來源:安防監控網原創
隨著監控清晰度的跨越式提升以，及存放裝置的龜速式爬升，智慧分析成為解決當前後端設備矛盾，最行之有效的方法。
智慧影像分析功能分類
目前智慧分析技術已經廣泛應用于各種安防領域，根據其實現的方式進行區分，海康威視的孫傑視把其概括為以下幾種類型的智慧分析。
1、
診斷類智慧分析。診斷類智慧分析主
要是針對影像出現的雪花、滾屏、模糊、偏
色、增益失衡、雲台失控、畫面凍結等常見
的攝影機故障、視訊訊號干擾、影像品質下
降進行準確分析、判斷和報警。
診斷類智慧分析技術實現起來較為簡單，通
常以後端管理平台的形式出現，在大型的監
控專案，特別是城市級監控的日常運維中作
用十分明顯。目前市面上一些基於DSP的智
慧分析設備、DVR和DVS等都自帶該項協助工具。
2、
辨識類智慧分析。該項技術偏向於對靜態場景的分析處理，通過圖像辨識、
圖像比對及模式匹配等核心技術，實現對人、車、物等相關特徵資訊的提取與分
析。在對車的辨識分析應用上主要是車牌辨識技術。
該技術經過多年的發展與應用，目前已十分成熟。模糊車牌還原和辨識技術的出現
使得該項技術不再局限高清，開始向標清領域普及。車牌辨識技術被廣泛應用於各
停車場出入口、高速公路收費站等地，近些年更是發展迅速：
配合交通要塞系統，
車牌辨識技術被大量用於車輛交通違規的抓拍，有效降低了車輛交通違規數量，大
大減少了交通事故的發生。
3、行為類智慧分析。該項技術側重於對動態場景的分析處理。典型的功能有：車輛逆行及相關交通違章檢測、防區入侵偵測、圍牆翻越檢測、絆線穿越檢測、物品偷盜檢測、棧道經營檢測和客流統計等。移動偵測(VMD)是該類智慧分析中的“早期智慧”，VMD依據影像畫面中區塊的運動變化來進行判別，缺點明顯：基於二維的分析，誤報太高，無法辨識移動的區塊是干擾；還是目標。
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| ip.csie.ncu.edu.tw |
智慧影像分析五大新趨勢
一、智慧碼流技術
智慧碼流，是系統根據圖像辨識後，根據畫面運動主體的運動速度，將正常錄製的影像進行碼流調整，進行最後的影像儲存。對於運動慢的運動主體，碼流記錄甚至可以低至8幀/秒(fps)以下，對於正常速度運動的主體，碼流設定正常的25fps，對於敏感圖像的運動物體的影像碼流可設定在30fps以上。
對於高速的運動主體，在高速攝影機的配合下，碼流可高達1000fps以上。智慧碼流技術，可以減少非敏感圖像佔用影像儲存資源，從而對敏感圖像提供了充裕的記載能力。
二、動態區域自我調整的智慧監控技術
以某車庫影像監控畫面為例，畫面上的敏感資訊為運動的車輛和人。不敏感畫面是背景(地面和屋頂)。但在實際的影像記錄中，背景(地面和屋頂)佔據了50%以上的儲存空間。通過圖像辨識技術，可以判定固定背景與運動物體圖像，因而，具備了只在記載畫面的中有運動的技術可能。動態區域智慧監控，就是只記載除背景以外的運動物體，從而大大減少了影像儲存空間的需求，相同的儲存空間，可保留的影像時間長度可以成倍提高。
攝影系統，通過圖像辨識技術，可以智慧學習，判斷哪些圖像是背景，即便是由雲台控制的攝影機，通過設定的時間內的自動學習，也可以自動判定錄製影像中的新背景，從而實現對運動物體圖像的智慧監控。
三、非敏感區域的低碼流記載技術
影像上方的25%到30%的區域，通常是天空或建築的頂部圖像，基本屬於敏感要素不太可能出現的區域。如某些典型監控圖像中的紅色馬賽克部分的圖像，基本不會含有人們關心的影像內容，因此可以把影像的非敏感區域的忽略，或者用低碼流另外記錄，只需在重播的時候與高碼流的影像做一個同步。
值得說明的是，非敏感區域在不同應用場景，各有不同，有的也許在影像圖像的下方，有的監控場景，非敏感區域是不規則的，可以在影像監控系統安置好後，根據實際情況再進行應用層面的人工設定。
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| 影像分析 psms29.com |
四、人臉/車輛辨識(或其他敏感移動物體)驅動高清攝錄技術
在特殊的場景下，比如大樓的進口處、電梯等地方，人臉是敏感圖像。在車庫內、社區的進出口處，車輛及其號牌是敏感圖像。若全部用高清的影像固然可以滿足監控需求，但影像儲存，特別是長時間的保存，就會需要海量的儲存空間；若根據圖像辨識技術，判斷出現設定的敏感圖像的時候，才驅動攝影機啟動高清記錄，對於一般的非敏感圖像，則啟動標清甚至低碼率的影像流來記錄。這樣高清與標清相結合的監控記錄，即保證了記錄敏感圖像的品質，同時又較大程度上減少了影像儲存量。
五、序列幀影像檔分佈儲存技術
把影像在一秒內產生的幀為標識成序列幀，同時編制儲存與播放序列，把不同序列的幀劃分為數個檔儲存；單個幀序列檔可以單獨播放，效果等同於低碼流記錄的影像效果。所有幀序列可以合成完全影像一起播放時，則是高清(或標清)的影像效果。當需要回收儲存空間的時候，可按儲存策略規劃，先將一部分序列幀影像檔所占的區域覆蓋。另一部份則保存下來，從而更有效的利用儲存空間。
例如按原儲存能力可以保留1個月的影像資料，經過影像幀檔的分佈儲存後，可以保留數個月的有選擇的序列幀影像的檔資料。對已保留了中長期的序列幀影像檔進行部分覆蓋，實現淡入淡出式的影像逐漸丟棄，長期保留的影像資料不是一下完全消失，而是慢慢的消失、丟棄。從而最大限度地延長監控影像保留的時間。
基於以上五種技術的智慧影像監控的影像流
智慧監控的辨識流，是經過一系列的不同邏輯層面的圖像辨識，進行的智慧判斷後進行錄製、儲存的。其中動態區域自我調整的智慧監控技術、非敏感的低碼流記載技術的運用，可以根據實際需要，貫穿在整個儲存過程；或者根據應用層面的人工設定，有選擇地實施。圖像辨識從初步辨識，到精細辨識，按需要分層次進行。對辨識圖像辨識的採樣頻率，可以根據需要，設定具體頻率，不需要對每一幀的圖像都辨識。
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