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時(shí)間：2021/03/02 點(diǎn)擊量：1
在當(dāng)下，中國安防行業(yè)談及最多的話題是“如何防爆”。其實(shí)，視頻監(jiān)控從模擬到數(shù)字，再到網(wǎng)絡(luò)、防爆、智能，一直在解決二個(gè)問題：“實(shí)時(shí)監(jiān)控”和“記錄存儲”。智能防爆即解決由機(jī)器來完成人工監(jiān)視、另一個(gè)是在海量視頻數(shù)據(jù)中快速搜索到想要找的圖像。因此，下一個(gè)安防爆發(fā)點(diǎn)必將是智能化應(yīng)用，未來，或許智能化將是安防系統(tǒng)的“標(biāo)配”。
智能化，安防技術(shù)突進(jìn)的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)
目前，監(jiān)控系統(tǒng)通常采用數(shù)碼攝像頭采集數(shù)據(jù)，很少進(jìn)行圖像處理。數(shù)字內(nèi)容隨后轉(zhuǎn)換為模擬信號，在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行傳輸，到達(dá)指揮中心后，再轉(zhuǎn)換回?cái)?shù)字格式以進(jìn)行分析和最終存儲。在整個(gè)過程中，我們很難對信息加以處理。具有智能化的安防系統(tǒng)卻大不相同，它們主要為端到端數(shù)字系統(tǒng)，采用的是IP網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)镮P傳輸?shù)撵`活性大大高于傳統(tǒng)的點(diǎn)到點(diǎn)模擬傳輸。從本質(zhì)上說，每部攝像頭都成了智能的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，能在通信路徑的任意一點(diǎn)上分析視頻數(shù)據(jù)，并就此采取行動。智能防爆過程主要由前景檢測、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、軌跡分析、事件檢測等部分組成，各部分有專業(yè)應(yīng)用。但有時(shí)為了提高算法在某些場景下的性能，一些附加模塊也會被加入到算法中，如抗抖動、陰影抑制、車燈抑制模塊等。所以說，智能算法常常會有多種實(shí)現(xiàn)方案，這就是為什么各種智能產(chǎn)品標(biāo)稱功能可能相同，但性能差異或很大。一套智能算法在設(shè)計(jì)中需要考慮場景中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜情況，各算法模塊必須要具有對復(fù)雜場景的適應(yīng)性，并且加入相宜的附加模塊來提升算法對場景的處理效果。
但從行業(yè)發(fā)展需求和技術(shù)前沿來說，智能防爆還可研發(fā)以下兩點(diǎn)功能：
生成重要數(shù)據(jù)
生成元數(shù)據(jù)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，要完全打破傳統(tǒng)的視頻概念。由于要用計(jì)算機(jī)而不是人來監(jiān)視視頻，因此必須進(jìn)行圖形增強(qiáng)處理。計(jì)算機(jī)分析需要提高對比度，這是一個(gè)說明問題的很好的例子。由于運(yùn)動檢測以及圖形識別算法取決于識別對象的邊緣，因而提高圖形的對比度非常重要我們可以在攝像頭子系統(tǒng)中內(nèi)置邊緣銳化算法。對在攝像頭視野中的運(yùn)動對象進(jìn)行跟蹤，通過活動參照引擎將對象的活動與一系列規(guī)則相對比，通常可以得出結(jié)論，有時(shí)還會要求采取安全行動。我們可向攝像頭的定位系統(tǒng)發(fā)出指令，以便對對象執(zhí)行搖動、縮放和聚焦等操作，或命令攝像頭轉(zhuǎn)變方向，從而在原始的視野范圍之外繼續(xù)跟蹤對象。
中國安防智能化現(xiàn)狀分析
事后的取證分析
智能防爆除了能生成數(shù)據(jù)給用戶帶來安全和管理的統(tǒng)計(jì)分析，還還可解決比非法闖入等更廣泛的安全問題。過去幾年來，視頻監(jiān)控技術(shù)已成為眾多政府和企業(yè)部門******的技術(shù)。從模擬向數(shù)字系統(tǒng)轉(zhuǎn)換的潮流是大勢所趨。不過，大家普遍認(rèn)同，將壓縮視頻傳輸?shù)饺斯た刂频闹笓]中心是一種落后的策略。利用內(nèi)容分析引擎和推論引擎等算法對從視頻中提取的元數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這在安全系統(tǒng)的各個(gè)層面都具有優(yōu)勢。此外，使監(jiān)控外設(shè)具備盡可能高的智能化程度(比如提高攝像頭的智能化程度)將有助于減輕處理負(fù)載、提高信息質(zhì)量以及加快采取補(bǔ)救措施的速度。
顯然，集萬千寵愛于一身的智能防爆，比將成為安防的主角。
中國安防智能化的現(xiàn)狀：理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感
雖然是市場上“寵愛”的技術(shù)，但智能防爆技術(shù)在中國的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。全球一些專業(yè)的IVS研究廠家，像美國的ObjectVideo、Vidient；以色列的NICE，Mate，IOImage；澳大利亞的IOmniscient等。這些廠家都相繼進(jìn)入中國市場，一度造成外國廠商獨(dú)占國內(nèi)智能防爆市場的局面。而終究因其技術(shù)與中國國情的差異性，無法真正滲透中國市場。而國內(nèi)的一些智能防爆廠家多數(shù)能夠識別的行為特征僅局限于一些特定的場合。
如目標(biāo)跟蹤、越界、計(jì)數(shù)、目標(biāo)丟失、物體遺留等，主要應(yīng)用于像看守所、監(jiān)獄、博物館、倉庫、廠區(qū)、地鐵站等相對固定的應(yīng)用場景，而在針對社會層面的監(jiān)控環(huán)境中，因監(jiān)控場景的復(fù)雜和多變性導(dǎo)致監(jiān)控的穩(wěn)定性大打折扣，而以報(bào)警事件準(zhǔn)確性為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的智能監(jiān)控產(chǎn)品也因此而突顯了其應(yīng)用局限性，因此，智能防爆技術(shù)處于“叫好不叫座”的尷尬境地，那如果我們探究安防智能化規(guī)模化應(yīng)用的拐點(diǎn)在哪？應(yīng)該說，除了之前分析的本身技術(shù)具有的先天性優(yōu)勢之外，還需要解決以下瓶頸問題，或許，聚沙成塔，安防智能化的大爆發(fā)指日可待。
技術(shù)難能滿足應(yīng)用需求。目前來看，雖然近年智能視頻技術(shù)迅速發(fā)展，應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)展，市場上已經(jīng)有了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的各種產(chǎn)品，如網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)矩陣等，但由于這些系統(tǒng)的質(zhì)量還有待提高，圖像看起來有明顯的延遲、跳動、不夠清晰等缺陷，由于硬件本身性能不夠穩(wěn)定，易出現(xiàn)死機(jī)、重啟、誤漏報(bào)等問題。而智能防爆本身算法的局限，在理想環(huán)境下才可實(shí)現(xiàn)其全部功能，所以在實(shí)際應(yīng)用中，只能初步實(shí)現(xiàn)較簡單的功能。
首先是無法完全消除誤報(bào)的影響。例如，運(yùn)動目標(biāo)識別中的背景建模技術(shù)，在控制漏報(bào)數(shù)量的同時(shí)，還不能完全的刪除誤報(bào)。在以目標(biāo)識別為技術(shù)基礎(chǔ)的周界防范產(chǎn)品中，誤報(bào)的數(shù)量一直是反映該產(chǎn)品優(yōu)劣的一大指標(biāo)。而誤報(bào)的數(shù)量是由背景模型與實(shí)際使用情況之間的差距造成的。模型的適應(yīng)能力越強(qiáng)，造成的誤報(bào)越少，背后要求的技術(shù)也越高。影響背景模型建立的因數(shù)很多。又例如，空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機(jī)與2m高的攝像機(jī)所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白天和黑夜的狀態(tài)需要的模型也不同。目前，行業(yè)中還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機(jī)事件的影響，如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報(bào)；
其次，不具備行為的判斷能力。例如，周界防范，機(jī)器中行為分析的區(qū)域入侵功能能夠發(fā)現(xiàn)活動目標(biāo)，并可以在這些活動目標(biāo)中利用技術(shù)手段把用戶希望的目標(biāo)(例如人體)提取出來。但是再進(jìn)一步，這個(gè)闖入者的動機(jī)是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區(qū)域內(nèi)探望，這些都無法靠機(jī)器來識別；再次，特征識別技術(shù)對畫面要求高。對于基于特征識別的分析技術(shù)，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外，也需要清楚的展示目標(biāo)物體的特征，目前計(jì)算機(jī)的識別能力大大低于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計(jì)算機(jī)所看到的特征；
最后，CPU的處理能力仍然是瓶頸。要滿足實(shí)際復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境就需要越加復(fù)雜的算法，隨之帶來了巨大的計(jì)算量，目前DSP芯片的能力有限，已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要。因此，難以開發(fā)相應(yīng)高級功能的嵌入式產(chǎn)品，這也增加了很多產(chǎn)品的施工難度與實(shí)際推廣的阻力。
