的确，当前我们的视频监控大都停留在事后取证上，而对事前防范却爱莫能助。能否让视频监控系统提前防范事件发生，即在事发前、事发时预警预报。要实现这种功能，非智能视频分析不可。笔者认为，要实现科幻片似的事前预知及事发时预警，当前的智能视频分析技术还很难实现。
智能视频监控系统类型
智能视频分析技术，能够实现对监控主体的自主监控，并实现提前预警。智能视频监控表现为计算机视觉算法在视频分析中的应用。当前智能视频监控系统以结构类分为主动智能监视系统，分布式智能视频监视系统。
主动智能监视系统，这类系统的特点是主动摄像机不仅可以理解视场内的场景，还可以有选择性专注于特定的活动或感兴趣的事件。主动智能监视系统需要额外完成两个任务：管理主动摄像机资源，即确定哪些摄像机用于监视全景，哪些摄像机用于监视特定行为或事件;利用视频分析算法提供的信息控制摄像机的运动和变焦。
分布式智能视频监视系统，通过无线视频通信网络将各点智能摄像机与中心站连接起来，智能监视服务器不仅可以生成图像还可以分析视频，根据视频分析的信息控制摄像机以及确定使用恰当的存储资源和带宽传送高质量视频给终端用户。智能摄像机最大程度减小了系统结构的成本。
智能视频监控给传统意义上的监控系统“添大脑”
智能视频(IV，IntelligentVideo)源自计算机视觉(CV，ComputerVision)技术。计算机视觉技术是人工智能(AI，ArtificialIntelligent)研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。
其区别于传统意义上的监控系统在于变被动监控为主动监控(自动检测、识别潜在入侵者、可疑目标和突发事件)，即它的智能性。简单而言，不仅用摄像机代替人眼，而且用计算机代替人、协助人，来完成监视或控制的任务，从而减轻人的负担。
视频监控中所提到的智能视频技术主要是指：“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频监控也就是给传统视频监控系统安装了一个大脑。
那之前的视频监控系统没有大脑吗?当然不是，只不过是植物人的大脑，通过各种医疗技术被唤醒了。
为什么要智能视频分析技术(why)
建造视频监控系统的目的，一是为了视觉上的延伸--把处于别地的画面通过网络与设备“拉近”到眼前，因此有了远程监控;二是为了智力上的延伸--让系统自动为我们分析问题并解决问题，于是有了智能监控。当然，后者是更高层次上的要求，但也是视频监控今后发展的必然要求。
传统的视频监控系统缺乏智能，在很大程度上依赖于人的判断。然而，人类有着自身难以克服的弱点，比如：(1)人力有限，人的反应与处理速度有限，导致我们在指定的时间内能够进行监视的地点有限。这也就意味着各个被监控点并非每时每刻都处于监控当中。(2)人并非一个可以完全信赖的观察者，无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候，由于自身生理上的弱点，我们经常无法察觉安全威胁，从而导致漏报现象的发生。
而笔者上面所说的，防范暴力恐怖事件正是利用视频监控系统智力上的延伸，从而防范暴力恐怖事件的发生，减少事件的危害。
对于为什么要智能视频分析，其价值在哪。博思廷科技有限公司董事长王巍特别强调：“因为对于视频监控来说，视频的有效数据主要是一些目标的特征信息及用户关心的特定事件发生过程，而智能分析技术就是能在海量数据中提取出这些有效数据。因此智能分析的价值，不仅在于数据使用效率的提升，更在于整个视频监控系统的效用有一个质的提升。因为智能分析能够对视频内容进行分类识别，这样对于安防系统中的一些环节，如传输、存储等都有环境改善的作用。”
智能视频技术应用存在的问题
早期视频分析应用产品出现在市场上，着实引起了一段骚动，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撑。如车牌识别技术，给公安交通管理带来的价值是无法用数据来衡量的。但是，视频分析技术还没有完全成熟，目前应该还属于技术应用的初级阶段，还存在很多问题，这些问题可能也是限制视频智能分析应用快速发展的最主要的因素：
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，特别是实时报警类的应用，误报率和漏报率都是客户最关心的问题，如果误报太高，客户也受不了，如果漏报，客户更加受不了。特别是一些要求比较高的应用，只要有漏的，实际作用就不大了。
二、受环境干扰大。视频分析技术最大的一个问题就是受环境和视频质量的干扰太大，光线、杂物、恶劣天气、晃动、飞虫等的干扰，就会使应用系统效果非常差，甚至失效，无法进行正常工作。
三、安装调试复杂。智能分析应用产品几乎都需要按每一个应用场景进行不同的参数调试，而且会涉及到非常多的专业的参数调试。非专业人员根本无法调试出理想效果。
智能视频分析技术的应用
从智能分析的主要应用来看，有两个大的发展方向。其一是以车牌识别、人脸识别为核心代表的智能识别技术，主要应用于电子警察、机杨、海关。
另一个是以周界防范、人数统计、自动追踪、逆行、禁停等规则为代表的行为分析技术，主要应用于围墙周界警戒区、商场、交通、景点流量统计，道路禁停禁放、违章逆行、场景跟踪等方面。
1、双机自动跟踪：智能分析摄像机加普通快球方式。可应用于城市报警应急预案。突发事件的物体跟踪。
2、人流量统计：统计框选区域进出人员的数量，应用于超市商场顾客流量的分析统计，帮助商家制定相应的销售策略。应用于景点、地铁口，提供流量数据供人员管制应用。
3、穿越警戒区：通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。应用于交通马路人行横道或斑马线、厂区重点区域围墙、学校、看守所围墙等。
4、丢失分析：通过在监控画面上画出一块放置重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警规则。应用于重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。
5、方向分析：在实际监控中，人们可能会关心人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如果出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。应用于单向行驶的道路;重要出入口等。
6、智能跟踪：对可疑人或物体进行目标锁定，对目标的运动轨迹进行记录，同时摄像机将跟随目标转动并报警。应用于高档小区，人员禁入区域，机密区域，重要保护区域等。并可作为案发后，对案件回放过程的轨迹进行分析。达到迅速破案的作用。
谈谈未来智能视频分析技术突破
总体来看，限制智能分析技术应用的最大因素就是准确率问题。所以智能分析技术应用的发展趋势肯定是朝着提高准确率的方向前进的。同时另一方面，大家也会寻找一些不关心准确率，而更多关注效率的一些应用方向。主要应该有几个方面的发展：
一、从源头增加可判断信息。双目摄像机的推广应该是一个大方向，双目摄像机带有两个镜头，获取的视频中带有目标的深度信息。分析算法计算能够通过这些信息跟进,准确的判断物体之间的距离、深度、高度等信息，能够提高整体算法的准确性。
二、各种自学习和自适应算法的研究和应用。后续的智能分析产品应该是带有强大的自学习和自适应功能的。能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤，能够将视频中的一些干扰目标进行自动过滤。从而达到提高准确率，降低调试复杂度的目的。例如，抗抖动算法、重复运动物体过滤、微小物体自动过滤、强光自动抑制、三维建模等技术的发展和深入应用。
三、视频数据深入挖掘应用迅速发展。随着视频分析技术的快速发展，视频数据量也非常大，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也成为人们关注的一个方向。利用各种不同的算法计算，将大量视频数据中不同属性的事物进行检索、标注、识别等应用，以达到对大量数据中内容的快速查找检索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面让一些人工无法完成的任务成为可能。如：人脸大数据库检索，身份证库重复人员查找、视频中穿某种衣服、某种颜色的车辆查找、车牌查找、甚至可以做到以图搜图等应用(输入一张图片找到和图片类似的片段)。
结语：智能视频分析技术寄予了我们太多的期望，任何涉及到安全防范的场所都急需一种智能化的监控设备。人工智能实现的自动化，智能家居的智能化，以及智能交通智能化，还有一直被概念化的视频监控的智能化。当人们遇到类似暴力恐怖事件的场景时，智能视频监控让人更加遐想。
智能视频分析技术，使得原本传统的视频监控由被动走向了主动，有人形容这是给视频监控系统安装了大脑，但从真正意义来说，这个大脑还处在苏醒阶段，一旦发展成熟，它将比人脑更加聪慧。
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