智能视频监控分析的五大新趋势

随着监控明晰度的逾越式提升以及存储设备的龟速式爬升，智能分析成为处置当前后端设备矛盾最行之有效的方法。

一、智能码流技术

智能码流，是系统根据图像识别后，根据画面运动主体的运动速度，将正常录制的视频中止码流调整，中止最后的视频存储。关于运动慢的运动主体，码流记载以致可以低至8帧/秒(fps)以下，关于正常速度运动的主体，码流设定正常的25fps，关于敏感图像的运动物体的视频码流可设定在30fps以上。关于高速的运动主体，在高速摄像机的配合下，码流可高达1000fps以上。智能码流技术，可以减少非敏感图像占用视频存储资源，从而对敏感图像提供了充裕的记载才干。

二、动态区域自顺应的智能监控技术

以某车库视频监控画面为例，画面上的敏感信息为运动的车辆和人。不敏感画面是背景(空中和屋顶)。但在理论的视频记载中，背景(空中和屋顶)占领了50%以上的存储空间。经过图像识别技术，可以判定固定背景与运动物体图像，因而，具备了只在记载画面的中有运动的技术可能。动态区域智能监控，就是只记载除背景以外的运动物体，从而大大减少了视频存储空间的需求，相同的存储空间，可保管的视频时间长度可以成倍进步。摄像系统，经过图像识别技术，可以智能学习，判别哪些图像是背景，即便是由云台控制的摄像头，经过设定的时间内的自动学习，也可以自动判定录制视频中的新背景，从而完成对运动物体图像的智能监控。

三、非敏感区域的低码流记载技术

视频上方的25%到30%的区域，通常是天空或建筑的顶部图像，基本属于敏感要素不太可能呈现的区域。如某些典型监控图像中的红色马赛克部分的图像，基本不会含有人们关心的视频内容，因此可以把视频图像的非敏感区域的忽略或者用低码流另外记载，只需在回放的时分与高码流的视频做一个同步。值得说明的是，非敏感区域在不同应用场景，各有不同，有的或许在视频图像的下方，有的监控场景，非敏感区域是不规则的，可以在视频监控系统安排好后，根据理论情况再中止应用层面的人工设定。

四、人脸/车辆识别(或其他敏感移动物体)驱动高清摄录技术

在特殊的场景下，比如大楼的进口处、电梯等中央，人脸是敏感图像。在车库内、小区的进出口处，车辆及其号牌是敏感图像。若全部用高清的视频固然可以满足监控需求，但视频存储，特别是长时间的保管就会需求海量的存储空间;若根据图像识别技术，判别呈现设定的敏感图像的时分，才驱动摄像头启动高清记载，关于普通的非敏感图像，则启动标清以致低码率的视频流来记载。这样高清与标清相别离的监控记载，即保证了记载敏感图像的质量，同时又较大程度上减少了视频存储量。

五、序列帧视频文件分布存储技术

把视频在一秒内产生的帧为标识成序列帧，同时编制存储与播放序列，把不同序列的帧划分为数个文件存储;单个帧序列文件可以单独播放，效果同等于低码流记载的视频效果。

一切帧序列可以合成完好视频一同播放时，则是高清(或标清)的视频效果。当需求回收存储空间的时分，可按存储战略规划，先将一部分序列帧视频文件所占的区域掩盖。另一部份则保管下来，从而更有效的应用存储空间。

例如按原存储才干可以保管1个月的视频数据，经过视频帧文件的分布存储后，可以保管数个月的有选择的序列帧视频的文件数据。对已保管了中长期的序列帧视频文件中止部分掩盖，完成淡入淡出式的视频逐渐丢弃，长期保管的视频数据不是一下完好消逝，而是慢慢的消逝、丢弃。从而最大限度地延长监控视频保管的时间。

基于以上五种技术的智能视频监控的视频流

智能监控的视频流，是经过一系列的不同逻辑层面的图像识别，中止的智能判别后中止录制、存储的。其中动态区域自顺应的智能监控技术、非敏感的低码流记载技术的运用可以根据理论需求，贯串在整个存储过程;或者根据应用层面的人工设定，有选择地实施。图像识别从初步识别，到精细识别，按需求分层次中止。对视频图像识别的采样频率，可以根据需求，设定细致频率，不需求对每一帧的图像都识别。