智能视频监控软件的演进 - 安防知识网

一系列引人注目的新技术正在进入智能监控市场。通过与独特环境算法的结合，这些解决方案已经成为现实。本文关注的正是这一日益扩展的视频软件市场的未来、最新的解决方案，以及即将出现的应用领域。

2005年，智能视频系统大多被应用在如港口、飞机场、电站和边界口岸等大型设施建设中，对重要的基础设施安全市场带来了巨大的冲击。究其原因，主要是因为该技术是最新的、唯一可用于基于电脑的企业级解决方案，可对重要基础设施的安全提供保障。这也是由于先进的机器人技术和人工智能技术对重要环境能够做出正确的评估和管理，价格既便宜，也更实用，而且还提高了用户对高安全性领域之外的使用意识。\r\n\r\n据2005年Frost&Sullivan所做的调查，新的垂直市场和相关的技术正在融合当中，预计全球智能监控软件市场将从2004年的1.537亿美元，扩大到2011年的6.707亿美元，平均每年增长率是23.4%。

对零售市场的渗入
监控软件正远离传统的垂直市场，如交通运输和周界防范；零售业成为监控软件的新兴市场。

Justin Schorn，加拿大智能视频软件和服务公司Aimetis的业务开发经理认为，智能软件过去主要集中在安防应用上，例如周界防范，但现在供应商开始关注零售业的应用。除此之外，美国ObjectVideo公司的首席技术主管Alan Lipton也说：“最吸引我的是在新的垂直市场中的应用，例如零售业，智能视频软件在这些场所中的应用优势比在传统的安防应用中更明显。”

“传统的安防系统是不盈利的——通常人们在使用安防系统的过程中是不能带来经济收益的。而在零售业中，防止商品损耗（例如偷窃）是最关键的。”

Schorn还提到“商业智能化”的概念，它被广泛用于描述下一代的智能软件，能在商务繁忙的环境中提取正在发生的信息，主要针对市场或客户服务的目标。他认为，智能监控软件的供应商很快就会介入到零售业中来，帮助捕捉商场内实时的顾客行为，如人流计算、排队管理和人流滞留时间等。

零售业的智能视频系统提供了捕捉顾客行为的能力，从而为监控人员提供了重要的信息。虽然在零售商场里捕捉实时数据并不是什么新技术，但以前的技术例如POS机只能报告顾客在结帐处的行为。更老的技术只能计算在入口处的人数，并且信息经常不准确。

现在，智能视频在顾客进入商店之后就可以跟踪顾客的行为，并且提供了顾客购物时间、路径，以及他们感兴趣的商品等信息。利用摄像机和智能监控软件，一旦发现人流拥挤或通道堵塞时，系统将报警给商场的监控人员，并提出建议，如扩宽走道，或评估排队的长度和等候的时间，来解决客户服务中潜在的问题。

Schron表示：“零售商可以在现场做一些统计和对比，例如顾客在结帐处等候的时间、顾客购物的规律，以及最佳化的走道人流量。该技术目前还处于试验阶段，可能最先将在美国得到应用，接着在半年或一年后将在欧洲使用。”他强调，因为该软件无法对个人身份进行识别，因此并没有隐私方面的顾虑。

此外，Lipton指出，监控软件在住宅小区中的应用同样很有市场。“在住宅小区里，越来越多的管理部门需要在派遣执法人员之前进行视频报警的验证，以免误报警的发生。这是一个被陈旧的技术所充斥的市场，而智能视频监控软件将会让它焕然一新。”

三大推动力
根据Lipton的理解，推动智能视频软件的应用主要有三大因素：低成本平台的技术实用性；可实现更加先进功能的新算法；用户对智能视频监控软件在基础设施领域之外的应用意识增强。

降低成本
智能监控软件明显降低了成本。根据美国智能视频软件公司Guardian Solution的总裁John Montelione的说法，多系统集成的智能视频监控软件，其成本主要集中在产品的价格、启动和周期更换的费用上；产品的每个视频信道平均价格在3000-5000美元之间，另外每年的维护费用（维护、系统调试等）大约每个视频信道要1000美元。产品相当大的一部分费用是由于智能视频监控软件被限定在昂贵的电脑或服务器上（一般基于单或双Intel Xeon处理器），而且只允许对4个视频信道进行处理。与典型的DVR系统相比，智能视频监控软件的启动和安装费用要高2-4倍。有时，这笔高昂的费用导致了一些智能软件公司绕开集成商，使得智能监控软件的使用局限在政府项目中。

他认为，智能监控软件需要渗入到商业领域，在这些注重效率的区域中，改进的技术比那些革新的技术更受人欢迎，监控软件需要跨越从政府部门到公司安全主管、顾问和系统集成商的重重门槛。此外，嵌入式解决方案使得现在的智能监控软件在成本上更能被大众所接受，例如，ObjectVideo公司已经在低成本小型DSP（如TI公司的 DM642类处理器）上运用了智能监控技术。澳大利亚iOmniscient公司的CEO Rustom Kanga也表示，该公司2006年3月将在TI DSP芯片的基础上实现智能监控技术，再将这些DSP嵌入到DVR或摄像机里。

新的算法
第二大推动力——可实现更加先进功能的新算法——可以从上文提到的零售业和住宅小区市场的应用中看出来。Lipton说：“我们正在研究针对其它方面的特殊技术，开发一些敏感、低成本的市场。例如在住宅安全中，我们开发出了非常精确的人体侦测技术，它可以避免因家庭宠物而导致的误报警。”另外，针对零售业，该公司整合了POS系统，来检测欺诈性交易行为，例如店员装了10件商品，但只扫描5件，这只需要通过视频分析软件就能查出来。

Schorn指出，新兴的智能视频软件还可以在很多垂直市场上扮演重要的角色，但也会遇上特殊的环境而具有挑战性，因此，智能视频软件必须针对不同的市场使用不同的算法。“用于港口周界防范的算法，就不能用于室内人流量的统计，”他说，“根据功能需求的不同，分析软件必须经常重新开发以适应于新的市场。”

他认为，硬件基本上并没有太大的区别，例如摄像机和录像机——模拟摄像机在室外和室内均可以使用，最关键的是分析软件。因此，大多数的智能视频供应商都集中在一个或两个垂直行业中，并在这些领域中不断改进新的技术。

在非常繁忙的环境中，用于跟踪众多目标的技术必须要比只跟踪一个人的技术要更精确。例如，室内零售商店要比户外应用更繁忙，因此，需要更强的视频监控处理功能。而户外应用，例如计算高速公路上的车流量就必须要具有更快的处理速度。

用户市场
一般来说，智能监控软件的开发流程为：先是用户需要某些目前还不能实现的新功能，然后专家和工程人员开发出这些功能的模型，最后，将功能模型转换到具体的产品上。

2005年，Frost&Sullivan关于监控软件的报告强调，供应商应该引导所有的市场参与者（包括终端用户、渠道经销商、集成商和安全顾问），告诉他们智能监控软件的优势所在。这些优点应该包括快速、实时、更可靠、可远程控制、节省费用和便于管理等。报告指出，大多数用户既没有意识到这些，也没有看到监控软件市场巨大的潜力，因此，很多用户担心投资在监控软件的回报。这家调查机构认为，智能监控软件真正节省了成本，提供了更高的报警效率，更易获取视频信息，并且视频内容分析和系统管理的功能更强大。

然而，对监控软件的功能仍然存在普遍的误解，例如要在拥挤的1万人中检测自杀性炸弹，Lipton说：“如果视频摄像机看不到它，我们就无法检测到。” 再加上面部识别软件还没有成熟起来，因此，这项技术还不能侦测出人群中像本?拉登那样的恐怖份子。

前沿科技
下一轮的技术开发将涉及音视频整合、机器人技术和纯人工智能算法，例如在机场自动识别出那些是否有行李的手推车。这种更成熟的算法只有在最先进的实验室才能研究出来。

在原来基础上开发新技术
Kanga认为，视频和音频的结合并不是最前沿的技术，因为解决方案已经出现了。但更灵活的集成视频和音频则仍有待实现，例如在检测到声音时，摄像机会结合麦克风一起自动记录，以及识别出久别重逢的欢呼声与尖叫求救声之间的区别。“图像固然是关键，然而和声音相结合更能增强检测的有效性。例如在公交车站，CCTV摄像机可以被用于侦测打架斗殴的行为，但如果两个意大利朋友碰在一起很长时间，系统就可能会误以为他们在打架。”如果摄像机能“耳目”并用，那么它们就会留意类似“救命”或“起火”这样的字眼，便于了解事情的真相。

这项智能技术将根据视频和音频信息来识别出特定的声音，也可用于电话，拨打特定的命令。此外，还有将目标跟踪系统与兆像素摄像机相结合的技术，即摄像机通过数字变焦镜头来靠近跟踪目标，图像可用于面部识别。这项技术的优势在于，监控软件即使是在对图像进行变焦处理时，也能持续分析整个场景中的图像。

另一个突出的技术是车牌识别技术。当使用该技术来检测进入停车场的车辆时，它能注意到那些在停车场内延时停留的车辆，在监控整个场景的同时，利用数字变焦镜头来识别车牌号码，并开出罚单。

机器人技术的引入
一项有趣的技术开发趋势是智能视频技术和机器人技术的结合，它们是如何被应用在智能监控系统中的呢? 在澳大利亚政府支持下，iOmniscient公司与澳大利亚Monash大学联合开发出一个机器人模型，首个机器人模型和小狗一般大小，预计9个月后可以完成。

这种机器人可以被用于高安全性需要的领域，例如机场和火车站。Kange说：“一旦检测到被丢弃的包裹，谁去打开它？不可能让普通员工去打开可能装有炸弹的包。而我们正在研发的机器人可以按照系统的指导做到。它会走向那个被丢弃的包，通过化学物质嗅探或X射线来分析包内的物品，把相关信息发回给操作者，操作者再判断是否能够安全打开包裹，或是否需要疏散人群。”

像人一样会思考
智能视频软件日益成为关注的焦点。ObjectVideo和iOmniscient这两家公司正在对这项技术进行研究。前者着力于开发异常行为的侦测，后者在研发一个能统计出屏幕信息的系统。异常行为侦测技术将记录包括全年每周7天、每天24小时的信息，这将很容易判断出正常的情况是什么。后者则专注于物体的区别。据Kanga介绍，他们正在研究一种非常复杂的算法来检测静止的物体和识别不同的物体。

他还举例说明到，如果你试图识别一只狗，大致上有两种方法，第一种是先建立世界上所有狗成百万张的图片库，然后从不同的角度拍下狗的照片，并在这些大量的数据库中进行匹配，这个方法很复杂，因为你需要一个很大的机器，并且匹配将耗费很长时间；另一种方法则类似于人类对物体的识别规律，人们通常可以从狗摇尾巴、它们的耳朵和它们吐舌的方式上把它们识别出来。这与运动侦测技术不同，运动侦测只需要一张图片。

视频管理软件爆炸式的成长
Lipton认为，从一些企业的收购计划中，已经可以看到视频管理软件爆炸式的成长，例如Bosch收购VCS；GE收购VisioWave；此外，所有大企业都在构建自己的管理平台——Sony的RSM、Siemens的IVM。每个人似乎都在试图赶上智能视频软件的潮流。其中，一些DVR厂商推出一种便宜的视频运动侦测软件，也美其名曰“智能视频”。但Lipton表示：“我们所看到的是一个区分明显的市场，大量小公司正在试图进入该市场，而一些大企业——GE、Siemens、Bosch和Honeywell——都在开发室内智能监控软件。”

McChensney强调，由于成本和时间的限制，那些目前才试图进入该市场的公司可能会发现已经太迟。

Schorn称，并没有看到安全领域的软件公司有太大的进展，传统的CCTV和DVR厂商都开始支持网络摄像机等设备，而很少提供纯软件的解决方案；大多数DVR厂商是以硬件的方式来销售新的网络视频解决方案。