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1、智能分析培训教材,市场部技术科,目 录,智能分析主要厂家及产品功能,智能分析市场概况,智能分析技术及功能,智能分析主要行业应用模型,智能分析市场广阔,随着“国家应急体系”、“平安城市”、“平安建设”、“科技强警”等重大工程项目在全国的不断推进，国内视频监控市场前景一片看好。智能视频相关产品的应用随着视频监控市场规模的不断壮大也将从相对集中的区域向各行业大幅度的伸展。就市场需求而言，目前整个市场对智能视频分析的认知都在不断提高，也都有使用智能分析产品的意向，智能分析前景广阔： IMS的研究报告世界市场的视频内容分析2008 版的IMS 报告称，到2012 年视频分析市场的价值将超过50亿美元。,
2、智能分析-行业高涨的原因,1、大环境的影响。智能，几乎已经成为中国的各行业的的热门词。从IBM提出智慧中国，到十二五规划的建设智慧城市，物联网战略，都离不开智能的概念，甚至日常的用的电子产品，智能手机，智能电视，智能空调，都贴上智能的标签，大环境下，安防产品引入智能的概念，是顺理成章的事情。 2、智能分析产品提升产品竞争力，厂家热衷推动。传统的视频监控产品，发展到一定阶段，竞争已经非常激烈，利润逐渐下降，甚至销售人员在给客户宣讲产品的时候，客户都反映，讲来将去就那么几个指标，解决方案平台，讲来讲去就那么几个功能，没有新意。智能分析的出现，在一定程度上，缓解了这种局面，做产品的，也有了亮点，提升
3、产品附加值。,智能分析-行业高涨的原因,3、市场需求。市场需求是行业发展最大的助推剂，通过智能分析，可以实现： 通过智能分析实现用计算机实时监控和“查看”视频，当有可疑事件出现时再提醒监控人员进行第二次人工确认，通过这种方式，能够过滤掉90%以上的正常视频，无须监控人员随时盯着观看，使监控人员的工作效率大大提高，不但使监控人员能一个人同时兼顾几路、几十路甚至于上百路的视频，而且能有效克服监控人员固有的精神疲劳、注意力不集中等生理特点。 过智能视频分析技术使对于异常事件的监测能够做到实时监测实时报警，大大缩短发现异常事件时的反应时间，使原有的监控系统不至于沦为一种“录像查询系统”。,目 录,智能
4、分析主要厂家及产品功能,智能分析市场概况,智能分析技术及功能,智能分析主要行业应用模型,智能分析技术定义,智能视频（IV，IntelligentVideo）技术源自计算机视觉（CV，ComputerVision）与人工智能（AI，ArtificialIntelligent）的研究，其发展目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体，这一研究应用于安防视频监控系统、将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息、自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使“智能视频分析”计算机成为人的
5、大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，同时，必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控（IVS）不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。,智能分析技术-专业概念介绍,1、Object Classification: 对象分类：区分场景中的目标是人、交通工具还是其它物体. 2、Tripwire Event Detection: 警戒线侦测：检测在摄像机监控的画面内所规定的某类目标，跨越设定警戒线的方向。例如：设定的检测目标是人，当
6、人的脚跨越警戒线的方向是事先设定的方向时，就会触发一个警报。警戒线可以是单向的也可以是双向的。ObjectVideo拥有这一功能的专利 3、Multi-line Tripwire Event Detection: 多警戒线侦测：此规则是设定两条警戒线，当目标穿越其中一条警戒线之前也穿越了另外一条，同时比较穿越这两条警戒线的时间。例如：多警戒线能够检测违章转弯和交通流量（人或交通工具的）并且能够检测超速. 4、“Enters” Event Detection: “进入”事件侦测：在摄像机监控的画面内，侦测指定的目标从任何方向进入指定的敏感区域.,智能分析技术-专业概念介绍,5、“Exits” E
7、vent Detection: “离开”事件侦测：在摄像机监控的场景内，检测指定的目标从任何方向离开指定的敏感区域 6、“Appears” Event Detection: “出现”事件侦测：检测所指定的目标首次出现在整个监控画面中或指定的监控区域中，而该目标在此之前并没有进入摄像机监控的画面中（例如：一个人徒步穿过一个门道，而此之前已经在监控的敏感区域内了 7、“Disappears” Event Detection: “消失”事件侦测：检测所指定的目标从摄像机监控的画面中消失，而该目标在此之前已经离开了被监控的敏感区域。 8、“Inside of” Event Detection: “在里
8、面”事件侦测：在摄像机监控的场景内，检测指定的目标进入一个设定的监控区域。 9、Event Detection: 逗留闲逛事件侦测：当人或者交通工具停留在摄像机监控的画面中或者监控画面中设定的某个范围内超过了一个设定的时间,10、Leave Behind Event Detection: 遗留事件侦测：在摄像机监控的画面中或画面中指定的某个区域中检测到有物体被留下或嵌入。例如：当可疑的物体被遗留在地上是一个遗留规则的警报就被触发。 11、Take Away Event Detection: 取走事件侦测：在摄像机监控的画面中或画面中指定的某个区域中检测到有物体被移走。例如：一幅画从墙上被移走时
9、一个取走规则的警报就被触发 12、Scene Change Event Detection: 显著变化事件侦测：对任何显著或极大的改变摄像机监控的场景进行检测。例如摄像机从一个已设定的场景转移到另一个场景，摄像机镜头被遮挡，被关闭或被拔除，灯被打开或关闭。 13、Object Size Filters: 对象的大小过滤器：过滤掉可能触发警报的指定的过大或过小的对象。例如，大小过滤器可以用来区分客运车辆和运输卡车。 14、Object Size Change Filters: 对象大小变化过滤器：过滤掉可能触发警报的大小尺寸变化过于急剧的对象。这类对象可能是造成的瞬息变化的光影现象，例如频繁闪动
10、的闪电或倒影。,智能分析技术-专业概念介绍,智能分析技术-专业概念介绍,15、Object Shape and Direction Filters: 目标形状和方向过滤器:过滤掉与真实物体非常相似，但在形状和运动方向上都不断快速变化的物体。这些物体包括：从水面反射的阳光光线或者随风飘动的树叶。 16、Night Enhanced Snapshots: 增强夜间快照：为夜间产生的警报提供有效的方法，将夜间产生警报的图像与白天相同位置存储的图像叠加进行对比。这个功能为变暗的警报快照提供了参考背景 17、Tide Parameter: 潮汐界限：防止在岸边或水岸线边因为潮汐或水浪变化造成错误的警报。
11、 18、Image Stabilization: 图像稳定：通过对摄像机监控画面进行因微小图像变化的补偿，以缓解摄像机抖动时对分析的影响。此功能可以帮助传感器处理在因摄像机运动的过程中不断出现的残余图像，这意味着传感器的残余图像处理不会导致因环境条件因素造成图像输入无效的状态。,智能分析技术-专业概念介绍,19、Multi-view: 多场景：为特定摄像机储存多个场景和规则。这个功能可以通过在PTZ摄像机的多个预置位进行操作。使用多场景功能依赖于硬件的性能。 20、Multiple View Samples: 多场景样片：存储多场景描述。这个功能可以使传感器保留一个已知场景的不同照明条件下的背
12、景。最大场景样片数量需要在算法库的初始化中设定。场景样片的数量和质量取决于算法库的存储容量。 21、Occupancy: 人数统计：设定一个监控区域，在任何时间连续不断的精确输出在这个区域中的人员的数量。 22、Dwell Time: 滞留时间：在需要监控的区域内连续而精确地输出在这个区域中的人员所滞留的时间 23、Density: 人群密度：在需要监控的区域内动态输出人群密度,智能分析技术分类：,目前智能监控技术主要包括几个大类： 1、对人、物的识别（模糊识别） 2、对人、物运动轨迹的识别（背景建模） 3、对视频环境影响的判断和补偿。（视频诊断、补偿）,智能分析技术分类模糊识别,对人、物的识
13、别：主要用于门禁、安检及智能交通 主要就是识别监控系统关心的内容，包括人脸识别、指纹识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率。比方说车牌号识别，目前市场上做的好的，识别率在95甚至98以上，这样就能够较好地满足道路监控类客户的需求。如果识别率低于90，就会对管理人员带来很大的麻烦。识别类技术，常常应用于道路监控、金融银行、航道管理等行业，主要是为客户提供识别记录和分级管理的依据。,智能分析技术分类背景建模,对人、物运动轨迹的识别和处理：主要用于安防监控报警 目前细分的很多，主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、
14、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等。此类技术，除了数量统计外，一般是对某个过程进行判断，一旦发现了异常情况，如有人进入警戒区域、广场东北角有人迅速聚集等情况，就发出报警信息，提醒值班监控人员关注相应热点区域。对于数量统计类技术，关键的技术点是发现异常情况，并对异常情况进行数量统计。所以要求统计数据的准确率，尽量降低误差。运动轨迹识别处理类的技术，受实际监控应用场景影响非常大。此类技术的关键是能够尽快发现异常，需要尽量避免遗漏，提高预报的准确率。目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。,智能分析技术分类-视频诊断与补偿,对视频环境影响的判断和补偿：应用领域较普遍
15、，典型有案件侦破、视频侦查等 环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键技术点是在各种应用场合下，均能够较稳定地输出智能分析的信息，尽量减少环境对视频监控的影响。此类功能具备普遍的适应性，80以上的监控点，都有增添此类功能的潜在需求。,常见智能分析功能介绍,常见智能分析功能介绍,常见智能分析功能介绍,常见智能分析功能介绍,常见智能分析功能介绍-人群聚集,常见智能分析功能介绍-LF跟踪,常见
16、智能分析功能-球机跟踪,常见智能分析功能介绍-ATM防护,常见智能分析功能介绍-人流统计,常见智能分析功能介绍-人脸检测,国内外产品及技术差距分析-核心技术差距,从核心技术上来说，国内的科研单位或企业可能可以迎头赶上，与国外的视频分析技术差距并不大，然而，从产品上来说，却仍然有着不小的距离，不过做产品和单纯的搞技术是完全不同的两码事，核心算法的研究讲究的是思路的新颖性和创新性，而搞产品追求的是实用效果，采用目前国际上最为先进新颖的算法，也许并不一定比采用传统经典算法再加上适当的一些技巧处理效果更好。于产品来说，最重要的是最终的性能，而并不关心是否采用了最先进的算法。就智能视频分析监控技术而言，其算法思路是基本一致的，国内外的研究方法都脱不开某几种确定的算法脉络，影响到最终性能的往往是一些技巧的处理，如对于光照的适应性，对于运动的预测等等，所有的这些算法都是在不断地产品研发和调试过程中形成的。 国内同国外的公司即使采用的基本算法完全一样，但处理技巧不同就会产生完全不同的性能效果。这些技巧是研发和工程实际应用的不断积累和摸索出来的，建立在大量的实验和数据基础
