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         經過幾十年的發展，東莞監控工程公司稱視頻監控已成長為一個新興的IT產業。從技術角度看，視頻監控技術經歷了模擬方式、數字／網絡／高清方式的發展，目前正進入以智能化視頻分析為核心的發展新階段。隨著視頻的采集、處理、顯示和傳輸技術的快速發展，使視頻監控不僅能“看得見”，而且還“看得清”。隨著光纖網絡、3G／4G、wiFi的普及，今后5G網絡的開通，以往的監控視頻“看得遠”的傳輸瓶頸問題也得到了進一步緩解。所有的這些，再加上計算機技術、芯片技術和人工智能理論的飛速發展，都為當今監控視頻分析技術的智能化奠定了堅實的技術基礎。

監控視頻的處理

         監控視頻處理技術可分為三個層次，如圖1所示，從低到高分別為視頻處理、視頻分析和智能視頻分析。三個層次都很重要，都有繼續發展的空間，但智能分析這一層的技術成熟度相對較低，目前視頻分析技術正處于在向智能化分析發展的階段。

        視頻信號處理是基礎部分，處理對象為像素或像塊，不涉及視頻內容，為視頻分析提供清晰、連續的高質量信源。除了比較成熟的視頻采集、濾波、壓縮、存儲、去噪、增強、傳輸等常規處理技術外，為了有助于視頻分析，還有不少處理工作必須改進，例如：提供更多圖像細節的高動態范圍(HDR)視頻圖像的均衡；提高視頻圖像空間分辨率的超分辨率重建；對霧天、暗光、遮擋等多種受損圖像的處理；去除傳輸引起的幀間抖動等等。

        監控視頻分析(VA)處理涉及到視頻內容。由于應用的場合和目標的不同，監控視頻分析包含的內容十分繁雜，如：1)場景分割，特征提取，前后景分離等；2)目標檢測和跟蹤，人臉／車牌識別等；3)行為識別，異常行為檢測，群體行為識別；4)人流／車流統計，入侵檢測等。

        智能監控視頻分析，不僅和視頻內容有關，還和視頻所表達的語義有關，希望從視頻內容分析中得到場景狀態、目標類別、動作或場景的含義等信息。總之，希望通過智能分析，由計算機自主得到視頻內容的語義結論，或者說用人工智能的方法為人們提供多種“視覺服務”。智能視頻分析技術屬于人工智能的范疇，實現智能分析的方法有多種，其中“深度學習”的方法最為引人矚目，目前已經取得了長足的進展。

監控視頻分析現狀

        視頻監控技術可看作是視覺的淺層效仿，用攝像機模仿人的眼睛，比較容易地實現了人工“監視”和簡單的“控制”。要達到用機器分析所監控視頻內容，自動進行相應的控制，其中還有一個重要環節，即“智能分析”，即在不需要或很少人工干預的情況下，對視頻內容進行處理和分析，得到相應的結論，為控制單元的操作提供依據。近10余年來，如何在模仿視覺的基礎上進一步模仿人腦功能，使現有的監控系統具有充分的智能已成為研究和開發的熱點問題。系統智能的出現，使傳感的內容、含義具有了主觀“感覺”，能夠給出分析、判斷和結論，而并非只是對傳感對象的物理量作簡單的記錄。

        目前在監控領域，“智能分析”已經獲得了不少比較成功的結果，如對攝像機的自動保護，對入侵目標的檢測和跟蹤，對簡單的人群、車流等目標的正常和異常行為的判斷等。這些相對簡單的成績，可看著智能化視頻分析的個良好開端，當然，智能視頻監控能夠做到的遠不至這些，今后它可以幫我們做更多更復雜的處理。

        目前，許多稱之為“智能視頻分析”的設備和系統實際上遠未能達到智能化的目標，需要完全或部分的人工干預。除了需克服常規視頻分析中的不利影響因素以外，如光照變化的無常、目標的運動和遮擋、目標／背景／陰影相互影響等，在智能化視頻分析中還存在一系列關鍵問題需要解決，如在視頻分析中自主實現目標圖像的特征建模，并保持建模的多樣性；在有監督學習時訓練樣本的選取和標注，無監督學習時的準確聚類；卷積深度學習時卷積核、池化方法的選取，輸出層的設計；沉重計算負擔的降低，使之適應實時、在線應用等。

        本文章由東莞監控工程公司整理提供