淺談智能網絡攝像機的發展之路

文/江浩賓

高清化和智能化是當今安防行業的兩大趨勢，高清攝像機已經遍地開花，智能化也開始引領安防市場的另一個方向，智能視頻分析技術是未來視頻監控發展的方向，是視頻監控領域最高端的應用模式，高清智能視頻監控領域將是安防市場規模最大且最具增長潛力的一塊領域。當前由于網絡攝像機技術得到了重大突破，智能攝像機市場主流已由模擬攝像機轉向網絡攝像機，原來受制于網絡條件和編解碼的視頻技術如今已經成熟，并呈現出針對性強、適應性高等特點。目前，國外市場已大量應用智能視頻監控系統，國內的智能分析監控市場也在快速增長。

智能網絡攝像機的發展現狀

智能攝像機的概念可分為廣義和狹義。狹義智能攝像機是指帶智能分析技術的攝像機。一種是以車牌識別、人臉識別、煙火識別檢測為代表的智能識別技術，主要用于公檢法等領域；一種是以畫面監控、周界防范、人數統計、交通管理、行動跟蹤等為代表的行為分析技術，主要應用于圍墻周界、道路交通、人流量統計、治安跟蹤等方面。而廣義的智能攝像機還包含高像素、低照度、寬動態、3D降噪、智能圖像質量診斷等功能。

近幾年來，攝像機智能化發展取得了長足的進步。首先是質量更穩定。隨著監控行業發展成熟，工藝完善，智能網絡攝像機低功耗、低發熱量，質量更穩定。其次是安全性方面，新一代的智能網絡攝像機的出現徹底改變了以往的模擬監控模式，以網絡為紐帶，將數據的編碼與存儲分開，采用專門的數據存儲設備，可實現遠距離的數據采集、存儲和管理，具有極高的安全性。最后是可靠性的提高。一個不斷誤報的系統對安保管理人員來說無異于一個狼來了的故事，極大地影響用戶的信心。過去市場上的智能視頻分析效果參差不齊，由于場景和算法的復雜度而出現的誤報漏報問題甚多，而智能分析技術的不斷發展、算法的完善，大大提高了智能分析的準確率。

智能網絡攝像機的技術特征

智能視頻分析技術通過智能化的識別工具對影像進行分析，將信息轉換成有價值的數據，并以關鍵性的信息向使用者提供警示，幫助人們去除大量的垃圾信息，令應用變得更加輕松。

筆者所在企業廣東迅通科技股份有限公司從2007年便開始研究智能視頻分析技術，從視頻圖像中根據其特征特性，過濾掉海面的水波及潮汐、風搖樹影與光線照明的變化等自然現象干擾，將影像中的人、車或特征物體的狀態從背景中分離出來，加以辨認、分析和跟蹤。為使智能視頻分析真正發揮效用，必須緊密結合監控點的周圍環境和監控目標，有針對性的設置合理的規則，比如在機場、金庫等重要場所設置目標穿越警戒線，進入、離開、出現、消失于預定區域或者在預定區域內滯留、徘徊；在火車站、學校等監控場所設置目標被遺棄、取走、密度、運動、大幅畫面變化等安全規則，而后比對所跟蹤對象的行為模式與預設的安全規則，若發現違規之處，立刻通過網絡發出報警信息顯示在應用平臺上，同時把信息記錄在管理服務器上以供未來調閱、復核。這樣可依據不同應用需求的安全策略，在潛在危險的征兆之初，偵測出危機并加以反應，從而大大提高視頻監控系統的預警能力。

目前，各安防廠家主要將智能功能嵌入在前端采集設備上，在采集源便開始智能分析，另外則是專門開發智能分析服務器，對前端采集的視頻進行分析、處理。前端智能與后端智能各有所長，其在架構方案上的差異而造成了應用性能方面的差異。

首先，前端智能在性能方面有三個優勢：一是實時性高，攝像機對采集到的視頻源當即分析、當即產生結果并上報，這能有效提升系統的運行效率；二是由攝像機先對視頻圖像進行分析識別，可只將有異常的圖像傳輸到中心去記錄與顯示，這些圖像一般最多只占到總圖像數據的幾十分之一，這樣就可以大大降低網絡帶寬的壓力，保證整個系統的高效運行；三是由于視頻壓縮后往往會失去一部分真實信息并產生一些噪音信號，系統如果是對壓縮后的視頻進行分析與識別處理，會容易產生漏報或誤報，而前端智能在流程上一般都是基于采集到的、未經壓縮處理的原始視頻進行分析與運算，這樣就有效杜絕了上述問題。

如迅通智能分析高清網絡攝像機系列，采用雙核32位DSP芯片，超低照度，支持寬動態、背光補償、自動增益控制、自動彩轉黑，支持移動偵測、視頻遮擋/丟失報警、視頻診斷報警、探頭報警、周界檢測、物品看護識別（丟失、遺留）、人群擁堵識別等等智能分析功能，推出后一直受到市場的青睞。

但是前端智能的模式也面臨一些技術缺陷，最顯著的就是以目前前端DSP芯片的性能及容量，在一些智能分析經常運用到的高端行業，如公安行業，由于對智能的性能要求復雜多樣，因而視頻分析的運算量非常龐大，而大多數DSP芯片沒有足夠大的內存和處理能力來支持，處理能力的低下勢必會造成分析應用的多樣性以及準確率不高。

而后端智能的模式一方面借助服務器強勁的運算處理能力能夠實現完善、卓越的智能分析性能，并且對前端資源的調度與管理也較方便。如迅通視頻行為分析管理服務器接入中心管理平臺，可在平臺上對其進行配置設備、配置分析規則、綁定報警聯動主機、配置報警主機等，支持運動物體的檢測（包括警戒線、警戒區、遺留物、目標移走、異常奔跑等多種行為進行檢測）、分析及軌跡追蹤，可同時分析多路視頻，實現“預警-實時報警”，支持報警聯動、報警截圖、報警事件信息。但由于后端智能分析設備對中心的依賴，系統必須配備完善的傳輸網絡和服務器資源才能應對海量圖像數據的傳輸及管理，這必將對構建成本帶來挑戰。

智能網絡攝像機的應用

智能分析的實際運用在目前仍以中、高端行業為主，智能網絡攝像機更適用于特定行為分析的場所，如交通卡口監控、金融行業、平安城市等領域。

交通卡口領域

預防減少道路交通違章、交通事故以及盜搶機動車輛等違法行為的發生是交通卡口監控系統建設的主要目的，在核心性能需求上主要包括車輛抓拍、車牌識別、司乘人臉識別等，而這些性能必須依賴智能視頻分析才能實現，同時，這也是當前智能分析應用中相對較高端的需求。

平安城市領域

平安城市需要面向復雜的監控場所，如道路、廣場、各類商業場所等，其智能監控主要包括人員/物品滯留、行為異常、非法聚集、周界入侵等，因此，對歷史數據進行快速分析、調用等智能應用就會較為迫切。

監管行業

主要包括監獄、看守所等人員非法聚集、行為異常、非法滯留等。

然而，目前智能攝像機的快速發展也伴隨一些阻礙因素。首先是成本相對偏高，這集中在基礎設施和系統本身的投入上。智能系統的部署對于存儲、網絡帶寬等基礎配套設施的要求，要比其他系統更高；而智能設備本身的成本也會高于其他產品。第二是網絡傳輸的不足。智能攝像機網絡化，而因網絡傳輸的不足，未能得到全面推廣，只在一些行業領域有應用。第三，市場需求認知度不高。不同的行業，對于智能網絡攝像機的需求肯定有所不同，如交通行業對車輛抓拍、車道監控、車牌識別、司乘人員辨識等要求比較嚴格，而商業場所對人員聚集等需求較多。因此，需要廠商推出更細分和多樣化的產品、方案來滿足不同用戶的需求。

智能網絡攝像機的發展方向

據業內人士分析，智能攝像機技術在未來將演變出兩種相反趨勢：高精度專業型行業性攝像機和依托后端支撐的通用類攝像機。

首先，高精度專業型行業性攝像機。目前的智能攝像機使用場景多為交通識別與金融警戒類，如智能交通中的車牌識別，金融防護的人臉識別、軌跡跟蹤等，這無論對產品的生產配套設施要求還是對操控人員的專業性要求都極高，因而智能攝像機將會逐漸被有專業資質、了解行業需求的大中型企業所獨攬，其產品也將越來越有針對性與行業應用特征。

另外，依托后端支撐的通用類攝像機將成為未來智能攝像機的主流，因為其技術門檻相對較低、智能化程度更大、投入也相對較低。實際應用中，通常在現有的網絡監控方案中多增加一個智能分析模塊，可以獨立運行也可配合系統的整體運行，使用方不需改造原有的設備環境即可擁有智能分析的能力，讓所有的攝像機都變成智能攝像機，這方法更有利于產品的向前推進和項目的升級、改造。例如迅通推出的輔助智能卡口系統，交通行業用戶可以在不更換前端設備、保護原有投資的基礎上，對已有系統進行升級，升級后的系統能夠為智能交通管理、治安管理等提供強有力的支持。通過在已有的前端設備上裝入輔助卡口系統，對視頻逐幀分析的方式以達到對過往車輛進行實時監控、分析，獲取車牌號碼、車牌顏色、行駛方向等各種信息，并與數據庫中的黑名單進行比對，當發現嫌疑車輛時立即報警。同時，可以將獲取的車牌等信息通過網絡傳送到中心系統進行綜合管理，實現信息共享，協助公安部門有效打擊盜搶和黑名單機動車、查緝交通肇事逃逸車輛、分析交通狀況、加強治安管理等。

智能視頻分析技術是未來視頻監控發展的方向，目前國外市場已大量應用智能視頻監控系統，國內的智能分析監控市場也在快速增長，未來也會有越來越多的行業引入智能化的需求。