相對文字處理，視頻分析處理技術(shù)一直都是軟肋，在普天蓋地的視頻信息源源不斷涌現(xiàn)出來的今天，視頻分析處理技術(shù)尤為顯得重要和緊迫。
一，智能視頻分析技術(shù)
這是計算機(jī)圖像視覺技術(shù)應(yīng)用的一個分支，是一種基于目標(biāo)行為的智能影像分析技術(shù)。區(qū)別于傳統(tǒng)的移動偵測(VMD - Video Motion Detection)技術(shù)，智能視頻分析首先將場景中背景和目標(biāo)分離，識別出真正的目標(biāo)，去除背景干擾（如樹葉抖動、水面波浪、燈光變化），進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)行為。
智能視頻分析與移動偵測的本質(zhì)區(qū)別是前者可以準(zhǔn)確識別出視頻中真正活動的目標(biāo)，而后者只能判斷出畫面變化的內(nèi)容，無法區(qū)分目標(biāo)和背景干擾。所以智能視頻分析相對于移動偵測，抗干擾能力有質(zhì)的提高。使用智能分析技術(shù)，用戶可以根據(jù)的實際應(yīng)用，在不同攝像機(jī)的場景中預(yù)設(shè)不同的報警規(guī)則，一旦目標(biāo)在場景中出現(xiàn)了違反預(yù)定義規(guī)則的行為，系統(tǒng)會自動發(fā)出報警。報警信息有多種形式，包括本地驅(qū)動報警設(shè)備和向后端監(jiān)控中心發(fā)送報警數(shù)據(jù)，由監(jiān)控工作站控制以彈出視頻、自動彈出報警信息、驅(qū)動報警設(shè)備等形式報警。
二，視頻分析的應(yīng)用
智能視頻分析廣泛應(yīng)用在人臉識別、智能安防報警、機(jī)器人導(dǎo)航、智能家庭，智能語音助理、車輛識別等方方面面。
周界安防：主要應(yīng)用于園區(qū)、室內(nèi)等常規(guī)性的安保場所，使用區(qū)域入侵、圍墻翻越、人員徘徊、物品遺留、物品搬移等行為分析算法。在當(dāng)前的市場中，應(yīng)用的范圍最廣，技術(shù)來源最多，產(chǎn)品形態(tài)最豐富，具備一定的普適性。
金融行業(yè)監(jiān)控：監(jiān)控金融營業(yè)場所，以ATM機(jī)和自助銀行為核心，防范貼紙條、非法讀卡器等金融特色的犯罪行為，和識別取鈔人的異常人臉。使用特點是應(yīng)用于小范圍的固定區(qū)域，室內(nèi)室外兼有；可以對環(huán)境進(jìn)行一定的改造以適應(yīng)系統(tǒng)；可以對人員活動區(qū)域和軌跡做一定的約束以適應(yīng)系統(tǒng)。
監(jiān)所監(jiān)控：針對監(jiān)所內(nèi)部的監(jiān)室、通道、值班室，外部周界的圍墻，需要提供起身、攀高、打架斗毆、值班在崗、跟蹤球機(jī)等技術(shù)和產(chǎn)品。
商場客流統(tǒng)計：針對商場的主要出入口和通道，檢測穿越該區(qū)域的活動人員目標(biāo)。應(yīng)用場景面向較密集的人流，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘分析，提供有商業(yè)價值的報表。
視頻濃縮：
將視頻濃縮形成視頻片斷，不同時刻的目標(biāo)“穿越時空”同時展現(xiàn)播放，使24小時的視頻被制作成一個簡短到幾分鐘濃縮視頻成為現(xiàn)實。視頻濃縮不僅濃縮的是事件的精華，也是活動事件的全部，沒有價值的視頻將被剔除。通過多分格快照技術(shù)，可以在幾秒中看完所有的活動目標(biāo)成為可能，回溯原始視頻功能，瞬間鎖定目標(biāo)在原始視頻中的位置。這些智能視頻分析功能的實現(xiàn)和應(yīng)用將大大提高海量視頻監(jiān)控錄像分析的效率。
三，視頻處理存在問題
實際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運(yùn)動復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計的難度，其難點問題主要在以下幾個方面：
背景的復(fù)雜性：光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對算法的影響，但無法完全消除其影響；場景中前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換，與行李的放下、拿起，車輛的啟動與停止；目標(biāo)語背景顏色相似時會影響目標(biāo)檢測與跟蹤的效果；目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景，這給運(yùn)動目標(biāo)的分割與特征提取帶來困難。
目標(biāo)特征的取舍：序列圖像中包含大量可用于目標(biāo)跟蹤的特征信息，如目標(biāo)的運(yùn)動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標(biāo)的特征信息一般是時變的，選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。
遮擋問題：遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點問題。運(yùn)動目標(biāo)被部分或完全遮擋，又或是多個目標(biāo)相互遮擋時，目標(biāo)部分不可見會造成目標(biāo)信息缺失，影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標(biāo)間的對應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計方法預(yù)測目標(biāo)的位置、尺度等，都不能很好地處理較嚴(yán)重的遮擋問題。
兼顧實時性與魯棒性：序列圖像包含大量信息，要保證目標(biāo)跟蹤的實時性要求，必須選擇計算量小的算法。魯棒性是目標(biāo)跟蹤的另一個重要性能，提高算法的魯棒性就是要使算法對復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性，而這又要以復(fù)雜的運(yùn)算為代價
四、大數(shù)據(jù)時代的智能視頻分析技術(shù)
在大數(shù)據(jù)時代，人們對智能視頻分析技術(shù)越來越看重。智能視頻分析依賴于視頻算法對視頻內(nèi)容進(jìn)行分析，通過提取視頻中關(guān)鍵信息，進(jìn)行標(biāo)記或者相關(guān)處理，并形成相應(yīng)事件和告警的監(jiān)控方式，人們可以通過各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。如果把攝像機(jī)看作人的眼睛，而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以理解為人的大腦。智能視頻技術(shù)借助處理器的強(qiáng)大計算功能，對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析，獲取人們需要的信息。
雖然智能視頻分析其自身發(fā)展也存在諸多缺陷，由于實際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運(yùn)動復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計的難度，但是智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)逐漸成為安防行業(yè)發(fā)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(yè)對智能視頻分析技術(shù)不斷的研究和創(chuàng)新，智能視頻分析的運(yùn)用會逐漸大眾化，那時，再也不會出現(xiàn)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(shù)能更快更廣泛的應(yīng)用于金融、交通等各個領(lǐng)域中，普及到人們的日常生活當(dāng)中，真正發(fā)揮安全防范的預(yù)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。
在高清時代來臨時，智能分析技術(shù)需要擴(kuò)大自己的技術(shù)涵蓋范圍，一是在系統(tǒng)集成方面，與網(wǎng)絡(luò)化的聯(lián)動、控制、指揮結(jié)合更緊密。二是在處理技術(shù)方面，更多的與畫質(zhì)處理技術(shù)結(jié)合，通過更高質(zhì)量的畫面內(nèi)容，提高準(zhǔn)確率。三是在產(chǎn)品形態(tài)方面，提供從標(biāo)清到高清，從前端到編碼器、傳輸層、中心設(shè)備、顯示設(shè)備的不同應(yīng)用產(chǎn)品，使用戶在設(shè)計解決方案時，有更加豐富、靈活的選擇。
