初期视频分析的不足

    在过去，人们使用视频分析会遇到三种问题：误报警，高维护要求，高成本。发生误报警有很多原因，因误报警会大大增加处理成本。早期的视频分析系统一天可能出现十几次误报警，主要原因有：安装的环境没有设计好；受到了自然环境因素的影响；光线发生了骤变；安装质量不合格。

    误报警会造成很大的浪费，因为每次报警都需要核对监视器中摄像机传输或记录的视频，以证实是否出现了真实的情况。视频分析将为人们节省许多时间，因而受到了各种组织的青睐。过去，大型视频监视系统每天可能会发生十几次或好几百次误报警，有了视频分析的帮助，大大节省了人力资源。

    维护不得当也造成一些误报警的惰况，摄像机所处的环境条件，如天气、太阳位置等，都会影响系统的效力发挥。

    最后一个原因是价格太高，很多组织或机构在过去都不愿意购买可以大大降低误报警的高质量视频分析系统。结果是他们满足于原有的系统，却因为较高的误报警车遭受这样那样的损失。由此也证明了一种错误的经济理论，因为太多的误报警的出现极大地影响了人们购买这些系统的初衷。

    两个因素改变了人们对视频分析的看法：一个是更好的视频分析系统本身；另一个是人们真正认识到了高质量视频分析的价值所在。

    视频分析走向成熟

    近年来视频分析已经得到极大的改进。一方面视频分析系统可以达到更高的精确度，另一方面可以完成更多的任务，为安全、商业和各种组织机构提供不同的应用。

    视频分析技术的进步提高了系统的识别能力，从而极大地降低了因天气、太阳位置及其他环境因素造成的误报警的惰况。更好的是，如今的视频分析不仅能够区分人和动物，还能辨别哪些是可疑的活动，哪些是正常活动。例如最新的视频分析系统可以区分哪个人是直接从一个汽车里走出来，哪些人是在汽车周围打转儿，即能够区别出谁是客户，谁是可疑的小偷。

    现有的视频分析系统有许多功能，主要包括：

    符号（如数字、字母）和题字识别，用于读取汽车牌照、姓名牌和集装箱号码；

    面相识别；

    探测人员密度，进行人员统计，发现闲逛、打架等行为，探测滑倒、流氓团伙活动，发现在受限制地区进行的野餐活动；探测翻越围墙的情况；

    探测物体移动情况并进行跟踪；

    探测烟尘；

    图像识别和定向运动；

    发现损害ATM机或其他装置的情况；

    发现非法停放的车辆、被丢弃的袋子等；

    摄像机破坏活动或发生故障；

    如果把上述功能结合在一起，视频分析将会发挥更明显的作用。比如，现在的港口或搬运工作场所安装的系统，将驾驶员的指纹与面相联系在一起，再与某辆拖车的汽车牌照号码、拖车识别号码联系起来，使得系统在自动打开出入口时，完成所有的识别与匹配的工作。

    现在的高级系统甚至可以通过研究人的活动发现潜在的问题。法国政府运用这种技术每年将鉴别出40到50名设法攀登埃菲尔铁塔的游客。纽约自由女神像也安设了一个相类似的系统。软件同时扫描96台摄像机的视频信息，指挥安全人员对特别的活动进行监视。在北京举办的奥运会期间，这种智能视频分析系统为阻止抗议或其他的破坏活动立下了汗马功劳。这种解决方案可以对几十万台的摄像机实时影像、被标记的可疑人员及物体进行研究。