2014年智能視頻分析技術發展方向

　　一、大數據時代產生的背景

　　據了解，不同的行業對于視頻監控的需求一般有著非常明顯的差異，特別是對于智能視頻分析技術的應用需求，由此也決定了不同行業間檢測行為類型與異常事件的特殊性。智能視頻分析的需求是在視頻監控水平發展到一定階段后必然的產物，它能很好地緩解傳統視頻監控中海量信息冗余的問題。雖然經過幾年的發展，但現階段，無論是智能視頻分析的技術與應用，還是市場環境都還處于成長階段，需要在不斷地實踐中探索中前進。

　　隨著網絡信息化時代的日益普遍，移動互聯、社交網絡、電子商務大大拓展了互聯網的疆界和應用領域。在過去的十幾年間，安防行業也是蓬勃發展，大量監控設備投入使用，使得監控不僅僅是政府在主導使用，更是進入千家萬戶。監控設備也從模擬向數字化轉化為主，數字化以后實現了遠程視頻實時監控。

　　近幾年，隨著高清視頻監控的逐步推廣和普及，視頻監控市場已經朝著“看得清，看得明”方向發展。同時隨著政府和企業對平安城市建設、社會監控建設的持續投入，視頻探頭成千上萬，錄像視頻數據更是可以用海量來形容。我們正處在一個數據爆炸性增長的"大數據"時代，大數據對社會經濟、政治、文化，人們生活等方面產生深遠的影響，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰與機遇。

　　近幾年，大數據一詞越來越多地被提及與使用，涉及到各行業，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，它已經在《紐約時報》、《華爾街時報》的專欄封面出現過，也出現在了中國三大運營商相關報告中，同時也引起中國安防行業相關的企業、大眾和行業媒體的高度關注，眾多的企業和媒體頻繁提到大數據，也標志著大數據時代確實已經到來。

　　正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，更多的決策制定將日益基于數據和分析，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”

　　二、大數據時代的智能視頻分析技術

　　在大數據時代，人們對智能視頻分析技術越來越看重。智能視頻分析依賴于視頻算法對視頻內容進行分析，通過提取視頻中關鍵信息，進行標記或者相關處理，并形成相應事件和告警的監控方式，人們可以通過各種屬性描述進行快速檢索。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能視頻監控系統可以理解為人的大腦。智能視頻技術借助處理器的強大計算功能，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，獲取人們需要的信息。

　　現在智能視頻分析技術已經逐漸被人們所接受，但是在智能視頻分析技術出現之前，海量視頻的分析一直是困擾人們的一個難題，比如人們如果不小心將貴重物品遺留在出租車或公交車上該怎么辦?很多人認為有了監控攝像機，事情會好辦很多，可事實如此么?對于相關辦案人員來說，查詢海量的視頻監控信息是件苦不堪言的差事，大有茫茫大海撈針之焦慮與糾結。

　　2012年，南京發生了“1.6”搶劫案件。在案件偵破過程中，南京警方從全市1萬多個攝像頭共提取了近2000T的視頻數據，為了處理這些視頻，調動1500多名公安干警查閱搜索視頻線索，共耗時一個多月。面對如此多的監控數據，去尋找到證據和線索，無異于大海撈針，但目前的現實情況通常是被迫使用人海戰術進行查看。一個案件的審看需要更為廣泛的查看相關的攝像機視頻，所審看的視頻量時常達到數百上千小時。

　　在目前的人工查看模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍于原始視頻的時間才能審看完成，因此需要大量人員連續加班數周進行視頻的審看。為了規避遺漏和誤差，很多刑偵隊采用加大人力投入的方法。但是經過實踐證明，這種方法吃力不討好，仍然解決不了根本的問題。既影響了破案進度和效率，又使得工作人員疲憊不堪。如果有智能視頻分析技術對視頻中運動的物體等進行檢索和排除，就能大大的提高辦案效率。

　　智能視頻分析技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的，其可以從海量信息中迅速搜索到需要的信息。對于重大刑事案件而言，可以協助警方盡快破案，節省了公安干警的辦案時間。

　　另外，利用智能視頻分析系統可以進行事前預警防范。比如人臉識別比對系統，公安機關通過搭建人臉識別比對系統，建立人臉捕捉數據庫，將人臉信息歸檔，并與個人身份建立關系，在實際運用過程中采用人臉搜索、黑名單布防、陌生人識別等多項智能分析技術，大大提高視頻監控的防范功效，可以讓犯罪分子無可遁形。由于和智能視頻分析相關的高清產品并未得到真正的普及，社會上的高清監控布局點也并不完善，目前還只是針對某些行業進行使用，還遠遠未達到全面普及。

　　只有大批量的使用高清攝像機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰效果。此外，還需要公安和企業加強合作，加大監控點的部署密度。由于大量監控點的部署會帶來海量視頻，需要重視智能視頻分析技術的應用，合理利用技術，人機配合，發揮技術的長處，從而有效輔助偵辦人員。

　　目前智能視頻分析技術已經逐漸的趨于成熟，這和安防企業的努力和貢獻是分不開的，他們是智能視頻分析的先行者，智能視頻分析技術的發展或許可以成為榜樣，帶動業內企業研發的腳步，真正為海量視頻分析和檢索帶來革命性的變化。

　　三、大數據時代的智能視頻分析

　　目前智能視頻分析技術主要針對實時的視頻圖像進行分析，起到提前預警的作用，這方面的應用已經逐漸趨于成熟。隨著大數據時代的到來，帶來海量的數據存儲，如何更好的挖掘、利用、分析這些數據是安防企業重點思考的方向。

　　智能視頻數據挖掘的應用主要是面向公安刑偵的事后視頻分析、管理和實戰應用。因為一個案件的發生，有時會伴隨著大量的視頻錄像線索，與案件相關的大量刑偵監控視頻基本采用Windows文件目錄管理的原始方式，需要通過其他類型的記錄文件(如記事本，WORD，EXCEL等)來記錄視頻內的重點內容(如人物，時間，地點等)，這就造成調取關鍵視頻困難、視頻管理效率低下，甚至造成重要視頻的丟失。

　　在查找之前的線索時，要在繁雜的資料庫中檢索到該視頻并通過特定廠商的DVR播放器定位到對應時間點查看，這樣就造成線索與對應的視頻資料的映射關系的混亂和檢索困難。案件發生后刑偵工作有一定的時效性，需要快速行動。大量的數據信息和需要快速定位之間就形成了矛盾。因此，如何提高快速有效的視頻錄像檢索方式，將成為視頻監控行業發展的趨勢。

　　在目前視頻數據巨大，且又存在以上這些困局的時候，我們就開始思考如何使用智能視頻分析的技術手段來進行深入的視頻數據挖掘，對海量的視頻數據進行分析和管理，有效提高人們對視頻數據的利用，帶來更大的價值。

　　海康威視正在著力于此類應用的研發，并開發出視頻檢索系統，系統采用海康威視自主研發的高效智能分析算法技術，保證分析信息的全面和準確，同時系統采用集群化計算方式，可提供幾十上百倍實時以上的快速分析能力，并可根據應用需要進行線性擴展，提高計算能力。

　　本系統在視頻資料錄入的同時，自動對視頻中的目標信息進行格式歸一化與智能預處理分析，對視頻進行快速處理，提取視頻中目標的相關信息作為智能元數據保存至數據庫中。之后的相關操作，如智能審看、智能檢索等等就不用再做復雜的解碼以及智能分析的工作，而是直接從智能元數據中提取，大大的提高了工作效率。系統可以與海康威視公安實戰平臺實現無縫對接，實施案件管理等功能，更加有效、有針對性的去關注和分析某些重要視頻，獲取有價值的信息，對接之后可實現網絡傳輸，使得傳輸速度更快，節省存儲資源。

　　根據智能元數據信息，可對目標及目標細化特征等視頻內容級別進行篩選，如顏色、人/車分類等。用戶還可根據案情的需要自定義設置不同的周界防范規則，通過在數據庫中對元數據進行檢索提取觸發規則的目標信息，達到快速檢索的目的，極大地提高了效率。

　　比如上文提到的2012年南京“1.6”搶劫案件，在辦案的過程中需要對案發地點的出現的人，分析他們的行為，如果是異常的行為，則分析他們的身體特征，比如人臉部特征;如果是異常的車，則分析輛的信息，比如車牌、車顏色、車型等等，這對案件的偵破起著至關重要的作用。

　　如果在案件發生后采用視頻檢索系統，根據目標的行為特征檢測、人臉部特征檢測和車輛信息檢測很好地將案發地點出現的人和車等信息解析出來，供警察進行分析。具體的使用方法是：首先將全市1萬多個攝像頭共提取的2000T視頻數據，按照自定義的方式放入服務器中，根據目標行為分析、人臉特征檢測和車輛信息識別進行分類預處理，最后有系統給出結果。

　　整個系統有如下功能：(1)目標行為分析，視頻錄像導入服務器后，系統自動獲取視頻內部的事件及目標的關鍵信息，并根據這些信息生成視頻內容及索引。刑偵人員可以通過查看目標圖例，就可在幾分鐘內，查看數個小時視頻中包含的所有目標，并確定其行為，完成對視頻中信息的甄選。

　　在查看的過程中總會有一些不需要關注的無效信息，如何將這些無效的信息過濾掉或者快速的跳過這些視頻是值得考慮的事情，系統采用智能濃縮播放功能，它能根據用戶的意愿自動控制播放速度，將涉案視頻中真正有用的證據、線索內容進行慢速的播放，用戶不關注的內容采用快進播放的方式進行瀏覽。這種方式極大節約了審看人員的瀏覽時間，加快了視頻內容的審看速度。

　　為了進一步的縮小范圍，提供更為細致的依據，系統還可以對目標圖例或排查結果的類型進行過濾，在目標結果較多的情況下，系統支持將目標中的類型進行分離，進一步縮小關注范圍，比如人、顏色等。

　　(2)人臉檢測，在上述分析了可以人員的行為之后，判斷出可疑人員，這時候需要看到嫌疑人的臉部信息，如果這時候恰好有攝像機在嫌犯經過的地方布控，這時候就可以通過人臉檢測來分離出經過人員的臉部信息，之后根據時間、衣著等特征定位嫌犯。

　　(3)車輛信息識別，某個路口安裝攝像頭，如果嫌犯開車經過這個路口，但是警察不知道車是何時經過的，為了取得這些信息，可以通過車輛信息識別功能進行分析，視頻分析之后，包含用戶關注的真正有用的車輛信息(車身顏色，車牌號碼，車型)，這時候警察可以根據具體的信息完成后續的定位和判斷工作。

　　經過上述案例的描述，我們可以看出：目前智能視頻分析技術在大數據時代的迫切性，也可以看出海康威視視頻檢索系統的實用性，此系統幫助刑偵人員高效、精準地聚焦到所關注的目標，有效解決目前視頻眾多、信息量巨大等視頻查找的棘手問題，通過視頻調查取證不再費時和繁瑣，大大提高辦案民警的工作效率，達到科技強警的目的，符合公安部對于公安信息化建設的要求。

　　四、結束語

　　雖然智能視頻分析其自身發展也存在諸多缺陷，由于實際環境中光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤算法設計的難度，但是智能視頻分析技術已經逐漸成為安防行業發展的大方向，眾人拾柴火焰高，隨著眾多科研院校、大型安防企業對智能視頻分析技術不斷的研究和創新，智能視頻分析的運用會逐漸大眾化，那時，再也不會出現花費2天時間去海量搜尋一輛的士信息的情況了。

　　將來智能視頻分析技術能更快更廣泛的應用于金融、交通等各個領域中，普及到人們的日常生活當中，真正發揮安全防范的預見作用，將危險因素扼殺在搖籃里，給人們的工作和生活帶來安全保障。

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