語義分析或成視頻監控智能分析突破口

近幾年，隨著高清視頻監控的逐步推廣和普及，視頻監控市場已經實現「看得見」「看得清，看得明」，未來是向「提前看」方向發展。在大數據時代，人們對智能視頻分析技術越來越看重。

視頻監控智能分析定義

智能分析技術指計算機圖像視覺分析技術，是人工智慧研究的一個分支，它在圖像及圖像描述之間建立映射關係，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。

詳細來說，通過將場景中背景和目標分離進而分析並追蹤在攝像機場景內出現的目標。用戶可以根據的視頻內容分析功能，通過在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出報警，監控工作站自動彈出報警信息並發出警示音，用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組並採取相關措施。

視頻監控智能分析主流演算法

視頻內容分析技術通過對可視的監視攝像機視頻圖像進行分析，並具備對風、雨、雪、落葉、飛鳥、飄動的旗幟等多種背景的過濾能力，通過建立人類活動的模型，藉助計算機的高速計算能力使用各種過濾器，排除監視場景中非人類的干擾因素，準確判斷人類在視頻監視圖像中的各種活動。

1、運動目標檢測演算法

運動檢測(MotionDetection)是把視頻中變化的區域與背景圖像精確分離出來，即正確分割出運動目標區域或輪廓，這是任何系統設計實現首先要考慮的問題。

2、運動目標跟蹤演算法

目標跟蹤(ObjectTracking)就是通過對攝像機採集到的圖象序列進行計算分析，計算出目標在每幀圖像上的二維位置坐標，並根據不同的特徵值，將圖像序列中不同幀中同一運動目標關聯起來，得到各個運動目標完整的運動軌跡，也就是在連續的視頻序列建立運動目標的對應關係。

3、運動目標行為識別演算法

行為識別(BehaviorUnderstanding)是近年來被廣泛關注的研究熱點，它是指對目標的運動模式進行分析和識別，並用自然語言等加以描述。同目標識別與跟蹤技術相比，行為動作識別技術是監控領域的較高研究層次，在計算機視覺中是一個極具有吸引力及挑戰性的課題。

引入AI 未來語義分析或成突破口

隨著網路技術的發展，非結構化數據劇增，尤其是圖像、視頻資源正在呈現幾何式增長。與此同時，關係型資料庫（管理結構化數據）的局限性也越來越凸顯；基於網路應用的非結構化資料庫時代正在來臨，其中圖像（視頻）資料庫是最為典型。

實現圖像、視頻數據與其它媒體數據融合以及大數據應用，首先要使其結構化，主要方式：一是直接轉化，通過圖像內容分析或特徵識別直接將生成結構性資料庫。如、號牌、人流密度、人臉特徵、指紋等；二是建立結構化檢索目錄，根據簡單特徵分類圖像、目標，建立特徵或分類目錄，進行圖像檢索、搜索。如、搜人、車。三是建立結構化視頻資源庫，採用視頻語義解釋，生成圖像資源庫。該庫不存貯圖像，而是描述圖像（整體、片段）的結構、內容、情節的結構化數據。

視頻語義解釋是圖像內容分析的最高境界，模仿人一樣的理解圖像，並用結構性的語言（數據）表述出來。目前人工智慧下深度學習正在朝著這個方向發展。（文章內容整理源：中國安防行業網）

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