平安城市监控报警联网系统智能化解决方案

　　近些年来全国各地的平安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。

　　基于现状大多城市的城市报警联网系统的建设应用价值仍受到一定限制，大多只是提供事后的录像检索，提供破案的现场依据。因而一方面大多数视频只是在默默的进行视频录像，难以保障所有视频录像都具有高质量的画面质量;另一方面对于具有潜在的或者已经发生违法事件不能及时报警，事件的智能预警成都仍有待提高。因而针对平安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，客户以及业主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平安城市视频监控系统，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，天地伟业公司在监控平台中推出了视频质量诊断模块，可实现多方位的视频质量诊断，旨在解决这一基本视频质量问题，走到了安防行业的技术前沿。

　　视频行为分析的需求

　　应用视频监控的各行各业都有对行为分析的特别需求，例如监狱的周界要预防罪犯靠近、监舍要预防打架斗殴、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、党政机关等这些重点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，由于这些重点监控场所需要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。

　　面部特征、车牌识别

　　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，相信在不久的将来也会大面积应用。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，由于违章行车、停车的现象越来越多、道路监控中集成车牌识别技术的需求也会越来越多。

　　视频智能化技术

　　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。

　　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。

　　第二类是以特征识别为基础，如：面部识别、车牌识别等。

　　技术实现方式探讨

　　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，尤其重点单位重点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。

　　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，同时天地伟业公司已在后端软件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功能模块，走到了业界视频智能化的前沿。

　　在实际工程应用中可能遇到的问题及解决方法

　　视频智能化通过这些年发展的已小有成就，涵盖的行为模型以及深入的行业也比较广泛，但远还没达到成熟的地步，从现场应用的方面看，对于事件分析误报、漏报是主要问题所在。应用的环境要求较为苛刻，干扰因素众多，一些因素仍未能够通过技术手段加以避免。

　　周围环境对视频分析的影响

　　周围环境的很多因素都容易对行为分析的结果造成影响，例如在铁轨沿线安装行为分析设备，用以检测是否有人跨线，进入铁轨危险区域，那么铁轨沿线的树木的影子就容易会对设备造成误报影响。针对此种一方面可以改变摄像机位置，选取树木阴影影响较小的区域，另一方面通过调节参数设置，降低灵敏度，达到最优效果。