隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，城市化進程不斷推進，各種社會矛盾和暴力事件逐漸增多，面臨的突發(fā)事件和異常事件越來越復雜，監(jiān)控的難度和重要性也越來越突出。從監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展來看，大致可分為三個階段：人力現(xiàn)場監(jiān)控、人力視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控。所謂人力現(xiàn)場監(jiān)控，即安排專人在現(xiàn)場對場景監(jiān)控，人力現(xiàn)場監(jiān)控的應用可以追溯到原始社會，一直延續(xù)至今。
　　
　　智能視覺分析技術(shù)的應用
　　
　　智能視覺分析技術(shù)在安防領(lǐng)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*、司法、交通、教育、金融等主流行業(yè)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(jiān)控、國家重要部門以及人們?nèi)粘Ｉ畹膱鏊?；比如天安門廣場、火車站等敏感的公共場合監(jiān)控，相關(guān)智能視覺分析產(chǎn)品也隨著技術(shù)的發(fā)展不斷地細化，比如人臉識別比對系統(tǒng)，*機關(guān)搭建人臉識別比對系統(tǒng)，建立人臉捕捉數(shù)據(jù)庫，將人臉信息歸檔，并與個人身份建立關(guān)系，在實際運用過程中采用人臉搜索、黑名單布防、陌生人識別等多項智能分析功能，大大提高視頻監(jiān)控的防范功效，可以讓犯罪分子無可遁形。由于和智能視覺分析相關(guān)的高清產(chǎn)品并未得到真正的普及，社會上的監(jiān)控布局點也并不完善，目前還只是針對某些行業(yè)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像機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰(zhàn)效果。此外，還需要*和企業(yè)加強合作，加大監(jiān)控點的部署密度。由于大量監(jiān)控點的部署會帶來海量視頻，需要重視智能視頻分析技術(shù)的應用，合理利用技術(shù)，人機配合，發(fā)揮技術(shù)的長處，從而有效輔助偵辦人員。
　　
　　從目前行業(yè)應用和產(chǎn)品發(fā)展，我們已經(jīng)能夠看出智能視覺技術(shù)顯示出了巨大的市場價值。
　　
　　智能視覺分析技術(shù)的發(fā)展
　　
　　隨著高清探頭不斷投入，人們對于智能視覺分析技術(shù)產(chǎn)品化的需求越來越多，要求也越來越高，這給安防行業(yè)帶來了廣闊的思路，許多智能化新產(chǎn)品快速涌現(xiàn)：
　　
　　1、雙目技術(shù)
　　
　　雙目立體技術(shù)核心目的是提高識別的準確率。由于立體視覺技術(shù)形成的視場中帶有物體的三維幾何信息，因此能夠有效的設定檢測規(guī)則，排除光線、影子等干擾因素，大幅提高智能分析的準確度。如果說高清技術(shù)通過提升可用像素來提高分析的準確率，是戰(zhàn)術(shù)性的舉措，那么雙目立體視覺技術(shù)對視頻分析準確率的影響則是戰(zhàn)略性的。雙目立體視覺技術(shù)是基于視差原理，并利用成像設備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像，通過計算圖像對應點間的位置偏差，來獲取物體三維幾何信息的方法。采用雙相機或多相機，對視場內(nèi)空間的自由運動體的三維位置坐標及姿態(tài)進行高精度的測量，確定運動目標的質(zhì)心位置，并根據(jù)標定結(jié)果對運動目標進行高精度跟蹤。
　　
　　立體視覺技術(shù)的跟蹤，由于能夠辨識目標的三維坐標、姿態(tài)、相對距離、與背景環(huán)境的空間距離，因此能適應復雜的跟蹤背景環(huán)境。雙目技術(shù)應用于人體屬性識別是人臉識別技術(shù)一次技術(shù)應用的跨步，這對更準確的定位和分析人的特征有著支援重要的作用。
　　
　　2、多球機聯(lián)動跟蹤技術(shù)
　　
　　多球機聯(lián)動跟蹤技術(shù)是以單球機智能跟蹤技術(shù)作為基礎(chǔ)的。從應用的層面上看，能夠?qū)⑵胀ǖ母櫱驒C的單點式監(jiān)控，提升為系統(tǒng)內(nèi)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(xiàn)對高安全等級區(qū)域的無縫式跟蹤，并實現(xiàn)目標軌跡描繪、犯罪行為預警等高等級的安保需求。多球機聯(lián)動跟蹤技術(shù)的實現(xiàn)，需要具備多目標識別與跟蹤技術(shù)。在應用中，通常設定一臺球機作為發(fā)起點，對廣域范圍內(nèi)目標進行的智能行為分析，并將同時監(jiān)控的多個目標按照既定的策略進行排序，并按照先后順序，指揮智能跟蹤球機逐個跟蹤監(jiān)控目標。與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤技術(shù)的關(guān)鍵點是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，即建立一個統(tǒng)一的坐標系，使得發(fā)起球機可以將目標的坐標信息傳遞給跟蹤球機，實現(xiàn)聯(lián)動跟蹤。
　　
　　3、面向事后應用的智能技術(shù)
　　
　　隨著監(jiān)控探頭的普及，監(jiān)控系統(tǒng)中存有海量的錄像數(shù)據(jù)，在目前人工查看的模式下，傳統(tǒng)的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數(shù)倍于原始視頻的時間才能審看完成，因此需要大量人員連續(xù)加班數(shù)周進行視頻的審看。為了規(guī)避遺漏和誤差，就要加大人力投入的方法。但是經(jīng)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、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，并在不同分辨率、不同清晰度的錄像中準確的辨別出需要獲取的信息，基于以上需求，安防廠家研發(fā)了視頻摘要、視頻檢索等技術(shù)手段。
　　
　　視頻摘要技術(shù)
　　
　　將視頻摘要形成視頻片斷，不同時刻的目標"穿越時空"同時展現(xiàn)播放，使24小時的視頻被制作成一個簡短到幾分鐘摘要視頻成為現(xiàn)實。視頻摘要不僅濃縮的是事件的精華，也是活動事件的全部，沒有價值的視頻將被剔除。通過多分格快照技術(shù)，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視頻中的位置。這些智能視頻分析功能的實現(xiàn)和應用將大大提高海量視頻監(jiān)控錄像分析的效率。
　　
　　視頻檢索技術(shù)
　　
　　視頻檢索主要是依賴于視頻算法對視頻進行預處理，通過對視頻內(nèi)容進行結(jié)構(gòu)化處理，提取出視頻內(nèi)容中的有效信息，進行標記或者相關(guān)處理后，人后可以通過各種屬性描述進行快速檢索。因此視頻檢索zui主要的是利用視頻檢測算法對視頻進行結(jié)構(gòu)化描述，目前已經(jīng)在相應的產(chǎn)品中得到應用的算法主要有以下幾種：行為分析算法、車牌識別算法、車輛顏色識別算法、車標識別算法、車型識別算法、人臉檢測識別算法、人體特征識別算法等。其中人體特征識別又包括人的年齡、性別、身高、衣服顏色、是否戴眼鏡等特征信息的識別。在視頻檢索中已經(jīng)得到比較成熟應用的算法技術(shù)是行為分析算法、車牌識別算法、車輛顏色識別算法、人臉檢測識別算法等。
　　
　　由于監(jiān)控探頭的布置也會有盲點等原因，當雙目技術(shù)和多球機跟蹤技術(shù)無法每時每刻準確的撲捉到嫌疑人的軌跡信息的時候，可以通過校園內(nèi)遍布的探頭錄像進行事后檢索分析，找到相關(guān)線索，幫助刑偵人員及時快速的定位嫌疑人。
　　
　　4、視頻拼接技術(shù)
　　
　　視頻拼接系統(tǒng)是基于圖像拼接技術(shù)得以實現(xiàn)的，而圖像拼接技術(shù)是根據(jù)實際的科研和工程的需要而發(fā)展來的。在很多領(lǐng)域經(jīng)常會用到超過人眼視角的高分辨率圖像，而普通相機或攝像機的視角往往不能滿足需要，例如由于距離的限制，某些超大尺寸的物體無法清晰的用視頻拍攝下來。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，一個攝像機無法真正清晰的展示這些大型應用場景的全貌，無法給出一種用戶滿意的高清視頻，更無法對視頻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zui大程度的滿足用戶的高清大畫面的需求。基于以上需求，圖像拼接技術(shù)解決了這一難題，該技術(shù)將來自不同視角的圖像拼接在一起得到高分辨率圖像，解決了用戶大場景高清晰監(jiān)控的迫切需求，用戶可以在一幅視頻圖像上瀏覽高清晰畫面。
　　
　　目前智能視覺分析技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，這和安防企業(yè)的努力是分不開的，他們是智能視覺分析技術(shù)的*，比如杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司等，這些企業(yè)的智能視覺分析技術(shù)發(fā)展或許可以成為榜樣，帶動業(yè)內(nèi)企業(yè)的研發(fā)腳步，真正為智能視覺分析技術(shù)的應用帶來革命性的變化。