Intelligent video surveillance
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電腦視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、感測器、類比與數為影像技術、電腦軟硬體技術（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。
安控行業，近年在人工智慧技術的導入下，在深度算法、智慧晶片、業務技術架構等，產業鏈上的完善，進一步加快了安控智慧分析技術的落地應用。（？？？）
一、電腦視覺在安控領域的應用
智慧視覺分析技術，是指電腦圖像視覺分析技術，電腦圖像視覺技術是人工智慧（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間，建立映射關係，從而使電腦能夠透過數位圖像處理和分析，來理解影像畫面中的內容。
而影像監控中所提到的智慧影像技術，主要指的是「自動分析和抽取影像源中的關鍵資訊」。
如果把攝影機看作人的眼睛，智慧影像系統或設備則可以看作人的大腦。智慧影像技術借助電腦強大的數據處理功能，透過將場景中背景和目標分離，進而分析並追蹤在攝影機場景內出現的目標，對影像畫面中的海量數據進行高速分析，過濾用戶不關心的資訊，僅僅為監控者提供有用的關鍵資訊。
智慧影像解決方案以數位化、網路化影像監控為基礎，使用端可以根據影像內容分析功能，透過在不同攝影機的場景中，預設不同的報警規則，系統辨識不同的物體，同時辨識目標行為是否符合這些規則。
一旦目標在場景中，出現了違反預定義規則的行為，系統能夠以最快和最佳的方式，發出警報並提供有用資訊，從而能夠更加有效的協助安全人員處理危機，最大限度的降低誤報和漏報現象，確實提高監控區域的安全防範能力。
智慧視覺分析技術，在安控領域的重要作用是毋庸置疑的，具有廣泛的應用前景，可以應用在警偵、司法、交通、教育、金融等主流行業應用；
比如十字路口、高速公路、停車場、飛機場等交通場景；比如軍事基地、銀行等軍事場景監控、政府重要部門，以及人們日常生活的場所；比如總統府廣場、火車站等敏感的公共場合監控，相關智慧視覺分析產品，也隨著技術的發展不斷地細化；
比如人臉辨識比對系統，警偵機關搭建人臉辨識比對系統，建立人臉捕捉數據庫，將人臉資訊歸檔，並與個人身份建立關係，在實際運用過程中採用人臉搜索、黑名單佈防、陌生人辨識等多項智慧分析功能，大大提高影像監控的防範功效，可以讓犯罪分子無可遁形。
比如十字路口、高速公路、停車場、飛機場等交通場景；比如軍事基地、銀行等軍事場景監控、政府重要部門，以及人們日常生活的場所；比如總統府廣場、火車站等敏感的公共場合監控，相關智慧視覺分析產品，也隨著技術的發展不斷地細化；
比如人臉辨識比對系統，警偵機關搭建人臉辨識比對系統，建立人臉捕捉數據庫，將人臉資訊歸檔，並與個人身份建立關係，在實際運用過程中採用人臉搜索、黑名單佈防、陌生人辨識等多項智慧分析功能，大大提高影像監控的防範功效，可以讓犯罪分子無可遁形。
由於和智慧視覺分析相關的高清產品，並未得到真正的普及，社會上的監控佈局點也並不完善，目前還只是針對某些行業進行使用，還遠遠未達到全面普及，只有大批量的使用高清攝影機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰效果。
此外，還需要警政單位和影像處理相關廠商必須加強合作，加大監控點的部署密度。由於大量監控點的部署會帶來海量影像，需要重視智慧影像分析技術的應用，合理利用技術，人機配合，發揮技術的長處，從而有效輔助偵辦人員。
二、智慧視覺分析技術的發展
隨著高清攝影機不斷投入，人們對於智能視覺分析技術產品化的需求越來越多，要求也越來越高，這給安控行業帶來了廣闊的思路，許多智能化新產品快速湧現：
1、雙目技術
雙目立體技術核心目的是提高辨識的準確率。由於立體視覺技術形成的視場中，帶有物體的 3D 幾何資訊，因此能夠有效的設定檢測規則，排除光線、影子等干擾因素，大幅提高智慧分析的準確度。如果說高清技術透過提升，可用像素來提高分析的準確率，是戰術性的舉措，那麼雙目立體視覺技術，對影像分析準確率的影響則是策略性的。
雙目立體視覺技術是基於視差原理，並利用成像設備從不同的位置，獲取被測物體的兩幅圖像，透過運算圖像對應點間的位置偏差，來獲取物體 3D 幾何資訊的方法。採用雙相機或多相機，對視場內空間的自由運動體的 3D 位置座標，及姿態進行高精度的測量，確定運動目標的質心位置，並根據標定結果，對運動目標進行高精度追蹤。
立體視覺技術的跟蹤，由於能夠辨識目標的 3D 座標、姿態、相對距離、與背景環境的空間距離，因此能適應複雜的跟蹤背景環境。雙目技術應用於人體屬性辨識，是人臉辨識技術一次技術應用的跨步，這對更準確的定位和分析，人的特徵有著支援重要的作用。
2、多球機聯動追蹤技術
多球機聯動跟蹤技術，是以單球機智慧跟蹤技術作為基礎的。從應用的層面上看，能夠將普通的跟蹤球機的單點式監控，提升為系統內對單個目標的無縫式接力跟蹤，配合電子地圖的使用，能夠容易的實現對高安全等級區域的無縫式跟蹤，並實現目標軌跡描繪、犯罪行為預警等高等級的安控保全需求。
多球機聯動跟蹤技術的實現，需要具備多目標辨識與跟蹤技術。在應用中，通常設定一台球機作為發起點，對廣域範圍內目標進行的智慧行為分析，並將同時監控的多個目標，按照既定的策略進行排序，並按照先後順序，指揮智慧跟蹤球機逐個跟蹤監控目標。
與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術的關鍵點是數據關聯問題，即建立一個統一的座標系，使得發起球機可以將目標的座標資訊，傳遞給跟蹤球機，實現聯動跟蹤。
與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術的關鍵點是數據關聯問題，即建立一個統一的座標系，使得發起球機可以將目標的座標資訊，傳遞給跟蹤球機，實現聯動跟蹤。
3、面向事後應用的智慧技術
隨著監控攝影機的普及，監控系統中存有海量的錄影數據，在目前人工查看的模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍於原始影像的時間，才能審看完成，因此需要大量人員連續加班數周，進行影像的審看。
為了規避遺漏和誤差，就要加大人力投入的方法。但是經過實踐證明，這種方法吃力不討好，仍然解決不了根本的問題，如何有效、高效的應用，減輕人工查看回放帶來的時效性差、成本高、疲勞問題，並在不同解析度、不同清晰度的錄影中，準確的辨別出需要獲取的資訊，基於以上需求，安控廠家研發了影像摘要、影像檢索等技術手段。
影像摘要技術
將影像摘要形成影像片斷，不同時刻的目標「穿越時空」同時展現播放，使24小時的影像，被製作成一個簡短到幾分鐘摘要影像成為現實。影像摘要不僅濃縮的是事件的精華，也是活動事件的全部，沒有價值的影像將被剔除。透過多分格快照技術，可以在幾秒中，看完所有的活動目標成為可能，回溯原始視頻功能，瞬間鎖定目標在原始影像中的位置。這些智慧影像分析功能的實現和應用，將大大提高海量影像監控錄影分析的效率。
影像檢索技術
影像檢索主要是依賴於影像演算法，對影像進行預處理，透過對影像內容進行結構化處理，提取出影像內容中的有效資訊，進行標記或者相關處理後，人後可以透過各種屬性描述，進行快速檢索。
因此影像檢索最主要的，是利用影像檢測演算法，對影像進行結構化描述，目前已經在相應的產品中，得到應用的算法主要有以下幾種：行為分析算法、車牌辨識算法、車輛顏色辨識算法、車標辨識算法、車型辨識算法、人臉檢測辨識算法、人體特徵辨識算法等。
其中人體特徵辨識，又包括人的年齡、性別、身高、衣服顏色、是否戴眼鏡等特徵資訊的辨識。在影像檢索中，已經得到比較成熟應用的算法技術，是行為分析算法、車牌辨識算法、車輛顏色辨識算法、人臉檢測辨識算法等。
由於監控攝影機的佈署，也會有盲點等原因，當雙目技術和多球機跟蹤技術，無法每時每刻準確的撲捉到嫌疑人的軌跡資訊的時候，可以透過如校園內遍布的攝影機錄影，進行事後檢索分析，找到相關線索，幫助刑偵人員及時快速的定位嫌疑人。
4、影像拼接技術
影像拼接系統，是根據圖像拼接技術得以實現的，而圖像拼接技術是根據實際的科研和工程的需要而發展來的。在很多領域經常會用到超過人眼視角的高解析度圖像，而普通相機或攝影機的視角，往往不能滿足需要，例如由於距離的限制，某些超大尺寸的物體，無法清晰的用影像拍攝下來。
目前來說，許多大型應用場景，都需要高清晰高覆蓋的拍攝，比如機場跑道、碼頭等，一個攝影機無法真正清晰的展示，這些大型應用場景的全貌，無法給出一種使用端滿意的高清影像，更無法對影像中的事物進行高清分析，由此而帶來的就是高投入和多畫面展示，不僅僅視覺效果不好，也不能最大程度的滿足使用端的高清大畫面的需求。
基於以上需求，圖像拼接技術解決了這一難題，該技術將來自不同視角的圖像，拼接在一起得到高解析度圖像，解決了使用端大場景高清晰監控的迫切需求，使用端可以在一幅影像圖像上瀏覽高清晰畫面。
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