[ 導讀 ] 眾所周知，物聯網也叫傳感網，是物物相聯的互聯網，它通過各類傳感器，將互聯網的用戶端延伸和擴展到了各類物體目標上。而物聯網的三大要素是感知、連接和應用，如果將物聯網技術應用于安防行業，形成安防解決方案，即是物聯網安防解決方案。本文將重點從“感知”環節分

　　眾所周知，物聯網也叫傳感網，是物物相聯的互聯網，它通過各類傳感器，將互聯網的用戶端延伸和擴展到了各類物體目標上。而物聯網的三大要素是感知、連接和應用，如果將物聯網技術應用于安防行業，形成安防解決方案，即是物聯網安防解決方案。本文將重點從“感知”環節分析物聯網技術與安防行業應用的緊密關聯性。

　　物聯網三大要素中，最核心的是感知，亦即是最前端的傳感器部分。一般概念上，傳感器包括諸如RFID、各類感應探頭、數據采集裝置等；而具備智能視頻分析功能的視頻采集設備，實質上也是一種更直觀和智能的傳感器，它可以通過智能視頻分析技術來感知視頻場景內的目標及其行為。隨著智能視頻分析與自動識別技術的發展，視頻感知將成為最重要的感知技術，成為物聯網信息感知層最重要的技術之一。

　　現有成熟的主要應用包括：

　　檢測、捕捉和識別人臉，感知人的身份；

　　分析運動目標（人和物）的行為，防范周界入侵；

　　感知人的流動，用于客流統計和分析、娛樂場所等公共場合逗留人數預警；

　　感知人或者物的消失、出現，用于財產保全、可疑遺留物識別等。

　　感知和捕捉運動中的車牌，用于非法占用公交車道的車輛車牌捕捉

　　感知人群聚集狀態、駕駛疲勞狀態、煙霧現象等各類信息。

　　除此之外，次聲壓、泛紅外、震動、加速度等各類傳感器技術，都可應用于安防監控應用中，用物聯網的技術解決安防需求，從而推出各類行業的物聯網安防解決方案。

　　智能視頻分析技術的現狀

　　到目前為止，絕大部分對智能視頻分析的理解和應用都還僅限于運動目標檢測(周界入侵防范)，少量應用涉及到目標識別和視頻優化，應用還未得到突破，怎樣的應用才是智能視頻分析技術的市場天地呢？站在物聯網應用的立場上來看這個問題，就很容易得到答案了：智能視頻分析技術能感知的數據和信息，就可以利用它來拓展這個數據和信息的應用方向。

　　我們在前面已經提到，智能視頻分析技術能感知和理解的信息包括人臉(用戶身份)、人和物的行為、人員流動、人和物的消失出現、人群聚集狀態、人體疲勞狀態、煙霧產生和蔓延等。所有需要用到這些信息的應用領域，都有可能成為智能視頻分析的用武之地。

　　智能視頻物聯網的實際應用場合

　　合作型的人臉識別應用

　　合作型人臉識別主要采用嵌入式識別方案，形成典型的物聯網終端形態。

　　人臉識別的應用是一個非常直觀的智能視頻分析技術的應用，它解決了機器[FS:PAGE]眼對人的直觀識別。經過最近幾年的技術積累，合作型人臉識別的技術已經進入到具備實際應用價值的階段。

　　業內通過多年技術研發，特別是多光源識別技術的引入、現場特征模型(LiveFeatureModel)訓練等新技術的應用，已經使人臉識別終端具備了低成本(可與指紋技術成本接近)、高速度(1秒識別)、低誤識拒識等特性，而且擁有直觀、可查證等優勢，應用場合：考勤、門禁、幼兒園接送認證、訪客登記管理、會議簽到等。

　非合作型的人臉捕捉、人臉對比

　　非合作型的人臉捕捉，由于無法得到被捕捉人的配合，人臉信息精度不高、角度變化大，而導致很難做高精度的人臉識別身份認證。但是在小樣本庫的人臉對比中，還是具有很高的應用價值。

　　非合作型的人臉捕捉，通過前端的智能視頻分析終端，從視頻場景內捕捉出所有的人臉照片，并傳送至后端平臺。后端通過對樣本庫的人臉對比，對比出最接近的人臉資料/資料組，供使用者進行初步身份篩選。

　　與合作型人臉識別的最大不同在于，前者屬于精確識別，后者屬于非精確的對比，所以應用場所主要是非關鍵身份驗證的場所，起到對使用者一個提示、警示的作用，提醒使用者進行進一步的身份核實。

　　應用場合：店鋪、星級酒店的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示；金融場所、機場、碼頭、海關的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示等。

　　客流統計、人數統計

　　現有常見的客流統計技術包括紅外感應、重力感應、機械道閘等，但是這些技術只能達到70%左右的準確率，并且應用場所有著諸多限制。

　　現有的嵌入式平臺下通過視頻智能分析技術實現的客流統計終端產品，是一種非常典型的物聯網終端。直接嵌入了攝像頭和智能分析模塊、GPRS/3G等傳輸模塊，通過對出入口和主要通道的非接觸式分析，可以做到95%以上的準確率，而且無需后端分析支持，可以應用于各類商業場所的客流動態分析、娛樂場所的場內人數超標預警、移動車輛上的客流統計等(移動車輛上的客流統計是智能交通的一個重要組成部分)。

　　客流統計的需求日趨旺盛，如果能在技術實現時充分考慮商業用戶的特殊需求，完全有可能成為智能視頻分析技術的一個非常重要的應用分支。

　　應用場合：各類商業超市、連鎖店鋪、中小型店鋪、公園景點、文博會所、公交車輛、長途車輛等。

　　1.周界入侵防范。

　　單一的智能視頻分析在周界入侵防范的應用上，有著很多的不足：場景多變、誤報率居高不下、識別效果不盡人意等。但是，將智能視頻[FS:PAGE]傳感器和其他類型的傳感器相結合，以多重防范探測進行綜合應用，則可以取得非常好的效果。現在針對家庭、店鋪、車輛的典型應用場合的綜合應用方案已經獲得了很好的評價。

　　利用物聯網技術的次聲壓傳感檢測技術、泛紅外和微波檢測技術等傳感檢測技術則對周界入侵檢測有很好的效果。但這些技術在檢測到報警后，都沒辦法實現即時的確認是否為誤報。如果這些技術與視頻分析技術、手機視頻等進行綜合應用，進行雙鑒探測等，則可以為用戶提供高效率、低誤報、可直觀確認的用戶體驗。

　　應用場合：無人值守的中小型店鋪、倉庫、家庭、小型辦公場所等。

　　2.駕駛員和值崗人員疲勞檢測

　　智能視頻分析技術能通過對人臉特征和人眼狀態信息的分析，感知到人的疲勞狀態。一個嵌入攝像頭和分析模塊的設備，即是一個人體的疲勞狀態檢測終端，一種典型的物聯網智能傳感終端。

　　在私家車、貨運車、長途客運車、危險品運輸車輛、特種機械操作崗等關鍵場合，人體疲勞狀態信息是一個非常重要的指標，此時人體疲勞檢測終端就有了非常好的應用機會。針對特殊的應用場合，同時集成諸如車輛信息采集、安全防范、油電路控制、GPS定位等，這種物聯網終端就能提供更為優秀的應用模式。

　　應用場合：私家車、貨運車、長途客運車、危險品運輸車輛、特種機械操作崗等。

　　3.人群聚集度判斷

　　現有的方案是通過嵌入式的平臺，采用智能視頻分析的技術，來對視頻場景內的人群聚集現象進行檢測和判斷，謂之智能視頻分析儀，其內已嵌入GPRS/3G通訊模塊，也是一種典型的物聯網應用終端。智能視頻分析儀，直接在需要判斷的攝像頭上進行前端的自動分析判斷，并將結果傳送到后端應用平臺，提供實時的聚集現象的預警。

　　應用場合：平安城市、廣場、政府出入口等特殊場合。

　　除了以上一些應用方向之外，還有煙霧檢測可用于火災初期預警、人臉捕捉可用于各種場合的人臉照片捕捉和存儲等，這些技術都有很好的應用前景。

　　在物聯網解決方案內采用嵌入式平臺實現，也即是視頻感知的分析和完成全部在前端設備上實現。這樣一來，在產品形態上就獨立具備了物聯網終端的所有必要元素，可獨立完成感知的所有功能。配合上網絡傳輸和后端應用，即具備了感知、連接和應用三大要素，可完整組成一個物聯網安防應用系統。

　　智能視頻分析技術，點亮了視頻監控行業的應用，在傳統視頻監控和物聯網之間搭建了一個暢通的橋梁，為物聯網技術帶來了新的活力，[FS:PAGE]也能借物聯網技術和思路為安防產業發展添加一個良好的支撐。

 

 

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