主页（http://www.pttcn.net）：多部监控摄像机智能视频分析应用解析(2) 当前的智能视频分析能达到什么效果？漏报、误报率如何？未来应当如何改进才能减少漏报、误报率？ 以检测准确性作为评价标准的智能视频分析产品，一般通过考察其在不同环境下的检测率和误报率来评价其性能。理想系统的检测率和有效率都应是100%，但实际系统只能接近这些指标而不是完全达到。只有通过调整系统的灵敏度参数，改变检测率与有效率之间的关系，在有效率合乎使用要求的情况下，性能优良的系统才能达到最高检测率。当灵敏度调很高时，检测率提高但误报增多，有效率会下降。反之，误报率减少，有效率提高但检测率会降低。 智能分析能达到简单的行为分析。提高漏报与误报的形式必须通过整体的方式去设计，比如摄像机摆放的位置，镜头的选择，室内的光线，过滤器及灵敏度，规则的合理设置等。通过整体的考虑可以降低误报率。 当前市场上的智能视频分析产品的效果是参差不齐的，有的打着智能的旗号实际上实现不了智能的效果。贝尔信承诺高于99%的准确率，低于1%误报率。未来我们将在这一块，完善我们的算法，同时加强在复杂及恶劣环境下的测试，不断提高产品的性能，将漏报、误报减少到最低程度。 当前随着智能分析的不断发展，算法越来越复杂，随之而来的就是由于场景和算法的复杂度不断的提升带来的误报漏报问题。目前智能视频分析如果可以达到95%以上的准确度，就可算是具备着优良识别能力的算法。如果想解决误报漏报的问题，需要智能厂家的不断努力，提高算法的效率或形成相关智能策略。 智能视频分析系统的升级与扩容 当前智能视频分析有哪些提升空间？智能视频分析，使多摄像机之间达到良好的联动、配合，需要哪些设备的帮助？实现全系统智能视频分析后，若需进行设备扩容，有哪些困难？ 智能分析软件如报警设备一样，为系统提供一个报警信号源，然后通过NVR系统进行联动。智能分析联动与其他系统的设备联动相同，不需要增加联动设备。对于存储系统，需关注的是如何将报警数据高效地与海量的视频存储文件关联起来，索引的在线创建和事后创建将是解决之道。智能分析软件目前属于新兴产品，与平台在一体性的整合上还有所欠缺，用户体验稍差，需要设置的参数较多。通过项目的磨合，智能分析软件能给用户提供更好的用户体验。 对于嵌入式的前端智能分析，把分析算法集成于前端，进行设备的扩容只需增加相应的设备。中心管理服务器进行集中管理，对运算处理能力要求不大；而对于纯软件的智能分析，基于X86架构，服务器的承载有限，当增加一定设备后，如不超过服务器的承载能力，则只需要增加软件的授权即可，不影响系统的部署，如越过服务器的承载能力则需增加部署相关的服务器。 在分析功能上的升级或更换方面，对于前端智能分析需要把硬件更换掉，较为不便，而纯软件的智能分析只需对软件进行升级或更改，较为活。对于设备的扩容，若升级为不同品牌型号的智能分析产品，难题在于CMS平台的兼容性。 要组建智能视频分析系统，实现多摄像机之间的联动、配合，需要对摄像机进行智能化的升级，为每一台摄像机安装智能视频分析单元，把普通摄像机变为带智能功能的摄像机。系统管理平台应对监控系统的智能化升级，需要同步升级为智能化视频监控管理平台。区别于传统的监控管理平台，智能化视频监控管理平台会给用户带来智能化、简便、快捷、轻松的系统管理操作体验。 视频监控系统是一个不断扩展、不断进化的系统，因此管理的软件能够实现与不同系统的兼容，并在原有的基础上进行相应的升级和扩展。 系统的综合管理平台（智能视频分析管理平台或监控系统管理平台）是可扩容的，但对相关配套有一些要求。一方面，系统终端数量的增加，需要更多的系统资源；另外，智能视频分析技术依托于网络平台管理以及传输，需要更多的网络资源以及带宽。 智能视频分析就好比大脑通过视觉传感采集后思考一样，如果想让整个系统发挥最大性能，需要的主要设备有三类：第一类，带有云计算的网络环境；第二类，智能传感器。第三类，智能视频分析管理软件。后端存储系统的智能分析需求分为两个方向，通过智能分析节约存储空间以及通过智能分析提高录像查询的检索效率。 智能视频分析管理软件需要提升的地方有很多，大的方向就是：行业化、易用化（简化操作流程）、工程化。实现了全系统智能分析后，如果用户需要对前端与后端智能相结合的智能系统进行设备扩充并无困难，对视频设备也无特殊需求，只要可以被系统平台解码视频、统一调度和管理即可。 智能视频分析不同行业的应用特点 智能视频不同行业有哪些不同的需求特点？高清监控的智能视频分析与非高清智能视频分析技术上有何差异？对设备有何要求？ 我们公司在监狱、文博、轨道交通、烟草工业等系统中已经实现了智能系统。智能系统在监狱项目的主要功能为针对越界、出现、脱岗、离开等行为的分析；烟草工业方面主要针对遗留物检测、人数统计、生产线故障进行分析；文博系统项目主要实现功能为对逆行、进入、丢失等分析告警；轨道交通项目可实现人脸识别，在复杂情况下帮助进行人员管理。 结合目前公司在各行业的积累，智能视频分析应用大致可分为公安执法和安全类、文博类、烟草工业类。执法类会更侧重于模式识别，如车牌识别、人脸识别；安全类则会侧重于逆行监测、非法入侵、人群聚集、滑倒、遗留物的检测；文博类重点在于物品看管及人员的安全监控，可对物体丢失、拿走、徘徊报警以及对特殊通道进行逆行监测，也可对人数进行统计、人员密度进行监测；烟草工业类应用偏向于行为分析，如针对禁用区的遗留物进行检测，结合生产设备故障的特殊表现进行故障检测。高清智能与非高清智能在基础算法采用相同原理。高清算法需要提供更多的计算能力去进行分析。目前，行为分析类，采用CIF分辨率已经足够，当输入的是高清视频时，会先对像素进行裁剪后再分析；对于模式识别类，要采用高清视频进行分析，以获取更精确的结果。
就可实现的智能视频分析功能来说，几乎所有的应用都主要针对于人、车、物体三个方面，北京文安根据具体应用的不同把它分为三类：1.公共安全预防类。它包含了目标移动轨迹的跟踪、目标移动范围、目标移动方向、特殊人体行为、特殊车辆行为的监测等等，它比较突出的特点是可针对可疑异常事件进行及时预警。2.数据统计分析类。典型例子如客流统计、车流统计类应用。这一类应用相对较独立，它以数据输出为最终结果，多以提供不同类型数据报表来辅助管理决策。3.智能交通监控类。典型如车牌识别、闯红灯违法监测、交通综合违法监测等，这一类应用主要针对车辆进行分析，相对较为成熟，应用案例也较为普遍。
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