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淺析智能視頻監(jiān)控的挑戰(zhàn)與發(fā)展
IMS研究顯示, 2004年至今,視頻分析市場的年復(fù)合增長率達(dá)到了65%,并預(yù)計今年整個視頻分析領(lǐng)域的總值將達(dá)2.15億英鎊(約合3.44億美元)。在此,倫敦分析系統(tǒng)提供商Ipsotek的首席執(zhí)行官Chris Gomersall將為我們闡述視頻分析技術(shù),并分析其面臨的挑戰(zhàn)和未來可能的發(fā)展方向。
視頻分析技術(shù),又被稱為“智能視頻監(jiān)控”或“智能場景分析”,利用算法和矢量分割來檢測是否存在可能會對人身、財產(chǎn)及基礎(chǔ)設(shè)施造成威脅的異常情況或不正常行為。視頻分析軟件對CCTV(閉路電視)攝像機捕捉到的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和詮釋。視頻分析器可以對畫面進(jìn)行實時播放,也可以進(jìn)行回放作為必要的證據(jù)。對潛在危險及需要注意情況的實時信息可以通過聲音、畫面、屏幕、短信以及直接通知緊急服務(wù)人員多種形式實現(xiàn)報警。
常用的分析套件包括邊界安全、行人或車輛的異常行為、可疑包裹、自殺及其它多種街頭犯罪或違反社會規(guī)范的行為。這里的違規(guī)行為涵蓋了賣淫、路邊求歡、毒品交易、亂闖軌道等。
場景分析軟件提供商們已經(jīng)建立了一個靈活的行為算法核心,用于創(chuàng)建多種通用的和按客戶需求定制的警報觸發(fā)器。這些不僅可以用于應(yīng)付復(fù)雜的需求,也可以用于無菌區(qū)監(jiān)控這種簡單的環(huán)境。另外,視頻分析的應(yīng)用領(lǐng)域還包括對ATM機取款、亂涂亂寫、破壞公物、追尾、博物館藝術(shù)品盜竊、車站和體育館過度擁擠、臥軌等行為和狀況的監(jiān)控。
降低監(jiān)控者的疲勞
視頻分析的一大突出優(yōu)點就在于它消除了監(jiān)控工作人員的疲勞。雖然大家的預(yù)期可能各有不同,但是根據(jù)公布的權(quán)威數(shù)據(jù)顯示,即使是最積極的保安在全神貫注面對監(jiān)視器20分鐘后,專注度也會下降90%。機械化監(jiān)控不止消除了人為錯誤,而且機械化監(jiān)控還要求降低對那些已知“熱點”和先前已經(jīng)確定問題的相機的監(jiān)測關(guān)注度。由于在靜止片段花費的時間變少,錯誤警報率也被降到最低,視頻分析技術(shù)為審查程序節(jié)省了開支。另外,人力資源的花費也得到了大幅度的減少。
一套視頻分析軟件可以“學(xué)習(xí)”辨別哪些運動是需要被注意的,哪些運動則是自然現(xiàn)象而不是一個威脅,比如樹的晃動。葉子的隨風(fēng)搖晃在一個粗糙的系統(tǒng)中就很可能因為被屏蔽而不出現(xiàn)在場景之中,但在一套會“學(xué)習(xí)”的視頻分析軟件中,這種行為就能從其它突出行為中被識別出來,如入侵者侵入這些葉子所在的林地。
另外,一套先進(jìn)的視頻分析系統(tǒng)還可以克服偶爾會出現(xiàn)的圖像中斷和信號干擾(也就是所謂的“噪音”),而不會發(fā)出錯誤的警報。一個高配置的視頻分析系統(tǒng)還能適應(yīng)周圍亮度低和天氣的變化。領(lǐng)先的分析解決方案應(yīng)用對象跟蹤技術(shù)對各個對象進(jìn)行評估并密切注意其運動,利用矢量分析技術(shù)對一個擁擠的畫面中單一可疑目標(biāo)的運動軌跡繪制出圖表,而這可能就是視頻分析能夠在公共場所得到廣泛應(yīng)用的一個重要原因。
將音頻與視頻分析相結(jié)合
在分析領(lǐng)域,一個重大的進(jìn)展在于隨著視頻分析技術(shù)的發(fā)展,音頻分析也逐漸步入應(yīng)用領(lǐng)域。音頻分析除了可以檢測驗出機械非正常運轉(zhuǎn)(如汽車發(fā)動機故障)之外,還可以識別槍聲和飛機聲。
音頻分析技術(shù)在城市中主要用于對大聲呼喊和尖叫的監(jiān)測,判別是否存在襲擊或強奸的可能。有效的音頻分析能在意外發(fā)生前及時引導(dǎo)安全人員阻止事態(tài)的進(jìn)一步擴大,此外,分析數(shù)據(jù)還能作為一項寶貴的證據(jù)。除了上面提到的應(yīng)用外,音頻分析還能用于交通基礎(chǔ)建設(shè),最近荷蘭Schipo機場的音頻分析器就提供了有力數(shù)據(jù)為機場洗刷了“冤屈”——居民所謂的從機場發(fā)出的噪音其實大部分是由經(jīng)過機場旁的高速公路的車輛制造出來的。
和視頻分析一樣,音頻分析領(lǐng)域也對錯誤警報感到非常反感,因此對聲音進(jìn)行分類和區(qū)分的能力,也就是對說話、不具威脅性的爭吵和真正存在問題的音頻信號進(jìn)行判別的能力就顯得尤為重要了。
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