摘要：在過去的十幾年間，公安監所內的信息化進程取得了重大進展，眾多視頻監控設備在公安監所中得到了應用，從監控設備的發展趨勢來看，目前也向著數字化、高清化、智能化的方向轉變。其中，數字化為視頻的遠程實時監控和智能分析提供了基礎。與此同時，隨著各單位對安防監控系統建設的持續投入，視頻監控中的智能行為分析更是在越來越多的公安監所監控系統中得到了應用。但目前智能分析更多的是關注與事前和事發時單個監舍內人的行為的分析研判，在事后檢索和大數據挖掘方面多有欠缺。
一、公安監所視頻監控智能分析應用現狀
智能視頻分析依賴于視頻算法對視頻內容進行分析，通過提取視頻中關鍵信息，進行標記或者相關處理，并形成相應事件和告警的監控方式，人們可以通過各種屬性描述進行快速檢索。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能視頻監控系統可以理解為人的大腦。智能視頻技術借助處理器的強大計算功能，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，獲取人們需要的信息。
目前，市面已經較為成熟的智能分析規則，主要有監舍內部行為分析和圍墻周界行為分析。針對監舍內部在押人員的行為分析主要有劇烈運動、攀高、夜間起身檢測、徘徊、人員離崗等規則，針對監所周界的行為分析主要有人臉采集識別、人員特征識別、區域入侵檢測、物品遺留檢測、人群聚集識別、自動跟蹤等。
從智能分析產品部署來看，主要有后端服務器分析和前端攝像機分析兩種模式。針對監舍內部行為分析，一般以后端服務器分析為主，此類分析需要具備較高的硬件設備性能和良好的視頻圖像質量，這兩個要素滿足得越好，則分析成功的識別率越高。而從周界的行為分析來看，目前一些廠家已經將智能分析運算集成到了前端攝像機當中。
另外，利用智能視頻分析系統可以進行事前預警防范。比如人臉識別比對系統，通過建立人臉捕捉數據庫，將人臉信息歸檔，并與個人身份建立關系，在實際運用過程中采用人臉搜索、黑名單布防、陌生人識別等多項智能分析技術，大大提高監所安防的安全性，做到在押人員在所內的軌跡跟蹤和分析。
目前智能視頻分析技術已經逐漸的趨于成熟，這和安防企業的努力和貢獻是分不開的，他們是智能視頻分析的先行者。此類的廠家以海康威視等公司為代表，其產品已經得到了眾多用戶的實戰檢驗，具備較高的市場占有率。
二、公安監所視頻監控智能分析應用面臨的困境
隨著視頻監控系統的普及和智能分析技術的發展，現在智能視頻分析技術已經逐漸被人們所接受，但是隨之帶來的問題也比較明顯。一個就是視頻監控系統覆蓋的全面性帶來的海量視頻的分析，例如在視頻監控的規模已經到達了千路以上規模的前提下，尋找一條可用的線索就帶來很大的困難；另一個就是針對視頻智能分析系統帶來的碎片化，有沒有一個成熟的大數據挖掘的方法? 對于人臉識別分析來說，只有大批量的使用高清攝像機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰效果。
一起突發事件的發生，有時會伴隨著大量的視頻錄像線索，與事件相關的大量監控視頻基本采用Windows文件目錄管理的原始方式，需要通過其他類型的記錄文件（如記事本，WORD，EXCEL等）來記錄視頻內的重點內容（如人物，時間，地點等），這就造成調取關鍵視頻困難、視頻管理效率低下，甚至造成重要視頻的丟失。在查找之前的線索時，要在繁雜的資料庫中檢索到該視頻并通過特定廠商的DVR播放器定位到對應時間點查看，這樣就造成線索與對應的視頻資料的映射關系的混亂和檢索困難。
很多人認為在監控攝像機上用上智能分析技術，就可以高枕無憂，省時省力，實際上如果沒有更好的應用，那么非但不能解放警力，還會帶來安裝調試復雜、設備維護困難等一系列后遺癥。
三、智能視頻分析系統的大數據應用
智能視頻數據挖掘的應用主要是面向事后視頻分析、管理和實戰應用。�？低曊谥τ诖祟悜玫难邪l，并開發出視頻檢索系統，系統采用�？低曌灾餮邪l的高效智能分析算法技術，保證分析信息的全面和準確，同時系統采用集群化計算方式，可提供幾十上百倍以上實時的快速分析能力，并可根據應用需要進行線性擴展，提高計算能力。
本系統在視頻資料錄入的同時，自動對視頻中的目標信息進行格式歸一化與智能預處理分析，對視頻進行快速處理，提取視頻中目標的相關信息作為智能元數據保存至數據庫中。之后的相關操作，如智能審看、智能檢索等等就不用再做復雜的解碼以及智能分析的工作，而是直接從智能元數據中提取，大大的提高了工作效率。系統可以與諸如海康威視的視頻監控管理平臺實現無縫對接，實施案件管理等功能，更加有效、有針對性的去關注和分析某些重要視頻，獲取有價值的信息，對接之后可實現網絡傳輸，使得傳輸速度更快，節省存儲資源。
根據智能元數據信息，可對目標及目標細化特征等視頻內容級別進行篩選，如顏色、人/車分類等。用戶還可根據案情的需要自定義設置不同的周界防范規則，通過在數據庫中對元數據進行檢索提取觸發規則的目標信息，達到快速檢索的目的，極大地提高了效率。
整個系統有如下功能：
目標行為分析：視頻錄像導入服務器后，系統自動獲取視頻內部的事件及目標的關鍵信息，并根據這些信息生成視頻內容及索引�？梢酝ㄟ^查看目標圖例，就可在幾分鐘內，查看數個小時視頻中包含的所有目標，并確定其行為，完成對視頻中信息的甄選。如下圖所示：
在查看的過程中總會有一些不需要關注的無效信息，如何將這些無效的信息過濾掉或者快速的跳過這些視頻是值得考慮的事情，系統采用智能濃縮播放功能，它能根據用戶的意愿自動控制播放速度，將涉案視頻中真正有用的證據、線索內容進行慢速的播放，用戶不關注的內容采用快進播放的方式進行瀏覽。這種方式極大節約了審看人員的瀏覽時間，加快了視頻內容的審看速度。如下圖所示
為了進一步的縮小范圍，提供更為細致的依據，系統還可以對目標圖例或排查結果的類型進行過濾，在目標結果較多的情況下，系統支持將目標中的類型進行分離，進一步縮小關注范圍，比如人、顏色等。如下圖所示：
人員特征識別：在上述分析了可以人員的行為之后，判斷出可疑人員，這時候需要看到嫌疑人的臉部信息，如果恰好有攝像機在嫌犯經過的地方布控，這時候就可以通過人臉檢測技術來分離出經過人員的臉部信息，之后根據時間、衣著等特征定位嫌犯。如下圖所示：
目前，人員特征分析系統已經可以大致幫助判斷出人員的年齡、身高、眼鏡佩戴等特征。
經過上述案例的描述，可以看出：目前智能視頻分析技術在大數據時代的迫切性，也可以看出這套視頻檢索系統的實用性，此系統幫助工作人員高效、精準地聚焦到所關注的目標，有效解決目前視頻眾多、信息量巨大等視頻查找的棘手問題。
雖然智能視頻分析其自身發展也存在諸多缺陷，由于實際環境中光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤算法設計的難度，但是智能視頻分析技術已經逐漸成為安防行業發展的大方向，眾人拾柴火焰高，隨著眾多科研院校、大型安防企業對智能視頻分析技術不斷的研究和創新，智能視頻分析的運用會逐漸大眾化，普及到各個監所的日常工作中，真正發揮安全防范的預見作用，將危險扼殺在搖籃里，給監所的安全運行帶來有力保障。
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