视频分析与识别技术

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　　对于普通人来说，看到一段视频时，这段视频对他来说往往是有意义的，是包含了一定信息量的，人可以智能化地提取这些信息。如某段视频有“有一辆白色的捷达车正在打着右转向灯准备向右转”这一信息，人也可以通过观察提取出来。但对于计算机来说却并非如此，在接收到这段视频(如通过视频采集卡输入)后，对计算机而言只是一个数据数列，一个包含每一帧每一个像素点的灰度值或彩色值的数列，并没有包括任何“白色捷达车”之类的信息。事实上，“白色捷达车”等信息是包含在那些像素点的值所组成的平面图像序列中的，是需要从“整体”上进行“理解”才能获得的。计算机也许可以“运算”出那些数据数列的均值、方差等统计信息，但却无法实现一种信息的“提取和理解”。

　　视频分析与识别技术便是为了让计算机通过特定的核心算法程序提取视频信号中所包含的内容信息或是个体运动信息，以实现计算机对于视频的“理解”，让计算机能“明白”视频中所展现的是什么内容或者发生的是什么样的“事件”。

　　视频分析技术范围很广，可以说只要是从视频中通过运算提取有用信息都可以称为视频分析技术，因为都是属于对“视频内容”的“分析、识别和理解”，从这个角度来说，目前已经比较成熟的并已经形成产品在实际项目中得到应用的技术都属于“视频分析技术”，例如车牌识别技术、视频检索技术、视频人脸检测等，因为这都属于对视频中的有用信息的提取，提取车牌号码，提取视频中的文字或特定图形等。严格地来说，这些技术都只是视频分析技术中的比较简单的内容，只不过由于这些技术已得到较好地研究和应用，有了一些专门的称谓，才单独提了出来，而似乎不再被归纳到“视频分析技术”的范畴。

　　由于习惯上的原因，目前通常所说的视频分析技术一般特指从视频中目标运动行为的分析、提取和识别，常用于监控和公共安全领域，其所指代的范围比之字面意思的含义已大幅缩小。

　　视频分析技术有什么用呢?事实上，视频分析技术是让计算机知道了视频中“发生的是什么事”，既然知道了发生的事件，再与对应的规则相比对和判断，自然就能够让计算机知道这些事件的特性。如果从视频中个体运动行为的分析、提取和识别角度来看，就能令计算机判断出这些个体进行了一些什么行为，进而可以判断这些行为是否符合某些规则，是否属于“某一类型”的行为，那么对于不符合规则的事件就可以进行即时的发现和报警，摆脱了人工的干预和判断，实现令计算机“代替”人进行监控，也即实现了“自动监控”或是“智能监控”。从更形象一点的角度来解释，监控系统中摄像头和视频传输技术解决了“眼睛”的问题，使监控人员能够在不身处现场的情况下通过摄像头看到现场的情景，而这一现场还由于传输技术的进步摆脱了地域的限制，甚至于可以在千里之外(通过数字网络传输视频);而视频分析技术则给监控系统加上了“大脑”，使机器能够代替人(至少在一定程度上)来随时监看这些视频，无须再由人工随时去监看这些视频。

　　不容否认，对于视频分析技术的研究，由于其算法的复杂度以及目标行为的多样性等原因，发展一直比较缓慢。而相对起来，由于国际上反恐形势更为紧迫，对于这种能实现“自动报警、智能监控”的技术比之国内的研究单位来说，研究成果具有一定的领先性。已生产出成熟的智能视频监控产品，可以用在监控系统中实现异常状态自动报警的功能，具有实时报警、缩短异常事件反应时间、减少损失、增强监控系统威慑力等特点，并已具有了一些实际的工程案例。而在国内，由于技术研发稍有落后，暂时市面上绝大多数较为成熟的智能视频监控产品仍都是舶来品，属于国外的技术和产品，偶尔有一些国内厂家或研究单位推出自己的智能视频监控产品，也暂时还处于较为初级的阶段，还没有达到成熟的程度。

　　不过值得指出的是，目前国外的产品虽然较为成熟，但也并未达到能令用户完全满意的程度，也只是具有了比较低级的智能化水平，能完成一些较为简单的行为的自动检测。但不管怎么说，这一步已经迈出去了，视频分析技术已开始应用于实际工程系统，随着这一技术的不断进步，研究不断深入，必将越来越多地走入我们的生活。