淺談智能圖像監控系統建設
「當前，隨著經濟全球化、社會信息化深入發展，智能圖像監控系統的改造和建設，結合大數據、云計算、物聯網、決策科學、安全平臺和應急技術裝備等現代科學技術手段，是健全公共安全體系，全面提升公共安全保障能力，構建安全保障型社會的重要保障和手段，也是21世紀智慧城市建設、城市智能安防建設的一條必經之路。(2023-2-25)」
關鍵詞：智能圖像監控；視頻結構化
1 引言
當前，隨著經濟全球化、社會信息化深入發展，經濟轉軌、社會轉型的特殊歷史時期，各種現實問題與歷史問題相互疊加，許多矛盾以違法犯罪、群體性聚集等案事件形式進入公共安全領域，例如“廈門公交縱火案”、“上海外灘踩踏事件”等。這些都對廣大人民群眾的生產、生活帶來嚴重的威脅，對社會秩序和社會穩定造成了重大的負面影響。因此，2015年，習近平總書記就公共安全工作曾多次做出重要批示，其中明確指出“要構建公共安全人防、物防、技防網絡，實現人員素質、設施保障、技術應用的整體協調�！庇纱丝梢�，整合社會各方力量，堅持群防群治策略，充分運用大數據、云計算、物聯網、決策科學、安全平臺和應急技術裝備等現代科學技術手段，基于公共安全視頻圖像信息聯網整合，是健全公共安全體系，全面提升公共安全保障能力，構建安全保障型社會的重要保障和手段。
2 現狀分析
2012年3月22日，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃（Big Data Re-search and Development Initiative）”。這是繼1993年美國宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發展部署。商用大數據技術已經融入到人們日常生活的方方面面。老牌的互聯網公司如Yahoo、Google、百度，都極為深刻的影響著該技術的發展，針對文本內容的信息搜索技術已經比較成熟。
然而，在視頻量巨大的系統---城市級監控系統，由于場景、應用目標的不同，上述在互聯網模式中積累起來的視頻處理、檢索技術卻并不適用。在警務應用領域，對視頻結構化及結構化大數據的存儲挖掘方面，真正具有實際使用價值的研究成果還不多，使得業內對能夠進行自動化視頻的新系統的需求日益迫切。因此，智能圖像監控系統結合視頻結構化大數據分析一定是未來監控系統技術的發展趨勢。
3 智能圖像監控系統建設的關鍵
隨著“智慧城市”建設進程不斷發展，為了更好地保障人民人身和財產安全，政府對加強城市各地監控資源聯網以及監控智能化改造已經越來越重視。以“平安城市”、“智慧城市”為核心的城市建設工作，都極大的推動了智能安防技術的快速應用和落地。智能視頻（IV，Intelligent Video）已成為21世紀智慧城市建設的一條必經之路。針對智能圖像監控系統的特點，智能圖像監控系統的建設，需要注意以下關鍵環節：
3.1 前端智能化
智能前置化由于其可有效提升監控實時性、規避單點故障、降低系統建設成本更是被作為近年來安防技術發展的熱點�！爸悄芗夹g前端化”，即指將多類型智能算法及傳感芯片前置到攝像機中，使得每一臺網絡攝像機從一臺單一的圖像和聲音采集單元轉變成一個智慧處理單元。前端智能視頻分析技術主要包括圖像處理、跟蹤技術、模式識別、軟件工程、數字信號處理（DSP）等領域。
智能前置領域有兩種不同的細分，那就是微智能和專業智能。專業智能相較于微智能，主要表現為出現較早，性能強大，準確率高，主要面向更高端、更專業的智能分析應用市場，但價格定位較高。
利用平安城市多點位全方位布控實現“全城Smart”，這種前置的、分布式的、多類型的視頻采集方式，不僅可以采集到多種類型的結構化數據，也可以采集到豐富智能信息的視頻流，基于視頻大數據框架下的分析及挖掘，分析得出的各項人、車、物等關鍵信息就會越精細越準確，從而為公安的各項業務應用提供豐富、細致的數據基礎。
3.2 視頻結構化
視頻結構化是視頻大數據的一個關鍵環節，目前較多的方案是用中心服務器分析模式，但這種方式存在著一些不可調和的問題，例如影響整個監控系統的單點瓶頸危險；更重要的是隨著系統規模的增長，一味增加服務器數量將導致視頻監控系統成本的巨幅提升，最終將無法對視頻結構化進行大規模的推廣。因此，研制集成多維度圖像特征采集的智能攝像機無疑解決這一矛盾的最佳方案，使用智能攝像機進行“全城smart”必將是未來的發展趨勢。
3.3 結構化提取
視頻內容的結構化提取技術也是視頻大數據的關鍵環節，目前，在行業內，相對成熟的是交通的卡口系統，可以從視頻中提取車牌及少量的車型信息，但是在警務業務應用中，需要大量的“人、車、物”相關信息，目前卡口中提取的信息不能滿足更多的應用需求。因此，隨著前端智能視頻圖像系統的改造和建設，通過智能前端提取“人、車、物”相關特征是未來的發展趨勢。
3.4 大數據存儲
視頻自動結構化技術的提高，數據量的劇烈增長將帶動安防領域中大數據存儲挖掘技術的發展。目前在商用領域，分布式計算中心的方式已經非常成熟，但視頻大數據領域中，大量結構化數據與半結構化數據并存，這需要對目前的技術進行進一步的開發。未來，獨立與現在的商用大數據系統，專用基于視頻結構化信息的大數據存儲與分析系統必將成為大數據體系中一個獨立的分支。
4 結束語
智能多維感知將是未來智能城市安防發展的新常態，在世界進入工業4.0的過程中，安防行業將憑借“多維感知”的優勢，結合人、物、房、點、路、網等多維信息大數據中心的推進，通過技術融合，業務融合，數據融合，實現跨層級跨地域，跨系統的系統管理和服務，形成“建為用、用為戰、以用促建”的良性循環，將是新型智能城市安防建設的必然趨勢。
參考文獻：
[1]劉治紅；駱云志；智能視頻監控技術及其在安防領域的應用[J]；兵工自動化；2009年04期.
[2]陳悅婷；安防視頻的監控現狀和趨勢[J]；科技創新與應用；2013年04期.
[3]高麗；智能視頻監控技術及其應用[J]；黑龍江科技信息；2009年36期.
[4]《公安信息系統應用支撐平臺總體設計方案》（公安部）.
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1 引言
當前，隨著經濟全球化、社會信息化深入發展，經濟轉軌、社會轉型的特殊歷史時期，各種現實問題與歷史問題相互疊加，許多矛盾以違法犯罪、群體性聚集等案事件形式進入公共安全領域，例如“廈門公交縱火案”、“上海外灘踩踏事件”等。這些都對廣大人民群眾的生產、生活帶來嚴重的威脅，對社會秩序和社會穩定造成了重大的負面影響。因此，2015年，習近平總書記就公共安全工作曾多次做出重要批示，其中明確指出“要構建公共安全人防、物防、技防網絡，實現人員素質、設施保障、技術應用的整體協調�！庇纱丝梢�，整合社會各方力量，堅持群防群治策略，充分運用大數據、云計算、物聯網、決策科學、安全平臺和應急技術裝備等現代科學技術手段，基于公共安全視頻圖像信息聯網整合，是健全公共安全體系，全面提升公共安全保障能力，構建安全保障型社會的重要保障和手段。
2 現狀分析
2012年3月22日，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃（Big Data Re-search and Development Initiative）”。這是繼1993年美國宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發展部署。商用大數據技術已經融入到人們日常生活的方方面面。老牌的互聯網公司如Yahoo、Google、百度，都極為深刻的影響著該技術的發展，針對文本內容的信息搜索技術已經比較成熟。
然而，在視頻量巨大的系統---城市級監控系統，由于場景、應用目標的不同，上述在互聯網模式中積累起來的視頻處理、檢索技術卻并不適用。在警務應用領域，對視頻結構化及結構化大數據的存儲挖掘方面，真正具有實際使用價值的研究成果還不多，使得業內對能夠進行自動化視頻的新系統的需求日益迫切。因此，智能圖像監控系統結合視頻結構化大數據分析一定是未來監控系統技術的發展趨勢。
3 智能圖像監控系統建設的關鍵
隨著“智慧城市”建設進程不斷發展，為了更好地保障人民人身和財產安全，政府對加強城市各地監控資源聯網以及監控智能化改造已經越來越重視。以“平安城市”、“智慧城市”為核心的城市建設工作，都極大的推動了智能安防技術的快速應用和落地。智能視頻（IV，Intelligent Video）已成為21世紀智慧城市建設的一條必經之路。針對智能圖像監控系統的特點，智能圖像監控系統的建設，需要注意以下關鍵環節：
3.1 前端智能化
智能前置化由于其可有效提升監控實時性、規避單點故障、降低系統建設成本更是被作為近年來安防技術發展的熱點�！爸悄芗夹g前端化”，即指將多類型智能算法及傳感芯片前置到攝像機中，使得每一臺網絡攝像機從一臺單一的圖像和聲音采集單元轉變成一個智慧處理單元。前端智能視頻分析技術主要包括圖像處理、跟蹤技術、模式識別、軟件工程、數字信號處理（DSP）等領域。
智能前置領域有兩種不同的細分，那就是微智能和專業智能。專業智能相較于微智能，主要表現為出現較早，性能強大，準確率高，主要面向更高端、更專業的智能分析應用市場，但價格定位較高。
利用平安城市多點位全方位布控實現“全城Smart”，這種前置的、分布式的、多類型的視頻采集方式，不僅可以采集到多種類型的結構化數據，也可以采集到豐富智能信息的視頻流，基于視頻大數據框架下的分析及挖掘，分析得出的各項人、車、物等關鍵信息就會越精細越準確，從而為公安的各項業務應用提供豐富、細致的數據基礎。
3.2 視頻結構化
視頻結構化是視頻大數據的一個關鍵環節，目前較多的方案是用中心服務器分析模式，但這種方式存在著一些不可調和的問題，例如影響整個監控系統的單點瓶頸危險；更重要的是隨著系統規模的增長，一味增加服務器數量將導致視頻監控系統成本的巨幅提升，最終將無法對視頻結構化進行大規模的推廣。因此，研制集成多維度圖像特征采集的智能攝像機無疑解決這一矛盾的最佳方案，使用智能攝像機進行“全城smart”必將是未來的發展趨勢。
3.3 結構化提取
視頻內容的結構化提取技術也是視頻大數據的關鍵環節，目前，在行業內，相對成熟的是交通的卡口系統，可以從視頻中提取車牌及少量的車型信息，但是在警務業務應用中，需要大量的“人、車、物”相關信息，目前卡口中提取的信息不能滿足更多的應用需求。因此，隨著前端智能視頻圖像系統的改造和建設，通過智能前端提取“人、車、物”相關特征是未來的發展趨勢。
3.4 大數據存儲
視頻自動結構化技術的提高，數據量的劇烈增長將帶動安防領域中大數據存儲挖掘技術的發展。目前在商用領域，分布式計算中心的方式已經非常成熟，但視頻大數據領域中，大量結構化數據與半結構化數據并存，這需要對目前的技術進行進一步的開發。未來，獨立與現在的商用大數據系統，專用基于視頻結構化信息的大數據存儲與分析系統必將成為大數據體系中一個獨立的分支。
4 結束語
智能多維感知將是未來智能城市安防發展的新常態，在世界進入工業4.0的過程中，安防行業將憑借“多維感知”的優勢，結合人、物、房、點、路、網等多維信息大數據中心的推進，通過技術融合，業務融合，數據融合，實現跨層級跨地域，跨系統的系統管理和服務，形成“建為用、用為戰、以用促建”的良性循環，將是新型智能城市安防建設的必然趨勢。
參考文獻：
[1]劉治紅；駱云志；智能視頻監控技術及其在安防領域的應用[J]；兵工自動化；2009年04期.
[2]陳悅婷；安防視頻的監控現狀和趨勢[J]；科技創新與應用；2013年04期.
[3]高麗；智能視頻監控技術及其應用[J]；黑龍江科技信息；2009年36期.
[4]《公安信息系統應用支撐平臺總體設計方案》（公安部）.
�。ㄗ髡邌挝唬荷虾Ｊ泄簿纸鹕焦卜志郑�
(業嚼)