随着公共安全建设的加强，人们公共安全意识的提高，视频监控产品得到广泛应用，监控技术逐步朝向高清、网络化、集成化发展。从智能视频分析技术发展来看，能够通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应，解决传统监控工作量大、效率低、反应速度慢等问题，视频分析技术在安防监控中的应用建设已成为推动安防智能化重要技术之一，但目前智能视频分析系统的应用并不广泛。智能视频分析系统在安防监控中的应用如何？哪些问题是限制视频智能分析应用快速发展的主要因素？
智能视频分析技术在安防监控中的应用
智能视频技术的功能分类
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。诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。
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。
行为类智能分析：该项技术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。
此外，智能视频分析技术还有助于解决图像增强、图像复原、浓缩播放、视频快速检索等实际问题。
智能视频技术的应用情况
国内视频分析技术已经过了10多年发展历程，在实际需求和政策的推动下取得很大进步。一些功能相对简单的智能监控设备效果较好，如正在推广的电子警察系统、智能卡口系统已经达到较高水平；基于视频分析技术的一些生物识别设备，如虹膜识别、人脸识别、指纹识别产品有较高水平，进入实用与推广阶段。内视频分析技术的应用减轻监控人员的工作负担：近年随着人们公共安全的意识的提高，视频监控系统应用的越来越广泛，银行、校园、广场、商业街等，甚至是家庭生活，大量的信息都要安保人员通亲眼去排查，工作量上负担加重很容易造成疏忽现象。智能视频分析技术可减少由于人员疏忽或离开错过重要监控事件的情况，使监控管理工作更加有效。我们分别加以简单介绍。
智能化治安卡口系统
卡口系统前端采用高清网络摄像机，用一个摄像机工作于两个或三个车道，并将拍摄的数据经过车牌识别后变成可管理的数据发送到后端平台，每一辆机动车的日期、时间、速度、车长、车牌号码、驾驶室实况等均有记录，一旦有事故发生，只需输入时间段、车牌号码、车辆类型等就可以查询某一时段的相关数据。
智能化的综合式“电子警察”系统
智能化的综合式电子警察系统的功能，将原来的车辆违法抓拍扩展到交通流量采集、交通监控、交通诱导等多种应用，成为智能交通管理系统的基础设备，加上中心管理平台强大的数据处理能力，形成集预防、控制、打击为一体的道路交通管理方案。
人群车辆流量统计可对对视频中设定检测区域内目标稠密程度或目标数进行估计，如对广场、各机构门口等人数进行统计，道路交通车辆密集程度等，能够观测人群密度或人数的动态变化，结合地点、时间等信息判断是否存在异，可以有效的掌控人群密度，从而及时发现异常集聚等。
影响视频智能分析应用快速发展的主要因素
影响视频智能分析应用快速发展的主要因素有下面几个：
环境影响及技术要求高：不少项目，由于在实际环境中光照变化无常、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测、比对与跟踪算法设计的难度。也由于不同行业的个性化需求差异，对智能监控技术提出了非常高的要求。每个行业客户、甚至每一个项目的具体应用环境对智能监控技术的要求都有着细微的差别。智能分析产品的整体性能很难达到实际使用的要求，造成用户对视频分析的接受度不高。
国内企业技术经验欠缺：国内智能分析技术也处于发展过程中，国内企业在技术积累和经验方面还比较欠缺，大多数是OEM国外公司的算法，真正掌握核心算法的国内企业很少，很难针对具体场景做出算法上的调整。通过与国外掌握先进视频分析技术公司的合作，一些项目取得了较快进展。
此外，国内从事视频分析技术、智能监控技术研究的院所和企业数量众多，但是大多数做的是低水平的、互相重复的研究课题，有必要统一规划、加强产学研合作。
小结：
智能视频分析系统相对于传统有着非常大的优势，系统使用更加灵活、方便，做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应，能够解决传统监控工作量大、效率低、反应速度慢等问题。国内视频分析技术也有着十余年的发展过程，一些简单的智能监控效果较好，如，电子警察系统、智能卡口系统等。但国内视频分析技术水平还处于低水平阶段，解决影响视频智能分析发展的因素，加快其发展是我们当前重要的任务。 |
