智能视频分析技术应用研究

智能视频分析包含的范围很广，很多智能视频分析技术已经在各个行业发挥了重要的作用。本文讨论智能视频分析技术结构、内容、难点、应用与发展趋势，重点讨论智能视频分析在视频监控行业中的应用，期望能为智能视频分析技术的应用、研究与发展提供借鉴。

智能视频分析是什么　　

计算机视觉技术在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。视频智能分析(IVS，Intelligent  Video  Surveillance)主要指计算机“自动的抽取和分析视频源中的关键信息”，按照一定的规则进行判断并决定是否给出报警。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能分析系统可以看作人的大脑。　　

需求　　

随着近年来视频监控系统的大力建设，各个行业的摄像机越建越多。仅仅在平安城市的建设中，至2010年，根据北京市公安局的统计数据，公安建设的各类监控有270多万个，共享社会资源300多万个。在传统的视频监控模式下，通过有限的电视墙人工监控来监看实时事件;通过人工根据时间段和大致地点来查找已发生的事件。如此多的摄像头，极少量的电视墙，人工实时监视根本无法顾及。统计信息显示，人工不能有效监控多个电视屏幕，操作人员盯着屏幕电视监控超过10分钟后将漏掉90%的视频信息，来自其他事件将会干扰监控的效果(例如电话、聊天等)。在发生事件后，通过人工来检索事件变得比较困难而低效，大部分事件稍一疏忽就会遗漏过去。伦敦七七爆炸案中，有100多位安保人员花费了70多个工时才在大量磁带中找到了需要的信息。　　

另外，成千上万的摄像头给管理部门的维护也带来麻烦，如何确定每一路视频是否在正常工作也成为一个难题;有一些视频会因为大风或震动出现抖动;也有一些视频因为大雾而变得不清晰等等。　　

而智能视频分析技术的出现正是为解决上述问题，它能协助进行视频质量的诊断，帮助确定哪些摄像机可能存在问题;它能对实时视频进行24小时不间断的分析，而不会感觉疲劳或被打扰;它可以帮助我们智能搜索感兴趣的内容而不是一帧一帧的查找视频。但是，它并不能代替我们工作，要明确智能视频分析所起到的作用是辅助的，它可以通过科技力量提高工作的效率，做出最终判断还是人工。　　

智能视频分析技术解析　　

系统结构分析　　

基于现有的视频监控系统架构，智能视频分析系统有不同的系统结构。　　

针对传统的模拟视频监控系统，通常增加外置DSP处理主机(集成软件License)或工控机+视频采集卡+软件License。针对传统的IP视频监控系统，通常增加外置嵌入式主机+软件License或服务器+软件License。　　

基于视频质量的分析　　

基于视频质量的分析主要由两个方面，视频质量诊断主  要用于 设 备 运 营 管 理，在 中、大 型 视 频 监 控 系 统 中  的作用非常明显;视频图像增强用于改善的视觉效果，用于某些特定的场合。　　

视频质量诊断　　

功能：视频信号缺失、遮挡、清晰度异常、亮度异常、噪声、雪花、偏色、画面冻结、PTZ运动失控等。　　

通过基于视频图像比对的方法、机器自动学习的方法、模拟运动指令图像分析等方法对视频质量的异常进行分析，并对异常的摄像机提出报警，由人工进行检查修正。机器自动学习的方法在实际视频监控系统中应提取大量的视频片断，包括正常视频以及存在各种故障的视频，形成训练样本，并模拟人类视觉特性，针对不同故障类型提取了大量视频图像特征参数，用以训练检测系统。　　

在实际运行场景中，视频质量诊断系统应当通过自动学习适应摄像机在室外环境下的光线变化、场景变化、季节变化、各种不同的安装视角、球机或云台的运动适应，特别需要加强自动学习能力方面的设计，与人眼的识别不同，机器是通过各种参数来识别，场景变化对机器来说更加敏感，所以自动学习适应能力对视频质量诊断系统来说尤为重要，通过对新样本的训练来提高系统的性能是可行的。