淺析智能分析技術與監控視頻的外延價值

□ 文/盧 維

淺析智能分析技術與監控視頻的外延價值

□ 文/盧 維

監控視頻的價值在于客戶從中獲取的有用信息，不妨將基于人工方式獲取的信息稱為“內在價值”，而將基于非人工或智能分析技術獲取的信息稱為“外延價值”。內在價值與外延價值之和，去除投入的成本，就是客戶的收益。本文試從提升客戶收益的角度，分析智能分析技術與監控視頻外延價值。

智能分析算法

首先，以安防中常用的區域入侵檢測為例。某客戶希望對一些關鍵場所進行防護，具體的需求就是禁止人員進入。在安裝了監控攝像頭之后，客戶有三種方案可選擇：

a)不進行實時報警，當有人進入關鍵場所，并造成事故后，查看對應攝像頭的錄像，并找到涉事人進行處罰；

b)指派專人負責實時查看監控畫面，發現有區域入侵事件發生，則手動觸發對應警報器，警告涉事人離開該區域或通知工作人員進行干預；

c)應用智能分析算法，自動檢測區域入侵事件的發生，并自動觸發對應警報器，警告涉事人離開該區域或通知工作人員進行干預；

區域入侵檢測示意圖

通過對比可以容易地看到，方案a)是一種事后人工查看錄像策略，其最大的缺點是難以防止事故的發生，即使是事后處罰，也難以找到涉事人。究其原因，是不能及時判斷區域入侵事件是否發生，失去了展開防護的最有利時機。方案b)是一種實時人工查看監控的策略，當監控負責人發現區域入侵事件后，可以采取一系列的措施來及時阻止涉事人，有效地防止事故發生。但是，該方案引入了人力成本，考慮到一個人能夠負責的監控畫面是有限的，能夠保持專注地工作的時間也是有限的，需要投入的人力成本就比較高。再看方案c)，該方案是一種基于實時智能分析算法的方案，不僅能夠防止事故發生，而且不引入人力成本。盡管由于集成了智能分析算法，可能會導致攝像頭的成本上升，但相比人力成本幾乎可以忽略不計。綜合考慮，方案c)對客戶來說，收益應該是最大的，在實際中，客戶的選擇也正是如此。

方案a)與b)都是基于人工，利用的是監控視頻的內在價值。而方案c)使用了智能分析算法來代替人工，挖掘監控視頻的外延價值。從另一個角度說，監控視頻的內在價值是需要客戶自己想辦法獲取的，而外延價值是安防產品自主分析出來提供給客戶的。從客戶的角度看，要提升監控視頻的內在價值，就需要大幅度增加人力成本，甚至會出現收益下降的情況，這是無法接受的結果。所以，在監控硬件成本基本相當的前提下，只有不斷提升視頻的外延價值，才能增大客戶的收益，使安防產品滿足客戶日益增長的新需求。

相比人工方式，智能分析算法從監控視頻中獲取的信息具有實時性、準確性、可靠性、多樣性等特點，并且幾乎不增加成本。經過多年發展，監控攝像頭中已經可以集成一系列智能分析算法，除區域入侵外，還有如運動目標檢測、遺留物檢測、物體移除檢測、絆線、入侵、逆行、徘徊、流量、密度、目標分類等等。這些智能算法的出現和逐漸成熟，極大地提升了監控視頻的外延價值，促進了安防監控的廣泛使用。

智能解決方案

大華高清三目全景紅外槍 監控畫面

以提升視頻外延價值為目標，智能視頻分析技術也在飛速發展，已經逐漸突破軟件算法的范疇，向解決方案邁進。這是因為某些客戶需要的信息，傳統的監控視頻中并未包含，或基于原有硬件無法高效地獲取。為了攻克這一難題，就需要站在解決方案的高度，從相關各方面一起想辦法。例如，在某些路段需要檢測車輛的長寬高是否超限，而在傳統的二維監控視頻中，車輛的三維信息已經在成像過程中失去了，所以基于二維模型的各類算法都難以取得理想的精度。針對這種情況，就需要使用立體視覺監控方案，如搭建雙目相機或融合雷達、測距儀等傳感器的信息。又如廣場、機場等大范圍監控場景，傳統的單槍機視場角過小，而魚眼相機成像的清晰度不夠。魚球聯動方案是一種解決辦法，魚眼相機超過180度的視場可以覆蓋整個目標區域，而對區域中具體某個目標感興趣時，可以自動控制球機去觀察該目標細節。但是，在應用中發現，魚眼相機的成像清晰度不夠的缺點仍然存在，導致一些小目標無法被檢測出來。為了更好地滿足客戶的需求，大華又推出了多目全景相機與球機聯動的解決方案。相比魚眼相機，基于拼接算法的多目全景相機成像分辨率更高，而且能夠根據應用的特點選擇不同型號的全景相機。其中，守望者高清全景相機將8個超低照度200萬圖像傳感器拼接成2個4K畫面，實現360度全景監控，同時一體化搭載了30倍超星光球機，用以實現細節監控。基于這樣的硬件方案，在大場景中實現了如進入/離開區域、越界、徘徊、停車、人員聚集、快速移動、物品遺留、物品拿取、人臉檢測等智能功能。值得注意的是，一方面智能分析算法需要硬件方案提供輸入的視頻信息，另一方面，在硬件方案中，智能算法也發揮著非常關鍵的作用，如雙目相機生成深度圖時所必需的立體匹配算法、多目拼接相機中的實時拼接算法、與球機進行聯動時的高精度標定算法等。

智能解決方案并非只包含軟硬件兩部分，如人工智能領域的研究熱點之一，深度學習算法，在訓練網絡參數的過程中，需要標注海量的樣本數據，有了數據的支撐，才讓人像大數據、車輛大數據等智能解決方案成為可能。此外，為了實時運行大量復雜的智能算法，需要足夠強大的計算資源，如基于智能服務器的解決方案。但隨著人工智能的不斷發展，芯片技術也取得了長足進步，基于嵌入式芯片的智能解決方案將越來越普遍。

可以說，通過技術創新，將智能分析算法升級到智能解決方案，監控視頻的外延價值進一步提升，并且在融合了深度學習、大數據、立體視覺、智能芯片等概念后，擁有了巨大的想象空間。當然，最重要的是，客戶可以從監控視頻中獲取到越來越多的信息和收益，安防產品也將迎來一次質的飛躍。

大華智能與“視頻+”

大華股份一直堅持“以客戶為中心”，以性價比更高的產品，提高客戶的收益。過去幾年，大華成功地從產品營銷升級為解決方案營銷，積極進行視頻分析技術與數據處理方式的創新，推動安防行業向智能化快速發展。大華擁有數百人的智能化團隊，由數名博士和博士后領銜，對異常行為分析、深度學習、音頻智能、人臉識別、立體視覺、ISP、光學等不同學術領域都有較深入研究。在國際權威人臉識別公開測試平臺LFW(Labeled Faces in the Wild)上，大華的人臉識別算法戰勝了國內外頂級的工業界與學術界團隊，識別率排名第一。

經過多年沉淀和苦心鉆研，大華智能分析技術的很多成果已經成功產品化，引領著安防市場智能解決方案的發展。分別推出了視頻電子警察、人臉識別、人數統計、智能視頻分析服務器、自動跟蹤球機、主從跟蹤球機、視頻質量診斷服務器、智能視頻濃縮、車輛二次分析等產品，實現了對智能交通、安防、公安刑偵、電力、金融等十一個大行業的全面支持，其中智能化相關產品的銷售額達到數十億。

隨著安防行業的飛速發展，市場對大數據、云計算、物聯等新技術的需求持續上升。為了高效提取視頻信息，3月7日，大華攜手全球領先的人工智能計算公司英偉達（NVIDIA），發布了具有極高計算性能的智能視頻結構化服務器“Deep Sense睿智”系列。“睿智”服務器采用NVIDIA Tesla P4 GPUs作為核心處理器，最多可支持192路全清視頻實時結構化分析，相較于市場上同類別的產品，視頻處理能力將提高50倍以上。“睿智”服務器能夠將復雜場景中的人、機動車、非機動車分離，全方位提取車輛特征，如車型、車系、車身顏色、車牌顏色、車牌號碼識別、主副駕駛是否系安全帶、是否打電話、有無遮陽板、有無年檢標、有無掛墜、有無紙巾盒；針對行人，“睿智”服務器可以多方面分析其相關特征，包括性別、表情、年齡段、服飾特征（上下衣著顏色、眼鏡）、攜帶物特征（背包、打傘）、運動特征等。用戶可以按照待檢索目標的特點，對人、機動車、非機動車的各種特征條件進行組合篩選，快速精確地進行檢索。

“睿智”視頻結構化服務器 客戶端畫面

大華股份董事長傅利泉先生認為，安防行業正在升級為以視頻為核心的物聯信息服務的“視頻+”時代，即“視頻+多維感知”和“視頻+多維應用”。這一模式要求視頻安防向下疊加多維的物聯感知，如空間信息、動環信息、生物體征、深度語音識別等等；向上輸出更多的視頻數據應用價值，支持更為寬廣的業務應用，比如智慧城市的數據大腦，城市交通態勢分析、機器視覺、大數據預警與決策等。“視頻+”模式的提出，將更進一步拓展監控視頻的外延價值，更好地為客戶服務。

作者單位：浙江大華技術股份有限公司