近年来，在视频监控市场，智能视频分析技术成为热门产品。行为分析、车牌识别、人脸抓拍、客流统计等智能技术已广泛应用于城市管理、公共安全、银行、交通等行业。取得了良好的社会效益和经济效益，成为安防企业新的技术制高点和发展方向。

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随着智能技术的普及和使用，市场逐渐不再满足于现有类型的智能技术，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更集成的系统应用，力求实现应用的广度、突破深度。为此，安防行业开始对新一代智能视频分析技术进行研究，提出了一些新的产品形态、新的应用模式、新的系统架构。这些新技术、新产品正在逐步与市场接轨，探索新的发展空间。

智能视频的创新方向

在基本的智能监控需求得到满足的情况下，智能视频新技术正朝着几个方向发展：

一是增强视觉感官体验的技术，包括图像稳定、图像增强等视频预处理技术。

其次，提高分析精度的技术主要是双目识别技术。

三是提高系统适用性的技术，包括多球机的联动跟踪。

四是面向后分析的技术，包括图像复原、图像摘要检索等技术。

下面对每项技术的实现、应用和前景进行分析。

图像稳定技术

图像抖动是流量领域的常见问题。主要原因是道路监控中架空安装方式引起的高频小抖动，以及车载移动监控中摄像机位置变化引起的低频大抖动。在模拟标清时代，主要影响高倍率下的图像，而在数字高清时代，焦距达到20mm以上时画面抖动明显，对监控的识别影响很大内容。

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图像稳定有几种解决方案：

使用软件技术处理

获取完整的传感器图像，图像处理缓冲区。

为了稳定，边缘图像被保留，中心图像被数字放大（图像失真或模糊）。

使用保留的边缘图像对图像进行补偿以达到防抖效果（补偿区域缩放、边缘模糊）。

如何结合硬件和软件

为了补偿图像数字化放大造成的图像模糊，使用了更大像素的图像传感器。

直接物理像素大小用于补偿图像抖动区域，以避免图像边缘模糊。

在前端球机产品中应用防抖技术时，通常采用软硬件相结合的方式。关键技术点之一是克服图像边角的散焦现象。

图像增强技术

当前监控系统面临的重要问题是受各种干扰因素的影响，使系统无法全天候、全天候运行，系统可靠性低，LCC值不经济. 这些干扰因素主要包括日间环境中的渐晕、泛光、逆光、低照度环境、监控场景中强逆光干扰、雾霾等大气散射环境干扰以及降雨、降雪、沙尘等气象条件。影响。

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图像增强技术解决的主要问题是通过算法在视觉上对视频源进行改进，有效提高图像质量，提高图像清晰度，提高视觉可分辨性，使原本低质量的图像能够满足监控并实现清晰度。辨识度。

实现图像增强技术的方法是在原始图像中突出需要观察的内容，抑制非重点观察内容，通过对像素灰度值的处理生成新的图像，以提高视觉效果。图像增强的关键技术问题是：

·适应不同时间、不同程度的不同干扰因素。

· 适应不同的景深、视角和目标内容。

·有效区分图片内容，充分保留局部细节；画面对比度柔和，色彩过渡平衡，明暗对比适中；颜色恒常性好，不受场景变化的影响。

·正常情况下不影响画质；未增强的图像不会失真。

图像增强的产品形态涵盖了从前端、编码端到后台显示端的处理。在产品定位上，可以分为两个方向：通用产品，重点是正常气候，不退化。在恶劣的气候条件下得到改善，但不是最好的。作为标准集成到每个设备中。专业级产品，专注于应对最恶劣的条件以达到最佳效果。如雾天专用设备、深海专用设备、低照度专用设备、军用专用设备等，在特殊行业应用集成。

双目立体视觉技术

双目立体视觉技术的核心目的是提高识别的准确率。由于立体视觉技术形成的视野中包含了物体的三维几何信息，因此可以有效地设置检测规则，消除光影等干扰因素，大大提高智能分析的准确性。如果说高清技术通过增加可用像素来提高分析的准确性智能视频分析，是一种战术举措，那么双目立体视觉技术对视频分析准确性的影响则是战略性的。

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双目立体视觉技术是基于视差原理，利用成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像，通过计算对应的位置偏差得到物体的三维几何信息。图像的点。

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采用双摄像头或多摄像头，高精度测量视场内自由运动体的三维位置坐标和姿态，确定运动目标的质心位置，确定运动目标根据校准结果进行高精度跟踪。

立体视觉技术的跟踪可以适应复杂的跟踪背景环境，因为它可以识别目标与背景环境的三维坐标、姿态、相对距离和空间距离。

多球机联动跟踪

多球机联动跟踪技术是基于单球机智能跟踪技术。从应用上看，普通跟踪球机的单点监控可以升级为系统中单个目标的无缝接力跟踪。配合电子地图的使用，可以轻松实现对高安全区域的监控。无缝追踪，实现目标轨迹描述、犯罪行为预警等高层次安全需求。

多球机联动跟踪技术的实现首先需要具备多目标识别与跟踪技术。在应用中，通常以一台球机为起点，对大范围内目标的智能行为进行分析，并根据既定策略对同时监测的多个目标进行排序，指挥智能跟踪球在序列。机器对目标进行一一跟踪监控。与单目标跟踪相比，多目标跟踪技术的关键在于数据关联的问题，即建立统一的坐标系，使起始球可以将目标的坐标信息传递给跟踪球。实现联动跟踪。

多目标跟踪的过程可以分为以下几个部分：

数据相关性：建立观察和目标之间的对应关系。常用的方法包括最近邻算法、联合概率数据关联过滤器和多假设跟踪算法。

状态估计：通常将多目标跟踪问题转化为对多个单目标的跟踪过程，并建立相应的状态空间模型。为每个目标分配一个单目标跟踪器，对每个目标进行相互独立的跟踪，并设计一些特殊的方法来处理目标之间的交互和遮挡。

坐标传递：在关联圆顶之间建立统一的坐标系

在多目标监控场景中，提取目标的位置和运动轨迹信息并发送给下一个球机，下一个球机根据目标的位置和运动轨迹信息跟踪并锁定目标。

此外，在多目标跟踪技术的实际应用中，需要重点优化和改进以下几个方面：提高算法的效率，以便能够同时跟踪尽可能多的目标; 需要提高算法的抗干扰性能，以减少光线变化和阴影。、目标间遮挡等常见干扰因素；需要能够为每个目标分配警报优先级，以便球机在跟踪时及时切换到威胁级别更高的目标。

用于验尸应用的智能技术

面对监控系统中海量的视频数据，如何有效、高效地应用，缓解人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳等问题，准确识别不同分辨率和视频录制的需求，不同的定义。对于获取的信息，业界提供了视频修复、视频摘要、视频结构化检索等技术手段。

视频恢复

解决模糊视频的有效识别问题。通过第四届中国智能交通大会暨第二届深圳国际智能交通与卫星导航定位服务展览会（2013.5.26-5.28深圳会展中心） 161 使用智能算法如超分辨率、锐化滤波、去模糊滤波、轮廓增强、降噪滤波、变形校正、颜色调整、时空分析、视频标注、多视频对比、视频稳定等。等进行处理，使其清晰可辨。

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视频摘要

视频摘要形成视频片段，不同时刻的目标“穿越时空”同时显示和播放，让24小时视频短片变成现实几分钟的总结视频。视频总结不仅凝聚了活动的精髓，也凝聚了活动的全部，没有价值的视频将被淘汰。通过多段快照技术，可以在几秒钟内看到所有的活动对象，并且回溯到原始视频的功能可以瞬间锁定对象在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用，将大大提高海量视频监控录像的分析效率。

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视频分类检索

传统的视频搜索功能主要是以设置物理条件为主要搜索条件，如时间、日期等。智能视频检索功能可以通过考虑设置的智能条件进行快速的视频搜索。例如：特定场景的变化条件、可疑物体（人、车、其他特征物体）的出现是搜索条件，针对特定视频条件的智能搜索，结合其他智能视频功能，可以使大量短时间内信息混乱。在其中形成了有价值的证据链。如图7所示，输入“红车”的检索条件，然后对比就可以得到相似度高的目标列表。

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视频分类检索技术未来的发展方向应该是结构化的视频存储方向，逐步实现以下技术目标：

可检索的结构化数据：卡口和电警采集的车牌信息，独立的小系统。

可检索的非结构化数据：监控摄像头采集的视频信息、颜色、行为、人脸、车型等。

视频采集时的数据结构处理：智能球和IPC编码时自动生成视频数据库，而不是简单的视频文件。

结构化视频存储是未来方向，但仍需解决以下关键技术问题：视觉信息、高级语义信息数据描述技术、分类规范与信息索引技术、存储组织与高效搜索技术、提高准确率智能分析技术学位、智能技术硬件产品化、远程查询交换技术等。

结束语

以上对目前和未来一些新型智能视频技术的前景、实现和应用做了一些概括性的分析。可以预见，这些技术将与现有的智能技术不断融合，扩展成多种产品形态，应用于视频监控的各个方面，进而转变为更智能的产品类型、更丰富的业务应用和更灵活的系统结构，从而推动智能视频技术与行业用户业务需求的融合，为视频技术开拓更大的行业市场。