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淺析中國安防智能化的目前現(xiàn)狀

雖然是市場(chǎng)上“寵愛”的技術(shù),但智能視頻分析技術(shù)在中國的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。全球一些專業(yè)的IVS研究廠家,像美國的ObjectVideo、Vidient;以色列的 NICE,Mate,IOImage;澳大利亞的IOmniscient等。這些廠家都相繼進(jìn)入中國市場(chǎng)...

  中國安防智能化的現(xiàn)狀:理想豐滿,現(xiàn)實(shí)骨感

  雖然是市場(chǎng)上“寵愛”的技術(shù),但智能視頻分析技術(shù)在中國的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。全球一些專業(yè)的IVS研究廠家,像美國的ObjectVideo、Vidient;以色列的 NICE,Mate,IOImage;澳大利亞的IOmniscient等。這些廠家都相繼進(jìn)入中國市場(chǎng),一度造成外國廠商獨(dú)占國內(nèi)智能視頻分析市場(chǎng)的局面。而終究因其技術(shù)與中國國情的差異性,無法真正滲透中國市場(chǎng)。而國內(nèi)的一些智能視頻分析廠家多數(shù)能夠識(shí)別的行為特征僅局限于一些特定的場(chǎng)合。如目標(biāo)跟蹤、越界、計(jì)數(shù)、目標(biāo)丟失、物體遺留等,主要應(yīng)用于像看守所、監(jiān)獄、博物館、倉庫、廠區(qū)、地鐵站等相對(duì)固定的應(yīng)用場(chǎng)景,而在針對(duì)社會(huì)層面的監(jiān)控環(huán)境中,因監(jiān)控場(chǎng)景的復(fù)雜和多變性導(dǎo)致監(jiān)控的穩(wěn)定性大打折扣,而以報(bào)警事件準(zhǔn)確性為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的智能監(jiān)控產(chǎn)品也因此而突顯了其應(yīng)用局限性,因此,智能視頻分析技術(shù)處于“叫好不叫座”的尷尬境地,那如果我們探究安防智能化規(guī)?;瘧?yīng)用的拐點(diǎn)在哪?應(yīng)該說,除了之前分析的本身技術(shù)具有的先天性優(yōu)勢(shì)之外,還需要解決以下瓶頸問題,或許,聚沙成塔,安防智能化的大爆發(fā)指日可待。

  技術(shù)難能滿足應(yīng)用需求。目前來看,雖然近年智能視頻技術(shù)迅速發(fā)展,應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)展,市場(chǎng)上已經(jīng)有了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的各種產(chǎn)品,如網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)矩陣等,但由于這些系統(tǒng)的質(zhì)量還有待提高,圖像看起來有明顯的延遲、跳動(dòng)、不夠清晰等缺陷,由于硬件本身性能不夠穩(wěn)定,易出現(xiàn)死機(jī)、重啟、誤漏報(bào)等問題。而智能視頻分析本身算法的局限,在理想環(huán)境下才可實(shí)現(xiàn)其全部功能,所以在實(shí)際應(yīng)用中,只能初步實(shí)現(xiàn)較簡(jiǎn)單的功能。

  首先是無法完全消除誤報(bào)的影響。例如,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別中的背景建模技術(shù),在控制漏報(bào)數(shù)量的同時(shí),還不能完全的刪除誤報(bào)。在以目標(biāo)識(shí)別為技術(shù)基礎(chǔ)的周界防范產(chǎn)品中,誤報(bào)的數(shù)量一直是反映該產(chǎn)品優(yōu)劣的一大指標(biāo)。而誤報(bào)的數(shù)量是由背景模型與實(shí)際使用情況之間的差距造成的。模型的適應(yīng)能力越強(qiáng),造成的誤報(bào)越少,背后要求的技術(shù)也越高。影響背景模型建立的因數(shù)很多。

  又例如,空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻,6m高的攝像機(jī)與2m高的攝像機(jī)所拍攝的畫面就需要不同的背景模型,白天和黑夜的狀態(tài)需要的模型也不同。目前,行業(yè)中還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來,也無法完全的解決隨機(jī)事件的影響,如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報(bào);其次,不具備行為的判斷能力。例如,周界防范,機(jī)器中行為分析的區(qū)域入侵功能能夠發(fā)現(xiàn)活動(dòng)目標(biāo),并可以在這些活動(dòng)目標(biāo)中利用技術(shù)手段把用戶希望的目標(biāo)(例如人體)提取出來。但是再進(jìn)一步,這個(gè)闖入者的動(dòng)機(jī)是什么,是偶爾路過,還是故意闖入,是否有意的往警戒區(qū)域內(nèi)探望,這些都無法靠機(jī)器來識(shí)別;

  再次,特征識(shí)別技術(shù)對(duì)畫面要求高。對(duì)于基于特征識(shí)別的分析技術(shù),對(duì)于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外,也需要清楚的展示目標(biāo)物體的特征,目前計(jì)算機(jī)的識(shí)別能力大大低于人類對(duì)物體特征的識(shí)別能力,不同的光照條件和拍攝角度,都將改變計(jì)算機(jī)所看到的特征;最后,CPU的處理能力仍然是瓶頸。要滿足實(shí)際復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境就需要越加復(fù)雜的算法,隨之帶來了巨大的計(jì)算量,目前DSP芯片的能力有限,已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要。因此,難以開發(fā)相應(yīng)高級(jí)功能的嵌入式產(chǎn)品,這也增加了很多產(chǎn)品的施工難度與實(shí)際推廣的阻力。

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