視頻監控管理系統的智能化發展趨勢
視頻監控管理系統的智能化發展趨勢
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驗證與識別
人們把解決現行視頻監控系統的不足寄望予智能化，甚至期望它能解決目前存在的所有問題，然而現實與期望相差還很遠。
圖像的自動解釋是視頻監控系統智能化的基本標志，但其真正的含義、基本功能及實現的途徑是經過很長時間的探索才逐漸清楚的。通過圖像來識別個體是安全系統最迫切的要求，近年來，圖像識別有了大量的成果，各領域，特別是安全領域都有了初步的應用，主要有兩種方式：
驗證：通過對監控目標的識別，確認目標的身份及正在發生行為的合法性。這是安防系統的基本功能和典型應用；
識別：將輸入特征與數據庫中大量的參考值進行比對，確定目標的身份，以發現各種事件的相關線索。是偵察系統的典型應用，這樣的系統要建立海量的樣本數據庫。
以上兩種方式和應用都要求系統首先要定義特征，并保證原始輸入和現場輸入的相關性，也就是建立一個稍加限制的環境。然而通常的視頻監控系統達不到這個要求。這就必須導找一個新的途徑，我們知道圖像的兩個分辨能力為圖像識別、內容分析提供了條件，成為圖像技術研究的方向。內容分析自主的定義(簡單)特征不與原始輸入相對比，而是通過圖像關聯來實現目標的識別、行為分析和預測等，所以稱為圖像內容分析。它以通常的視頻(監控)系統為基礎平臺，是監控系統智能化的方向和實現途徑。
圖像內容分析的研究分四個階段，產品和應用也分四個層面：
將(運動)目標從視頻圖像中分離出來。并能在簡單環境下(單目標、背景單純)對目標分類；
在簡單環境下對目標進行行為分析，判定其運動的方向、方式，目標的復合或離散，發現和告警異常的行為；產生目標的運動軌跡，并能進行目標的自動跟蹤；進行目標的統計、關聯、過濾、趨勢預測等；
在復雜環境(既通常的視頻監控環境)下實現上述功能，并實現(單源、多源)圖像的關聯；
實現視頻語義的解析，通過對一個圖像序列的分析，理解其包含的真實信息。
智能化的需求分析
前兩個層面是圖像內容分析的定義，目前已有了一些成果；第三個層面是技術實用性的關鍵，達到了這一點，系統才具有應用價值，目前大多數產品還達不到這一階段；視頻的語義解釋是技術的最高境界，它表明機器具有了與人一樣的理解圖像的能力，但具有人所不能達到的效率，目前還達不到這個程度，但可以通過內容分析對圖像信息進行標引，進而圖像信息間的關聯，圖像與聲音、圖形、文本之間的關聯，這是圖像信息深化應用的前提，可稱為視頻半語義解釋。
圖像內容分析不同于視頻探測，也不同于圖像識別，視頻監控系統智能化的真正含義和基本功能就在于此。圖像內容分析既要處理單幀圖像(分離目標)，又處理圖像序列(行為分析等)，既關聯單個圖像源(攝像機)的圖像，又要關聯多源的圖像。既可在前端處理，又需要系統(后臺)處理。因此一定要采用分布式增強處理結構，引入云計算的概念并成為物聯網的核心技術。
物聯網在安防系統的應用并不是成熟產品的應用，而是概念的推廣和關鍵技術的突破。傳感網是物聯網的基本單元，它的核心功能是真實感知和各傳感器之間的互聯(信息的關聯)。圖像內容分析技術充分實現視頻探測的功能，并可進行各種信息的關聯，因此可成為傳感網的核心，正是物聯網迫切需要突破的關鍵技術。
視頻監控系統的智能化是逐步發展的過程，不可能一蹴而就，也沒有終極的結果，要經過不斷的技術積累，特別是核心技術的突破。
監控技術智能化已經實現的觀點是不正確的，希望它能解決目前監控系統的所有問題和不足也不現實。
圖像系統智能化的重要標志是信息的機器解釋，但不能完全代替實時監控，應通過圖像分析技術來提高實時監控的效率和效果，消除和改善實時監控容易出現的問題。通過分析，發現超出正常的狀態，確定其相應的(風險)等級，然后產生相應的提示、警告、反應信息，再通過實時監控，捕捉到轉瞬即失的事件、事態圖像。
要積極的選擇合適的場合應用圖像內容分析技術，只有應用才能促進它的發展，讓人們認識到它的作用，改進它的不足。但不能不分場合的、盲目的遍地開花。
結語
視頻監控技術正處在大變革的時期，我們面對多種選擇，需要正確的把握方向。因此、要傾聽各種聲音，既要跟上技術的潮流，又要做到不跟風，不盲從。特別要注意國內外知名品牌(企業)的動向，注意理解技術后面深層次的東西。
人們把解決現行視頻監控系統的不足寄望予智能化，甚至期望它能解決目前存在的所有問題，然而現實與期望相差還很遠。
圖像的自動解釋是視頻監控系統智能化的基本標志，但其真正的含義、基本功能及實現的途徑是經過很長時間的探索才逐漸清楚的。通過圖像來識別個體是安全系統最迫切的要求，近年來，圖像識別有了大量的成果，各領域，特別是安全領域都有了初步的應用，主要有兩種方式：
驗證：通過對監控目標的識別，確認目標的身份及正在發生行為的合法性。這是安防系統的基本功能和典型應用；
識別：將輸入特征與數據庫中大量的參考值進行比對，確定目標的身份，以發現各種事件的相關線索。是偵察系統的典型應用，這樣的系統要建立海量的樣本數據庫。
以上兩種方式和應用都要求系統首先要定義特征，并保證原始輸入和現場輸入的相關性，也就是建立一個稍加限制的環境。然而通常的視頻監控系統達不到這個要求。這就必須導找一個新的途徑，我們知道圖像的兩個分辨能力為圖像識別、內容分析提供了條件，成為圖像技術研究的方向。內容分析自主的定義(簡單)特征不與原始輸入相對比，而是通過圖像關聯來實現目標的識別、行為分析和預測等，所以稱為圖像內容分析。它以通常的視頻(監控)系統為基礎平臺，是監控系統智能化的方向和實現途徑。
圖像內容分析的研究分四個階段，產品和應用也分四個層面：
將(運動)目標從視頻圖像中分離出來。并能在簡單環境下(單目標、背景單純)對目標分類；
在簡單環境下對目標進行行為分析，判定其運動的方向、方式，目標的復合或離散，發現和告警異常的行為；產生目標的運動軌跡，并能進行目標的自動跟蹤；進行目標的統計、關聯、過濾、趨勢預測等；
在復雜環境(既通常的視頻監控環境)下實現上述功能，并實現(單源、多源)圖像的關聯；
實現視頻語義的解析，通過對一個圖像序列的分析，理解其包含的真實信息。
智能化的需求分析
前兩個層面是圖像內容分析的定義，目前已有了一些成果；第三個層面是技術實用性的關鍵，達到了這一點，系統才具有應用價值，目前大多數產品還達不到這一階段；視頻的語義解釋是技術的最高境界，它表明機器具有了與人一樣的理解圖像的能力，但具有人所不能達到的效率，目前還達不到這個程度，但可以通過內容分析對圖像信息進行標引，進而圖像信息間的關聯，圖像與聲音、圖形、文本之間的關聯，這是圖像信息深化應用的前提，可稱為視頻半語義解釋。
圖像內容分析不同于視頻探測，也不同于圖像識別，視頻監控系統智能化的真正含義和基本功能就在于此。圖像內容分析既要處理單幀圖像(分離目標)，又處理圖像序列(行為分析等)，既關聯單個圖像源(攝像機)的圖像，又要關聯多源的圖像。既可在前端處理，又需要系統(后臺)處理。因此一定要采用分布式增強處理結構，引入云計算的概念并成為物聯網的核心技術。
物聯網在安防系統的應用并不是成熟產品的應用，而是概念的推廣和關鍵技術的突破。傳感網是物聯網的基本單元，它的核心功能是真實感知和各傳感器之間的互聯(信息的關聯)。圖像內容分析技術充分實現視頻探測的功能，并可進行各種信息的關聯，因此可成為傳感網的核心，正是物聯網迫切需要突破的關鍵技術。
視頻監控系統的智能化是逐步發展的過程，不可能一蹴而就，也沒有終極的結果，要經過不斷的技術積累，特別是核心技術的突破。
監控技術智能化已經實現的觀點是不正確的，希望它能解決目前監控系統的所有問題和不足也不現實。
圖像系統智能化的重要標志是信息的機器解釋，但不能完全代替實時監控，應通過圖像分析技術來提高實時監控的效率和效果，消除和改善實時監控容易出現的問題。通過分析，發現超出正常的狀態，確定其相應的(風險)等級，然后產生相應的提示、警告、反應信息，再通過實時監控，捕捉到轉瞬即失的事件、事態圖像。
要積極的選擇合適的場合應用圖像內容分析技術，只有應用才能促進它的發展，讓人們認識到它的作用，改進它的不足。但不能不分場合的、盲目的遍地開花。
結語
視頻監控技術正處在大變革的時期，我們面對多種選擇，需要正確的把握方向。因此、要傾聽各種聲音，既要跟上技術的潮流，又要做到不跟風，不盲從。特別要注意國內外知名品牌(企業)的動向，注意理解技術后面深層次的東西。
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