智能视频监控引领视频监控市场

视频监控技术的大面积推广既是对付恐怖主义分子的强有力手段，也能有效遏制一般的盗贼、闯入者以及破坏分子。不过，新技术的到来也给安防领域带来了前所未有的挑战。

传统的以人力为主的解决方案面临着必须解决超大视频数据容量的现实问题。

在采集了数千兆字节的视频数据后，如何传输这些数据?又由谁或者什么样的设备来监控数据呢?如何检查视频内容中可能存在的安全问题?如何优先处理重要信息?如何将决策转换为合理的行动?安全机构如何最大限度地发挥数量有限的员工的潜力?

为了避免安全人员为大量视频数据所累，ioimage公司开始采用由高性能数字信号处理器(DSP)提供核心动力的软件智能视频分析技术来实现解决方案，帮助安全员从繁重的监看视频数据中解脱出来。

采用智能视频监控(IVS)技术对安全系统有着重大意义，该技术将加速数字视频取代模拟视频的速度，因为它提高了解决方案的效率。我们将从集中控制模式转向分布式控制模式，安全人员不再需要固守于控制室中，而是安插在更靠近行动现场的地方。

因此，IVS和视频数据处理要求硬件必须比传统的监控系统更强大，同时还要具备足够的灵活性，以便在无需进行高成本调整的情况下处理多种视频标准和编解码器的转换。与传统分析软件相比，IVS设备在功能方面提升了一个数量级。

上述功能强大的系统概念似乎是遥不可及的事情，不过事实上，目前公共与专用领域许多部门的日常工作中都已采用了相关系统。IVS系统的广泛部署能够满足性能与成本指标，同时使安全人员能够从单纯查看电视屏幕的工作中解放出来，集中投身于更贴近行动现场的地方。

视频分析尽在掌握

从硬件设备角度来说，IVS系统的组件与众多传统系统没有什么太大的差别，主要包括采集视频数据的数码摄像头、用于应用处理的编码器与视频服务器、用于传输控制的路由器、用于存储的DVR、用于查看视频的监视器，以及用于管理系统的软件等。

IVS系统的一个很重要的特性在于，网络信息流不是传统意义上的视频，而是元数据，即删除所有重复无关内容后的关于原始视频数据的信息。当然，同时也可捕获、压缩并存储原始视频流，以供未来检索和查看。

ioimage在网络的重要环节上增加智能功能，并根据网络上传输的元数据进行智能决策，这就能显著提高视频监控系统的性能。举例来说：

1. 视频采集：摄像头嵌入智能后，就能识别出对象类别，然后通过摇移与变焦操作(pan and zoom)提供更详尽的信息;

2. 数据处理：数字化数据的发展趋势非常明朗。下一步重要的发展方向是将数百万字节的原始视频处理为仅包含重要信息的元数据;

3. 分配：智能安全网络所需的带宽较小，因为其传输的只是几千字节的元数据，而不是数百万字节的视频。这种网络还能在无需人工干预的情况下将信息路由到正确的网络节点;

4. 决策：智能系统能够根据安全人员通过简单的点击界面创建的、基于规则的算法来处理

5. 采取行动：由于消除了多余的无用信息，尽可能缩减了数据流，这使安全人员能在巡逻时通过移动设备监控系统，从而使他们能够更靠近现场，迅速采取最有效的措施;

6. 存档：智能安全技术还可将数据进行存档，并进行索引编制，以供日后刑侦使用。

智能摄像头和智能网络

目前，监控系统通常采用数码摄像头采集数据，很少进行图像处理。数字内容随后转换为模拟信号，在现有基础设施上进行传输，到达指挥中心后，再转换回数字格式以进行分析和最终存储。在整个过程中，我们很难对信息加以处理。

IVS系统大不相同，它们主要为端到端数字系统，采用的是IP网络，因为IP传输的灵活性大大高于传统的点到点模拟传输。从本质上说，每部摄像头都成了智能的网络摄像头，能在通信路径的任意一点上分析视频数据，并就此采取行动。

在IVS系统中，视频数据的处理大大超过视频捕获、数字化和压缩的范畴。例如，ioimage公司的视频分析设备从广义上讲具备以下三大功能：

1. 内容分析。在所有情况下，重要安全信息的数量肯定大大低于背景信息的数量，如建筑物和公路等静态信息，抑或风吹草动、水波涟涟等无用的动态信息等。设备能剔除无用信息，关注于任何车辆等重要活动对象;

2. 对象识别。为了成功地将重要的安全信息分离出来，设备必须能将对象分类。例如，设备应能识别出人、动物、车辆或其他对象。从软件角度来说，对象识别是由内容分析引擎来完成的;

3. 活动分析。设备能识别重要活动，并将其与安全人员制订的一套规则相对比。我们不妨举一个简单的例子来说明怎么制订关于闯入安全禁区的规则，为了实施这一规则，安全人员用电子笔或鼠标在背景视频图形上画出一条虚拟“绊网”，设定安全界限。如图2所示的红线，如果识别为人的对象跨过该“绊网”，那么就会激活警报机制，软件会发出警报或提出建议。

影像处理与统计分析技术能识别对象及其动作与活动。不过上述工作需要高强度的处理功能，DSP理想地适用于上述任务，因为它可用于处理快速傅立叶变换以及其它用于以数学方式描述图形的算法。借助这些算法，DSP能生成软件可用的元数据，从而告知安全人员可能出现的问题。

生成重要数据

生成元数据是一项复杂的工作，要完全打破传统的视频概念。由于要用计算机而不是人来监视视频，因此必须进行图形增强处理。

计算机分析需要提高对比度，这是一个说明问题的很好的例子。由于运动检测以及图形识别算法取决于识别对象的边缘，因而提高图形的对比度非常重要我们可以在摄像头子系统中内置边缘锐化算法。

对在摄像头视野中的运动对象进行跟踪，通过活动参照引擎将对象的活动与一系列规则相对比，通常可以得出结论，有时还会要求采取安全行动。我们可向摄像头的定位系统发出指令，以便对对象执行摇动、缩放和聚焦等操作，或命令摄像头转变方向，从而在原始的视野范围之外继续跟踪对象。

事后的取证分析

尽管我们通常讨论的是IVS系统能实时评估安全环境、提高安全人员现场工作效率，不过，该系统还有助于我们开展事后分析。我们可复审存档的数据，在事后根据新规则重新检查数据，从而收集更多信息，找到过去未发现的可疑的活动。

此外，IVS系统的部署还可解决比非法闯入等更广泛的安全问题。例如，在美国，员工盗窃造成的损失每年高达100亿美元之巨，我们可用IVS系统根据有关规则进行分析以进行相关方面的防范。

过去几年来，视频监控技术已成为众多政府和企业部门首选的技术。从模拟向数字系统转换的潮流是大势所趋。不过，大家普遍认同，将压缩视频传输到人工控制的指挥中心是一种落后的策略。

利用内容分析引擎和推论引擎等算法对从视频中提取的元数据进行分析，这在安全系统的各个层面都具有优势。此外，使监控外设具备尽可能高的智能化程度(比如提高摄像头的智能化程度)将有助于减轻处理负载、提高信息质量以及加快采取补救措施的速度。

还可将硬盘上元数据存储的相关信息转存至DVR上，这使我们能在发生安全问题几天、几周乃至几个月后仍然能够进行随后的刑侦分析。IVS的应用丰富多样并且具有非常明显的成本优势，智能视频监控将成为市场的主角。

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