（二）多媒体安防信息技术

    1.视频关注度分析

    视觉关注度模型是依据人类视觉系统理论模拟人眼观察图像的过程、得到图像中最容易引起人们注意部分的方法。建立关注度模型可用于提取监控视频中的感兴趣区域以进行增强编码或者超分辨率处理，这对于重点目标、区域的增强、辨识具有重要意义。针对现有关注度模型不能在任意运动速度下，准确的标识运动目标的问题，通过对视频帧的运动强度分析，提出了适应的运动关注度模型，在快速运动或慢速运动下均能准确标识运动物体，提升时域关注度的精确性。

    2.可伸缩视频编码

    可伸缩视频编码将码流分为核心层和多个增强层，核心层提供最低重建质量，增强层则渐次改善重建质量，具有“编码一次，任意解码”的特点。这对于适应无线信道下带宽波动，有效保障移动紧急指挥通信的视频质量具有重要意义。我们在可伸缩编码中引入视频关注度模型，提出结合关注度和纹理掩蔽效应的感兴趣区域可伸缩编码算法，根据编码区域关注度的高低和纹理掩蔽效应的强弱采用不同的交织量化步长，实现视频内容差异化编码，保障移动通信指挥的视频质量。

    3.音频监测分析

    音频检测技术主要依赖于场景的特征，在无意识的状态下对场景中显著的或突出的部分进行关注，如对高能量声音的关注，或者依赖于特定目标的方式切换场景中的感兴趣部分，如对枪声的关注，因此，能够在监控环境中侦测到具有较高关注度的音频信息以进行精准化地增强处理。根据双耳间声压差(ILD)可以表征音频对象空间方位的原理，提出基于空间线索的关注度模型，利用ILD的短时变化程度（均方差）来度量多个音频对象音源快速移动的程度。本技术可以在复杂多变的监控环境中更准确地得到方位快速变化的音频信号的关注度，从而更精确地侦测到急速行驶的车辆等方位变化快、关注度高的音频信息，并在此基础上对其进行特殊处理，这对于提高安防监控音频的精准化处理水平具有重要意义。

    （三）安防数字内容管理技术

    1.影像文本提取与识别技术

    由于数据中心从获取的图像信息中识别、提取其中的文本、活动等信息。但传统文字提取、识别算法，采用单一的文本检测策略，对种类繁多的图像背景不具备普适性，文字提取、识别率低。提出了基于背景复杂度分析的文本识别算法，将图像复杂度作为依据，在多种文本检测算法中进行优化选择，增强检测算法的鲁棒性，提升影像文本的识别率，这对于数据中心的智能数据导入具有重要的意义。该技术能够填补底层的认知鸿沟。

    2.基于语义模型的人脸超分辨率

    针对传统方法仅依赖像素值计算的问题，提出在超分辨率方法中增加语义相似性函数。该相似性函数的计算结合了人对图像理解的语义信息，减少了对像素值的依赖程度，提高了对噪声的鲁棒性，从而提高了实际监控人脸图像的语义相似度。本方法可在低光照、强噪声等实际监控视频环境下，尽量保持监控图像中的人脸语义特征信息，提高超分辨率图像与低分辨率图像的语义相似程度。

    3.数字内容转换与共享

    在异构网络环境下的视频监控系统中，视频数据的格式错综复杂，系统与系统之间的交互常常由于视频格式的不统一而无法进行。建立了基于条件熵的多媒体转码理论模型，将条件熵作为转换过程中选择重用特征量的代价函数，结合应用环境感知，实现高效智能格式转换。最终提高了数字内容转换的效率。该技术能够填补中层的数据鸿沟。

    4.个性化多模式知识服务技术

    在知识资源组织架构中引入知识元及其关联层次，根据主题图中各个层次的内在关联对分布的知识资源实体进行组织，形成个性化多模式知识服务技术，提出了基于扩展主题的知识资源组织模型。该技术能够填补高层的服务鸿沟，实现多层次、多粒度的知识资源组织，从而推动了海量数据中心的知识服务发展。

    5.安防数字内容管理的数据模型

    按照数字内容的数据创建、保护、访问、迁移、归档、销毁等生命周期的阶段，提出了7层的数字内容管理数据参考模型。将整个复杂的问题划分为若干个容易处理的子问题，该模型具有很好的扩展性。具体的数字内容管理的数据模型如图8所示：

    如上图8所示，安防数字内容管理数据模型从上到下分为：数据层、数据更新层、数据表征层、操作记录层、安全层、管理层、分发层。其中，数据层主要是记录原始数据，它是安防数字内容管理系统的核心；数据更新层是记录原始数据更新过程中涉及的各阶段历史数据；数据表征层是用于解释数据层和数据更新层中内容的数据；操作记录层用于记录数据的操作过程；安全层是记录数据的安全和访问控制信息。保证以上各层数据的真实性、完整性和访问的合法性；管理层说明当前本数据实际使用哪些层次。管理层将规定需要哪些层次，不需要哪些层次，记录每个层的定义信息；分发层说明在提供服务时所需的服务质量要求。数据最终需要分发给终端用户，在分发时数据对服务质量有不同的要求，该层用于记录这些要求。

    （四）安防系统客观评测技术

    传统安防系统的评估技术利用管理科学的基本思想结合敌手序列图模型对安全防范系统进行定性的分析和评估，缺乏对安全防范系统的效能进行科学、客观地定量评估理论和模型，致使其防范作用难以有效发挥，严重制约了安全防范系统建设投入上的费用-效能比。我们从信息科学领域出发，结合管理科学中的一些基本概念，通过借鉴香农信息论中度量信息量的方法，提出风险熵的概念并用其表示和计算安防节点的防护效能。风险熵越大，表明安防系统的防护效能越大，风险熵越小，反之亦然。该技术可以对安全防范系统的建设投入提供科学客观依据。及时发现和解决安全防范系统建设与应用过程中可能出现的问题，使安全防范系统的防护效能得以充分发挥。

    四、总结与展望

    综上所述，在未来5到10年，多媒体安防核心技术的环境适应能力将大为提升，移动、夜间、特定对象、特定事件的监控质量改善明显，3D音视频技术也将发挥重要作用；同时，城市安防数字资源中心将逐步成为安防基础设施投入使用，依托资源中心完成数字内容全生命周期管理并在此基础上构建安防情报联网体系；随着“平安城市：的不断兴起，安防系统客观效能评估将用于系统规划和验收阶段，城市安防风险客观评测技术开始在部分城市使用并据此实现城市警力的智能调度；最终，安防系统将真正开始支持机动、协同、分析与预警、精确打击的新一代警务模式。