，述存在很多问题，这些问题可能也是限制视频僧能分析应用快速发展的最主要的因素。针对100多家厂商及工程商的问卷调查显示，2013年智能摄像机帀场规模较2012年市场规模18亿元增长接近40%,2013年科能摄像机市场规模达25亿元左右。其中,

8、平安城市、交通行业、机场、军事基地是智能摄像机应用最多的行业，达到了30%以上，但是相对丁-成熟的视频监控系统而言，智能视频的销最总体呈现平稳的态势。深圳市视威克总经理巫松亮表示，智能视频分析技术只占有总莒业额的一小部分。那么为什么广受用户期待与市场好评的智能视频分析技术不能在市场上大展拳脚，占据监控市场的更大空间呢？（一）、检测准确率达不到理想效果。视频分析技术的准确率基本达不到非常理想的效果，特别是实时报