嵌入式DVR成为主流监控存储产品已无可争议，但是要提升其智能化性能还有漫长的路要走，基于智能化技术发展的瓶颈，智能化DVR产品的实现还比较困难，其应用普及面也不是特别广泛，因而它的发展还有很大的提升脚步。

    不到十年的发展历程，嵌入式DVR经历从无到有，已经进入一个空前繁荣的时期。与PC DVR的性能、功能差距在不断缩小，而其本身也有稳定性好、可无人值守等特点，在视频监控市场的占有率越来越高，大有取代PC DVR的趋势。

    嵌入式DVR与板卡、DVS等视频监控产品一样，视频编解码技术及数字存储技术已趋成熟。目前，嵌入式DVR产品在编解码技术、网络传输等方面得到了很大的发展，具体如下：

·性价比不断提高，不论是新的、功能更强大的SOC，还是主频更高的DSP，在性能上成倍提升，集成度提高，节省了器件，可以为产品提供新的特性，并有效降低了产品成本；
·随着企业研发实力、开发控制、产品测试等环节的增强，产品可靠性进一步提高；
·不断优化可操作性，贴近用户使用习惯；
·功能多样化、个性化的紧密结合特定行业应用的产品，如银行ATM机、车载嵌入式DVR不断涌现；
·分类越来越细、产品系列越来越多，可同时压缩4路、8路、甚至32路音视频，支持D1、CIF、D1+CIF等多种分辨率及其组合；
·RTP/RTCP协议给予流媒体传输在有效性和实时性方面有一定的提升。随着WIFI、3G等无线通信技术的进步，一旦解决了费用及信号覆盖率后，无线传输将会成为新的热点。

智能技术的作用
    在嵌入式DVR未来的发展方向中，智能化占有非常重要的地位，技术的发展重点已经转向视频处理和视频分析。在专业化的大型网络监控系统中，如平安城市，监控点数量巨大，动辄上千（成都市天网工程一期监控点达到3000个，二期为8000个，最终会形成3至5万个点的规模。届时遍布城区各大街小巷、交通路口、重要党政机关、要害部门、医院、学校、主要交通路口、治安热点、旅游景点、广场、车站及其它治安复杂地区等，实现无缝监控），这就为海量信息的处理、存储、网络带宽等带来空前的压力。

    目前的嵌入式DVR具有简单的运动检测、报警功能，但并不具备目标识别、行为理解、事件识别等能力，而真正要起到安全防范作用则需要人去实时观察、分析图像，从而得到场景的安全性评价，因此目前的嵌入式DVR属于非智能的视频监控系统范畴。

    为了提高监控系统的智能性，将人从枯燥的现场监视中解放出来，许多学者将光电数字图像处理及分析、模式识别、计算机视觉、人工智能等技术与视频监控相结合，提出智能视觉监控研究方向，在运动目标的检测、跟踪、分类、识别、目标行为理解及事件识别等领域开展了深入的研究。

    拥有入侵检测、越线检测、遗留物检测、人员流量统计、车流量统计、目标跟踪等特性的智能技术可以有效缓解系统压力：原本由监控人员处理的信息可以交由设备完成，从而减轻人的工作量及人为失误。通过设备的视频分析实现自动跟踪、自动报警、自动录像，提高监控质量，智能技术一方面解决存储问题，另一方面也为历史信息检索提供强有力的支持。

智能技术的发展及现状
    复杂条件（或背景）下的运动目标检测和跟踪一直是视频图像处理的难点，也日益成为视频图像处理系统实用性和可靠性的严重障碍。由于各种视频应用的场合不尽相同，运动目标所处的环境和背景千变万化，这对运动目标检测和跟踪算法的适应性和稳健性提出了更高的要求。但是从目前的条件和技术水平来说，提出一种抗干扰性强、能适应各种场合各种条件的、稳健的运动目标检测和跟踪方法是不可能的。在大量学者的研究下，产生了很多在特定条件下具有良好性能的运动目标检测和跟踪的方法。目前国内外对视频图像处理中运动目标检测和跟踪技术的研究很多，出现了一大批很有价值的文献及成型系统。 [nextpage]

1、国内研究现状
    国内如西安交通大学图像处理与识别研究所、华中理工大学图像识别与人工智能研究所等在运动目标检测上做了大量的工作；清华大学图形图像研究所、中科院自动化所模式识别国家重点实验室及上海交大图像处理与模式识别研究所主要针对视频运动跟踪中的轮廓跟踪算法进行了研究；武汉乐通光电公司高新技术研究所在智能视频监控产品形态、实现方式、系统设计、软件框架及应解决的技术问题也进行了研究并发表了序列文章。

2、国外研究现状
    国外的研究侧重于在应用中研究理论，如卡内基梅隆大学和美国萨尔诺夫公司联合研制的视频监控系统vsAM（video surveiuanee And Monitoring）系统，该系统目的是为了发展自动视频理解技术，它通过用户的操作可以监视复杂如城市或战场的场景；美国马里兰州大学和IBM公司联合研制的实时视频监控系统w4将形状分析和目标跟踪技术相结合，对人的外表进行模型构建。该系统可以在室外的环境下检测和跟踪人群，并对他们的行为进行监视；美国麻省理工学院多媒体实验室研制的Pfinder系统能在室内恢复人的三维描述，它可以在复杂的环境下对单个人进行跟踪；此外，还有日本索尼公司等，也在智能视频监控方面做了一些有成效的工作。

    视频监控的智能化，将是包括嵌入式DVR在内的未来安防产品的发展方向，据行业人士认为，智能视频监控的核心技术就是运动目标检测及跟踪，目前市场上流行的各种智能视频监控功能都是以运动目标检测及跟踪为基础的。

    运动目标检测和跟踪由于所处的实际处理环境不同，将会受到来自不同因素的影响，它们会不同程度地影响运动目标检测及跟踪的准确性和稳定性，系统对不同环境的适应性也存在很大的挑战，这些影响系统性能的因素包括下面几点：

1、光线高密度的变化
    由于现场光线高密度的变化将使得背景图像也随之发生变化，从而很难将这些变化与图像中由于前景目标的引入导致的变化加以区分。

2、阴影和物体间的重叠遮盖
    运动的前景目标的阴影部分可能会造成背景中局部画面亮度变化，另外运动的目标之间，以及运动的目标与背景之间的重叠遮盖，都可能会改变检测出来的运动目标的形状和其他特征。

3、前景目标与背景中物体相似
    当运动的前景目标与背景中景物在颜色和形状等外观特征相似时，将增大从背景中分辨出前景目标的难度。

4、非静态背景
    当背景并不是静态时，比如天空中运动的云块，公路边的建筑、树，这些运动的背景有可能被当成前景目标进行处理，这样将增加运动目标的检测、跟踪难度。

5、运动目标的高速运动
    前景目标的高速运动可能会导致许多不同的目标频繁在背景中出入，从而难以分辨哪些是真正的背景，哪些是前景目标，从而给运动目标检测、跟踪增加难度。

    虽然，运动目标检测功能在很早以前就已经被实现了，但是传统的基于帧差的运动目标检测方法一直存在着上述难以克服的几个问题。显然，运动目标检测方法的好坏又将直接影响其它智能监控功能（跟踪、入侵、越线、丢包检测等）的性能。因此，运动目标检测是一切智能视频监控算法的基础，所以研究出高质量的运动目标检测算法是重中之重。[nextpage]

    目前，一些厂家在传统运动目标检测算法的基础之上做了大量的改进，取得了一些突破性的效果。传统运动目标检测算法和改进的运动目标检测算法的效果比较如图1、图2所示。

如何升级嵌入式DVR为智能DVR
1、运用嵌入式DVR中DSP剩余运算能力进行单路视频或多路视频的智能检测，一些厂家已经把自主算法应用在嵌入式平台中，通过DSP的高效运算能力实现了产品级的转化。
2、一些专业智能算法公司已经提供智能分析模块，可以快速升级嵌入式DVR，只需要提供标准的ITU-R BT.656数字信号，通过模块分析，可由GPIO输出分析结果。这样可以快速获得具备智能功能的新产品，而且算法效果也有保障，但成本通常会比较高。
3、今后的智能算法会像现在的H.264一样固化在芯片中，如TI的Object Video On Board智能库。随着智能算法的成熟，专业的算法公司或者将会以芯片的方式推出产品，会出现同时支持编解码和智能分析的芯片，从而简化智能产品的开发难度。

结语
    中国安防市场发展很快，但跟随国外抄板式从事监控设备开发的公司很多，而真正创新式研发智能视频监控产品的极少。实践证明，只有能真正把握产品发展方向的公司才能在市场立足。嵌入式DVR在未来的发展方向中，智能化是非常重要的一环，各安防公司必须予以足够的重视，尽快开发出有自主知识产权的智能DVR。