發布日期：2022-05-25 點擊率：52
一、概述
經過近幾年的發展視頻監控系統在全國范圍內的迅速推進，視頻監控系統的建設已經初具成效，由其產生的好處也得到了驗證。
然而監控攝像機數量的增加和存儲時間的延長，給監控系統的管理工作帶來了新的挑戰。如何及時掌握監控現場的情況，保證大型視頻監控系統的長期存儲？這將是視頻監控系統建設中重點關注的問題。
二、視頻監控系統的現狀
目前，視頻監控系統的特點是：手動型及事后處理型。就是說目前的運營維護工作一般是由人工完成。監控人員在中心監控室，人工監控每路視頻圖像，由于監視屏數量有限，監控人員往往在一個監視屏同時監看多臺攝像機或隨機抽取攝像頭觀看，造成部分監控點被漏看或被忽視；加上人的注意力有限、容易疲勞，會被其他事物干擾，據調查，人在觀察同一視頻22分鐘后，不能感知此畫面95%的動作變化，所以人工監控漏掉重要信息的概率非常高。
另外隨著城市化建設的加快，監控攝像機的數量不斷增加，對錄像存儲空間的要求越來越高，如何既能保護用戶的投資又能使視頻監控系統滿足功能要求呢？智能視頻分析技術為解決這些問題提供了更加完善解決方案。
三、智能分析在視頻監控中的應用前景
為解決目前視頻監控存在的被動及事后性，視頻監控可以結合視頻智能分析應用。
這幾年隨著智能分析算法的改進及處理芯片的支持，不同的廠家已經可以將視頻分析應用內置到前端攝像機內或者做成視頻分析服務器，或將算法內置于軟件中在后臺實現智能分析功能。
智能分析算法可以歸納為幾類：興趣區域分析、軌跡分析、行人分析、數字分析等，根據不同的應用而引用。從功能上說也衍生出許多功能應用，最多的是：人臉識別、車牌識別、物品丟失、滯留、區域非法進入、方向判斷、生物判別、圖像合并、物品跟蹤等。雖然開發種類多但實際得到商業化應用的去很少。究其原因是：1.目前的智能分析器準確度還不能達到客戶要求，誤報率較高。2.分析的處理不能做到相應的智能處理，沒有豐富的后臺處理平臺跟進。3.沒有形成規模效應。所以智能分析的普及應用仍需較長的一段時間。
那么智能分析商業化的實習要通過幾個步驟，首先實用功能智能算法的優化先在單板實現單電路的智能實現，后集成到DSP，在發展到多線程處理實現，最后是嫁接到SOC方案上，實習芯片智能處理。其二，目前各廠家的智能分析可以說是大而全，但是不精，在實用性上仍有欠缺。所以以后智能的發展應該是結合各行業的實現需求，分發出許多專用的智能分析功能針對各行業應用，做到小而精。
智能分析的前景是一片廣闊的，結合智能分析的視頻監控將會由目前的被動、事后性向主動性及預防性發展。隨著物聯網的發展，視頻監控會有一片新的發展天地，眾所周知視頻是物聯網最重要的傳感元素之一，智能分析與視頻監控的結合將引申視頻監控新的應用行業，及擴展出更多特殊的功能需求。
四、智能解決方案
1、越線檢測、出入檢測
虛擬線/進/出功能可檢測出預定義區域的越線或越區狀況
2、場景變化檢測
當攝像機操作被蓄意妨礙，如認為變更攝像機角度，拆除攝像機鏡頭，圖像聚焦不良，油污或噴涂攝像機鏡頭等，場景變更報警都能夠檢測到非法情況并發送報警信號。
3、物品丟失/滯留檢測
滯留/消失功能可檢測預定義區域的移動對象。
4、對象計數
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