1、浅析智能高清视频分析的应用与发展趋势智能和高清是视频监控行业的市场趋势，这已经得到了几乎所有同行业者的普遍认同。但是对于智能视频分析的应用市场、行业发展趋势、技术发展趋势等方面，却很难有一个非常一致的观点。在这里，我就这些问题谈一些个人看法，期待方家斧正。一、 智能视频分析的应用谈起智能视频分析技术，绝大部分业者的关注点基本上都集中在行为分析、周界入侵防范等传统安防监控应用领域上，这也是最早进入业者眼界的智能视频分析技术。但是经过好几年的市场化发展，行为分析、周界入侵防范等智能视频分析技术却并没有掘得一个好的市场应用的金矿，一直处于不温不火的状态；现在已经拓展出规模化市场的智能视频技术应用除了
2、智能交通卡口监控、客流量统计应用和人脸识别应用等之外，其他大量的智能视频分析技术一直没有得到很好的规模化发展。想要将智能视频分析技术的优势转化为市场，就需要深入思考： 有哪些智能视频分析技术由于技术不成熟还需要继续等待技术的发展？或者看似成熟技术，却由于需要实现成本过高难以进入市场？或者与应用场景个性化差异关系太大、难以产品化？ 有哪些智能视频分析技术已经成熟，但是缺少广泛应用市场、或者应用价值有限？或者还有巨大的应用市场没有被从业者所广泛认识和开发？ 是否有一些成熟技术，应用市场也足够广泛，但是还需要用户培育或者政策支持以引爆实际销售？我们可以逐一分析所有的智能视频分析技术。智能视频分析技术
3、无外乎分为以下几类： 报警类行为分析（警戒线、警戒区域、遗留物、物品保全、目标徘徊、逆行、移动路径、尾随、剧烈运动（斗殴） ） 、火焰/烟雾报警、疲劳预警、人脸遮挡 信息采集类人流量统计、人群密度检测、车流量统计、车流密度检测、车牌检测捕捉、车牌识别、车速测量、人脸捕捉、人脸识别 视频诊断类视频丢失、视频失焦、视频信号异常、视频遮挡、视频慢移、视频抖动检测 辅助类视频检索、视频稳定针对以上智能视频分析技术，我进行了一个简单的分类，如下表：分类 智能分析技术 现有的应用技术不成熟，或者实现成本过高，或者个性化应用，难产品化行为分析（警戒线、警戒区域、遗留物、物品保全、目标徘徊、逆行、移动路径、尾
4、随、剧烈运动（斗殴） ） 、火焰/烟雾报警、视频抖动检测、视频稳定安防（行为分析） 、森林防火/火灾早期预警（火焰烟雾报警）等缺少应用市场，或者新市场有待发掘疲劳预警、人脸遮挡、人流量统计、人群密度检测、车流量统计、车流密度检测、车牌检测捕捉、车牌识别、车速测量、人脸捕捉、人脸识别智能安防、智能交通、办公自动化、商业智能、家居智能、物联网应用等市场需培育引爆视频丢失、视频失焦、视频信号异常、视频遮挡、视频慢移、视频检索智能安防（平安城市等场合）分析一下上表，可以发现，如果是单纯的视频技术，其应用可以归结到一个最常用的组合词上：视频监控，也即是安防领域；但是发展到了智能视频分析技术之后，其应用将
5、极大的得到扩展：安防、交通、商业、办公自动化、家居智能等等各种各样的领域。为什么会有这样的效果？有一点显而易见的原因就是，当视频技术不具备智能分析的功能的时候，它只是一种最基本的元数据采集和应用技术，采集和应用的就是原始音视频数据信息；而当应用上智能视频分析技术时，就可以通过智能视频分析技术的方式，从原始视频数据信息内分析和挖掘我们所需要的、感兴趣的、关键的深层次信息。这样，我们就能利用这样的技术了解和感知视频场景内的各种人、车、物等目标的数量、状态、行为、身份等更进一步的元数据信息，将一种基本元数据信息的采集和应用，变成了非常多种类型元数据信息的采集和应用，所以导致了应用领域的迅速扩张和引爆
6、。智能视频分析技术带来的应用爆发当我们了解到了智能视频技术能给我们带来的应用领域的爆发之后，我们就可以针对这些应用领域着手培养用户的实际应用需求了。需要特别谈到的一点是，智能视频分析的从业者需要关注的一个国家级战略性行业：物联网。根据我们对智能视频分析技术及应用的分析，我们可以认为，智能视频分析技术实际上是一种信息数据挖掘和感知的特殊技术，它可以从普通视频场景、视频数据源内分析、挖掘我们所关注的关键信息，这个过程实际上就是一种信息感知的过程，这也是为什么飞瑞斯科技会旗帜鲜明的提出“基于视频分析技术的物联网感知技术”这样的核心技术优势的最重要的原因。物联网行业是现在国家在规划和引导的战略性产业，
7、也是全世界的 IT 业者、电信运营商都在关注和大举进入的行业，也必将是下一个万亿级的产业金库，认识到这些，可以有效的指导智能视频分析技术的应用发展。二、 高清化和智能化的结合前景我们都知道高清化和智能化是视频监控应用的两个必然发展趋势，但是这两种技术的结合应用又是一种什么样的前景呢？对于高清视频，智能化是必然趋势么？对于智能视频分析，高清化视频采集又有着怎样的影响力？我想先给出一个结论：智能视频分析，需要高清化的视频来支持更丰富和更准确的分析结果；同时高清视频的应用，也越来越离不开智能视频分析的支持。1、高清化对智能视频分析的影响对于智能视频分析技术来说，无论得出什么样的结果、支持什么样的应用
8、，它首先需要前端能为它提供原始视频源。视频源越清晰、能提供的细节越多，则可供分析的原始基础越有价值，可能被分析出来的结果自然也是更丰富、更准确。当然，就目前的视频分析技术来说，随着视频分辨率的提高，视频分析所需要消耗的计算资源、速度等也会成几何级数增长，所以在应用上需要进行平衡考虑，并非分辨率高就一定能为视频分析带来现实的价值。所以在很多视频分析，特别是进行前端视频分析时，由于计算资源有限，会对输入的视频源根据分析结果和精度的需要进行场景化的处理，如降低分辨率、去掉部分色彩信息等等，来达到更快、更好的应用体验的作用。如果结合云计算、后端智能分析对计算资源不敏感的优势，则视频源的高清化就具有更好
9、的价值体现了，可以认为是视频越高清，智能视频分析的应用体验越优秀。高清视频为智能视频分析可带来的好处包括：监控场景范围的增大、车牌识别/人脸识别等模式识别分析的准确率的提高、行为分析结果敏感度的提升等等。2、智能视频分析对高清视频的影响高清视频的应用相比普通视频的应用来说，更需要智能视频分析的支持，智能分析能为高清视频应用在提升明眸的同时，提供睿智。高清视频应用之后，视频采集到了场景上的更多细节，带来了更大的数据流量和存储，很多关键信息、数据被淹没在数据洪流中的问题更加明显。没有智能视频分析技术，采集回来的高清视频还是需要人眼、人工来处理和分析，这样会带来更多的工作量和更低的工作效率，对于高清
10、视频的投入也是巨大的资源浪费。视频高清化，是擦亮了眼睛；视频智能化，则是提升了智慧。对高清视频提供智能视频分析，可以发现和预警很多甚至是人眼无法注意到的细节，并且在高效视频采集的同时挖掘出更多深层次的关键元数据，为更多的安防和非安防应用提供数据支持。3、高清化和智能化结合的途径根据分析，我们可以发现，视频的高清化和智能化的结合是一件一加一大于二的技术优化，其实现的途径可以多种多样。 高清采集设备前端智能化；国内如飞瑞斯科技等传统的智能视频分析方案供应商都提供了可快速实现前端智能化的核心分析模块，可方便的与传统视频采集设备集成，使之快速的智能化。 前端智能分析设备的高清化；随着 TI6168、8
11、127 以及 HI3516、3515等具备更强劲计算能力，并同时有着高清视频编码能力的芯片方案的不断推出，通过升级前端智能分析核心平台来实现智能分析设备的高清化，也可以快速的导出产品和应用。 后端高清分析平台的智能化；高清监控平台，特别是 FSV 等对前端设备品牌型号兼容性好、高清和标清兼容的视频监控平台越来越普及，在后端通过一个统一智能分析平台来实现对前端不同种品牌的普通标清、高清视频源的智能视频分析，也是一条快速有效的结合之路。诸如移动千里眼之类的平台，就是通过这样的途径来实现平台智能化的。高清化和智能化不仅是视频监控的趋势，也是视频应用的必然趋势，同时两者互相结合、互相融合更是整个行业应
12、用的趋势。三、 智能前置和后置的比较和趋势分析智能视频分析的实现主要分为前端分析和后端分析，依据智能视频分析技术的实现在系统应用中所处的层次不同而划分。客观的来讲，智能视频分析技术前置和后置都有其应用特点和不同优势，当然也会有不同的应用场景限制。目前市面上常见的视频分析技术前后置分析对比如下表：视频分析技术 前/后置 常见产品形态 分析人体行为分析 大部分前置行为分析仪、智能分析软件国际国内主流智能分析厂家都提供前端分析产品，传统视频监控大鳄一般提供后端软件。车辆行为分析 假前置较多高清摄像机+分析工控机实质上是后置分析，部署在前端，用于车辆闯红灯、车辆违章行驶、违章停车等分析。由于分析计算资
13、源需求较大，所以一般采用工控机来实现，实质上属于后端分析。人脸识别 前置为主 人脸识别仪需要前端补光等处理，所以一般直接做成特定产品形态，智能直接前置。同时视频如果传输到后端做后置分析会带来巨大的流量浪费和更低的交互速度及交互体验。人脸检索 后置人脸检索系统，有独立应用，也可结合视频监控平台由于是对大范围视频综合处理，所以后置智能分析比较合理视频诊断后置，少量前置一般作为视频监控平台的扩展大部分应用场景是平安城市等大型项目的升级应用，用于设备自动巡检等。对于小规模应用没有太多实际意义，所以只有少量前置客流计数前置是趋势，较早技术多前端客流统计终端，或者后置客由于客流计数时有效数据只是进出客流信
14、息，相比庞大流量的视为后置 流统计分析软件 频信息来说，前置可以带来低工程量、超低数据流量等优点。车流计数 假前置较多类似车辆行为分析类似车辆行为分析疲劳预警 前置 疲劳预警器由于前端有较多互动，且前端分析可方便形成特定产品形态，减少对网络支持的依赖，扩展应用领域。人脸遮挡 前置为主ATM 机人脸遮挡预警器类似人体行为分析。根据对上表的解读，我们可以得出一些结论： 消耗资源较少、无需传送视频到后端作为结果的智能分析，以前置智能为主。对于非安防视频监控应用类的智能视频分析，几乎都以前置分析为主要形态。这种方式只需使用很低的网络流量资源，来传送分析后的结果到后端，产品形态更清晰。 消耗资源较大、需
15、要多视频综合分析以及以安防视频监控应用为主的智能分析，以后端智能分析为主，并且有部分前置的趋势。这类应用一般都与传统视频监控应用共存，需要考虑对前端传统视频采集设备的兼容，并考虑前后端计算资源的成本等。可以预计，在很长的一段时间内，前后置智能的方式都会共存，这是由于应用条件和环境决定的，在不同的应用条件和场景下两种智能实现方式都有其应用价值。四、 小结我们综合分析了智能视频分析的应用、高清和智能的关系以及智能前后置的分别和趋势，结论主要有以下几点： 智能视频分析技术的应用不限于安防监控行业，物联网行业是一个新的市场方向。 高清化和智能化是视频技术的发展方向，而且高清化和智能化两种技术存在着越来越明显的依存关系。 智能视频分析技术的前置和后置依据应用场景的不同，有着各自独立的适用性，会长期共存。智能视频分析技术和高清视频技术的发展，一定会带来更多的市场机会，同时也需要从业者能开阔眼界，发展更多的应用方向，为社会贡献更多更优秀的应用体验。
