文/吴映霞
直到今天，绝大部分的视频监控都还仅仅局限于实时浏览和录像，无法识别画面中的内容，更谈不上思考和行动。如果视频监控能够通过机器视觉和智能分析，识别出监控画面中的内容，并通过后台的云计算和大数据进行运算分析，进而做出思考和判断，并在此基础上采取行动，我们就能够真正的让视频监控代替人类去观察世界。要做到这一点，我们必须拥有具备感知能力的摄像机。因为，只有前端摄像机具有感知识别能力，我们才能进行智能分析的规模化部署;只有智能分析的规模化部署，才能真正开展视频监控的大数据应用。
大数据时代，我们需要的是真正具备感知和识别能力的摄像机。
感知型摄像机简述
感知型摄像机(Intelligent IPC)能够基于视频的智能分析，识别出监控画面中的内容，并对其进行语义描述和最佳图片抓拍，然后通过后端云计算平台进行分析，代替人们做出思考和判断。
拥有感知能力的感知型摄像机，相当于物联网中的一个个视觉传感器，大量摄像机感知的海量信息，进入大数据和云计算平台，使人们不仅能从单个摄像机中识别内容作出判断，还能从海量的监控数据中，进行深度分析和挖掘，从而对社会管理产生巨大作用。
根据监控场景和需要识别的内容，目前感知型摄像机主要包括特征分析摄像机、车辆卡口摄像机和人员卡口摄像机等。特征分析摄像机适用于视野范围较大的场景，可识别人和车的基本特征;车辆卡口摄像机专门针对车，在视野较小的一个断面中，可准确识别车牌、车标等更详细车辆特征信息;人员卡口摄像机专门针对人，在视野较小的一个断面中，可准确抓拍人脸和识别更详细的人员特征信息。
特征分析摄像机
特征分析摄像机适用于相对开阔的场景，能在较为宽广的画面中捕获人、车、物等目标，并准确识别出每一个目标的类型、大小、颜色、方向、速度等特征，然后生成语义与图片信息，送入后端大数据平台(如图1)。
通过特征分析摄像机，能将场景中的运动目标全部提取出来，并且对每个运动目标进行轨迹跟踪，在持续跟踪的过程中对该目标进行特征分析，例如人车物属性、颜色、方向、速度、尺寸等特征属性，最后与该目标的最佳图片一并输出。
针对不同应用环境，特征分析摄像机有枪机、红外枪机、高速球、红外高速球、枪球联动、红外枪球联动等多种产品形态，基本能够满足当前绝大部分监控场景下的特征分析应用，比如特征分析枪机就可用于识别固定视野范围内的人、车等目标(如图2)。
在一些视野范围更大的场景中，远处的目标较小，如果采用特征分析枪机，虽然目标也能被检测到，但可能无法准确识别特征。这类场合更适合采用枪球联动特征分析摄像机。枪机负责全景拍摄和目标检测，球机负责特写跟踪和特征识别;通过球机变倍，即使目标较小，其特征也能被准确识别。对于目标较少的场景，可采用一枪一球;对目标较多的场景，可采用一枪多球(如图3)。
车辆卡口摄像机
车辆卡口摄像机专门针对车。
虽然特征分析摄像机也能识别车，但其主要应用于视野较大的场景，难以识别车牌、车标等更具体的特征信息。通过拍摄视野较小的道路断面，高清车辆卡口摄像机不仅能够准确抓拍和识别车牌信息，还能准确识别车标、车型、车身颜色等更丰富的车辆特征。而且，无论是夜间还是白天逆光环境，它都能看清车内细节，并准确抓拍车内司乘人员的人脸照片(如图4)。
人员卡口摄像机
除了颜色、方向等基本特征信息，很多重点场所还需要准确识别和抓拍人脸照片，以便于开展人脸识别等深度应用。这类场所非常适合人员卡口摄像机的部署。
人员卡口摄像机专门针对人。同样的，虽然特征分析摄像机也能识别人，但其主要应用于视野较大的场景，难以准确抓拍人脸及识别更丰富的人员特征信息。人员卡口摄像机通过视野较小的断面视频，能够准确抓拍最佳的人脸照片。而且，通过专利技术，人员卡口摄像机还能抓拍人的整个轮廓，即使背对镜头，头部的轮廓和全身也能被准确抓拍，同时还能识别人员行进的方向、速度等特征(如图5)。
感知型摄像机与传统智能监控设备的区别
以前，大家较为熟知的智能监控设备主要有智能分析服务器和Smart IPC。智能分析服务器属于后端智能，Smart IPC属于前端智能，但感知型摄像机与这两者均有着本质的差异。
先说感知型摄像机与智能分析服务器的差别。
以前，平安城市中的智能分析主要采用的是后端智能方式，其部署方案是：普通摄像机采集视频信号，由后台进行存储，再通过后端智能服务器进行分析，并将分析结果返送至存储设备中。这种部署方案的最大弊端是对后端智能分析设备的动用量相当大，成本很高。一个项目如果要实现2000路智能分析，则至少需要动用250台服务器。
而感知型摄像机将智能功能前移，在摄像机中就完成了目标识别、特征描述以及图片抓拍工作，这样后端就节省了大量的智能分析服务器。可以说，感知型摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础，也是智慧城市大数据应用的关键，只有感知型摄像机才能真正推动大数据应用在智慧城市中的普及。
再看感知型摄像机与Smart IPC的区别。
Smart IPC的出现推广了“智能前移”的理念，其本身有着非常积极的意义。但是，Smart IPC存在的两个问题使得它的实用价值不大：第一，当前的Smart IPC主要提供禁戒线、区域看防等行为检测功能，输出的只是告警信息，这种信息对于深度应用价值不大，所以Smart IPC理论上只能替代传统的红外对射等告警设备;第二，由于应用环境的复杂性，使Smart IPC的行为检测很容易受到外界干扰，带来过高的误报率，所以当前来看，Smart IPC即使要代替传统告警设备也还有很长的路要走。
而感知型摄像机则能够基于视频的智能分析，识别出监控画面中的目标及其特征，并通过语言描述出来，然后传送给后端大数据平台。因此，虽然同为智能摄像机，但感知型摄像机与Smart IPC有着本质的区别：感知型摄像机识别的是目标的特征，是内容，而不是简单的告警信息，且海量的特征信息在大数据平台下可以开展一系列实战化的应用，进而在智慧城市、智能交通等领域发挥巨大作用。
感知型摄像机在公共安全中的应用
智能分析对平安城市意义重大。但是，以前的平安城市主要通过后端智能进行分析识别，成本非常高，因此只能开展小规模的应用，无法真正成为大数据的基础。
感知型摄像机的出现，改变了一切。首先，它的成本远低于后端智能;其次，它为智能分析的规模化部署扫除障碍;其三，海量的智能分析前端结合后端的大数据平台，使平安城市、智能交通等巨型体量项目真正具备了深度分析和挖掘的能力。这样的部署方式，才是大数据时代下的平安城市。
实际应用过程中，单个场景的目标特征提取在前端完成的，这些数据处理完成后将送到后台大数据库。接下来的碰撞、搜索等一系列复杂的功能都基于大数据、云计算来实现，通过调动成百上千的节点数据同时来做分析。这样，通过与平安城市大数据平台的结合，感知型摄像机可以在平安城市中实现实时布控、基于语义的智能搜索、高危人员比对、人脸照片搜索、全身像搜索、人像多点碰撞、车辆以图搜图、车辆多点碰撞等诸多丰富的智能应用。
此外，基于大数据平台对感知型摄像机上传的海量视频、图片以及结构化信息的深度挖掘，我们还能进行公共安全管理、城市交通管理、社会管理以及应急管理等更多实战应用。
(本文作者现任苏州科达科技股份有限公司产品推广经理)
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