集成智能视频分析系统应考虑的几个问题
2015-04-23 15:12:11

        智能视频分析技术和市场都处于上升期,它将视频监控的应用模式从事后取证调查转变为阻止甚至预防犯罪事件的发生,使有效实时监控许多路图像成为可能,所以它对提升现有安防技术水平的作用是不言而喻的。
        视频监控技术的智能化趋势已被集成商,设备生产商所认可。可以说市场在迫切地等待、寻找真正有效的智能视频分析技术。但是由于此项技术的复杂性,在实际使用中如何用好这项新技术,尤其是立足长远,如何耕耘这块非常有潜力的市场,是许多集成商,工程商都在思考的问题。本文就几个大方向问题进行探讨。

技术平台 
        目前市场上的智能视频分析产品的技术平台主要分为两大类,基于DSP的和基于通用处理器的。基于DSP形式的产品形式较多,有板卡,独立设备以及和相机集成在一起的智能相机。基于通用处理器架构的产品形式主要有工控机和服务器两种。

        基于DSP的产品通常将算法封装在硬件里,通过DSP处理器,如德州仪器的达芬奇系列(DaVinci)数字媒体处理器,进行运算。此类系统已经具有较为完善的I/O控制,网络以及图像采集功能。程序的编译、调试都有十分完善的软件环境。

        基于通用处理器架构的系统主要利用Intel或者AMD的通用处理器及其配套的硬件进行运算。
        直接从处理器主频速度和标准硬件配置来看,通用处理器的处理能力比DSP要高一个量级。但是并不能简单地说利用通用处理器进行图像处理的速度就比DSP高很多。由于DSP的处理任务较为单一,从历史上看,DSP通常有一些特有的优化处理指令来提高对图像,声音等特定输入的处理能力。例如德州仪器的C64x DSP 可以在一个时钟周期内进行8个操作;可以很快地完成图像处理中常见的点积操作。这都是很多人对DSP处理能力抱有信心的主要原因。
        近年来,通用处理器已经在对此方面有了长足的进步。随着SSE指令集的拓展,类似于DSP的单指令多数据(SIMD)流媒体指令得到广泛应用。再加上时钟频率和硬件配置上的优势,现在常见的通用处理器的图像处理能力要高于常见的DSP的处理能力。另外通用处理器的一个主要趋势就是朝多核发展。一台拥有48乃至24个核的服务器可以方便地购买到。所以一台服务器可以处理许多路图像,从而大大降低了硬件成本。不过目前DSP仍然具有一定的价格优势。
        目前智能视频分析系统的效能和用户所期望的水平相比,还有提高的空间。一个成功的产品必须首先满足用户的需求,然后再降低成本。智能视频分析技术的目标客户主要还是集中在高端或者特殊行业。所以首要关注的特性是处理能力和检测效果。通用处理器由于更强的处理能力和硬件配置,为更先进复杂的算法提供了更大的应用空间。在产品更新维护上,通用处理器也更方便。
        从产品路线图来看,将来通用处理器在处理能力的优势将进一步拉大。在不断增加CPU核数目的同时,INTEL将在明年(2010)上半年推出Larrabee。这是INTEL推出奔腾处理器以来最大的架构变革。它本质上更像一个图像处理器(GPU)和CPU的结合体。可以简单理解为大量的小CPU集成在一起以达到提高运算平行度的目的。它非常适合图像处理,物理仿真等可以将任务并行化的问题。GPU对图像的处理能力是CPUDSP所无法比拟的。所以GPUCPU的结合可能引导智能视频分析开发商们放弃现有的开发平台,向Larrabee转移。它将带动系统集成度的提高,进而降低基于通用处理器系统的价格。
        不管技术平台是DSP还是通用处理器,所有智能视频分析系统的核心都是算法。基于目前我国知识产权保护现状,许多国外厂商仅推基于DSP的产品,主要是由于封装在硬件里的算法保护较为完善。基于通用处理器的软件产品也有有效手段进行保护。
集中和分布式系统
        另外一个划分现有智能视频分析产品的特性就是看它是集中还是分布式布局,或者称为前端和后台式布局。例如智能相机就是典型的分布式布局,而视频分析服务器通常布置在监控机房内,所以是集中布局。
        分布式布局的一个优势就是可以较为方便地控制本地外部设备。如发现入侵人员时播放警告信息。集中式布局需要增加较长的线路来完成同样功能。
        一个常见的理解上的误区是认为分布式系统可以降低带宽要求,因为它只在发现异常的时候才传输图像和数据。这种方式理论上可以降低整个网络里数据的流量,但是在实际系统中,此结论往往不成立。即便是安装了智能视频分析的监控系统通常仍然需要安装一套传统的连续图像存储设备(DVRNVR等)用于备份,所以图像仍然需要传回到机房等集中控制点,网络流量并没有减少。即便是在相机附近当地存储图像,由于需要保证在发现异常时图像能传回到监控室,由相机到集中控制点的专用线路或者带宽需要保留,所以在此段线路上节省的网络流量意义并不大。

        另外,在监控点安装智能视频分析设备会增加被盗、被破坏的风险。由于监控点常常分布在危险,或者偏僻的地方,此类风险不能忽视。
技术和市场特征
        智能视频技术本质上是图像处理、模式识别技术。这决定了它的应用领域将远远不止入侵检测等现在较为普遍的应用。但是各种分项技术的根源主要来自于运动检测、跟踪、特征提取、分类等几大类技术。这些领域中不同风味技术的组合构成针对具体某项应用的解决方案。所以将这些基础技术作扎实是应对不断变化的客户需求的根本。这些基础技术远没有成熟到有公认的某种技术路线的程度。例如最基础的运动检测,目前在剔除运动物体阴影,在提取显著(Salient)运动,时域和空间域多尺度信息融合上还有很大提高空间。
        智能视频分析技术正处于开始被市场接纳的早期。目前在国内主要应用在港口,机场,油库,电厂(站),监狱(看守所),银行以及智能交通等行业。在行业不断拓展的同时,视频分析技术本身也在不断发展,在现有的入侵检测、徘徊、停止、遗留物、物品遗失、人数统计等功能基础上,出现了一些新功能。如最近两年来出现的人群聚集检测,最近出现的ATM机人脸掩盖检测。有客户提出利用道路监控探头检测影响市容的渣土车,对港口集装箱卡车停车不准现象进行报警等新功能。这些需求说明许多新生细分市场是智能视频监控的在未来发展的一个特点。
        目前行业内主流产品大大减轻了监控人员的工作强度,但是还没有达到完全替代监控人员的程度。在一些特定环境下,在精心调试后可以达到满意的结果。对安装调试的高要求是目前制约此项技术普及的一个重要因素。智能视频分析技术开发商在对工程商,集成商的培训是一个在行业内被忽略的环节。只有对智能视频分析技术有透彻地理解才可以有效地培训沟通。仅通过阅读技术手册很难搭建有效的系统。
        总而言之,在选择长期合作伙伴的时候,由于此行业需求多变的特点,一定要选择有自主创新和开发能力的厂家合作。