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内容十分繁杂，如：1）场景分割，特征提取，前 等目标的正常和异常行为的判断等。这些相对
后景分离等；2）目标检测和跟踪，人脸/车牌识 简单的成绩，可看着智能化视频分析的个良好
别等；3）行为识别，异常行为检测，群体行为识 开端，当然，智能视频监控能够做到的远不至这
别；4）人流/车流统计，入侵检测等。 些，今后它可以帮我们做更多更复杂的处理。
智能监控视频分析，不仅和视频内容有关， 目前，许多称之为“智能视频分析”的设备
还和视频所表达的语义有关，希望从视频内容 和系统实际上远未能达到智能化的目标，需要完
分析中得到场景状态、目标类别、动作或场景的 全或部分的人工干预。除了需克服常规视频分析
含义等信息。总之，希望通过智能分析，由计算 中的不利影响因素以外，如光照变化的无常、目
机自主得到视频内容的语义结论，或者说用人 标的运动和遮挡、目标/背景/阴影相互影响等，
工智能的方法为人们提供多种“视觉服务”。智 在智能化视频分析中还存在一系列关键问题需
能视频分析技术属于人工智能的范畴，实现智 要解决，如在视频分析中自主实现目标图像的特
能分析的方法有多种，其中“深度学习”（Deep 征建模，并保持建模的多样性；在有监督学习时
Learning，DL）的方法最为引人瞩目，目前已经取 训练样本的选取和标注，无监督学习时的准确聚
得了长足的进展。 类；卷积深度学习时卷积核、池化方法的选取，
输出层的设计；沉重计算负担的降低，使之适应
监控视频分析现状 实时、在线应用等。
视频监控技术可看作是视觉的浅层效仿，
用摄像机模仿人的眼睛，比较容易地实现了人工 智能化的利器——深度学习
“监视”和简单的“控制”。要达到用机器分析所 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，
监控视频内容，自动进行相应的控制，其中还有 它企图模仿人类智能的实质，造出一种新的能
一个重要环节，即“智能分析”，即在不需要或很 以人类智能相似方式工作的智能机器。如图2所
少人工干预的情况下，对视频内容进行处理和分 示，人工智能的范围很广，如机器人、数据挖掘、
析，得到相应的结论，为控制单元的操作提供依 计算机视觉/听觉、机器学习、专家系统等。在机
据。近10余年来，如何在模仿视觉的基础上进一
步模仿人脑功能，使现有的监控系统具有充分的
智能已成为研究和开发的热点问题。系统智能的
出现，使传感的内容、含义具有了主观“感觉”，
能够给出分析、判断和结论，而并非只是对传感
对象的物理量作简单的记录。
目前在监控领域，“智能分析”已经获得了
不少比较成功的结果，如对摄像机的自动保护，
对入侵目标的检测和跟踪，对简单的人群、车流
▲图2 人工智能中的深度学习
2018第三届中国国际无人系统博览会(2018.6.22-6.24深圳会展中心)www.china-drone.com.cn 41
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