視頻監控技術的大面積推廣既是對付恐怖主義分子的強有力手段，也能有效遏制一般的盜賊、闖入者以及破壞分子。不過，新技術的到來也給安防領域帶來了前所未有的挑戰。

傳統的以人力為主的解決方案面臨著必須解決超大視頻數據容量的現實問題。

在采集了數千兆字節的視頻數據后，如何傳輸這些數據?又由誰或者什么樣的設備來監控數據呢?如何檢查視頻內容中可能存在的安全問題?如何優先處理重要信息?如何將決策轉換為合理的行動?安全機構如何最大限度地發揮數量有限的員工的潛力?

為了避免安全人員為大量視頻數據所累，ioimage公司開始采用由高性能數字信號處理器(DSP)提供核心動力的軟件智能視頻分析技術來實現解決方案，幫助安全員從繁重的監看視頻數據中解脫出來。

采用智能視頻監控(IVS)技術對安全系統有著重大意義，該技術將加速數字視頻取代模擬視頻的速度，因為它提高了解決方案的效率。我們將從集中控制模式轉向分布式控制模式，安全人員不再需要固守于控制室中，而是安插在更靠近行動現場的地方。

因此，IVS和視頻數據處理要求硬件必須比傳統的監控系統更強大，同時還要具備足夠的靈活性，以便在無需進行高成本調整的情況下處理多種視頻標準和編解碼器的轉換。與傳統分析軟件相比，IVS設備在功能方面提升了一個數量級。

上述功能強大的系統概念似乎是遙不可及的事情，不過事實上，目前公共與專用領域許多部門的日常工作中都已采用了相關系統。IVS系統的廣泛部署能夠滿足性能與成本指標，同時使安全人員能夠從單純查看電視屏幕的工作中解放出來，集中投身于更貼近行動現場的地方。

視頻分析盡在掌握

從硬件設備角度來說，IVS系統的組件與眾多傳統系統沒有什么太大的差別，主要包括采集視頻數據的數碼攝像頭、用于應用處理的編碼器與視頻服務器、用于傳輸控制的路由器、用于存儲的DVR、用于查看視頻的監視器，以及用于管理系統的軟件等。

IVS系統的一個很重要的特性在于，網絡信息流不是傳統意義上的視頻，而是元數據，即刪除所有重復無關內容后的關于原始視頻數據的信息。當然，同時也可捕獲、壓縮并存儲原始視頻流，以供未來檢索和查看。

ioimage在網絡的重要環節上增加智能功能，并根據網絡上傳輸的元數據進行智能決策，這就能顯著提高視頻監控系統的性能。舉例來說：

1. 視頻采集：攝像頭嵌入智能后，就能識別出對象類別，然后通過搖移與變焦操作(pan and zoom)提供更詳盡的信息;

2. 數據處理：數字化數據的發展趨勢非常明朗。下一步重要的發展方向是將數百萬字節的原始視頻處理為僅包含重要信息的元數據;

3. 分配：智能安全網絡所需的帶寬較小，因為其傳輸的只是幾千字節的元數據，而不是數百萬字節的視頻。這種網絡還能在無需人工干預的情況下將信息路由到正確的網絡節點;

4. 決策：智能系統能夠根據安全人員通過簡單的點擊界面創建的、基于規則的算法來處理

5. 采取行動：由于消除了多余的無用信息，盡可能縮減了數據流，這使安全人員能在巡邏時通過移動設備監控系統，從而使他們能夠更靠近現場，迅速采取最有效的措施;

6. 存檔：智能安全技術還可將數據進行存檔，并進行索引編制，以供日后刑偵使用。

智能攝像頭和智能網絡

目前，監控系統通常采用數碼攝像頭采集數據，很少進行圖像處理。數字內容隨后轉換為模擬信號，在現有基礎設施上進行傳輸，到達指揮中心后，再轉換回數字格式以進行分析和最終存儲。在整個過程中，我們很難對信息加以處理。

IVS系統大不相同，它們主要為端到端數字系統，采用的是IP網絡，因為IP傳輸的靈活性大大高于傳統的點到點模擬傳輸。從本質上說，每部攝像頭都成了智能的網絡攝像頭，能在通信路徑的任意一點上分析視頻數據，并就此采取行動。

在IVS系統中，視頻數據的處理大大超過視頻捕獲、數字化和壓縮的范疇。例如，ioimage公司的視頻分析設備從廣義上講具備以下三大功能：

1. 內容分析。在所有情況下，重要安全信息的數量肯定大大低于背景信息的數量，如建筑物和公路等靜態信息，抑或風吹草動、水波漣漣等無用的動態信息等。設備能剔除無用信息，關注于任何車輛等重要活動對象;

2. 對象識別。為了成功地將重要的安全信息分離出來，設備必須能將對象分類。例如，設備應能識別出人、動物、車輛或其他對象。從軟件角度來說，對象識別是由內容分析引擎來完成的;

3. 活動分析。設備能識別重要活動，并將其與安全人員制訂的一套規則相對比。我們不妨舉一個簡單的例子來說明怎么制訂關于闖入安全禁區的規則，為了實施這一規則，安全人員用電子筆或鼠標在背景視頻圖形上畫出一條虛擬“絆網”，設定安全界限。如圖2所示的紅線，如果識別為人的對象跨過該“絆網”，那么就會激活警報機制，軟件會發出警報或提出建議。

影像處理與統計分析技術能識別對象及其動作與活動。不過上述工作需要高強度的處理功能，DSP理想地適用于上述任務，因為它可用于處理快速傅立葉變換以及其它用于以數學方式描述圖形的算法。借助這些算法，DSP能生成軟件可用的元數據，從而告知安全人員可能出現的問題。

生成重要數據

生成元數據是一項復雜的工作，要完全打破傳統的視頻概念。由于要用計算機而不是人來監視視頻，因此必須進行圖形增強處理。

計算機分析需要提高對比度，這是一個說明問題的很好的例子。由于運動檢測以及圖形識別算法取決于識別對象的邊緣，因而提高圖形的對比度非常重要我們可以在攝像頭子系統中內置邊緣銳化算法。

對在攝像頭視野中的運動對象進行跟蹤，通過活動參照引擎將對象的活動與一系列規則相對比，通常可以得出結論，有時還會要求采取安全行動。我們可向攝像頭的定位系統發出指令，以便對對象執行搖動、縮放和聚焦等操作，或命令攝像頭轉變方向，從而在原始的視野范圍之外繼續跟蹤對象。

事后的取證分析

盡管我們通常討論的是IVS系統能實時評估安全環境、提高安全人員現場工作效率，不過，該系統還有助于我們開展事后分析。我們可復審存檔的數據，在事后根據新規則重新檢查數據，從而收集更多信息，找到過去未發現的可疑的活動。

此外，IVS系統的部署還可解決比非法闖入等更廣泛的安全問題。例如，在美國，員工盜竊造成的損失每年高達100億美元之巨，我們可用IVS系統根據有關規則進行分析以進行相關方面的防范。

過去幾年來，視頻監控技術已成為眾多政府和企業部門首選的技術。從模擬向數字系統轉換的潮流是大勢所趨。不過，大家普遍認同，將壓縮視頻傳輸到人工控制的指揮中心是一種落后的策略。

利用內容分析引擎和推論引擎等算法對從視頻中提取的元數據進行分析，這在安全系統的各個層面都具有優勢。此外，使監控外設具備盡可能高的智能化程度(比如提高攝像頭的智能化程度)將有助于減輕處理負載、提高信息質量以及加快采取補救措施的速度。

還可將硬盤上元數據存儲的相關信息轉存至DVR上，這使我們能在發生安全問題幾天、幾周乃至幾個月后仍然能夠進行隨后的刑偵分析。IVS的應用豐富多樣并且具有非常明顯的成本優勢，智能視頻監控將成為市場的主角。

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