视频监控是视频工程中重要的技术和应用领域，支撑其发展的视频技术在不到一个世纪的发展过程中，大致经历了3个跨越式的发展阶段。20世纪30年代，以电视广播为代表的视频技术走出了实验室，进入广播电视台和千万家庭，实现了从静止图像传输到活动图像传输的跨越;20世纪80年代末，以会议电视、视频监控等为代表的视频技术走出了实验室，进入众多的电视会议室、安防系统，实现了从模拟视频通信到数字视频通信的跨越;如今，以智能视频监控(IVS)为代表的视频技术，正处在走出实验室、进入到各行各业的应用阶段，将要实现从“机械”的视频信息处理向智能化视频信息处理的跨越。当前中国正处在这一跨越的关键时段。智能视频监控只是智能视频技术的一个部分，一个将视频技术引入智能时代的部分。

 

智能化视频监控技术的进一步发展，仍然是仿生学引导的结果

 

智能化是视频监控的亮点，但又是视频监控技术的关键和难点

 

智能视频监控产业的发展需要采用新的符合智能监控要求的体系结构

 

基金项目：国家自然科学基金(60672134、61071091)

 

IVS的发展历程

 

和人类许多技术一样，视频技术也是仿生学引导的结果。视频技术模仿人类眼睛的功能，把眼睛“拉”到实际难以到达的时空。电视广播提供了大量有声有色的娱乐节目，丰富了人们的文化生活;而视频监控的出现，不仅提供了栩栩如生的现场信息，更解决了安全和生产方面的问题，使人们深切感受到视频技术的应用范围之广和所起的重要作用。

 

视频监控已有三四十年的发展，最早安装在银行营业厅的模拟视频监控设备，采用的是摄像头加磁带录像机;后来发展为数字监控，实际上是数字视频记录(DVR)，采用的是摄像头、采集卡加计算机(主要用于压缩、存储);近几年的网络视频监控装置，主要是由嵌入式摄像机、传输网络和计算机构成。

 

智能视频监控经过近四、五年的发展，已由简单的视频监控发展到具有人工智能的视频监控。视频监控的由来很简单，从需求层面来看：人们一直需要扩大眼睛的功能，希望在必要的地方“挂上”一只“眼睛”进行不间断的监控;从技术可行性的层面来看：传感器技术从单点传感器发展到多点，从一维传感器，发展到二维、三维传感器(图像、视频传感器)，快速的发展为实现以看为主的监控提供了可能。实际上这一过程再次体现了仿生学对技术发展的巨大影响力：监控技术即智能化视频监控技术的进一步发展，仍然是仿生学引导的结果。从仿生学的角度出发，各种传感器的出现均模仿人类的各种感觉的结果，从触觉、嗅觉到听觉、视觉，如模仿人耳的麦克风和模仿人眼的摄像机。最近，如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能，使现有的监控设备具有一定的智能并、成为研究的焦点。智能的汇入使传感的内容、含义具有了主观“感觉”，能够给出分析、判断和结论，而并非只对传感对象的物理量作忠实的记录。

 

早期的传感器往往比较简单，传感的是一维、单义的物理量，且易于分析、便于结论，如温度传感器，当所获得温度超过某一阈值时，说明发生了异常情况。以摄像机为代表的视觉传感器是一种多维、多义的传感器：面对记录的图像难以判断其内容的含义，如难以判断摄像机所面对的场景到底“发生”了什么事。现阶段该问题的解决主要靠人工完成：值班人员用眼睛对成百上千的摄像机信息进行屏幕“监视”，对存储的海量信息进行回放“检索”，对可疑信息进行人工对比、分析。但人(尤其是人的眼睛和大脑)是很容易疲劳的，有数据表明：如值班人员紧盯屏幕十几分钟后将会不自觉丢掉大部份信息。再如在伦敦地铁案中，安保人员为找到一点有价值的信息，往往要花几十小时查看大量的存储磁带。寻找不会疲劳的眼睛和大脑，分析所监控的内容，减轻负担，提高监控效率，这就是视频监控智能化的目标。

 

监控智能化并不仅仅可以帮助我们紧盯屏幕，提高效率，还可以通过“智能”承担并实现更多工作。目前最典型的“智能”主要集中在以下4个方面：

 

(1) 摄像机保护。这是首要任务，如果摄像机得不到保护，其它的一切都免谈。因此对摄像机被遮挡、被移动、模糊等情况能及时自动转移、报警并通知维护人员。

 

(2) 入侵检测和运动目标跟踪。对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能够识别单个或多个目标的运动情况(如运动方向、运动速度等)。在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。

 

(3) 滞留物和搬移物报警。当场景中(如候机室、会议室等)某一物体(如包裹、手提箱等)在敏感区域停留的时间过长，或原场景中存在的物体(如手提电脑、贵重仪表)被无故搬移时，系统就发出报警信号，同时自动在前面的视频画面中查找放置滞留物或搬走原有物品的可疑人。

 

(4) 群体行为分析。包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析。能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域的人或车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等。也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。

 

当然，智能视频监控能够做到的事不只如此。今后它可以帮我们做更多的事，但前提是我们要有足够的智能来设计并实现这样的智能视频监控系统。