市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)IHS的分析報(bào)告指出，2014年全球視頻監(jiān)控市場(chǎng)將繼續(xù)保持12%以上的增長(zhǎng)速度，整體市場(chǎng)銷售額將從2013年的140億美元上升到近160億美元，其中，智能視頻分析應(yīng)用將是重要的一個(gè)增長(zhǎng)點(diǎn)。針對(duì)近一段時(shí)期智能視頻監(jiān)控應(yīng)用的發(fā)展，該報(bào)告進(jìn)一步表示，帶有基本視頻內(nèi)容分析功能的監(jiān)控設(shè)備將從2014年起迅速增長(zhǎng)，甚至成為監(jiān)控?cái)z像機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)配置之一；而與此同時(shí)，市場(chǎng)對(duì)更專業(yè)、更高級(jí)的視頻分析技術(shù)(如音頻分析、人臉識(shí)別、人流統(tǒng)計(jì)等)的需求仍然有增無(wú)減。
提升檢測(cè)可靠性是關(guān)鍵
從實(shí)際應(yīng)用效果來看，目前較為成熟的視頻分析處理技術(shù)包括邊界防范、移動(dòng)偵測(cè)、文字(車牌)識(shí)別等，應(yīng)用領(lǐng)域多集中在交通監(jiān)控管理、家居布防，以及銀行、監(jiān)獄等安全級(jí)別較高的場(chǎng)所。伴隨著近年來物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等建設(shè)項(xiàng)目在國(guó)內(nèi)的蓬勃開展，監(jiān)控系統(tǒng)正進(jìn)入到一個(gè)海量數(shù)據(jù)時(shí)代，要提高視頻資源的利用率和商業(yè)價(jià)值，就必須運(yùn)用更先進(jìn)的智能視頻分析技術(shù)進(jìn)行深入的視頻數(shù)據(jù)挖掘、檢測(cè)和管理。包括交通管理部門對(duì)車牌識(shí)別和車輛運(yùn)動(dòng)形態(tài)的分析；汽車車身對(duì)前方物體(人或其它)的標(biāo)示和距離判斷；重要區(qū)域場(chǎng)所對(duì)人臉識(shí)別的身份認(rèn)證等等，無(wú)論是傳統(tǒng)的安全防范單位，還是商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)所，都對(duì)智能視頻分析技術(shù)產(chǎn)生了大量的需求。
ADI公司技術(shù)市場(chǎng)經(jīng)理張鐵虎 |
ADI公司技術(shù)市場(chǎng)經(jīng)理張鐵虎認(rèn)為，目前智能視頻分析方案的開發(fā)已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，但由于其自身研究?jī)?nèi)容的復(fù)雜性，使得研究方法和工具多樣，算法復(fù)雜度高，適用范圍有限，沒有魯棒性、準(zhǔn)確度、速度都符合需求的普遍方法。同時(shí)，他還指出：“視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化和分布式處理的要求，以及大規(guī)模工程安裝對(duì)成本、體積和功耗的限制，使得運(yùn)算能力和帶寬都在不斷提高的嵌入式處理器成為了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主流選擇。在這一趨勢(shì)下，現(xiàn)階段智能視頻分析技術(shù)的開發(fā)重點(diǎn)是算法水平的提高，降低誤判率，借助更高性價(jià)比的處理器平臺(tái)，固化算法到硬件加速器，留出處理器MIPS給更靈活的軟件作運(yùn)算，從而提升智能視頻分析處理的可靠性和實(shí)用性。”
在智能視頻分析方案上，ADI采用的Blackfin處理器是ADI與INTEL聯(lián)合研制的會(huì)聚式處理器，它的MSA(Micro Signal Architecture)架構(gòu)兼具M(jìn)CU的控制能力和DSP的高速運(yùn)算能力，MCU和DSP被融入同一個(gè)內(nèi)核，只需要同一套開發(fā)工具和同一套指令集，具有軟硬件實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)視頻數(shù)據(jù)自身的特性，Blackfin的4個(gè)視頻算術(shù)運(yùn)算單元和視頻象素指令集大大加速了視頻運(yùn)算速度，一條視頻象素操作指令可以在一周期之內(nèi)完成4對(duì)視頻數(shù)據(jù)分量的加法、減法、加減混合運(yùn)算、取平均值，或者相減并求絕對(duì)值等11種視頻象素運(yùn)算。這些運(yùn)算在編解碼算法中的運(yùn)動(dòng)估計(jì)、環(huán)形濾波器和智能視頻分析的各種算法中被大量應(yīng)用。而在智能視頻分析的一些基礎(chǔ)算子中，如直方圖統(tǒng)計(jì)、中值運(yùn)算、Sobel運(yùn)算、形態(tài)學(xué)中的膨脹運(yùn)算等，都可利用Blackfin的MIN、MAX指令來消除條件跳轉(zhuǎn)，節(jié)省處理器周期。不僅如此，Blackfin還支持13種非視頻數(shù)據(jù)的向量運(yùn)算，通過適當(dāng)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在前背景分離、閾值計(jì)算和更新等多個(gè)環(huán)節(jié)都可運(yùn)用Blackfin的特色指令讓智能視頻分析算法更為迅捷。
此外，值得關(guān)注的是，中國(guó)第一個(gè)智能視頻分析方面的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T30147-2013《安防監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備技術(shù)要求》已正式實(shí)施。該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了安防監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備的功能、性能、接口、電磁兼容性、環(huán)境適應(yīng)性、試驗(yàn)方法、檢驗(yàn)規(guī)則等內(nèi)容，是嵌入式視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備進(jìn)行設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、檢驗(yàn)的依據(jù)，也將為智能監(jiān)控視頻分析技術(shù)的未來發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
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第2頁(yè)：ARM平臺(tái)智能分析興起
第3頁(yè)：音頻分析與智能視頻相整合
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ARM平臺(tái)智能分析興起
一直以來，智能視頻分析處理一般都是基于后端平臺(tái)或是前端攝像機(jī)的DSP芯片架構(gòu)之下，而現(xiàn)在，這一技術(shù)開發(fā)趨勢(shì)正朝著ARM硬件平臺(tái)的方向演進(jìn)。作為華為海思公司在視頻圖像分析領(lǐng)域的核心合作伙伴，北京智芯原動(dòng)科技有限公司有著安防行業(yè)智能視頻算法研發(fā)的豐富經(jīng)驗(yàn)，近年來，公司正式轉(zhuǎn)入到ARM平臺(tái)智能視頻分析算法的開發(fā)之中，對(duì)此，智芯原動(dòng)副總經(jīng)理王偉表示道：“ARM嵌入式系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是功耗低、設(shè)備方案的價(jià)格較便宜，隨著ARM嵌入式設(shè)備應(yīng)用市場(chǎng)份額的逐年上升，整體產(chǎn)業(yè)鏈已基本成形，越來越多的安防廠商開始采用ARM處理器開發(fā)新型視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)產(chǎn)品，這也正是我們選擇ARM平臺(tái)的原因所在?！?
北京智芯原動(dòng)科技有限公司副總經(jīng)理王偉 |
當(dāng)然，要在單一ARM平臺(tái)上進(jìn)行各種復(fù)雜的視頻分析運(yùn)算，其難度可想而知。智能視頻分析要用到大量的CPU資源，但由于本身已經(jīng)需要處理很多工作，這令到同一個(gè)ARM平臺(tái)往往難以為智能視頻算法提供足夠的運(yùn)算空間，要想在ARM平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)流暢、準(zhǔn)確的視頻分析功能，實(shí)非易事。解決這一問題的辦法，仍然是對(duì)視頻分析算法的進(jìn)一步優(yōu)化。
通過多年來對(duì)各種應(yīng)用場(chǎng)景、運(yùn)動(dòng)模式在不同季節(jié)、不同地域、不同溫度環(huán)境下的視頻樣本收集與比對(duì)，智芯原動(dòng)不斷完善對(duì)視頻分析算法的優(yōu)化，開發(fā)出一系列基于ARM平臺(tái)的智能視頻分析產(chǎn)品線，其中包括基礎(chǔ)功能和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)(MOD)兩大類。基礎(chǔ)功能又分為對(duì)視頻遮擋、相機(jī)移位等視頻信號(hào)的異常偵測(cè)，以及對(duì)戶外攝像機(jī)晃動(dòng)進(jìn)行圖像電子穩(wěn)像處理等。而在專業(yè)版的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中，搭配海思3516/3517 SOC平臺(tái)，系統(tǒng)內(nèi)含周界入侵、單/雙警戒線穿越、徘徊報(bào)警、逆行檢測(cè)、多人徘徊、異常速度和非法停車等八大視頻分析算法，用戶可在不用任何設(shè)置的條件下快速使用上述多種功能。
提到智能視頻分析目前的技術(shù)開發(fā)重點(diǎn)，王偉表示，關(guān)鍵還是在于如何能夠降低對(duì)視頻畫面的干擾，提高系統(tǒng)分析識(shí)別的準(zhǔn)確度。例如，在智能交通(ITS)應(yīng)用中，針對(duì)警用卡口環(huán)節(jié)，智芯原動(dòng)開發(fā)的方案全部視頻分析處理僅需一顆海思ARM處理器，并利用獨(dú)有的智能分析加速引擎，以提高運(yùn)算速度；同時(shí)，系統(tǒng)將最高30幀/秒的虛擬線圈與車牌識(shí)別檢測(cè)相整合，并提供車牌亮度反饋、閉環(huán)控制攝像機(jī)的曝光，以降低成像品質(zhì)對(duì)識(shí)別度的影響，有效保證了車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率和對(duì)無(wú)牌車輛的抓拍率。在停車場(chǎng)車位引導(dǎo)及反向?qū)ぼ噾?yīng)用中，與傳統(tǒng)的超聲波方式不同，采用基于海思Hi3518/3516C設(shè)計(jì)的智能高清一體機(jī)可同步監(jiān)控2至3個(gè)車位，不但可識(shí)別車輛有無(wú)及車輛位置，而且還可以識(shí)別出車牌號(hào)碼，幫助車主反向?qū)ぼ?，?shí)現(xiàn)高性價(jià)比的停車場(chǎng)內(nèi)部管理。
另?yè)?jù)透露，智芯原動(dòng)與海思合作的新一代智能芯片Hi3516A將在今年年底的北京安防展上隆重推出，其基于ARM Cortex-A7處理器配合第二代智能分析協(xié)處理單元IVE2.0，提供車牌識(shí)別、周界防范、人臉識(shí)別等多達(dá)40種智能分析應(yīng)用。
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音頻分析與智能視頻相整合
除了專門針對(duì)視頻數(shù)據(jù)的分析處理之外，對(duì)于聲音的智能分析和處理也越來越受到人們的重視。過去，帶有拾音器的監(jiān)控?cái)z像機(jī)只是通過接收到的音頻信號(hào)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的閾值大小，來啟動(dòng)報(bào)警模式；而如今，用戶希望能夠?qū)β曇暨M(jìn)行更為細(xì)化的判斷，從音頻信號(hào)中將危險(xiǎn)特征提取出來，并且與視頻監(jiān)控相整合，提高系統(tǒng)的整體預(yù)警能力。
富昌電子(Future Electronics)有限公司業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理朱華剛 |
“如果說智能視頻分析是智能監(jiān)控的‘眼睛’的話，那么智能音頻分析就是智能監(jiān)控的‘耳朵’?！备徊娮?Future Electronics)有限公司業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理朱華剛說道。據(jù)介紹，富昌電子攜手NXP和Microsemi兩大原廠，綜合兩大原廠在視頻處理和聲音處理方面的豐富經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大技術(shù)，即將推出基于NXP圖像處理芯片ASC88XX系列和Microsemi智能聲音處理芯片ZL3805X系列的高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)智能視頻聲音監(jiān)控整體解決方案。
朱華剛表示，該方案將Microsemi的智能聲音處理解決方案整合到NXP的高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)方案中，除了傳統(tǒng)的高清監(jiān)控之外，系統(tǒng)還能進(jìn)行遠(yuǎn)距離聲音監(jiān)控和特征識(shí)別，以及智能聲源的識(shí)別和定位。采用該技術(shù)的智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠采集周圍環(huán)境的聲音，當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時(shí)，該方案能夠識(shí)別分析聲音來源并實(shí)現(xiàn)方位確定，與攝像機(jī)主平臺(tái)整合后，攝像機(jī)可按需要自動(dòng)轉(zhuǎn)換到聲音來源的方向和角度進(jìn)行監(jiān)控。而在智能聲源的定位上，則是利用雙麥克模擬人的雙耳功能，根據(jù)聲音到達(dá)不同麥克之間的時(shí)間差效應(yīng)，來實(shí)現(xiàn)音源定位。
在對(duì)聲音作分析識(shí)別的過程中，最大的難點(diǎn)來自于如何做好背景噪聲抑制，提高聲音特征提取的準(zhǔn)確率。對(duì)此，富昌電子技術(shù)方案經(jīng)理羅華平說道：“這些噪聲可能包括室內(nèi)環(huán)境下風(fēng)扇、空調(diào)發(fā)出的聲音，以及室外建筑工地?cái)嚢铏C(jī)、馬路上汽車等所產(chǎn)生的噪音，系統(tǒng)的首要任務(wù)就是盡可能地降低上述噪聲所帶來的影響，從中準(zhǔn)確地提取出玻璃破裂、小孩哭鬧等等危險(xiǎn)聲音信號(hào)，并立即開啟攝像機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)。”
目前，針對(duì)這一智能音視頻整合方案，富昌電子正與兩大原廠密切合作，根據(jù)不同應(yīng)用領(lǐng)域的特定需求，建立起高效的背景建模以及目標(biāo)提取模式，通過模型匹配識(shí)別，進(jìn)行音源追蹤，即將聲音模擬的波形信號(hào)進(jìn)行采樣、數(shù)字化，提取相關(guān)信息，然后與特征模型匹配識(shí)別，最終根據(jù)結(jié)果完成預(yù)定的應(yīng)用?！爸悄芤纛l分析技術(shù)的下一步發(fā)展將著重于快速的多語(yǔ)言/多方言的語(yǔ)音識(shí)別、背景噪音或者無(wú)關(guān)聲音的過濾、基于云計(jì)算平臺(tái)的敏感字/詞/句的快速檢索和匹配等等，當(dāng)然，這需要芯片、平臺(tái)、語(yǔ)音識(shí)別等產(chǎn)業(yè)鏈上的各廠家的共同努力，來改善整體智能系統(tǒng)的應(yīng)用效果?！绷_華平說。
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