随着西安安防监控工程技术和视频智能识别技术的发展，智慧安防是结合机器视觉、AI+智能、互联网+理念，提出一套“三联四维”智慧安防可视化综合管理解决方案（三联即“互联、物联、智联”，四维即“人员管理、车辆管理、事件管理、规章制度与宣传管理”）。整合内部视频监控、门禁考勤、巡查、停车场管理、入侵报警、访客管理、人员通道管理等信息化能力为一体的智慧安防系统，打破过去系统建设过程中系统孤岛，推进信息化与智能化深度融合。

近些年来各地的智慧城市建设如火如荼得展开，建设思路也逐渐向数字化、网络化、集成化、智能化的方向发展。同时伴随着摄像机的数量的急剧增加，大量路数的视频数据给城市管理者带来极大的挑战，对于操作者来说在监控室有限的视频前，长时间发掘潜在的有用信息更显得力不从心。因而针对智慧城市建设中的特殊场合应用视频智能分析，系统对于视频画面质量和潜在事件的自动预警的功能需求日益增长。客户需求分析通过在实际项目中积累的经验，西安安防监控工程当前对视频智能化的需求主要体现在以下几个方面：视频质量智能分析对于一个小路数视频监控系统，监控中心通过画面轮询即可实现对所有视频画面的质量在短时间内掌握，而对于一个上百路甚至成千上万的大型视频监控系统，大多数视频画面质量不能有效在短时间全面掌握，大多数的视频画面显示是否正常、是否是在高质录像，能否在事后录像回放时提供高质的现场画面是业主方十分关心的问题。在此问题的解决上，上海悟嵩智能信息科技有限公司联合同济大学信通系建立联合工程研究中心，经过联合技术攻关，深入研究人工智能的图像识别技术与深度学习技术，形成了适应各行业的智慧安防解决方案，可实现全方位的视频智能分析和图像质量诊断，引入AI技术解决当然市场普遍存在的超大规模视频质量智能分析问题，走到了安防行业应用的技术前沿。

视频行为分析的需求

西安安防监控工程应用视频监控的各行各业都有对行为分析的特别需求，例如小区的周界要预防犯罪靠近、工厂要预防打架斗殴、医院内部要预防医患矛盾升级、铁轨沿线要预防人员接近、交通道路要预防车辆排队过长、违章停车等、银行要防止有人徘徊和跟踪、电力、水力、党政机关等这些企事业单位的周界是否有人要非法强入要多加防范、车站、广场需要注重是否有异常聚集，机房、仓库需要检测是否有人闯入等等。各个行业的不同场合都有应用需求，由于这些监控场所需要24小时不间断监控，并且提前预警事前预防比事后处理更为重要，智能行为分析的应用价值不容忽视。

人工智能生物特征识别

西安安防监控工程特征识别仍是在一些特殊场合需求较多，随着技术的发展和成本的缩减，正在各行业带来大面积应用。如需要和通缉犯照片进行比对的特殊场合，机场、银行、车站、宾馆、医院、小区等，同时也会越来越多得应用在门禁系统中。车牌识别在智能交通系统中应用较为广泛，但是对于视频监控中的车牌识别技术的应用仍是较少，智慧停车场的自动识别、引导和收费一体化等基于车牌识别的扩展能力需求也会越来越多。

智能视频化技术

由客户的需求来看我们可以提供以下视频智能化技术来满足业主功能需求，总体来说可以分为两个方面：一是对实时视频的画面质量进行智能化检测；二是对视频中的关心对象应用智能行为分析。

视频质量检测：视频质量的出现大多数由于前方摄像机的机械故障引起，主要有以下表现：视频信号缺失、视频信号清晰度异常、视频信号亮度异常、视频噪声（图像模糊、扭曲、雪花、抖动或滚屏等）、视频偏色、画面冻结、人为干扰、PTZ失控等。

智能行为分析：视频智能行为分析从实现原理上主要分为两大类：

一类是背景模型建立为基础，主要检测在静止背景画面基础上出现的各种异常动作，如周界防范检测（绊线穿越、区域入侵）、物品丢失/滞留、人脸检测、自动跟踪、人的行为异常分析（聚集、打架、徘徊、倒地、异常奔跑、限高检测、突然站立、非法驻留等）。环境的异常分析（烟雾、火焰、撒纸片、车流量、交通拥堵等）。

第二类是以特征识别为基础，如：面部识别、车牌识别等。

技术实现方式

业内实现上述智能行为分析的途径主要有三种，一是前端采用带有智能行为分析功能的网络视频服务器或者嵌入式硬盘录像机，或者带有智能行为分析功能的网络摄像机，主要依靠集成有分析算法的DSP分析处理实现。二是后端监控平台软件通过对网络视频的分析处理，主要依靠软件实现。三是既有前端智能分析又有后端软件分析的混合方式。

前端硬件检测实现方式：

前端分析方式采用的主要设备是嵌入式智能行为分析服务器，将不同行为的分析算法写在DSP中，在对接入的模拟视频进行网络编码的同时对其视频画面中的对象进行分析，如周界防范检测、物品丢失/滞留、人脸检测、聚集、打架、徘徊、倒地、异常奔跑等，将分析后的数据通过网络传输到监控中心以及客户端。

后端软件检测实现方式：

后端分析主要采用视频综合管理平台中的视频智能分析服务器以及视频诊断服务器，通过特定功能的软件模块对任意一路的视频进行视频行为分析，可实现视频画面质量以及所有类型的行为分析，分析后产生的报警数据集成在平台中进行处理和联动。

两种实现方式的优缺点分析：

前端分析：优点是不对后端软件平台以及服务器造成压力，仅提供分析后的数据，使得整个系统运行更加稳定可靠，不足之处是不能对网络视频进行分析，并且只能对某一路视频进行分析，在高清视频监控越来越普及的今天，尤其单位场所均开始逐步采用高清网络摄像机，采用嵌入式智能行为分析服务器方式就显得力不从心了。另外行为分析的类型较少以及后期算法优化升级容易受到硬件限制的影响。

采用后端软件分析：优点是对网络视频流进行分析，这样不受到标清、高清视频以及某特定一路的限制，可以随时根据需要更换需要分析的视频，方案配置以及系统规划更加灵活方便。通过对软件的升级，可实现对不同场景下的行为分析进行优化，减少误报漏报概率。分析效果以及分析类型相对硬件分析有较高的提升。可实现平台软件对前端视频的后台自动巡检，发现画面质量异常的视频即使报警。不足之处后端处理对于平台软件以及服务器的处理压力提出了更高的考验。由于是对网络视频进行分析，那么对经过编码压缩后的网络视频质量以及传输线路提出了更高的要求，在5G时代下已经不是问题。

目前业界的大多数厂家普遍采用前端硬件分析方式，这种技术实现方式已较为成熟，悟嵩智能科技通过产学研的方式，已在后端智能分析平台的处理分析方式上进行了深入开发，行为分析技术更为专业，提供不同用户以更多的选择和组合，并且在同一平台中集成了视频质量的诊断以及智能行为分析两大服务能力，走到了业界视频智能化的前沿。

未来安防行业智能化的发展趋势思考

1、视频智能行为分析的分类更加行业化

西安安防监控工程由于不同行业对于行为分析的类型要求以及使用场景不尽相同，如医院注重人车流量控制与导航、医患矛盾、区域控制、黄牛等。居住小区环境注重周界防范的跨线以及非法入侵，车站内的打架、滞留、偷盗等。道路交通环境注重违章停车、行驶轨迹、车牌识别、车流量统计、交通拥堵检测等。广场等公共场所注重人员聚集、突然奔跑、打架、烟火检测等。银行等重要场所注重人员徘回、跟踪、跨线、滞留、物品遗留等。轨道交通注重跨线越界、禁区入侵等等。因而可以看出不同的行业对于视频智能化行为分析的功能需求是有区别的。悟嵩智能科技借鉴多年的行业化发展经验，在视频识别智能化的行业化发展上也具有了突出进步，如智慧医疗、智慧城市、智慧工厂、智能交通、公检法等行业都具有了初步的智能化行业区分。因而今后的视频智能行为分析产品也会针对不同的行业做进一步的背景模型优化和特定功能开发，形成不同场景细分的解决方案。

2、后端智能分析平台软件检测方式逐渐呈现（逐渐趋于云化）

相对于前端嵌入式硬件检测方式，后端的平台软件检测有着自身优势，尤其在如今各行业建设的数字化、网络化、大数据分析程度越来越高，能够对于高清网络摄像机输出的网络视频流的分析显得尤为重要。随着前端相机清晰度提高、可拍摄距离增大，回传的数据量也越来越大，将全部数据回传云端分析会遇到网络传输压力、实时性要求达不到、准确性降低等问题。“云+边缘”的边缘计算解决方案，把AI算力注入边缘，提升AI服务器的响应速度，也大幅降低了网络运营成本。云边结合的趋势下，前端智能芯片迎来更大机会，通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，前端摄像头可以实时对视频数据进行结构化处理。

3、视频智能行为将在某一行为类型更加单一化和专业化

从行为分析的实际应用来看，绝大部分场景均采用了一种行为分析类型，一方面是出于技术本身的限制，另一方面不同的场景有着不同的功能需求，厂家需要考虑的不只是一台设备能够实现更多的分析类型，更应注重对某一种行为分析类型提高它的准确性，降低它在各种环境以及存在环境众多干扰因素情况下的误报率以及提高它对环境的自适应能力。

4、从行为类型简单判断向行为动机智能化研判发展

随着视频分析智能化程度越来越高，甚至会将人的逻辑思维模式嵌入到行为分析中去，不仅能对已出现的行为作出初步判断，如跨线、禁区入侵、突然奔跑等行为。还能对行为背后的动机甚至下一步动作作出估计以及判断，真正实现视频智能化分析。

5、从单纯的视频行为分析向从视频画面中提取更多有用信息转变

需求信息才是有用信息，因而在视频智能化发展的方向也是向能够为公安以及其他部门提供更多更有用的隐藏信息，对于哪些信息是用户真正关心的，这些信息达到的细节、数量程度以及通过这些信息的综合研判得出什么样的潜在结论和规律。

6、智能下沉，AI普及

受益于安防领域深度学习算法的快速发展，智能安防已经得到了越来越广泛的应用。面对安防视频产品下游的需求，运营服务将有较大的市场空间。智慧城市的建设趋势是全覆盖、多融合、大共享、深应用。我们概括为ABC，也就是AI人工智能、大数据、云。ABC缺一不可。虽然AI+安防视频监控目前在局部上小有成就，但是要做到“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”，还有一定差距，AI+安防监控工程——智慧之眼，城市之心，未来向好且不可估量。

总体来看，视频智能化这些年得到了快速发展，逐渐成为了安防行业的一支新生力量，但在看好其发展前景的同时我们要看到它目前在应用中存在的诸多问题，解决这些问题不仅需要在工程施工中细心设计和调试，更需要我们这些安防厂家对智能分析算法进行不断的优化和补充，相信在摄像机数量增加而监控效率降低的矛盾中，视频智能化将作为一枝独秀很好地解决这一大难题。