智能监控的兴起，作为安防市场一个新亮点，无论是通过硬件还是软件，将一些智能视频分析技术，一些最新的计算机视觉领域的研究成果的引入到监控产品中，将海量的数据经过人工智能的分析变成一个很完整的数据系统。但是智能视频监控产品的市场却一直不见起色，使得智能分析技术似乎一直停留在产品供应商的开发实验室。国内较大的几家设备商都曾推广过智能分析卡和智能DVR/DVS，却由于市场反应寂静无声该项目最终被下马。而国际上几家知名智能软件供应商，到中国推广他们的智能分析软件至今已有两三年，但始终没有获得零的突破。如今，国内还有多家智能产品专业厂商在苦苦支撑，难以为继。究竟智能产品以后的路该如何走，智能产品该如何摆脱今天的尴尬局面，获得包括工程商在内的终端客户的认同并被市场接受，走向实际应用呢？
我认为，治病救人，先找病因，首先必须要分析造成今天这个局面的深层次原因。之所以造成智能视觉分析产品今天这样难堪局面的一个重要原因就是，我们的众多产品商都没有把握好产品定位就开始跟着国外的一些概念起舞，造成终端客户认识上的偏差。首先，整个行业在产品还没有真正实现应用化、没有做好产品划分和市场定位就一股脑地进行市场推销，而客户对这些新概念产品还将信将疑，实际需求又不是很强烈，即便有人试用，又因为效果不尽如人意而不得不最终放弃。
改变这种觉面，必须要首先分析市场需求和当前技术能力，将产品按功能划分后分别向不同的目标客户推广，才能让现有的技术做到真正满足客户的需求。实际上，就是要将产品和市场分级，不同产品要准确定位在不同的客户群上，才能有的放矢。既然智能安防是要代替人类的智能，而人类的从单细胞生物进化而来，经历过爬行动物、哺乳动物，最终到有意识的万物之首，我们不妨将智能安防的产品也按照这个过程划分一下。实际上，图像分析理论也分为低级的像素分析到高级的语义分析。因此，我将智能视频产品按功能和市场分成以下四个级别。
1、低级智能
最简单的单细胞生物具有趋利避害的条件反射，目的就是为了生存，所以，在智能视频监控系统中，低级智能就是为了保证系统中所有设备都能正常工作，而其中最重要的就是相机，所以低级智能应该主要针对相机本身，让相机具有智能，能对自身的状态进行判断，并能对缺陷进行一定程度的补救。随着平安程序等项目的开展，一个系统中拥有上万台以上的相机已很平常，这么多的相机，如果靠人力去维护，几乎不可想象，所以此功能主要针对监控点多，相机管理困难的大系统。这项功能简单，但实用性强，推广面大，具有普遍性，对算法可靠性要求高、运算速度快，不能占用较多系统资源，应该在10%以下。该应用一般用于DVS、DVR、IPCamera前端设备里面，用户对设备各种缺陷进行自检，也可工作在系统应用软件中。
* 【无信号或者信号干扰】摄像头信号断断续续，或者出现拉丝、雪花等等干扰，导致画面不正常。当出现这种意外导致实际监控显示画面无法清晰辨别，或者信号停止，黑屏等，可作出判别。架设在室外的相机由于长期受日照、风吹等，导致线路不稳或断开，例如公交车上的移动电视经常会发生画面停止。
* 【摄像头丢焦】由于某些原因摄像头会失去焦点而导致画面变得模糊，这时要求算法能对画面变得模糊到一定程度上的时候进行报警。
* 【镜头出现脏物或遮盖】镜头上面可能会突然被人恶意覆盖，或者出现脏物，或一些昆虫等，使得摄像头画面遭受到不同程度的遮盖，算法应该对这种情况能进行检测并报警。
* 【镜头移动造成场景渐变】摄像头画面本来是固定的，当由于一些原因使得画面每隔一段时间会有一个很细微的移动，当累计一定长度的时间，摄像头画面就和最初的画面有了较大的差别。当差别到一定程度时候，算法应该会预警。
* 【镜头出现灰尘】摄像头长年累月的使用，镜头上面会慢慢积累一些灰尘。由于灰尘在摄像头上的不均匀分布和遮盖，可能会使得画面变得模糊(灰尘遮盖)和亮度变大(灰尘不均匀分布导致漫射)。当达到一定程度的时候，算法能对该情况预警。
* 【镜头雨水检测】大雨中镜头上会被雨水冲刷，虽然有些云台配有雨刷，但这些雨刷的启动需要人工干预，对大系统显然不适用，因此该项检测应该能够自动检测镜头上的雨水，当雨水超过一定数量并影响画质时，算法应该报警。该应用
* 【图像增强】在不同的天气环境下面，比如暴雨，雾天，傍晚等等。摄像头画面会变得不暗淡、模糊、噪声大、对比度低等，光线较强时画面中阴影区较黑，而亮区有很亮，也会导致画面不清晰。该算法要能在不同程度上对画面质量进行弥补。
* 【超分辨率】（SuperResolution）是一种可针对特定目标的视频图像进行增强与复原的算法，利用普通监控系统的摄像头拍摄的视频信息，恢复和提高用户感兴趣区域的图像质量，从低分辨率 video 资料中恢复高分辨率图像之外，对于普通质量的 video，超分辨率技术能有效抑制影像中的噪声以及视频压缩引起的伪彩、色块效应等等，达到提高视频质量的效果，图像清晰度提高3~5 倍以上。该应用具有很大的价值，银行、公安等需要辨别嫌疑人、取证的等场所，一般用于DVS, DVR,设备后端的应用系统里，提供在视频分析模块里面。但这个算法在视频序列满足一定的相似性要求下才可能实现。
* 【图像防抖和稳定】某些场景，摄像头由于各种原因会出现晃动，导致图像画面有不同程度的抖动，该算法应能对抖动起到一个稳定画面的作用，稳定后的图像视频编码压缩的时候，能获得更大的压缩率。但这个算法要求是尽可能实时，从目前最新资料上，CIF图像在双核机器上可以做到16路以上的2D稳像，对于3D稳像，配合DirectX或OpenGL技术也能做到8路左右。
等等......
2、基本智能
爬行动物开始有了领地概念，对运动尤为敏感，并已经会隐蔽和伺机攻击，因此基本智能包括一般的运动分析，这些分析比较简单，但是实时性好，通用性强，具有普遍意义，适用于大多数监控用户来说。
* 【禁区闯入】某些监控区域在特定时间内，禁止有人闯入，对这种应用，可以检测运动目标并提取其位置信息，对闯入进行报警。智能视频分析的禁区报警通过对可能出现的目标大小、形态、运动规律识别后才触发报警，智能视频分析系统可以准确地判断、区别出人、车、船舶等目标的不同，可以应对复杂的环境，给出真实的违反安全规则的警报。此外，由于禁区的数量、形状、大小、位置设置均可自由设定，不在是单一的矩形方块，因此，更为对于防范目标区域的设置更为细致、精确。
* 【绊线检测】在摄像机监视的场景范围内，可根据监视需要和目的设置多个警戒区域，每个警戒区域内可任意设置1条绊线，还可以制定穿越绊线的非法方向。当有移动目标按照禁止穿越方向穿越警戒线即产生报警信息，并用告警框标识出该移动目标及其运动轨迹。
* 【方向错误】设置监控区域内的物体运动方向，实时检测目标的运动方向，当运动方向错误时自动报警。主要用于交通、单行通道。
* 【速度异常】对监控区域内的运动目标设置一定的运动速度范围，如果运动速度超过此范围，过快、过慢时都会自动报警。
* 【物体跟踪】对检测到的非法目标，通过指令触发PTZ摄像机进行自主自动的目标跟踪，以确保跟踪目标持续以放大特写画面出现在镜头中央，进行连续跟踪拍摄，甚至可以控制相机进行放大聚焦拍摄。
* 【物品消失或移动检测】在摄像机监视的场景范围内，当警戒区域内特定位置的目标物品被拿走或移动时自动发出报警信息，并在目标物品原来放置位置显示告警框提醒相关人员注意物品被移动。可以设定为两种模式：当物品被搬移时立即报警；当物品被拿走超过一定时间，且没有放回原处的时候发出报警。该技术可广泛应用于包括仓库、博物馆等有贵重设备的众多重点监控防范场所，可保护现金，防止偷窃。
* 【遗留/遗弃物品检测】在摄像机监视的场景范围内，当有满足预设门限大小的物品（包裹、碎块、行李等）被放置或遗弃的时候自动产生报警信息，并在物品停放位置产生告警框提醒相关人员注意有异常物品遗留。此外，场景内警戒区域外的物品遗留将不会产生告警；对于有人看管的物品可以被检测忽略。
3、中级智能
在中级智能中，应该类似哺乳动物，具有一些更加复杂的思维和简单的逻辑和语义分析能力。在基本智能中的运动信息分析前、后添加一些功能，就能形成中级智能。中级智能可以对环境进行认知，根据环境对不同的目标对象行为进行差异化分析，形成一些简单的可解释的语义。在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行监测、分类识别（人、动物和车辆等）及轨迹追踪。可根据需要设置各种警戒要求，一旦系统监测到的运动目标及其行为符合预先设定的警戒条件，则自动产生报警信息。这类智能产品用户不多，产品专业型较强，但是价格相对较高。
* 【人、物区分】能将运动这的人、车、动物、其他物体区分开来，这个应用也很广泛。如人、车区分，可以用在交通、小区入口等。这个应用是后面许多其他应用的基础，只有正确区分开人、物，才能进行正确的统计。
* 【人脸检测/捕捉】可以快速准确地在实时视频或静态图像中同时检测多张人脸，并提取其特征值。被提取的人脸图像可以被处理并存储到数据库中，可作为检索的依据或作为最直观的取证资料等多种用途。
* 【人脸识别】可以快速准确地在实时视频或静态图像中识别特定人脸，并触发报警，进行跟踪拍摄录像，以对人脸部位准确对焦，提高拍摄效果。
* 【人(车)数计数】统计穿越入口或指定区域的人或物体的数量。在一些出入口，比如商场门口、海关出入境通道、旅游景点入口，对过往的人/车进行检测和统计。摄像头安装在入口顶部，摄像头角度视角以及焦距可以调节。算法能将人/车比较准确的定位出来并计数。这个应用相当广泛和重要。通过检测和计算设定范围内的人员数量，让用户能够根据系统所提供的资料采取相应的措施，甚至也可以与其他系统进行整合。应用范围包括：排队长度；电子看板或广告效果分析；金库或财务室人数控制；销售人力管理/顾客等待时间监控等。
* 【车辆流量检测】通过实时的车辆检测、方向判别和轨迹分析进行区域内的车辆流量统计，统计车道可自行设计，往返方向可设定；并借此判断车辆拥塞程度，甚至是通过判断车辆拥塞程度与交通灯控制系统结合使用，达到自动分流，自动更改交通灯状态。
可用于在高速公路或环线公路上监视交通情况，例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停车、是否有故障车辆等。
* 【车辆识别】：识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征，并反馈给监控者。此类应用可以用在识别车辆违归行驶、停放的情况中。
* 【运动路径检测】集中监控人、车或其他物体是否沿着某一方向穿越进入某一指定区域，对进入设定区域内的目标物进行探测，跟踪并及时报警。适用市场：1）交通违章：逆行，违章掉头，违章左转，违章右转，闯红灯。2）机场，海关出入口逆行等。
* 【指向接近检测】监控车辆或行人按预定义的多个方向朝确定目标的接近或背离运动。能够对物体的运动方向进行准确识别和判断。适用市场：1）军事重地，军械库，监狱，油田。2）银行，库房重地，博物馆，珠宝店等。3）国家领导人，重要人物住所。
4、高级智能
高级智能应该具有人类相似的思维，不仅能认知环境，还具有经验学习能力，掌握跟视频环境相关联的法律法规，分析目标的行为特征是否违反这些法律法规，能对潜在的不安全因素进行提前预报。这种能力不仅超过一般人的分析能力，而是具备一个经验丰富的保安人员具有的专家知识。这种产品由于专业性很强，客户群不多，同时对算法的要求也很高，具有这种产品开发能力的公司也很少。
* 【人体行为分析】在摄像机监视的场景范围内，可以任意设置警戒区域，在有人在警戒区域内出现非正常行为并到达/超过预先设定的时间或速度等检测指标门限值时，则触发报警信息的产生，同时用告警框将做出特殊行为的人标识出来，并显示其运行轨迹。功能特征：【A类特殊行为】：倒地、卧地、滑到。当跌倒并倒地后持续时间到达预设门限，报警产生；【B类特殊行为】：突然加速、突然减速。当警戒区内异常行为速度超过预设门限，自动产生报警；【C类行为】：非法滞留、徘徊。当警戒区内无固定路线行走，来回徘徊并超过预设时间门限，则触发徘徊报警。【D注意力分析】徘徊滞留还可以用于注意力控制分析：统计人们在某物体前面停留的时间。可以用来评估新产品或新促销策略的吸引力，也可以用来计算为顾客提供服务所用的时间。【E人群控制】：识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等等，用以避免形成拥塞或及时发现异常情况。典型的应用场景包括超级市场、车站、侯机楼等人员可能大量聚集的地方。
* 【车辆行为检测】车辆在智能视频分析技术里可看作一个特殊的物体，通过拍摄车辆运动视频进行技术处理和计算，不但可以把车辆从视频背景里面区分出来，也可以把车辆和人等进行区分。做到了这两个区分就使得车辆的行为检测可以变成具有实用价值的技术了。车辆行为有运动状态和禁止状态，根据不同的状态和我们需要得到的不同结果，车辆行为检测技术可以分为几个不同的运用方式。【车辆逆行检测】：如有车辆以逆行方向在禁止区域行驶，则自动产生报警信息，用告警框标识出逆行车辆及其运动轨迹并提醒相关人员有车辆逆行。【车辆急停检测】：当在警戒区域内出现车辆以低于预设速度运动，则自动产生报警信息，并用告警框标识出急停车辆及其运动轨迹，同时提醒相关人员有车辆急停。【车辆越线检测】：当出现车辆安装预设方向穿越警戒线时，自动产生报警信息，并用告警框标识出越线车辆及其运行轨迹并提醒相关人员有车辆越线。【非法停车检测】：当有车辆从警戒区域外驶入警戒区域内达到门限时间后，则触发报警，同时该车辆被告警框标识出，并显示其运动轨迹。【车辆测速】：可实时检测车辆的运动速度，对慢速、超速进行检测和报警。【道路状况检测】：车流量、道路占用情况、拥堵等。【其他】：如车辆闯红灯；违章并线，违章掉头，逆行、违章停车；
* 【排队统计】根据排队顾客数量，了解排除规律，分析排队人数的时间分布关系，以便更好的服务，如每天某一时间段增开柜台，增加收银员等)。对过多人数增加警力维持秩序，防止过度拥挤等不安全事故发生。
* 拥挤管理,排队管理, 拥挤场面的统计
* 肉眼无法看到的物体的侦测
* 拥挤场所可疑物体的侦测
* 拥挤场所的偷窃侦测
* 拥挤场所的违章停泊侦测
* 拥挤场所的破坏,涂鸦侦测
* 在非常拥挤的场合侦查被摒弃的物品
* 侦查在繁忙环境的偷窃行为
* 侦查人群在街道涂鸦和故意破坏行为
* 侦查在交通要道的违规停车
* 其他
以上分类是从市场角度对产品进行分类，而对供应商来讲，开发上面的产品，必须从技术角度进行可行性分析，我认为，从技术上来讲，智能视频监控产品可分为下面三个级别：
1、算法基础库：所有算法模块可以通过授权获得利润，直至面向芯片商。
2、功能模块的SDK：支持客户进行二次开发。
3、应用软件：直接为最终客户提供解决方案，定制开发应用系统。
以上三个级别，产品供应商可根据自身的开发能力、技术储备和资金实力进行定位，目标客户分别为国内市场不同的行业，算法公司的软件可以潜入到设备商的硬件中捆绑销售，或提供SDK支持工程商进行二次开发，或直接面向最终客户提供应用软件。
10/17/2009
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