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摄像机应看的懂看得牢
文章来源：中国安防展览网 | 发布日期：2013-11-13
在当前的国内外经济形势下，视频监控行业无疑是一个极其“吸引眼球”的产业，这样的产业应该具有一定的引领作用。鉴于国内视频监控市场的巨大规模，特别是在摄像机智能化达到了“规范标准统一”的条件下，或许应该为国内的半导体行业所重视。视频监控行业凭借其自身的智能化发展成为推动国内安防行业发展步伐。
监控市场未来5年内将保持稳步成长
根据相关机构的调查显示，全球监控摄像机市场在未来五年内将保持稳步增长，2013年全球监控摄像机的出货量预计约为8560万台，到2017年这一数据将上升到1.145亿台。一方面，在模拟监控市场，特别是在过去一年多时间里，以更低成本的CMOS传感器为核心的摄像机方案得到了市场的广泛认可，图像分辨率从原来一般的500TVL左右，提升到700TVL，且摄像机的整体成本也较CCD传感器方案便宜了许多。这些使得沉寂多时的模拟监控市场引发了新一轮的图像分辨率升级换代的热潮，也让人们看到在网络化方案高速发展的同时，模拟监控市场仍然充满着勃勃的生机。
IP监控市场的高速成长仍然是近几年的主旋律，720p、1080p高清摄像机成为了现阶段市场的主力军，并且10MP、4K2K更高图像清晰度的产品也正在酝酿之中。在获得高清监控的体验之后，用户也对IP监控系统提出了更高的要求，希望高清IP监控摄像机能够带来更大的商业价值，具有更多智能化的功能。
智能化监控产品在安防行业中成功应用
智能分析技术能够通过对监控视频图像的实时分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并分析和判断目标的行为，从而能在异常情况发生时及时做出反应，做到早期侦测和主动防范，帮助安保人员有效避免或高效处理有威胁或突发性的事件。我国监控企业在电子警察系统、ATM机监控智能化等方面已经取得了较多成果，如可开发出适用安全监控智能化的系统已经提到了议事日程。
带有智能监控技术的产品目前已经在高端安防监控市场有了多年的应用。在机场、监狱、军事基地和其他大型基础设施的监控中均有成功案例。在重要基础设施市场中，智能监控技术中最常用的功能就是“入侵探测”。大型基础设施，例如，机场，它的周界太过分散，一个人或者多个人都无法完全监控到所有周界。
这种情况下，带有视频分析功能的摄像机/视频编码器就可以充分展示它的才能了，它能够自动探测在某些特定场所或特定时间内进入或离开某一区域的可疑物体。近年来，智能监控技术得到了迅速发展并正在慢慢渗透到各个行业中，它的广泛应用只是时间问题。智能监控技术的应用大体上可以分为安全相关应用和非安全相关应用两大类。
安全类相关的应用是目前市场上智能监控技术最主流的应用领域。这些应用主要是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。主要包括：高级视频移动侦测、物体追踪、人物面部识别、车辆识别和非法滞留等。非安全的应用主要面向零售、服务等行业，可以被看作管理和服务的辅助工具，用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括：人数统计、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。
监控摄像机走智能化道路
“智能”的本意是在现实世界中赋予人造工具以最大程度的拟人能力，并使人能通过使用这样的工具获得自身相应能力的延伸。在技术实现上，“智能”一般都依赖于对应的软硬件计算能力。摄像机的拟人功能是视觉，模拟摄像机实现了“看得见”，高清摄像机实现了“看得清”，那么智能的摄像机要实现哪些特质呢？
◇ 首先，智能的摄像机要确保“看得清”
在实际应用场景中，这主要与摄像机的环境适应能力相关。为适应我国的大气环境条件，当前，“透雾”已成为摄像机实现智能化的迫切需求之一。尽管具备这样功能的摄像机早在十年前就已面世，但由于雾、雨、霾、烟等的光学特性不尽相同，具有普适性的光学处理与自动“雾”判断算法仍是一个研究热点。此外，如何保证在摄像机应用环境中高速运动物体的细节能被清晰地连续记录下来也成为一种智能化需求。由此，能够按普通摄像机的帧率输出连续图像的“快照”算法也成为实现摄像机智能化的一个方面。从“看得清”的立场来看，（超）低照度和宽动态因为都需要有相关的算法支持，也可以被看成是一种“智能化”的功能。从目前的实践结果来看，实现了上述功能的摄像机，其视频效果基本都能超越人眼的观察能力。
◇ 其次，智能的摄像机要实现“看得懂”、“看得牢”。
在当前大多数的应用场景下，摄像机主要承担了现实世界捕捉器的角色，它所提供的图像需要依靠人工来进行判断和处理。可以这么认为，目前大部分的监控系统应用还处于“半自动”状态，系统的效能没有得到充分发挥。要解决这样的问题，自然就会想到应该设法让摄像机“看懂”图像，并使监控图像的应用从“事后复现”扩展到“事中控制”，进而可以溯及“事前发现”，真正实现特定的防范功能。要看懂图像，就需要过滤掉一些一般的、不重要的信息，而将关键的、重要的信息分离出来，并进行应用处理。于是，防篡改、车牌识别、人脸识别、人群估计和斗殴行为分析等已成为因为摄像机“看懂”了图像而提供的、得以广泛应用的能力，其背后则是特定对象检测和识别算法的支撑。这里值得一提的是，目前已面市的摄像机“看图像”的范围大多为矩形区域，能处理非矩形（或任意形状）观测区域的较少见。
在能够“看懂”图像后，摄像机在机械装置的承载下就可以紧紧跟随目标对象的移动，实现类似于人头部转动来盯住目标对象的“看得牢”功能，即所谓的跟踪取证或跟踪拍摄。在现实应用中，具有“看得牢”功能的摄像机可以实现“拨浪鼓”式的运动，既其跟踪拍摄的角度可以达到全周（360度），而且半周（180度）转向和对焦的速度达到百毫秒级。
◇ 第三，智能的摄像机要“善思考”和“易交流”。
越来越多的摄像头所产生的视频数据形成了海量的数据；为节约和控制建设及运行成本，对这些数据的后续保存策略目前基本上是依据“时间”这样一个维度来进行的。如果能增加“内容”这样一个维度的话，图像数据的保存策略将更显科学。为了要让整个系统能根据“内容 时间”来进行所保存数据的取舍，就需要让摄像机会“思考”，既将图像所表达的意思用“语言”表达出来。这里有必要引用两个概念：
视频内容描述数据：关于视频内容的数据。视频内容的描述分为场景或背景、目标或前景以及目标的动作或变化轨迹等，是对视频内容的客观描述。
视频语义描述数据：关于视频语义的数据。视频语义具有领域本体属性，即按照领域本体知识，对视频内容的理解。视频语义又可分为三个层次：底层语义是关于视频底层特征的语义，如颜色、场景、前景、目标形状或纹理等的描述；中层语义是关于视频目标动作、行为、密度、流量统计特性等的描述；高层语义是关于具有领域本体知识的视频事件属性的描述。
语言是有结构和含义的，所以一旦能用语言数据来描述视频内容及语义，也就实现了视频的结构化和语义化。这将从根本上实现“反应快、效率高”的监控视频应用以及“成本适中、绿色节能”的监控系统运维。
人与人之间的交流需要用语言作为工具，同样将来自五湖四海的、具备“思考”能力的摄像机组合在一起为一个共同的目标而工作时，也需要有一套开放的、分层次定义的语义规范来使彼此能够交流和协同。作为摄像机智能化的高级别任务，视频语义规范的研究当前正处在起步阶段，但其有着较快的发展速度。业界应该对此给予足够的重视，并迅速联合起来，一起为国内蓬勃发展的视频监控行业未来的持续发展，抢占技术高地。
综合以上叙述，从技术角度来看，摄像机的智能化可以理解为：是利用信号处理技术、计算机视觉技术和集成电路技术，对视频图像进行清晰的复现，并对其中的感兴趣目标或异常事件进行自动的、实时的检测、跟踪、识别、分类、分析和语义提取等。同时，我们也不难得出这样的结论，智能化的摄像机绝不是相关的技术和产品供应商为纯粹的商业目的而增加的“噱头”，而是他们为摄像机能够更好地满足实际应用需求所进行各种技术创新的成果。
