BVS智能视频分析技术

近年来在视频监控市场中，BVS智能视频分析技术成为热点产品，在平安城市、智慧交通、智慧工地、智慧工厂、智慧电力、智慧煤矿、智慧城管、智慧物流、智慧教育等行业得到了较广泛的应用，取得了很好的社会效益和经济效益，成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。

智能视频分析技术的行业应用

智能分析技术是智能视频技术的核心，其特点是需要与行业应用业务进行深入的结合，依托于软件系统而使用。不同的行业用户，在系统规模、建设方式、应用场景、检测目标、性能要求、数据后台处理等方面，都有很大的不同。

以算法稳定、技术成熟、形态丰富的软硬件产品为基础，武汉倍特威视针对各行业的业务应用需求，制定了不同的智能应用方案，为行业用户提供完善的深度定制智能分析服务。可满足电力、石化、建筑、煤矿、教育、交通、城管等安全生产行业应用。

倍特威视安全帽识别

  主要应用建筑工地、电力、煤矿、石化等等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪和报警，不依赖于其他传感器、芯片、标签，直接通过视频实时分析和预警。对未佩戴安全帽的危险行为实时预警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，协助管理人员7*24小时不间断巡视安全管理。

倍特威视烟火识别

  主要应用于秸秆禁烧、环境监测、森林防火、城市烟火、道路交通、建筑工地、石化等行业。智能识别监控区域内的异常烟雾和火焰，实时分析，精准识别，及时报警，智能视频分析与深度学习结合，并最大限度的降低误报和漏报现象，具有成本低、效率高的特点，免去了人工监控的烦恼。当检测到画面内有烟火时，自动触发报警，告知后台客户端平台、以及手机客户端。以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机。

倍特威视智能视频分析周界防护

  主要应用于建筑工地、校园、园区、室内等常规性的安保场所，使用区域入侵、围墙翻越、人员徘徊、物品遗留、物品搬移等行为分析算法。在当前的市场中，应用的范围相当广泛，产品形态最丰富，满足不同行业的需求，具备一定的普适性。

倍特威视银行行业视频分析

  监控金融营业场所，以ATM机和自助银行为核心，防范贴纸条、非法读卡器等金融特色的犯罪行为，和识别取钞人的异常人脸。使用特点是应用于小范围的固定区域，室内室外皆有；可以对环境进行一定的改造以适应系统；可以对人员活动区域和轨迹做一定的约束以适应系统。

倍特威视看守所视频分析

  针对监所内部的监室、通道、值班室，外部周界的围墙，需要提供起身、攀高、打架斗殴、值班在岗、联动球机活动轨迹跟踪等技术应用。

倍特威视商场、景点客流统计

  针对商场的主要出入口和通道，检测穿越该区域的活动人员目标。应用场景面向较密集的人流，需要对数据进行深入的挖掘分析，提供有商业价值的报表。

视频数据日益增多，如何降低管理难度

  用户只是满足于看得见、存得下、可管理的技术水平的话，那么随着高清视频数据与日俱增，对于视频管理难度也随之而来，如此多的视频画面仅凭人眼来监看，定会流失相当大的重要信息。这是你可以用上智能视频分析服务器，给不同的视频画面设置你想要的告警规则，代替人眼来全天二十四小时不间断巡视。当检测异常情况时，立即触发报警，通知相关管理人员进行处理，从而大大减小人视频管理难度。

高清视频系统增加，智能分析的前景愈加广阔

  在高清时代来临时，智能分析技术需要扩大自己的技术涵盖范围，一是在系统集成方面，与网络化的联动、控制、指挥结合更紧密。二是在处理技术方面，更多的与画质处理技术结合，通过更高质量的画面内容，提高准确率。三是在产品形态方面，提供从标清到高清，从前端到编码器、传输层、中心设备、显示设备的不同应用产品，使用户在设计解决方案时，有更加丰富、灵活的选择。

智能分析技术的技术瓶颈与解决途径

  智能分析技术的发展瓶颈，目前主要是在已经成熟的各项技术的误报率上。在现有技术水平的条件下，为降低误报率，提高系统的稳定性和环境适应性，除了对算法深耕细作之外，还需要投入力量分析环境使用特点，促使使用环境向着有利于智能分析技术技术发挥能力的方向变化，降低复杂环境对于智能分析技术的不利影响。目前倍特威视将视频分析与深度学习神经网络技术相结合，在识别率和准确率有了空前的提升，识别率可高达90%以上。

智能新技术的涌现与前景

  在基础的智能监控需求已经得到满足的情况下，市场不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用，力求实现在应用的广度、深度上的突破。下面介绍几种代表性智能视频分析新技术：

（一）实时分析应用：事前及时预警减少安全隐患

  面对海量的视频数据，如何将其更好的应用起来？可利用智能视频分析技术，给不同的视频画面设置你想要的告警规则，相当给摄像机画面加一个大脑，代替人眼来全天二十四小时不间断巡视。当检测异常情况时，立即触发报警，通知相关管理人员进行处理，从而大大减小人视频管理难度。例如：安全帽佩戴检测、烟火识别预警等行业应用。

（二）提升视觉感官体验：图像增强

  监控系统面临的重要问题，是受到各种干扰因素的影响，使得系统不能在全天候、全天时下运行，系统的可靠度低。这些干扰因素主要包括如白天环境下的泛光、逆光，低照度环境，雾、灰霾等的大气散射环境干扰，降雨、降雪、沙尘等气象条件的影响。

  图像增强技术主要解决的问题，是通过算法对视频源进行视觉改善处理，有效的改善画质，提高图像的清晰度，提高视觉可分辨性，使原本低质量的图像能够满足监控需要，达到清晰可辨的程度。正常环境下不影响画质；未增强的画面不失真。

（三）面向事后应用：视频浓缩与检索

  面对监控系统中海量的录像数据，如何有效、高效的应用，减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题，并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息，行业提供了视频复原、视频浓缩、视频结构化检索等技术手段。

视频浓缩

  将视频浓缩形成视频片断，不同时刻的目标“穿越时空”同时展现播放，使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟浓缩视频成为现实。视频浓缩不仅浓缩的是事件的精华，也是活动事件的全部，没有价值的视频去掉。通过多分格快照技术，可以在几秒中看完所有的活动目标成为可能，回溯原始视频功能，瞬间锁定目标在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量视频监控录像分析的效率。

视频结构化快速分类检索

  传统的视频搜索功能主要是以不同的事件设定为主要搜索条件的，比如时间，日期等。而智能视频检索功能能够通过认为设定的智能条件进行快速的视频搜索。比如：特定场景的变化条件、嫌疑物体（人、车、其他特征物体）的出现等为搜索条件，进行特定视频条件的智能搜索，结合其他智能视频功能，可以使大量的无序信息在短时间内形成有价值的证据链。

  从此可以预见的是，这些智能技术将与现有的各项智能技术不断的融合，并扩展到各种产品形态中，应用到各个视频监控，发掘更多的视频资源应用。让视频更好的为我们服务。