毋庸置疑，過去的五年是視頻監控產品和市場飛速發展的五年。隨著高清攝像機的普及，用戶的視覺應用體驗得到質的飛躍。IP和IT技術的廣泛引入，視頻監控應用的地域限制被徹底地打破，類似的極具現場即視感的視頻監控成為了接受程度最廣的安防系統。每一天，成千上萬的攝像機被安裝和開通，巨量的存儲被部署在本地或者云端，這些系統不間斷地為各行各業的用戶產生海量的視頻數據，這些數據被觀看、記錄、存儲和傳輸為各種可視化的應用提供基本的原始數據基礎。觀察視頻監控行業的發展，也讓我們有了許多的疑問和思考。

視頻監控系統的評價標準?

這波蓬勃發展的大潮在帶給我們無數驚喜的同時，也讓我們不禁產生一個疑問，我們的視頻監控系統是真正有效的嗎?可什么是評價視頻監控系統效能的標準呢?

在安全防范行業，不管是用戶和設計單位組織的各種評測還是官方機構的檢測評價標準體系，核心的評估對象依然是圖像質量，其中包括清晰度、顏色、細節還原、低照度能力、寬動態能力以及拍攝幀速率等等。但讓我們來設想一種場景，如果用戶不去盯著屏幕上的圖像觀看，具備上述圖像質量評價一流的視頻監控系統還能為用戶做什么呢?可以說，目前大多數的視頻監控系統在這種條件下真的難以有所作為。可能會有人反駁說這是一個偽命題，有誰會在購置視頻監控系統以后不安排相應的人手去監視這些畫面呢?很多用戶花費不菲建設的各種大大小小的監控中心，不就是用來人工實時監視錄像的嗎?可是人畢竟不是機器，必然會因為種種客觀和主觀的因素在長時間的連續監視后忽略很多真正重要的畫面信息。相關統計資料表明，有9%的有效信息會在長時間監視中被忽略。誠然大多數的系統設計都是采取的24小時錄像的工作方式，即使沒有實時監視也能在錄像中查找回放。但另一項統計數據表明，在現有的海量視頻數據中真正能提供有效信息的內容只占到1%左右。如今，大多數的視頻監控系統應用環境中，用戶依然主要依靠人工回放察看的方式來辨別查找所需的關鍵視頻內容。那么在長時間的工作之后，極可能又重復實時監視狀態下的問題，大多數有效信息再次被忽略。

那究竟什么才是真正有效的視頻監控系統呢?可以從三個緯度來定義：有效的視頻監控系統首先能在出現需要關注內容時主動提醒用戶;其次，系統應該能在客戶需要查詢的時候，快速定位相關的視頻內容;最后，系統內最小化帶寬和存儲空間的消耗，提高存儲有效性。只有滿足了上述三點要求，視頻監控系統才做到了真正的有效。

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如何實現系統的有效性?

既然我們已經明確了實現有效的視頻監控系統的目標，那我們應該如何來實現呢?可以從三個方面來考慮：其一，視頻監控系統應該和最終用戶的行業特點和業務操作緊密結合，成為業務管理和運營的一部分。讓視頻監控系統為行業應用提供可靠的視頻數據支撐以及決策輔助依據，設置成為核心業務目標達成的有利手段。這一目標的實現需要全行業從業者(包括廠商、設計單位、工程商和最終用戶)的共同努力;其二，確保高圖像品質。高圖像品質依然是視頻監控系統需要實現的核心基礎價值和實現有效運用的前提;其三，為視頻數據添加感知和結構，將非結構的視頻數據轉化為可分析，可檢索和可以挖據運用的結構化數據。后兩項目標的實現，需要所有的產品廠商在結合市場運用和自身技術研發積累的過程中，對其始終關注并不斷推陳出新。為視頻數據添加感知和結構實際上就是我們常說的智能視頻分析，在過去，智能視頻分析的應用停留在對于少數攝像機在特定的應用場合提供特定的內容分析。而在物聯網和大數據的發展浪潮的背景下，要確保視頻監控系統的有效性就要讓圖像自己“會說話”，讓系統自動提醒用戶正在發生的事情。一句話，就是要讓智能視頻分析成為視頻監控系統的標準功能，而非可選項。

智能視頻分析，視頻監控系統的標準功能

通過對視頻內容的解讀，將以往依靠目視分析的圖像提煉成可供分析和運用的元數據，包括拍攝場景的背景信息，將目標和背景分離，描述場景內的目標屬性和運動變化規律等等。這些元數據才是視頻數據中最有價值的部分，需要被實時傳輸和長期保存。智能視頻分析技術的運用就是讓用戶從繁重的實時監視和目視檢索中解放出來，隨時了解其工作場景中的關鍵內容。

既然智能視頻分析是今后視頻監控系統的標準功能，那么在系統的什么位置來實現視頻分析功能最為合適呢?完成智能視頻分析的理想設備應該是攝像機，攝像機是視頻數據的采集設備。而視頻分析與圖像高度關聯，利用現場采集的高質量圖像直接在前端直接進行分析和應用有效地避免了可能對圖像質量進行干擾的其他環節，同時也確保了分析的及時性。在視頻數據的源頭實現視頻分析還能夠確保僅僅將與用戶業務緊密相關的視頻數據上傳到系統后端集中存儲，有力地減少了上傳帶寬的消耗和集中存儲空間的需求。攝像機內置視頻分析不僅可以實現系統管理效能的有效提升，還能夠在攝像機的本源任務上實現優化。視頻分析能夠準確定位目標在圖像當中的位置，讓攝像機針對關鍵目標進行有針對性的成像參數優化和編碼優化，提高圖像質量和碼流控制的有效性。

智能視頻分析應用難點和技術發展方向

智能視頻分析并非今天才出現的新技術。早在十多年前，不少的廠商和用戶就開始進行許多有益的探索和嘗試。之所以智能視頻分析尚未成為一個普及的應用，究其原因主要有四點。第一，視頻分析的基礎數據來源是攝像機的成像。在成像過程中，各種不利的環境因素容易影響視頻分析結果，產生誤報，如光線變化、風霜雨雪等自然氣候現象、環境震動等等;第二，視頻圖像是三維的現實世界在二維平面上的投影。如何更加精準地根據成像特征識別特定目標并對其進行有效跟蹤分析其運動特征，確保分析結果的準確性，一直是一個難點;第三，為了充分發揮視頻分析的效用，需要將視頻分析與特定的行業應用進行結合，直觀地反映相關行業應用的特點和業務需求，如資產防護、非法入侵、交通監管、生產過程管理等等。實現此項要求，需要進行長時間的深入研究和大量投入;第四，視頻分析功能的部署和開通需要大量的現場調試。實施人員需要熟知要進行分析任務的具體要點，反復進行現場模擬和分析參數優化。在未來的一段時間內，如何利用發展和優化相關技術，有效解決上訴在實際使用過程中反映出來的問題是智能視頻分析能否真正成為視頻數據，有效解讀方便用戶使用的視頻監控系統標準功能的重點，也是用戶在選擇適合自身業務要求的智能視頻分析產品的關注要點。

總結

在云計算和大數據應用的背景下，智能視頻分析成為視頻監控系統的標準功能已經是大勢所趨。兼具高圖像品質和內置優秀視頻分析功能的攝像機才能有效擔當起在物聯網應用中的有效數據采集智能終端的使命，相信隨著技術的發展和用戶使用體驗的不斷改進，智能視頻分析攝像機必將成為視頻監控產品中耀眼的明星。

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