提升检测可靠性是关键
从实际应用效果来看，目前较为成熟的视频分析处理技术包括边界防范、移动侦测、文字(车牌)识别等，应用领域多集中在交通监控管理、家居布防，以及银行、监狱等安全级别较高的场所。伴随着近年来物联网、智慧城市等建设项目在国内的蓬勃开展，监控系统正进入到一个海量数据时代，要提高视频资源的利用率和商业价值，就必须运用更先进的智能视频分析技术进行深入的视频数据挖掘、检测和管理。包括交通管理部门对车牌识别和车辆运动形态的分析;汽车车身对前方物体(人或其它)的标示和距离判断;重要区域场所对人脸识别的身份认证等等，无论是传统的安全防范单位，还是商业化应用场所，都对智能视频分析技术产生了大量的需求。
ADI 公司技术市场经理张铁虎认为，目前智能视频分析方案的开发已经取得了很大进展，但由于其自身研究内容的复杂性，使得研究方法和工具多样，算法复杂度高，适用范围有限，没有鲁棒性、准确度、速度都符合需求的普遍方法。同时，他还指出：“视频监控系统的网络化和分布式处理的要求，以及大规模工程安装对成本、体积和功耗的限制，使得运算能力和带宽都在不断提高的嵌入式处理器成为了视频监控系统的主流选择。在这一趋势下，现阶段智能视频分析技术的开发重点是算法水平的提高，降低误判率，借助更高性价比的处理器平台，固化算法到硬件加速器，留出处理器MIPS给更灵活的软件作运算，从而提升智能视频分析处理的可靠性和实用性。”
在智能视频分析方案上，ADI采用的Blackfin处理器是ADI与INTEL联合研制的会聚式处理器，它的 MSA(Micro Signal Architecture)架构兼具MCU的控制能力和DSP的高速运算能力，MCU和DSP被融入同一个内核，只需要同一套开发工具和同一套指令集，具有软硬件实现简单的优势。针对视频数据自身的特性，Blackfin的4个视频算术运算单元和视频象素指令集大大加速了视频运算速度，一条视频象素操作指令可以在一周期之内完成4对视频数据分量的加法、减法、加减混合运算、取平均值，或者相减并求绝对值等11种视频象素运算。这些运算在编解码算法中的运动估计、环形滤波器和智能视频分析的各种算法中被大量应用。而在智能视频分析的一些基础算子中，如直方图统计、中值运算、Sobel运算、形态学中的膨胀运算等，都可利用Blackfin的MIN、MAX指令来消除条件跳转，节省处理器周期。不仅如此，Blackfin还支持13种非视频数据的向量运算，通过适当设计数据结构，在前背景分离、阈值计算和更新等多个环节都可运用Blackfin的特色指令让智能视频分析算法更为迅捷。
此外，值得关注的是，中国第一个智能视频分析方面的国家标准GB/T30147-2013《安防监控视频实时智能分析设备技术要求》已正式实施。该标准规定了安防监控视频实时智能分析设备的功能、性能、接口、电磁兼容性、环境适应性、试验方法、检验规则等内容，是嵌入式视频实时智能分析设备进行设计、生产、检验的依据，也将为智能监控视频分析技术的未来发展奠定基础。
ARM平台智能分析兴起
一直以来，智能视频分析处理一般都是基于后端平台或是前端摄像机的DSP芯片架构之下，而现在，这一技术开发趋势正朝着ARM硬件平台的方向演进。作为华为海思公司在视频图像分析领域的核心合作伙伴，北京智芯原动科技有限公司有着安防行业智能视频算法研发的丰富经验，近年来，公司正式转入到ARM平台智能视频分析算法的开发之中，对此，智芯原动副总经理王伟表示道：“ARM嵌入式系统的优点是功耗低、设备方案的价格较便宜，随着ARM嵌入式设备应用市场份额的逐年上升，整体产业链已基本成形，越来越多的安防厂商开始采用ARM处理器开发新型视频监控摄像机产品，这也正是我们选择ARM平台的原因所在。”
当然，要在单一ARM平台上进行各种复杂的视频分析运算，其难度可想而知。智能视频分析要用到大量的CPU资源，但由于本身已经需要处理很多工作，这令到同一个ARM平台往往难以为智能视频算法提供足够的运算空间，要想在ARM平台上实现流畅、准确的视频分析功能，实非易事。解决这一问题的办法，仍然是对视频分析算法的进一步优化。
通过多年来对各种应用场景、运动模式在不同季节、不同地域、不同温度环境下的视频样本收集与比对，智芯原动不断完善对视频分析算法的优化，开发出一系列基于ARM平台的智能视频分析产品线，其中包括基础功能和运动目标检测(MOD)两大类。基础功能又分为对视频遮挡、相机移位等视频信号的异常侦测，以及对户外摄像机晃动进行图像电子稳像处理等。而在专业版的运动目标检测中，搭配海思3516/3517 SOC平台，系统内含周界入侵、单/双警戒线穿越、徘徊报警、逆行检测、多人徘徊、异常速度和非法停车等八大视频分析算法，用户可在不用任何设置的条件下快速使用上述多种功能。
提到智能视频分析目前的技术开发重点，王伟表示，关键还是在于如何能够降低对视频画面的干扰，提高系统分析识别的准确度。例如，在智能交通(ITS) 应用中，针对警用卡口环节，智芯原动开发的方案全部视频分析处理仅需一颗海思ARM处理器，并利用独有的智能分析加速引擎，以提高运算速度;同时，系统将最高30帧/秒的虚拟线圈与车牌识别检测相整合，并提供车牌亮度反馈、闭环控制摄像机的曝光，以降低成像品质对识别度的影响，有效保证了车牌识别的准确率和对无牌车辆的抓拍率。在停车场车位引导及反向寻车应用中，与传统的超声波方式不同，采用基于海思Hi3518/3516C设计的智能高清一体机可同步监控2至3个车位，不但可识别车辆有无及车辆位置，而且还可以识别出车牌号码，帮助车主反向寻车，实现高性价比的停车场内部管理。
另据透露，智芯原动与海思合作的新一代智能芯片Hi3516A将在今年年底的北京安防展上隆重推出，其基于ARM Cortex-A7处理器配合第二代智能分析协处理单元IVE2.0，提供车牌识别、周界防范、人脸识别等多达40种智能分析应用。
音频分析与智能视频相整合
除了专门针对视频数据的分析处理之外，对于声音的智能分析和处理也越来越受到人们的重视。过去，带有拾音器的监控摄像机只是通过接收到的音频信号达到预先设定的阈值大小，来启动报警模式;而如今，用户希望能够对声音进行更为细化的判断，从音频信号中将危险特征提取出来，并且与视频监控相整合，提高系统的整体预警能力。
“如果说智能视频分析是智能监控的‘眼睛’的话，那么智能音频分析就是智能监控的‘耳朵’。”富昌电子(Future Electronics)有限公司业务拓展经理朱华刚说道。据介绍，富昌电子携手NXP和Microsemi两大原厂，综合两大原厂在视频处理和声音处理方面的丰富经验和强大技术，即将推出基于NXP图像处理芯片ASC88XX系列和Microsemi智能声音处理芯片ZL3805X系列的高清网络摄像机智能视频声音监控整体解决方案。
朱华刚表示，该方案将Microsemi的智能声音处理解决方案整合到NXP的高清网络摄像机方案中，除了传统的高清监控之外，系统还能进行远距离声音监控和特征识别，以及智能声源的识别和定位。采用该技术的智能监控系统能够采集周围环境的声音，当发生突发事件时，该方案能够识别分析声音来源并实现方位确定，与摄像机主平台整合后，摄像机可按需要自动转换到声音来源的方向和角度进行监控。而在智能声源的定位上，则是利用双麦克模拟人的双耳功能，根据声音到达不同麦克之间的时间差效应，来实现音源定位。
在对声音作分析识别的过程中，最大的难点来自于如何做好背景噪声抑制，提高声音特征提取的准确率。对此，富昌电子技术方案经理罗华平说道：“这些噪声可能包括室内环境下风扇、空调发出的声音，以及室外建筑工地搅拌机、马路上汽车等所产生的噪音，系统的首要任务就是尽可能地降低上述噪声所带来的影响，从中准确地提取出玻璃破裂、小孩哭闹等等危险声音信号，并立即开启摄像机监控系统。”
目前，针对这一智能音视频整合方案，富昌电子正与两大原厂密切合作，根据不同应用领域的特定需求，建立起高效的背景建模以及目标提取模式，通过模型匹配识别，进行音源追踪，即将声音模拟的波形信号进行采样、数字化，提取相关信息，然后与特征模型匹配识别，最终根据结果完成预定的应用。“智能音频分析技术的下一步发展将着重于快速的多语言/多方言的语音识别、背景噪音或者无关声音的过滤、基于云计算平台的敏感字/词/句的快速检索和匹配等等，当然，这需要芯片、平台、语音识别等产业链上的各厂家的共同努力，来改善整体智能系统的应用效果。”罗华平说。
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