智能视频监控技术在智慧城市的应用探索

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智能视频监控技术源自于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其概念主要是指“由机器自动分析视频图像源，从中识别并提取出有用的关键信息，并自动控制机器进行相应动作”的监控方式，由于处理过程基于视频图像源，也可称为智能视频分析（智能分析）。

一、智能视频监控技术在智慧城市建设中的应用现状与特点

近年来，在国家政策的大力支持下，我国智慧城市、平安城市、智能交通等项目建设得到持续有效的推进，政府、企业、机关、社区在安全领域纷纷发力，使得中国安防产业始终保持高增长态势，2016年国内安防市场规模达到5400亿元，视频监控市场规模近5年来始终保持在两位数的高位增长。随着人工智能、计算机视觉技术、深度学习技术的成熟，视频监控的智能化已成为行业发展的必然趋势，也成为视频监控产品市场规模增长的主要推动力量。

监控技术发展的三个主要阶段

视频监控技术发展至今，经历了三个主要阶段，智能视频分析技术能得到快速有效应用的很大一个原因在于，智能视频监控技术能从视频中快速提取目标的各类信息并进行分析，将视频变为有用的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为智慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持。智能视频监控技术在智慧城市建设中的应用现状与特点主要表现有以下几个方面：

1、使得平安城市应用范围得到进一步拓宽。安防应用领域从传统的重点部门、金融、楼宇应用发展到诸如平安城市、天网工程、雪亮工程的城市共享联网甚至全国性联网阶段，己经发生了产业从量变到质变的变化。平安城市、雪亮工程已经远远不只是普遍意义上视频监控的范畴，越来越多地涉及到智能交通、应急指挥、环境保护、城市管理等多个方面，涉及的领域与智慧城市建设产生的交集也越来越多。安防行业由此在一定程度上得到了产业范围的升级。年前首次被写入2018中央一号文的“雪亮工程”，其显著特征之一就是由原来的公安监控视频转向大政府视频，涉及如城乡社会治理、服务民生、生态建设与保护等领域，甚至将视频监控的应用向基层和群众延伸。城市视频监控建设作为城市信息化建设的基础之一，随着物联网技术的发展，无论是平安城市还是雪亮工程都会朝着以物联网为基础的数字城市、智慧城市发展。未来，智能视频监控技术将在城市应急、水体与气体检测、垃圾处理、数字城管、智能建筑等各个方面得到更为广泛的应用和覆盖。

2、由被动监控向主动监控转变，由“看得见”、“看得清”、“看得明”向“提前看”发展。随着智能分析技术的不断发展，视频监控以其直观、准确、及时的信息内容而被广泛应用于智慧城市的众多业务场景之中。随着高清视频监控的逐步推广和普及，视频监控市场已经实现“看得见”、“看得清”、“看得明”。随着政府和企业对平安城市建设、社会监控建设的持续投入，视频监控探头成千上万，进而也推动安防迈入大数据时代，而在大数据时代，智能视频分析技术就显得尤为重要。智能视频分析技术通过视频算法对视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式，使用者可以通过各种属性描述进行快速检索，形成画像。同时智能视频技术借助处理器的强大计算功能，对获得到的海量数据进行高速分析，得出人们所需的信息。智能视频分析技术将助于力视频监控向“提前看”方向发展。借助于智能视频监控技术，平安城市系统各点位视频不仅被动监控，还可以因地制宜运行安全检测算法，并在事件发生时即主动报警，由原来的“事前震慑，事后追踪”变为主动监测；而在民用市场上，通过在摄像头基础上附加的客流统计、人脸识别等功能，进一步拓展了视频监控的民用市场应用场景。得益于智能分析技术，安防系统也由过去单一的系统布防逐渐转变为面向大数据应用分析的综合智能系统，成为辅助决策、综合研判、应急处突、反恐维稳的重要数据支撑，智能视频监控技术在社会公共安全中发挥着越来越重要的作用。通过构建城市综合预警系统和应急指挥体系，达到指挥统一、反应及时、作战有效的目的，实现对城市的有效管理和打击违法犯罪，加强城市安全防范能力，加快城市安全系统建设，建设平安城市和谐社会。

3、视频智能分析技术与大数据的融合发展。大数据与视频监控具有天然的联系。据统计，每天全国新产生的视频数据达PB级别(PB=1024T)，占全部大数据份额的50%以上，因此视频资源成为大数据的重要组成。在安防领域，主要的数据来源就是视频。与其他行业结构化的数据不一样，视频本身就是一种非结构化的数据，不能直接被计算机进行处理或分析。因此，安防要进行大数据应用，首先就要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息，即将视频中包含的各种信息(主要是运动目标及其特征)提取出来转成文字描述并与视频帧建立索引关联，这样才能通过计算机来对这些视频进行快速搜索、比对、分析等。传统的视频监控系统将会因为视频智能分析技术的大规模应用，逐步向智能大数据综合应用方向发展。

二、智能视频监控技术在智慧城市建设中的应用难点与瓶颈

1、部门间信息共享程度低。随着公共安全的重视程度越来越高，视频监控越来越多，涉及到的相关部门及下属单位数量也越多。各个监控系统在不同时期由不同的设备厂商提供，系统间各自独立，各类安全数据之间缺乏统一的标准，现有组织、部门、制度间的分割以及信息管理理念的滞后往往导致“数据孤岛”现象的出现。各部门间缺乏有效的信息沟通和共享机制和方法，导致信息呈现碎片化分布、信息利用率低、融合度差。

2、海量视频数据难以得到充分利用。随着移动互联网和物联网的快速发展，视频数据量正在以指数级增加。由于各个建设部门的数据标准和格式各不相同，虽然有海量视频资源和数据却无法共享运用，数据潜在价值没有得到有效挖掘和没有发挥出其应有的价值，在视频侦查、交通监控、重点案件侦破、应急处置等功能中不能充分发挥事前预测、事中管理和事后评估的智慧化决策支持的作用。

3、视频图像信息缺乏深层次挖掘。随着智慧城市建设的不断推进，视频图像信息深度应用的问题也逐步显现，视频图像信息深层次挖掘的缺乏使得不同用户的差异化应用需求难以得到满足。视频监控应用场景愈发多样化，对视频图像信息深度挖掘的要求也越来越高，视频分析不仅需要将视频图像结构化，更要通过海量结构化的数据分析出更多的价值信息。

三、智能视频监控技术在智慧城市中的深入应用案例解析

1、智能视频技术对渣土车的查控

新型智慧城市建设浪潮下，全国各个城市的工地管理成为城市管理的难题，特别的建筑工地渣土车运输过程中各种乱象丛生。如何有效规范渣土车安全运营、渣土的合法倾倒已经成为了政府相关管理部门必须严肃应对的问题。目前各大城市已基本形成覆盖全市主要干道及关键路口的城市视频监控系统网络。我们所采用的做法就是利用已建成的视频监控智能前端采集视频数据作为分析应用的基础，通过渣土车的特征和关键信息，从众多的视频数据中识别出渣土车，并判断所识别车辆的行为是否合法，如箱盖是否盖好、车辆是否超载和洒漏等，利用分析的结果与监管清单进行比对分析，从而确认车辆的合法性和合规性。

2、基于智能视频技术的城市综合管理

城市管理发展至今，已从原来的信息化管理转变为智能化管理，随着大部制改革，管理的范围也变得越来越大，包括市容、环境、园林和广告等很多方面。技术手段也越来越先进，原来很多的人工工作都可以由机器来完成。特别是基于智能视频分析技术的应用，城市管理愈发智能化，如广州，在城市监控指挥中心，设置了专门的视频巡查岗位，利用视频发现问题、核查问题以及考核评价。但巡查岗位靠人一路一路地巡查，效率低下，难以达到应用效果。如何利用先进技术，替代视频巡查岗位繁杂重复的劳动、提高工作效率，这是一个重要的研究方向。

基于此业务场景，基于智能视频分析技术和深度学习算法的城市综合管理应用方案应运而生。针对城市管理中经常出现的城管难问题，如乱堆物料、占道经营、流摊小贩等现象，通过应用智能视频分析技术，采用高性能的专用GPU服务器，对城市管理的违法行为进行智能分析，利用现有的视频数据，经过数据分析和深度学习，形成结构化的视图库，形成上层的业务应用，如实进告警等，从而实现城市管理的占道经营、出店经营、游摊小贩、垃圾堆放四种违法行为类型的智能分析和识别，并对发现的违法情况进行自动报警。

四、智能视频监控技术在智慧城市建设中的应用趋势

1、智能视频监控摄像头将会越来越普遍

2015年5月，国家发展改革委、公安部等九个部委联合推出《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》，提出公共安全视频监控建设联网应用工作主要目标，预计未来五年行业年均复合增长率约为 12%-15%，2021年中国视频监控市场规模将达到3000亿元。当前，视频监控在社会公共安全中发挥着越来越重要的作用，视频技术已经成为继刑事科学技术、行动技术、网络侦查技术之后的第四大侦查技术领域。随着“平安城市”建设的持续向纵深推进，系统建设从一线城市向二三线城市拓展，由大、中城市向区县、乡镇推广。同时，由于算法准确率和环境适应性不断提高，特别是机器学习、人工智能等技术的不断进步，促使智能分析应用的大规模部署，智能视频监控技术的应用将越来越普遍。

2、向数据融合与协同应用发展

目前智能视频分析技术主要针对实时的视频图像进行分析，起到提前预警的作用，这方面的应用已日趋成熟。由此产生的海量数据存储，如何才能更好地被挖掘、利用、分析这些数据是我们需要重点思考的方向。借助智能视频分析的技术手段可以深入进行视频数据挖掘，对海量的视频数据进行分析和管理，有效提高人们对视频数据的利用。同时当视频数据将转化为数据资源，将与更多的业务系统和部门应用实现协同，实现多种关联数据的分析，挖掘出更有价值的应用，例如刑侦线索分析、案件规律分析、社会舆情分析等。

五、结语

可以预见的是，现有的各项智能分析技术在不断的融合，并扩展到各种产品形态中，应用到视频监控的各个环节，进而变化为更多的智能化产品类型，更丰富的业务应用，更灵活的系统结构。未来，基于深度学习的智能视频分析技术，物联感知技术将不断融合，可视化管理、可视化运用将成为发展趋势，视频数据的应用将实现从安防向更多行业应用转变，推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合，为视频监控领域开拓出更大的行业市场。