视频图像智能分析技术在安防系统中的应用

1 安防行业的快速发展促进视频图像智能分析技术的发展与应用
（1）中国安防行业发展已有33年的历史，可以分为三个阶段：1979～1992年是起步阶段，该时间段安防产品品种少、单一，从业人员少且整个行业的产值量很小；1993～2002年期间，是我国安防行业的发展阶段，该时间段产品品种增多，尤其是从国外引进了许多安防新技术和新产品，但视频产品主要是模拟系统，行业的产值也增长较快；到了2003年以后，我国的安防行业有了快速、深入的发展，尤其是IT技术深入到安防行业，使安防系统向数字化、自动化、智能化、网络化快速发展。
（2）2005年后我国平安城市建设掀起高潮，使我国的安防行业进入了大安防的高潮时期。安防行业年增长速度都在20%左右，甚至达到30%（如表1、图1所示）；其中视频发展最快，2012年视频监控产品占电子安防产品的55%以上（如表2所示）。到2012年，我国安防企业近3万家，从业人员150万，总产值3250亿。
（3）视频图像智能分析技术近年来在我国的安防行业中逐步引起关注。随着技术性能指标的不断提高，实用性也在各领域的视频安防监控系统中不断显示。尤其在银行金融系统，更是不可小视。目前在一些银行的ATM安全防护方面得到了较好的应用，并取得了进展。这也为视频图像智能分析技术在其他领域的应用积累了经验。
2 视频图像智能分析设备已在编制国家标准
国家标准《安防监控视频实时智能分析设备技术要求》的编制工作已开展了一段时间，已基本完成了送审稿的审查。该标准对视频图像智能实时分析设备的功能、性能、接口、环境适应性、试验方法、检验规则等都做了详细的规定。
标准规定的视频图像智能实时分析设备的主要功能有：运动目标检测、目标分类、遗留物检测、物品移除检测、入侵检测、逆行检测、徘徊检测、人流量统计、人群密度估计、异常行为分析及其他视频智能分析等。
标准也规定了视频图像智能实时分析设备的主要性能指标：
（1）运动目标检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于16*16像素的运动目标进行检测；
②能检测出不低于10像素/s的低速运动；
③能检测出不高于200像素/s的高速运动；
④检测率：>90%；
⑤误检率：<20%。
（2）遗留物检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于32*32像素的物品进行检测；
②检测时间可在4秒至120秒之间设置；
③检测区域短时间内被遮挡，对于检测不造成影响；
④检测率：>90%；
⑤误检率：<20%。
（3）物品移除检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于32*32像素的移除物品进行检测；
②检测时间可在4秒至120秒之间设置；
③检测目标短时间内被遮挡，对于检测不造成影响；
④检测率：>90%；
⑤误检率：<20%。
（4）入侵检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于16*16像素的入侵目标进行检测；
②能检测出不低于10像素/s低速入侵；
③报警信号的输出延迟时间应小于2s；
④检测率：>90%；
⑤误检率：<10%。
（5）逆行检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于32*32像素的逆行目标进行检测；
②能检测出不低于25像素/s的逆行；
③报警信号的输出延迟时间应小于2s；
④检测率：>90%；
⑤误检率：<10%。
（6）徘徊检测
输入为CIF视频时：
①可对不小于32*32像素的徘徊目标进行检测；
②检测率：>90%；
③误检率：<10%。
（7）人流量统计
输入为CIF视频时：
②对人的头部直径不小于10*10像素的情况进行流量统计；
②检测误差在-15%～15%范围内。
（8）人群密度估计
输入为CIF视频时：
①可对人群运动较小或滞留的情况进行人群密度估计；
②可对人头平均直径不小于16*16像素的情况进行人群密度估计；
③区域内的估计人数误差应小于或等于30%；
④人群密度估计延时应小于2s。
由上可做如下归纳：
①是在CIF图像情况下的要求；
②检测率要求：>90%；
③误检率要求：<10%-20%；
而实际上目前做得好的视频图像智能实时分析设备的技术性能指标可达到：
①漏检率可在：0-1%；
②误检率可在：1-5%；
③检测率可达：95%以上。
3 视频图像智能分析技术在使用中存在问题、解决办法、应用前景
（1）存在问题
①环境适应性；
②稳定性；
③可靠性；
④误报率较高；
⑤价格因素。
（2）解决办法
①提高设备、分析软件的性能；
②降低控制误报率，提高检测率；
③研究不同使用场合的应用技巧；
④扩大智能视频在各领域的应用；
⑤提高宣传推广的力度；
⑥依靠标准的支撑。
（3）应用前景
①近年来安防系统的三大热点：高清摄像、联网平台和智能视频。其中高清摄像、联网平台是视频图像智能分析技术要得到发展的重要基础。
②有视频监控的地方就有智能视频技术的应用需求：银行金融、社会治安、航空、铁路、医疗卫生、学校教育、商业系统、居民小区......。视频监控只要无处不在,智能视频就有用武之地。
4 视频图像智能分析技术应用实例：银行自助设备（ATM）的防护
（1）银行自助设备（ATM）、自助银行快速增长。
①银行自助设备（ATM）：41.5万台以上；
②自助银行（银亭）：约8万个，且还在快速增加；
（2）虽有标准规定防护要求，但案件不断。
①相关标准：
-《银行自助设备、自助银行安全防范的规定》GA745-2008
-《银行自助服务亭技术要求》GA1003-2012
-《银行营业场所风险等级和防护级别的规定》GA38-2004
②从某一角度看发案情况：
某省级银行采用视频图像智能分析设备后，去年共阻止294起针对ATM机的作案，抓获现行犯罪20多人。
③主要作案手段：
1）张贴小纸条诈骗；
2）窥视顾客银行卡号、密码；
3）安装假卡口，盗卡与密码；
4）用窃取卡等伪装取款;
5）胁迫顾客在ATM上取款；
6）撬ATM窃取钱款；
7）拆ATM到隐匿的地方盗款；
8）现场抢劫钱款杀人……
④对策：
1)人防：联防巡逻，但时间盲区大；
2)物防：ATM安全防护间，但有的要人工闭锁，顾客有的自我保护意识差，不上锁，易发生案件；
3)技防：单纯的视频、紧急报警、呼叫，事后查询。视频图像智能识别则是实时、事中的防范，能提高ATM的防范。
⑤目前采用的实体防护办法：人工闭锁防护间、自动闭锁防护间（如图2所示）。
⑥技术防范之智能视频图像分析系统-“ATM特警”（如图2-6所示）
1）ATM特警运用先进的影像分析技术，自动侦测
2）侦测ATM机前方人员出现面部遮挡、多人并列、打斗等可疑现象
3）侦测ATM机上不明的安装设备或黏贴物，及遗留卡片并进行通报
4）侦测ATM机旁遗留物、异常状况（超时、摄像头视频异常等）
5）面部抓拍、人数统计
6）实时发送警报，通知中控人员进行确认及处置。
帖诈骗小纸条报警，并显示前后照片：
对作案者抓拍图像：
⑦某省级银行共装400余台视频图像智能分析设备，去年共阻止294起针对ATM机的作案，抓获现行20多人。
该行保卫部总经理说：视频图像智能分析设备是个好设备，是高新技术给我们的ATM提供了很好的保护。虽然目前还存在一些问题，但随着技术的提高和使用方法的改进，未来将会发挥很大的作用。
4 结束语
特征识别技术和入侵探测技术在不断的加快发展。尤其是 人脸识别技术将突破技术瓶颈，实现快速的识别、检索、比对功能。产业化进程也将提速。特别是高清摄像技术的快速发展，在不久将会普及，这对视频图像智能分析技术是个很好的促进，对于此技术的发展也是十分有利的。此外，该项技术不仅在银行金融系统有广阔的发展前景，在其他许多行业也有广阔的应用前景。可以说，只要有视频安防监控的使用场合，就都有其用武之地。