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  • 安防界的人工智能 新读图时代的到来

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    • 时间:2015-10-21
    • 来源: 安防知识网
    • 编译:OCY
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       人工智能-计算机视觉-智能视频分析
     
      与文字、声音相比,视频承载了更多的信息量,而要从大量丰富的信息当中去读取有用的信息,这对人来说是非常繁琐复杂的工作,几乎不可能完成。计算机虽然没有人类大脑的洞察力,但是强大的计算能力却为快速读取大量信息提供了可能。正是基于这种理念,利用计算机去读懂图片、视频,去理解图像内的一些有用信息成为了极具潜力的人工智能发展方向——计算机视觉。
     
      安防监控系统每天产出的海量图像、视频信息造成的信息冗余问题催生了计算机视觉技术在安防领域的应用,针对该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点,计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的智能视频分析应用。
     
      计算机视觉在安防监控领域的融合应用
     
      作为计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支,视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下,利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。
     
      智能视频分析技术可分为三大类:一是诊断类智能分析。诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警;二是识别类智能分析。该项技术偏向于对静态场景的分析处理,通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术,实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如对车的识别分析应用上主要是车牌识别和颜色识别技术。这类智能分析较多地用于生物识别,如指纹、虹膜、人脸识别技术经过多年的发展与应用,目前已比较成熟;三是行为类智能分析。行为类智能分析则侧重于对动态场景的分析处理,目前应用较成功的典型的功能有:车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。
     
      其中,动态目标的检测、分割、识别与跟踪是目前国内安防视频监控中研究较多的几个方向,而行为理解与描述则是近年来被广泛关注的研究热点。
     
      国产自主研发智能视频分析算法崛起
     
      追溯其历史根源,智能视频分析技术最早起源于国外,起初主要是一些实验室及军方应用的产品,而且主要用于反恐,后来逐渐走向工业及民用市场,主要应用于机场、军事、银行、交通等领域。国际上比较著名的专业智能视频分析厂商有VCATechnology、IOImage、ObjectVideo、Bosch、Axis等,另外IBM、Sony、松下、PELCO、霍尼韦尔、西门子等公司在该领域也有相当的影响力。这些厂家相继进入中国市场,曾一度造成外国厂商独占国内智能视频分析市场的局面。但终究因其技术与中国应用市场的差异性,无法真正渗透中国市场。这一现状给国内的智能视频技术研究厂家带来挑战的同时,也提供了一个非常好的发展机遇。随着国内安防监控市场的迅速发展,以贴合行业市场的应用需求为出发点,针对图像分析解读、目标行为检测的智能视频分析技术也逐年跟进和成熟,早在2005年,国内即涌现出一批在智能视频分析领域做出突出贡献的解决方案厂商,主要有广州中国科学院软件应用技术研究所、海康威视、大华股份、科达、博康等。这些企业通过扎实的自主研发实力掀起了智能视频分析国产化的风潮并推动了相关产业的长足发展!
     
      自2014年开始,国内智能视频分析技术在安防监控领域的应用迎来了又一个发展高峰,科达感知型摄像机(IntelligentIPC)的发布进一步颠覆了业内智能摄像机的概念和技术性能,其不仅能识别出监控画面中的内容,还能对图像和视频中的目标进行语义描述和自行抓拍,通过后端大数据平台进行分析从而代替人类做出思考和判断的智能程度,真正意义上完成了智能摄像机朝新生代感知型摄像机的角色升级,从而也宣告安防监控正式告别了人工看图、识图、解图的时代,朝着一个全新的智能识图时代迈进!
     
      如今,越来越多的行业开始关注智能视频分析的应用,如公安、金融、监管、交通、零售行业等。他们希望通过智能视频分析技术来提升对庞大的视频数据的查询与分析效率。而伴随着越来越多的国际顶级研究机构、学者及产业解决方案提供商在智能视频分析领域的大力投入,相信更多和不同领域用户的需求紧密结合的优秀算法也将不断涌现,科达在阐述感知型摄像机与行业大数据结合时表示“智能视频分析产品其智能化是关键,但也要以解决行业用户的实际需求为出发点,不应单纯为了智能而智能!”
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