[ 導讀 ] 傳統視頻監控系統，無論是模擬系統、模數混合系統還是數字系統，其數據流遵循的是采集、傳輸、顯示、存儲的流程。

　　傳統視頻監控系統，無論是模擬系統、模數混合系統還是數字系統，其數據流遵循的是采集、傳輸、顯示、存儲的流程。顯然中間只有信息的獲取，并沒有對獲取的信息進行理解。傳統視頻監控系統是依靠值班人員盯住視頻畫面，只當發現異常時才進行處理。這對值班人員是個挑戰，特別是監控系統的規模日益龐大，實時發現異常并報警變的越來越不可能，只能事后通過錄像進行追溯。智能視頻分析正是為解決這個問題而出現的先進技術。智能視頻監控系統相比傳統監控系統最大的不同在于增加了對信息的理解和分析環節，即根據預設的規則對視頻信息進行分析，并產生聯動報警，從而實現實時報警和主動報警。

　　智能視頻分析技術的應用現狀

　　上世紀90年代，由美國國防高級研究項目署主導的視覺監控重大項目VSAM(Visual Surveillance Monitoring)吸引了眾多高校科研機構的參與，從而拉開了智能視頻分析技術研究與應用的序幕。至今，智能視頻分析技術已經有近20年的應用，世界范圍內已經部署了很多智能分析系統，并在運行。但是應該看到過去的智能視頻分析應用基本屬于集中式應用，大多是基于PC機的應用。直到近2、3年，隨著網絡視頻監控系統的部署和眾多大型監控項目的上馬，基于嵌入式設備的智能分析系統才開始得到更多關注和應用。

　　智能分析的高層應用主要包括區域防范、行為理解、物體識別、煙霧火焰識別、PTZ跟蹤、交通管理等。目前市場上智能分析應用大多局限于區域防范，包括入侵檢測、絆線檢測等，其它更復雜的工程應用還不多見。一方面我們認為智能分析是視頻監控發展的重要方向之一，另一方面也應該看到智能分析的工程實踐還面臨很多問題。

　　究其原因，首先是技術方面的原因，智能分析是技術而絕對不是科學，它的成功實施需要多方面的配合，而智能分析技術也處于發展過程中;其次國內企業在技術積累方面做得不夠，大多數OEM國外公司的算法，真正掌握核心算法的國內企業沒有幾家，很難針對具體場景做出算法上的調整。

　　智能分析技術可以根據底層建模和高層建模兩部分進行劃分。底層建模包括背景建模、目標檢測、目標跟蹤、特征提取等基本算法，高層建模則是根據預設規則進行判斷，生成分析結果。

　　智能視頻分析最理想的搭載平臺

　　當前，國內智能視頻監控系統剛剛開始實施，還沒有相關標準可以依據。再加上智能分析本來也沒有標準算法，沒有標準指標，所以項目的實施大多根據設計人員的經驗和業主的需求，系統實施更是見仁見智。

　[FS:PAGE]　智能視頻監控系統相對于傳統監控的最本質不同在于增加了信息理解和分析環節。理論上，信息理解和分析可以發生在數據流的各個階段，也就形成了不同的智能分析解決方案。信息理解和分析在前端采集單元執行，賦予攝像機以智能，形成智能攝像機，包括模擬攝像機和網絡攝像機;信息理解和分析在中間單元執行，形成智能DVR設備;信息理解和分析當然也可以在后端服務器執行，形成集中式智能監控系統。

　　不同解決方案有不同的特點，對系統設計的要求也不相同。相對于中、后端的集中式部署，我們認為前端處理、分布式處理更具有競爭優勢，原因如下：首先是處理器處理能力的問題。智能分析需要對圖像像素逐點分析，運算量巨大，當輸入視頻路數較多時采用集中式處理處理器的帶寬無法支撐。分布式處理雖然單個處理器能力并不強大，但僅處理一路還是足夠的。

　　其次是網絡帶寬問題，集中式處理需要所有視頻數據都傳輸到服務器，而分布式處理則可以根據分析結果選擇性傳輸。

　　最后是成本問題，分布式處理可以在原來硬件的基礎上不增加成本或者僅增加很少成本即可實現智能分析，相同視頻路數顯然集中式處理增加的成本更多。

　　綜上所述，網絡攝像機是智能視頻分析最理想的搭載平臺。

　　智能視頻監控系統的設計

　　Emvideo是全球著名DSP供應商，ADI公司的第三方和緊密合作伙伴，專注于提供基于Blackfin DSP的視頻解決方案。Emvideo可以提供處理器級、板級和系統級的三種智能分析解決方案，分別對應于新設備研發和老設備的改造。下面分別從這三方面闡述智能分析技術的整合。

　　1、智能分析處理器級整合

　　處理器級的智能整合是指智能分析算法直接運行于網絡攝像機的主處理器之中，是最徹底且成本最低的整合方法，但是對處理器的運算能力要求較高。目前，市場上主流的網絡攝像機方案包括TI Davinci系列、ADI Blackfin系列、Hisilicon 351x系列、Grain FIC81xx系列等。通常SOC處理器缺乏足夠的靈活性和編程優化能力來滿足智能分析算法帶來的挑戰，而DSP處理器良好的可擴展性、指令優化能力可以滿足智能分析復雜的算法。Emvideo智能視頻解決方案正是基于ADI Blackfin DSP處理器將智能分析算法移植到網絡攝像機的處理器中，實現了算法和應用的深度整合。

　　Emvideo作為ADI的全球IP Camera合作伙伴，早在兩年多前已經推出網絡攝像機解決方案并已經協助客戶量產。隨后公司敏銳地把握到智能視頻分析的市場機會，及時組織研發力量在高校多年研究成果[FS:PAGE]的基礎之上推出智能分析算法并內嵌到網絡攝像機處理器平臺中。利用原來網絡攝像機中的Blackfin DSP強大的處理能力實現智能分析，而未增加硬件成本，這是Emvideo方案的一大特色。Emvideo CA3100智能網絡攝像機方案的硬件組成結構如圖一。

　　如圖一所示，本方案的核心是2顆DSP處理器――BF536和BF561，其中BF561處理器是主頻600MHz的雙核處理器，作為協處理器實現H.264/MPEG-4編碼算法。BF536是主頻300MHz的單核處理器，作為主處理器完成IPCamera的基本功能，包括用戶管理、網絡協議、數據傳輸等。除去運行這些功能，BF536的處理能力還剩余80～90%，這使得在BF536運行智能分析算法成為可能。系統工作原理是這樣的：模擬視頻信號經ADV7180解碼后的ITU656格式的信號分別進入BF536和BF561處理器，分別完成視頻編碼和智能分析工作，智能分析的結果和視頻編碼后的碼流數據組合在一起，通過網絡發送出去。如果使用CMOS圖像傳感器，則跳過ADV7180解碼，傳感器輸出的ITU601格式的數據直接進入2顆DSP處理器。

　　2、智能分析的板級整合

　　對于廣大設備廠商已有的IPC、DVS或者DVR設備，板級整合是一個比較有效的途徑。已有設備或是因為處理器能力受限，或是因為開發不方便，無法做到處理器級別的整合。Emvideo可以提供智能分析模塊實現這些設備的改造。Emvideo提供的模塊基于BF536處理器，體積小巧，用戶可以方便地嵌入到自己的設備中。用戶把智能分析模塊看作是一個黑匣子，只需要關注模塊的輸入、輸出接口，而毋須關注內部工作原理。Emvideo智能分析模塊如圖二。

　　如圖二所示，智能分析模塊的工作原理如下：首先模擬視頻信號CVBS或者ITU656/601數字信號進入模塊，規則和各種參數通過UART或者Ethernet設置到模塊，然后模塊接受啟動命令開始進行分析，最后分析結果經過UART或者Ethernet發送到IPC/DVS/DVR主板。

　　3、智能分析的系統級整合

　　系統級的整合是更高層次的應用層面的整合。Emvideo提供智能分析儀產品實現系統級的整合。其工作原理是智能分析儀和IPC/DVS/DVR設備接入同一局域網，共享同一視頻源，二者具有不同的IP地址。客戶端通過分析儀廠家提供的SDK接口對智能分析儀進行設置，并接收分析結果，然后，將分析結果和視頻監控軟件集成，或者直接使用分析儀廠家提供的客戶端軟件進行操作。智能分析儀市場上同類產品較多，其工作原理這里不再贅述。

　　智能視頻監控系統的硬件選型

　　前面已經提到智能視頻分析的最佳載體是嵌入式[FS:PAGE]設備，即網絡攝像機。目前市場上主流的網絡攝像機硬件平臺包括DSP和SOC兩大陣營。DSP包括TI Davinci 6446(ARM+DSP，也可認為是SOC)、ADI Blackfin系列、NXP系列等。SOC主要包括TI DM355、Hisilicon 3510/3511/3512、Grain FIC8120/8161/8180等。這幾款方案各有其特點，都可以滿足普通網絡攝像機的要求。但對于搭載智能分析算法的智能網絡攝像機而言，并不是所有的方案都能夠滿足要求。究其原因，還是智能網絡攝像機對硬件平臺有更高的要求。筆者認為一個理想的智能網絡攝像機硬件平臺應該滿足以下幾方面的要求：

　　1)運算能力強。智能分析過程包括背景建模、連通計算、形態學處理等過程，基本都是對像素逐點進行運算，而且要保證每秒10幀以上的處理能力，運算量非常大。所以強大的處理能力是智能網絡攝像機硬件平臺的基本要求。在這一點上DSP明顯優于SOC處理器。目前SOC多是ARM架構的，ARM處理器的特點是低功耗和體積小，指令優化能力有限。DSP處理器一般具有較強的指令并行處理能力，同時針對像素字節運算具有專門的指令。充分利用DSP的并行處理能力、專用視頻指令和高速片上內存以及合理安排DMA操作，可以大大提高算法運算效率。

　　2)編程靈活性好。現階段智能視頻分析技術處于發展過程中，同時智能視頻監控系統的實施依賴于具體場景。智能視頻分析沒有標準的算法，更多的是多算法的融合和對特定場景的調整。因此良好的可編程性是處理器必須具備的條件。

　　3)支持先進的視頻編碼方式。H.264視頻編碼以其碼率低、標準統一逐漸成為安防監控領域的標準。D1分辨率也是目前編碼器的主流配置。雙碼流的支持會成為智能網絡攝像機的發展方向。

　　4)更低的成本。成本控制始終是需要重視的問題。智能視頻分析功能的實現最好是在原有平臺基礎上增加很少硬件成本甚至是不增加硬件成本。

　　綜上所述，Emvideo智能網絡攝像機硬件平臺選擇ADI Blackfin DSP處理器，原因如下：

　　1)Blackfin處理器基于ADI與Intel聯合開發的MSA架構，集RISC處理器與DSP的優點于一身，既適合密集性運算，又適合做控制使用。Blackfin處理器具有較強的并行處理能力，同時具有專門的視頻操作指令，配合片上SRAM和DMA操作，大大提高算法運行效率。

　　2)Emvideo方案采用的雙DSP架構，相比ARM+DSP的雙處理器架構，開發工具統一，代碼兼容性好，更方便開發工作。

　　3)Blackfin處理器支持uClinux操作系統，使得應用程序的開發更方便簡潔。

　　智能視頻分析算法

　　[FS:PAGE]智能分析技術是圖像處理、人工智能、機器視覺等多學科、多領域的交叉應用，基本算法包括背景建模、目標檢測、運動跟蹤、特征提取、規則判斷等步驟，如圖三所示。如何有效準確檢測出前景目標是智能視頻分析算法的關鍵，目前主流的方法包括差分法、背景模型法、光流法等。差分法的優點是實時性好，對場景的變化適應快，缺點是目標檢測不完整，中間有空洞，抗干擾性差，樹葉搖動、水波紋等都可能會被誤認為是前景目標。光流法的優點是目標檢測準確，而且可用于動態背景下的目標檢測，缺點是運算量巨大，不適合于嵌入式設備的實時實現。

　　Emvideo智能分析算法采用背景模型法，該方法是一種多模態的建模方法，對樹葉搖動、水波紋、雨、雪等干擾具有天生的抗干擾性。另外一個在工程實踐中遇到的干擾是光線的變化。Emvideo提出了一種特有的分析算法，可以抵抗光線的變化，提高了算法的穩定性和實用性。

　　Emvideo智能分析算法目前提供的功能包括：攝像頭異常診斷(信號丟失、光圈關閉、鏡頭遮擋、鏡頭移動)、入侵檢測(區域入侵、絆線檢測)、遺失物檢測、物品移除檢測、違章停車、徘徊檢測、PTZ跟蹤等功能。

　　Emvideo作為一家方案設計公司，在智能分析算法方面提供多種合作方式。對于開發新產品的客戶，Emvideo可以提供全套的智能網絡攝像機解決方案;對于客戶改造已有的IPC/DVS/DVR產品，Emvideo可以提供智能分析模塊。Emvideo同時可以提供配套的PC端SDK軟件，用于開發客戶端程序。

　　由于擁有這些算法的全部知識產權，Emvideo甚至可以為客戶訂制開發其它硬件平臺的智能分析算法。

　　模擬攝像機的智能化與現有系統的升級改造

　　盡管視頻監控系統的發展方向是數字化和智能化，但是，毋庸置疑的是模擬攝像機在相當長的時間內會和數字監控系統共存，因此，如何推進模擬攝像機的智能化也是不可回避的話題。

　　在GDSF2009研討會暨展覽會上已經可以看到此類的產品。松下公司展出一種內嵌智能分析的模擬攝像機，可以通過菜單設置工作參數，報警結果是通過開關量動作實現的。模擬攝像機由于缺乏友好的人機界面，無法進行復雜的規則設置，比較適合于實現區域入侵檢測、絆線檢測等基本的智能分析功能。

　　另一方面，現有視頻監控系統包括模擬系統、模數混合系統、數字系統，如何對數量眾多的現有系統進行智能化改造，是考驗設計人員智慧的工作。

　　針對老系統的改造工作，筆者有以下幾點建議：1)選擇合適的切入點。系統的智能化改造是仁者[FS:PAGE]見仁智者見智的工作，智能化可以在前端、中間或者后端實現。用戶要根據自己系統的實際情況，權衡改造的難度、成本、可靠性等因素選擇合適的改造方案，既要最大限度保護已有的投資又能融合新技術的功能;2) 選擇合適的產品。目前市場上智能分析功能較多，而且很多功能屬于智能分析的不同擴展應用，名稱雖然不同，其實有可能是實現同樣的功能。用戶要弄清楚這些功能的使用范圍，選擇適合自己需求的功能。同時用戶對智能分析要有清醒的認識，既不能一味貶低，也不能期望過高。在項目實施中要充分利用先驗知識，靈活運用才能收到好的效果;3)智能分析要為監控服務。不能為分析而分析，分析是有針對性的，智能分析的結果要有機的整合到視頻監控平臺軟件中，要實現報警聯動功能。目前市場上很多智能分析產品僅是提供一個簡單的客戶端，有的甚至連錄像等基本功能都沒有，還需要安裝專業視頻監控軟件，這是需要注意的問題。

　　本文總結

　　視頻監控系統經過多年的發展逐步邁入數字化、網絡化、智能化的階段。得益于市場需求與技術發展的良性互動，智能分析技術開始進入安防領域，并且從集中式應用逐漸向嵌入式、分布式應用過渡。智能分析技術的應用可以大大提高安防監控領域的自動化水平，實現主動報警和實時報警。目前智能分析的應用還存在一些不足，尚需廣大研發機構、設備商、系統集成商通力合作，深度整合各種資源，抓住市場機會，推進智能分析應用，創造更多的社會效益和經濟效益。

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