來源：企業網D1NET
影像監控是安防中最普遍的一項，目前影像監控主要在致力於提高清晰度方面，但是在影像監控普及的狀態下，面對大量的影像資料，處理這些資料資訊成為難題，智慧監控就式這樣應運而生的。在未來的智慧影像監控，不只是將資料記錄，更能高效處理這些資訊。
影像監控的智慧化主要體現在對資料的完善修復、辨識分析、關鍵提取和智慧檢索等方面。具體的可以從它的六大應用中來看：
圖像增強演算法改善圖像品質
你家社區監控是否有"睜眼瞎"的症狀，特別是到了夜晚，低照度環境下監控攝影機成像一片漆黑或者一片白，顯然在低光照環境下，圖像增加技術應該來彌補缺陷。
正如業內分析得出，圖像增強演算法可以有效改善由於光照、霧氣等原因造成的圖像品質問題，使圖像細節明顯改善。簡單理解這就是一種圖像優化技術。除了圖像增強外，還有一種圖像復原技術也特別適用於夜視監控，只不過這種捕捉環境更具有針對性。
監控也能測速，準確抓取重要資訊
圖像復原技術更適合捕捉快速移動的物體，例如行駛中的汽車。如果要正確、完整地捕捉車牌資訊。聚焦、運動等原因造成圖像模糊的過程進行建模，利用解卷積演算法反推原始圖像資訊的演算法，能部分恢復車牌文字、人臉等關鍵資訊。
例如抓拍車牌包括以下幾項資訊：最重要的是車牌號碼、車牌顏色、字母、文字等，特別是針對易混淆的數位"0"和字母"D"、"O"、"Q"等，處理系統還需要特別對待。當然有些監控攝影機不僅捕捉車牌資訊，連帶測速功能也一同植入，這對於司機朋友來說絕對是個"晴天霹靂"。
關鍵提取播放節省時間
在監控攝影機未能植入智慧分析模組時，大多探頭都只具備基本的錄影功能。而在處理突發事件時，監控系統往往具有滯後性。例如員警需要調取一周內的影像資料，且不說這些影像資料量有多少，如果一分鐘一分鐘地看，也要花費不少時間。未來能夠在海量的影像資訊中提取關鍵資料資訊，濃縮播放應運而生。
智能匹配，快速檢索
濃縮播放從字面上理解為快速流覽錄影資訊。但實際應用中影像系統又是如何做的呢?首先對影像進行濃縮生成摘要，設立原始圖像;然後將數小時影像片段壓縮成數分鐘的濃縮影像;再次將影像中出現在不同時間點上的目標疊加在同一畫面中;最後根據其出現的不同時間點進行播放並區分標注。這種濃縮播放、快速提煉有效資訊，大大提高了查找效率。
人臉檢索不單能是被還能被檢索
與人臉辨識不同的是，人臉檢索是提供需要檢索人員的面部圖像資訊，到龐大的資料庫中進行檢索，通過人臉庫檢索對比找到樣貌相似人物，從而在進行判定。這是一種常見的快速確認身份的辦法。
人臉檢索對常住人口庫、重點人員庫、吸毒人員庫等進行檢索，快速確認身份。對在逃人員庫進行檢索，實現串併案分析。另外，還可以對身份證、戶口名簿等進行分析對比，查找一人多證等問題。
人臉人體屬性分析一切資訊僅在眼底
除了人臉檢索外，我們熟悉的還有人臉辨識。但是，現在有一種人臉辨識方式更為智慧，其識別不僅包括人臉，還包括了一些人體屬性。例如被捕捉到的人性別、年齡段、身高及是否佩戴眼鏡。如此詳細的人臉辨識將進一步定位待檢索人員。
人臉人體屬性分析是通過人臉抓拍機，實現對人臉的自動抓拍。結合雙目立體視覺技術實現人體屬性特徵的提取，而這些特徵正是上述筆者所舉例的那些。這種人體屬性分析大多應用在公安機關排查可疑人口，或針對人流量較大的商場商圈商業分析等。
除了人提屬性分析，三維立體辨識也將應用在視頻監控中。通過這種立體式辨識檢測方式可以檢查屋內是否有人及人員數量;此外還可以定位跟蹤屋內人員活動路徑;更為智慧的是，可通過智慧分析判定人員處於站立還是倒地狀態，進行及時預警。這種立體辨識適用於小空間室內場景，如監獄審訊室、金庫場景等。
車和人一樣可以被辨識檢索
在文章開始筆者介紹了關於圖像復原技術，特別適用於車牌辨識。往往有些狡猾的犯罪分子，可能會使用假車牌，這情況給破案帶來很大麻煩。法網恢恢疏而不漏，不給犯罪分子可乘之機，新型車臉檢索功能可判斷嫌疑人是否修改或更換號牌，車臉檢索同樣是輸入樣例圖片，找出相似車輛及車牌號碼，實現快速檢索的功能。
以上是基於智慧高清監控六大應用，無論圖像升級還是辨識方式升級，其最終是在高清的基礎上進一步突出了智慧監控的作用。關於智慧、關於高清，仍然有許多技術應用值得我們去挖掘。
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