视频分析算法的原理简介

智能视频（IV，IntelligentVideo）技术源自计算机视觉（CV，ComputerVision）与人工智能（AI，ArtificialIntelligent）的研究，其发展目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体，这一研究应用于安防视频监控系统、将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息、自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，同时，必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控（IVS）不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。

视频分析部分

视频分析产生的背景很简单，其一为安防应用，就是当值班人员面对十、百、千的摄像机，无法真正的在风险产生时预防或干预，多数靠事后回放相关的图象；其二为非安防应用，如商业上人流统计、防止扒窃等等。其理念是将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，当计算机发现问题时候，产生报警，此时值班人员进行响应。

视频分析技术来源于计算机视觉，它能够在图象及图象描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过图象处理和分析来理解画面中的内容，其实质是“自动分析和抽取视频源中的关键信息”。

智能视频监控将大量的，枯燥的视频图象分析工作交给编码器或计算机，将保安人员从传统的监控任务中解脱出来，系统自动探测跟踪并触发报警，保安人员只需要进行录像查看，确认警情并联络相关部门采取措施。

视频分析原理

视频分析方法主要有两类，一类是背景减除方法。是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。可以提供比较完整的运动目标特征数据。精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际 ”热闹程度“ 选取3－5分钟的学习时间。一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护“能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。

另一类是时间差分方法，时间差分个人认为就是高级的VMD,又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。时间差分方实质就是利用相邻贞图象相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

视频分析过程

视频分析的过程（背景减除方法）：首先系统进行背景学习，学习时间根据背景热闹程度有所不同，期间系统自动建立背景模型。之后系统进入“分析“状态，如果前景出现移动物体，并在设置的范围区域内且目标物体大小满足设置，系统将会把该目标进行提取并跟踪，并根据预先的算法（入侵、遗留、盗窃等）触发报警。（期间如果背景出现雨雪，中云，波浪，摄像机抖动，摇摆的柳树等，系统将启动预处理功能，来过滤掉这些动态背景）。在触发报警之前，系统具有目标识别的功能，即将提取的目标与已经建立的模型进行比对，并选择最佳的匹配。

　　智能化、数字化、网络化是视频监控发展的必然趋势，智能视频监控的出现正是这一趋势的直接体现。智能视频监控设备比普通的网络视频监控设备具备更加强大的图像处理能力和智能因素，因此可以为用户提供更多高级的视频分析功能，它可以极大的提高视频监控系统的能力，并使视频资源能够发挥更大的作用。为了推动智能视频产业的发展，达到多方共赢效果，需要将监控设备硬件供应商、智能视频软件供应商、分销商和经销商和系统集成商所有这些参与者合理的组织起来，使他们能够充分发挥各自的优势，创造出能够满足最终用户需求的全面解决方案。