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2015年視頻監控技術發展分析調查
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2015年視頻監控技術發展分析調查
發布者admin  來源:未知  發布時間:2015-06-12 16:09

解析智能視頻分析技術發展現狀

    智能視頻分析技術是一個發展趨勢,是視頻監控系統發展的必由之路。該技術是源自計算機視覺技術,它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關系,從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。“智能視頻監控其實是個系統工程,其核心是智能視頻分析軟件(IVS),需要大量的周邊産品的配合”。智能視頻分析技術是實現“視頻創造價值”(從大量視頻資源中挖掘有價值的東西)的重要手段。從概念來講,視頻行爲分析技術是對采集到的視頻上的行動物體進行分析,判斷出物體的行爲軌迹、目標形態變化,並通過設置一定的條件和規則,判定異常行爲,它糅合了圖像處理技術、計算機視覺技術、計算機圖形學、人工智能、圖像分析等多項技術。天地偉業楊清永采訪中說智能視頻分析技術原理大致有三類:目標檢測技術、目標跟蹤技術和行爲識別技術。 一般情況下,視頻智能化分析的基本過程是從給定的視頻中讀取每幀圖像,並對輸入圖像進行預處理,如濾波、灰度轉換等,然後判斷輸入圖像中是否有運動目標,接下來判斷運動目標是否爲監控目標,最後對該目標根據需求進行監控、跟蹤或是行爲理解等分析。

  傳統視頻監控系統只提供視頻的捕獲、保存、傳輸、顯示畫面等功能,而視頻內容的分析識別等需要人工實現,工作量巨大且容易出錯。智能視頻分析是指在特定的監控區域內實時監控場景內的永久或是臨時的物體,通過對視頻傳感器獲取的信息進行智能分析來實現自動的場景理解、預測被觀察目標的行爲以及交互性行爲。如果說智能視頻分析應用正當時,那麽,2015年技術儲備已經成熟?

  海康威視智能産品經理王春茂對此問題有以下看法,他認爲智能視頻分析技術目前存在如下問題:首先是隨著監控高清化,對于智能分析也提出了針對高清進行分析的需求,如行爲分析將處理分辨率從標清提升到高清,能夠實現對更小目標的檢測,人臉識別如果輸入的分辨率更高則能夠獲得更多的人臉細節,但是高清分析對處理平台也提出了更高的要求,需要采用計算能力更強的平台來實現;其次,視頻數據中的有價值內容的分布是相對分散的,如一整夜的視頻可能僅有一小段存在目標事件,當彙集一座城市較長時間的數據于一個數據中心,這樣的問題將會變得更加突出,那麽必然要求結合此特點來設計整套系統,將一些分析功能放到前端實現,降低網絡傳輸、存儲的壓力,同時也需要設計數據存儲的方式,實現更加高效的回放和二次檢索;最後,也是視頻智能分析最大的問題,就是實際應用場景的複雜度與算法精度的矛盾,隨著針對大數據的新算法的不斷發展,這一問題將得到改善。

  宇視認爲智能化監控要解決幾個問題:首先,智能化産品有“看天吃飯”的特點,容易受異常天氣、光線、攝像機角度等的影響;其次,當前海量視頻在做智能分析時,需要大量的運算資源,但目前很多智能産品性能有限,且不支持集群,沒有形成智能的計算雲;最後,數據碎片化嚴重,智能分析的結果沒有很好地傳遞和保存,沒有形成統一有效地管理;且智能分析後的海量數據利用率不高,沒有進一步深入挖掘這些數據的價值。同時,宇視也談及智能視頻分析技術的未來發展是與其他技術相結合,大概有以下幾個:

  星光級成像、4K分辨率等新技術的應用,新算法和新芯片地引入,進一步提升智能的場景適應性及准確率;

  前後端拉通,形成支持各種智能算法的綜合雲計算平台,且系統能靈活調度,能最大化地利用各種設備、各種芯片的計算資源;

  智能雲存儲平台會把海量智能元數據存儲下來,智能大數據平台做進一步的深度分析和挖掘。

  可以看出,智能視頻分析技術在這個發展階段,應用中還是需要面臨不小挑戰,就如科達市場總監劉志強所說,由于實際環境的複雜性和基礎算法的局限,當前智能分析還存在很多不完善的地方,包括分析的准確性,對不同環境的適應性,對更多目標的檢測,對更對特征的提取,對視頻內容的自然語義表達,這些都還需要更長的時間去探索。或許,路漫漫修遠兮!

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