[ 導讀 ] 視頻分析與識別(video analyzing　and recognition)技術指的是使用計算機從視頻中通過計算算法軟件進行運算和分析，提取視頻中的有用信息，完成這一信息提取和理解的一項技術，說得通俗一些，就是計算機對視頻的“內容”的提取和理解，這一過程最為關鍵的技術是采用計算

        視頻分析與識別(video analyzing　and recognition)技術指的是使用計算機從視頻中通過計算算法軟件進行運算和分析，提取視頻中的有用信息，完成這一信息提取和理解的一項技術，說得通俗一些，就是計算機對視頻的“內容”的提取和理解，這一過程最為關鍵的技術是采用計算機對視頻信號進行分析，以提取視頻場景中發生的一些特定的事件或監控目標的特定行為。視頻分析與識別技術并沒有一個統一的專用的稱呼，有些研究人員稱之為“智能視頻(IV，Intelligent Video)”，有些稱為“行為監控(Behave Watching)”，也有些將它命名為“事件檢測(Event detection)”、“內容分析(Content analyzing)”、“視頻分析(Video analyzing)”等名稱，不過總的來說，視頻分析與識別技術是屬于計算機視覺(CV，Computer Vision)技術，屬于人工智能(AI，Artificial Intelligent)研究的分支之一，這一技術能夠通過數字圖像處理和視頻信號分析來提取和理解視頻畫面中的內容。為了簡化并且好理解，我們估且稱之為 “視頻行為檢測技術”或者“智能視頻分析技術”。

隨著監控技術的不斷發展，以及國際反恐形勢的需要，智能視頻分析技術逐漸成為一個研究熱點，在國外已研發出較為成熟的產品，并成功應用于各類監控系統，實現自動檢測和自動報警功能，而在國內，各廠家和研究單位也在積極研究開發，新的國產的智能視頻分析技術產品也將很快在市場上出現。

　　智能視頻分析技術的應用首先是在監控領域，實現用計算機實時監控和“查看”視頻，當有可疑事件出現時再提醒監控人員進行第二次人工確認，通過這種方式，能夠過濾掉90%以上的正常視頻，無須監控人員隨時盯著觀看，使監控人員的工作效率大大提高，不但使監控人員能一個人同時兼顧幾路、幾十路甚至于上百路的視頻，而且能有效克服監控人員固有的精神疲勞、注意力不集中等生理特點，更為重要的是，通過智能視頻分析技術使對于異常事件的監測能夠做到實時監測實時報警，大大縮短發現異常事件時的反應時間，使原有的監控系統不至于淪為一種“錄像查詢系統”。由于具有這么多明顯的優點，安防監控領域已逐漸將這一技術應用到實際工程系統中。

　　那么，這種用于普通安防監控領域的智能視頻分析技術又是否能在智能交通領域得到應用并大展宏圖呢?答案當然是肯定的。事實上，智能視頻分析技術不但能很好的應用在智能交通領域，而且還能在這一領域發揮重要的作用，對于提高智能交通管理系統的智能化自動化水平極為重要。

　　智能視頻分析技術雖然對智能交通領域來說是一個較新的名詞，但如果從其概念所包含的定義來說，實際上我們早就開始在交通領域使用到智能視頻分析技術了，車牌識別技術就是一個典型的例子。車牌識別，尤其是移動車牌識別或采用視頻觸發方式的車牌識別系統，都是由核心算法不斷分析攝像頭傳來的視頻，同樣屬于一種視頻分析技術，只不過所分析的、或者說從視頻中提取和識別的是車牌號碼信息罷了。

　　這里先不去多討論車牌識別技術，那么從智能交通管理的角度來說，還有哪一些視頻分析技術可以利用呢?交通領域密布著許多攝像頭，時刻監看著道路上的動靜，然而不可能每一個攝像頭都有監控人員時刻盯著，如果采用視頻分析技術，就能代替監控人員隨時監控道路上的交通狀況，使交通監控系統不至于成為“錄像查詢系統”。

從使用上來說，最理想的狀況當然是所有對交通視頻的監看都可以由視頻分析技術來完成，但事實上卻是不現實的，估且先不說目前視頻分析技術還沒有發展到這么高的程度，僅僅說交通事件或狀態是如此復雜，連人都幾乎不可能完全理解或捕捉，又何談智能化程度不可能超過人類的計算機呢?故而，在此，我們只來看看交通領域中[FS:PAGE]目前有哪一些行為是有可能通過智能視頻分析技術來實現自動檢測和自動報警的，其實這一類的行為也是有很多的。

　　違章或故障、事故停車：在車道上或禁止停車區域出現停車現象，不論是因車輛故障停車或違章停車，都或屬于極為危險的事件，或屬于易引起交通阻塞的違章行為，需要及時進行處理，而事故停車也需要管理部門及時知曉盡快處理以恢復交通，視頻分析技術可以及時發現停車行為，提醒交通管理部門及時處理。

　　違章左轉右轉：在某些道口，是不允許進行左轉或右轉，否則不但容易引起交通阻塞，也容易引起交通事故導致生命財產的損失，通過視頻分析技術自動檢測違章左轉或右轉行為，可以對這些違章行為進行有效處罰，以提高交通監測系統的威懾力，從而減少違章行為的發生。

　　違章變線：在某些路段(如隧道內)，正在高速行駛的機動車輛隨意變線是一種違章行為，容易導致交通事故的發生，應該及時發現和處理。視頻分析技術通過監測車輛的行駛軌跡，并與車道線進行比較，可以發現違章變線行為。

　　壓黃線行駛：在交通法規中，壓黃線行駛是一種嚴重的違章行為，應該予以嚴肅處理。視頻分析技術通過監測車輛的行駛軌跡，并與黃色分隔線進行比較，可以有效地發展違章壓黃線行駛的行為。

　　違章逆行：在交通法規中，逆行是一種很嚴重的違章行為，不但容易引起交通的混亂，也很容易引起交通事故的發生，應當及時發現及時制止及時處理。視頻分析技術通過監測車輛的行駛方向，與正常行駛方向比對，可及時發現違章逆行行為并及時報警，提醒交通管理部門進行處理。

　　遺灑物體：正在行駛過程中的車輛不慎遺灑物體，容易引起交通的阻塞，特別是在機動車輛高速行駛狀態下(如高速公路，隧道內)，前車出現遺灑現象極易導致后車的嚴重交通事故，當發現這種事件時，需要道路管理部門及時盡快地處理，以避免嚴重后果的發生。視頻分析技術通過對監控視頻的分析，可及時發現物品遺灑的事件，及時在情報板上公布提醒后車，并及時派出人員進行處理。

　　行人橫穿公路：在非人行橫道線區域，行人橫穿公路是很危險的行為，很容易導致交通事故的發生，而且很容易出現人員的傷亡，應當及時制止。視頻分析技術通過分析行人的運動軌跡，能及時發現違章橫穿公路的行為。

　　高速公路內出現行人或自行車：高速公路屬于機動車輛高速行駛的專用封閉交通網絡，不允許有無關的行人進入，也不允許自行車進入高速公路，否則在車輛高速行駛的情況下，很容易造成嚴重的交通事故。視頻分析技術通過監測高速公路區域內的運動個體，并進行簡單的分類，能夠及時發現出現在高速公路封閉區域內的行人或自行車，通知高速公路管理部門進行處理，避免嚴重后果的發生。

　車輛起火：車輛由于故障或其他原因在道路上起火是很嚴重的事件，會嚴重阻塞交通，甚至還可能有出現火勢蔓延或爆炸的可能，應當在最短時間內進行處理。視頻分析技術通過對監控視頻的實時分析和檢測，可及時發出車輛起火事件，及時報警，大大縮短了交通管理部門的事故反應時間，及時處理，以避免嚴重后果的發生。

　　交通流擁堵分析：對道路上車輛擁堵的情況進行分析，或實現信號燈的最佳控制，以及時疏導交通流。對于通過視頻分析的交通流擁堵分析，不以擁堵車輛具體數目為依據，而往往只需定性地確認其擁堵狀態，以實現信號燈的自動控制，縮短暢通方向的綠燈時間，而將擁堵方向的綠燈時間延長，有效地疏導車流，減少擁堵。

　　以上所列的這些行為，都是交通領域常見的一些交通事件，而且也可以通過目前的視頻分析技術來實現，通過視頻分析技術對這些交通事件實現自動檢測和自動報警，將大大提高交通監控管理系統的智能化水平，縮短異常事件的反應時間。

　　那么，在交通管理部[FS:PAGE]門選擇視頻分析產品時，除了從功能上針對具體的需求來選擇能監測相應事件的產品之外，還應該注意些什么呢?

　　由于交通管理系統中系統使用環境及監控對象的特殊性，對視頻分析產品的選擇和使用也有其較為特殊的要求，應主要注意以下幾個方面的內容：

　　A、對光照的適應性。所有的交通監控場景都處于室外，光照變化十分明顯，視頻分析技術核心算法應能夠適應室外光照變化，包括了目標物本身的陰影，以及其他物體的陰影，如車輛穿過烈日下建筑物的陰影范圍前后，其光照強度、目標與背景的對比度往往是非常大的。

　　B、對攝像頭抖動的適應性。任何安裝的攝像頭都不可避免地存在一定程度的抖動，包括由于周圍車輛駛過時造成的震動或由于風力而造成的抖動，而用于交通監控的攝像頭一般都安裝在道路附近，這種抖動將更為明顯和頻繁，攝像頭的抖動反應在視頻中則是背景范圍的不斷晃動，欲分析晃動情況下目標物的行為特征，必須能在晃動條件下保持對活動目標個體的跟蹤，不能丟失，才能有效地分析出視野范圍內車輛的運動特征，實現交通事件的檢測。

　C、對于焦距飄移的適應性。任何攝像頭在使用過程中都會存在虛焦現象，焦距調整得不合適，或是由于使用時間長而造成焦距漂移，造成視野模糊，為了保證產品的工作性能，要求在各類模糊的條件下保持對運動個體的準確跟蹤和分析。

　　D、對于不同氣候的適應性：四季轉換，會遇到各種不同的氣候條件，烈日會造成高對比度或反光，雨雪霧等惡劣氣候會造成的視野模糊，從監控攝像中獲得的視頻千變萬化，不可能采取人工隨時調整攝像頭或設置參數的方式，只能要求視頻分析算法有盡可能好的算法適應性，使之在各種不同的氣候條件下都保持較好的監測報警性能。

　　E、對于動態背景的適應性。某些應用場合中，背景是不斷變化的，如樹葉的不斷晃動，水波紋，下雨時的地面等，如何對這種變化背景進行建模是將前景個體從背景中分離出來的關鍵，否則很容易丟失目標，也就無從談起對于運動個體的運動軌跡的跟蹤及運動特征的提取。

　　F、運算速度的要求。所有的安防監控都要求實時運行的，也就是說需要實時監測實時報警，無法想象這一刻的視頻經過兩個小時的算法分析后才產生報警，那是沒有任何實用意義，沒有任何可用價值的。視頻分析算法通常來說比較復雜，如何在性能和速度之間取得平衡，也是算法開發的一個關鍵。

　　G、工作穩定性的要求：交通工程系統中所采用的產品一般都要求7*24小時不間斷持續無人值守運行，這就要求視頻分析產品的工作穩定性非常高，不允許出現頻繁死機的現象，平均無故障運行時間應至少達到一萬小時以上。

　　以上這些內容，都是交通系統中選用視頻分析產品過程中要注意的主要問題，針對不同的使用場景或使用目的，還會有不同的產品功能或性能選擇。但不管怎么說，隨著視頻分析技術的不斷發展，其在智能交通行業的應用的腳步已越走越近，產品也將越來越全面越來越成熟，它在智能交通領域內將越來越顯露出其重要地位，將發揮出越來越大的作用。

【聲明】物流產品網轉載本文目的在于傳遞信息，并不代表贊同其觀點或對真實性負責，物流產品網倡導尊重與保護知識產權。如發現文章存在版權問題，煩請聯系小編電話：010-82387008，我們將及時進行處理。