| 智能視頻分析是當前安防技術應用熱點，但一些因素制約了安防智能視頻分析技術的推廣應用。因此，本文特意分析安防智能視頻分析技術深度應用瓶頸并提出相應對策。
在平安城市建設的推動下，安防視頻監控應用日趨普及。隨著安防視頻監控系統規模迅速擴大，傳統人工監控在異常目標、行為、事件識別效率、準確性、實時性等方面均已經難以滿足安防實戰需求。安防智能視頻分析應用技術的先進理念和新穎應用模式令人耳目一新。然而，歷經近十年發展，其實際應用成效與用戶預期之間仍存在巨大反差，幾乎陷入“產品功能千遍一律、深度應用乏善可陳、市場監管混亂無序”的僵局。如何突破制約安防智能視頻分析深度應用瓶頸，亟需市場監管、產品研發、系統集成、專業用戶多方共同努力。
一、智能視頻分析技術應用瓶頸及其對策
安防智能視頻分析技術簡介
基本概念
安防智能視頻分析技術起源于計算機視覺技術，它綜合應用圖像增強處理等技術，在實現目標與背景分離的基礎上，通過將目標特征信息與預先設置的模板或規則進行比對，自動識別感興趣的目標、行為、事件或數據并產生報警，必要時可自動跟蹤異常目標并聯動其他安防設施，顯著提高了安全防控整體效率和能力。同時利用安防智能視頻分析技術在海量歷史視頻信息中實現基于時間、地點以及語義特征描述的智能化查詢搜索，可以為公安機關偵察辦案提供高效的查證手段。
基本架構
安防智能視頻分析應用系統總體架構主要有以下三種模式：
前端嵌入式部署模式：將智能分析功能模塊前置于視頻采集前端設備，共享攝像機圖像處理芯片或專用高性能DSP作為智能分析引擎，實現對異常目標、行為、事件的智能分析。這種架構不受圖像傳輸環節影響，緩解了視頻傳輸及后臺存儲壓力，同時利用非壓縮原始圖像進行智能分析，實時性好，針對性強，便于大規模部署。不足之處是難以支撐復雜智能分析應用，且由于前端處理壓力大，對前端設備集成散熱工藝和穩定性提出較高要求，比較容易受環境因素制約。另外，前端嵌入式智能分析軟件升級困難，在一定程度上增加安裝調試與運行維護的難度與成本。
后臺服務器部署模式：通過部署在安防監控中心的專用服務器(群)或專用客戶端實現智能分析應用。這種架構有效解決了前端處理能力不足的矛盾，可以通過強大的后臺處理能力實現復雜目標、行為、事件智能分析；方便與其他專業應用系統融合，拓展智能分析應用范圍；智能分析引擎后臺運行環境有保證，系統工作穩定性大大提高，且方便智能分析軟件升級，有效降低系統運行維護壓力。總之，這種架構比較適用階段性固定監控場景智能分析應用(如大型活動安保)，但對后臺服務器性能配置要求較高，智能分析水平容易受圖像傳輸鏈路帶寬限制，實時性能不夠理想，應對大規模智能分析應用顯得力不從心。
分布式混合部署模式：將部分相對簡單的視頻預處理功能前置于攝像機(或視頻服務器)，完成目標特征數據提取、打包、發送；后臺智能分析引擎負責接收目標特征數據，完成與預設規則或模塊進行分析比較并且自動產生報警。這種架構降低了前端智能分析壓力，后臺服務器只需要對目標數據進行分析，同時方便與其他專業應用系統融合，提高了智能分析效率和能力，比較適合大規模、高性能智能分析應用，但系統部署整體代價及運行維護壓力不容低估。
基本功能
異常目標識別跟蹤。對特定時段、特定區域出現的異常動態目標進行分類識別、鎖定跟蹤，自動記錄其運動軌跡。
異常事件、行為識別報警。針對在指定區域內產生的越界、遺留、滯留、徘徊、跌倒、尾隨、斗毆、偷竊、聚集等異常事件或行為進行識別，并且自動報警。特征數據獲取。車牌識別、人臉識別、交通流量監測、公共區域擁擠度實時監測等。
海量視頻智能搜索。根據目標、行為、事件特征的語義描述，綜合事件發生地點、時間等輔助信息，在海量歷史視頻信息中自動搜索所需要的視頻信息，提高公安機關偵察員辦案人員事后查證效率。
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