王汝琳，中國礦業(yè)大學(xué)（北京）信息與電子工程系教授，博士生導(dǎo)師。長期從事智慧城市建設(shè)、自動化監(jiān)控、信息化和計算機(jī)應(yīng)用的研究和教學(xué)工作。參與制定行業(yè)和國家標(biāo)準(zhǔn)50余項，在國內(nèi)外共完成18項科研項目，獲省部級科技進(jìn)步獎兩項。獲國家發(fā)明專利兩項，出版專著5本，發(fā)表論文100余篇，其中國外發(fā)表論文22篇。目前兼任公安部安全技術(shù)防范標(biāo)準(zhǔn)化委員會（TC100）特聘專家、中國自動化學(xué)會專家工作委員會專家委員、住建部智慧城市專家委員會委員等職。

當(dāng)前，我國正處在城鎮(zhèn)人口聚集，經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的階段，公共安全形勢嚴(yán)峻，安全防范、安全監(jiān)控與安全保護(hù)工作的緊迫性不斷加大。公共安全技術(shù)防范工作需要強有力的科技支持與保障。在突發(fā)事件處置、刑事案件偵破、反恐維穩(wěn)斗爭中，視頻監(jiān)控已逐步成為發(fā)現(xiàn)犯罪線索、搜集犯罪資料、提取犯罪證據(jù)的重要資源，成為案事件事前預(yù)防、事中處理、事后追查的有利手段。尤其在偵查破案過程中，視頻監(jiān)控技術(shù)已成為公安機(jī)關(guān)繼刑偵、技偵、網(wǎng)偵之后的重要技術(shù)手段。如何快速調(diào)閱海量視頻，如何迅速發(fā)現(xiàn)監(jiān)控視頻中有價值的辦案線索，如何自動識別危害公共安全的人員和行為，如何快速定位視頻線索中的行為軌跡，從而增強公安機(jī)關(guān)快速反應(yīng)、協(xié)同作戰(zhàn)和精確打擊的能力，提升社會治安動態(tài)防控水平，已成為當(dāng)前維護(hù)公共安全的一項重要課題和緊迫任務(wù)。

開展視頻圖像智能分析技術(shù)的研究很有必要

在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用中，目前普遍存在著“看不清、調(diào)不出、提取難、檢索慢”的問題，主要表現(xiàn)為視頻圖像不清晰、海量信息存儲難、圖像下載速度慢，不同格式的視頻無法播放、特征目標(biāo)檢索難、歷史圖像查找比對誤差大，缺少視頻圖像信息深度挖掘有效工具等技術(shù)難題。這些問題的解決，都需要大力開展視頻圖像智能分析技術(shù)的研究。�？低�視在安防行業(yè)“數(shù)字化、高清化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化”的發(fā)展過程中，對于視頻圖像智能分析技術(shù)的發(fā)展，起著重要的作用。尤其是當(dāng)前模擬監(jiān)控系統(tǒng)淡出，IP大時代來臨的背景下，研究視頻圖像智能分析技術(shù)的價值更加凸顯。

檢索與摘要技術(shù)是視頻圖像智能分析的重要部分

視頻檢索是根據(jù)目標(biāo)特征檢索出包含某個目標(biāo)的視頻，或者從視頻結(jié)構(gòu)中找出包含目標(biāo)的片段，從而大大提高視頻資源查找和利用的效率。視頻檢索的基礎(chǔ)是視頻解析和特征提取后獲取的目標(biāo)索引和內(nèi)容描述庫。通過建立高效的特征描述和目標(biāo)、內(nèi)容索引庫，并研發(fā)快速準(zhǔn)確的檢索算法，實現(xiàn)有效的視頻檢索功能。視頻摘要主要是利用視頻分析模塊、視頻圖像特征提取、視頻幀元素的特征標(biāo)記與提取、重建處理等技術(shù)，對海量視頻進(jìn)行摘要處理，生成簡短摘要文件，融合多個目標(biāo)元素，具有部分明顯特征的元素可以快速檢索，對目標(biāo)元素的原始錄像進(jìn)行精確定位，查找相關(guān)聯(lián)線索視頻。檢索與摘要技術(shù)適用于多種條件的監(jiān)控圖像，高清卡口圖像的檢索準(zhǔn)確率可達(dá)到95%以上，也適用于普通標(biāo)清視頻的檢索。摘要技術(shù)適用于標(biāo)清、高清視頻的分析和融合處理。目前，檢索與摘要技術(shù)已基本成熟并獲得應(yīng)用。目前對高清卡口圖像的車輛特征檢索也基本成熟，包括對車輛輪廓、車牌、車輛其他部分的特征的檢索和比對，相對于標(biāo)清圖像，高清圖像的檢索準(zhǔn)確率會更高。�？低�視推出的Smart2.0 整體解決方案，正是目前最新檢索與摘要技術(shù)的有力體現(xiàn)。

視頻圖像智能分析在車輛監(jiān)控方面有極大的應(yīng)用前景

具體來說，在車輛信息提取與檢測領(lǐng)域，雖然相關(guān)的檢測、跟蹤算法研究已經(jīng)時間較長，應(yīng)用卻主要局限在交通參數(shù)的獲取方面，而且也需配置專用的檢測攝像機(jī)。對車輛的識別還主要是車牌的檢測和識別。近幾年國際上開始了對更多的車輛特征進(jìn)行檢測、提取和識別的技術(shù)研究，并研究直接對車流整體信息（如交通狀態(tài)）進(jìn)行準(zhǔn)實時檢測的技術(shù)實現(xiàn)。從視頻中獲取所需要的人與車的信息，提高視頻資源利用效率，以及將視頻信息與其他公共安全要素關(guān)聯(lián)起來，一直是視頻圖像處理和應(yīng)用領(lǐng)域關(guān)注的熱點問題，特別是在基于監(jiān)控視頻的公共安全管理領(lǐng)域。雖然目前國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)在一些單項技術(shù)上已有成果，并有部分產(chǎn)品投入應(yīng)用，但是對監(jiān)控視頻的利用還基本處于人工主導(dǎo)的層面。視頻圖像的綜合利用技術(shù)還有待進(jìn)一步發(fā)展，例如對卡口等監(jiān)控系統(tǒng)的視頻和圖像資源利用率有限，戶政證照圖像資源與其他應(yīng)用系統(tǒng)未實現(xiàn)共享，越來越多的視頻資源帶來日益突出的視頻傳輸、存儲問題等。

行人檢測與行為分析是當(dāng)前計算機(jī)視覺等多個學(xué)科重點研究的熱點問題

近年來面市的視頻智能分析產(chǎn)品基本只能對越界等常見的、簡單的異常行為進(jìn)行檢測分析，無法檢測更加復(fù)雜的動作，即對復(fù)雜場景的適用性較弱。研究從視頻中截取行人面部以進(jìn)行人像識別的技術(shù)是發(fā)展方向，但實現(xiàn)難度較高，對硬件和應(yīng)用環(huán)境要求也十分苛刻。因此，在普通視頻監(jiān)控條件下的應(yīng)用是新的技術(shù)挑戰(zhàn)。

受分辨率和遮擋等限制，對大規(guī)模人群的行為檢測一直都是難點

在提高視頻利用效率方面，視頻解析、檢索技術(shù)近年發(fā)展很快，但應(yīng)用系統(tǒng)主要是面向大眾的搜索引擎，并非針對公共安全需求和應(yīng)用業(yè)務(wù)。因此，在當(dāng)前的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合公共安全需求，進(jìn)一步研究和開發(fā)滿足應(yīng)用業(yè)務(wù)需求的視頻應(yīng)用技術(shù)、尤其是綜合性的視頻應(yīng)用系統(tǒng)是亟待解決的問題。由于監(jiān)控視頻量的急劇增長，有必要研究基于云計算的檢索技術(shù)，采用分布式云檢索數(shù)據(jù)存儲方案，提高檢索的效率，并可以實時檢索出符合條件的結(jié)果，以供調(diào)閱和查詢。

在視頻圖像智能分析的研發(fā)與工程應(yīng)用方面，海康威視一直走在同行的前列，希望在今后的工作中海康威視公司取得更大的成績。期望此次以“全面超越模擬，引爆IP大時代”為主題的�？低�視新品巡展，能夠?qū)θ�行業(yè)視頻圖像分析技術(shù)的發(fā)展有借鑒意義。