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         監(jiān)控視頻智能分析的應用給監(jiān)控帶來了一種全新的手段，但是在推廣應用的這幾年遇到了不少水土不服的問題，常見的包括：

實用的智能算法不多

         目前市面上的監(jiān)控智能分析算法已經(jīng)有多年未有更新，而現(xiàn)有這些算法的源頭也僅是一兩家企業(yè)的產(chǎn)品有了這幾個功能，后續(xù)企業(yè)跟進做一樣的產(chǎn)品，有多少是用戶需求最真實的表達不得而知，這樣的算法也難得到使用單位更多的響應。所以作為企業(yè)要積極調(diào)研市場，深入用戶單位溝通，作為監(jiān)控的管理者也應整理自己對于視頻智能化管理的需求，結(jié)合企業(yè)技術(shù)積累來碰撞出合適的應用算法及場景，如同智能交通行業(yè)中的電警管理、車牌識別等也是經(jīng)過多年磨合，包括算法研究、路面標識、車牌制作、法規(guī)制定等多方因素共同促進下才取得今天智能交通應用的成績。

智能算法不夠準確

          通過前面的描述我們已經(jīng)知道，給目前市場造成算法不夠準確印象的最重要的原因是劇烈運動（打架）算法不夠準確。因為打架算法也是目前算法里最受關注的一個應用算法，但深究其不準確的原因不光是技術(shù)層面的問題，也有監(jiān)所打架事件的模型不確定性的因素，導致算法很難全面定義打架。所以對于這種情況就需要明確算法的一些行為模型，例如我們可以把劇烈運動檢測定義為對于一些聲音持續(xù)爭吵（算法定義持續(xù)時間）和多人出現(xiàn)肢體大幅動作的場景，照此目標算法其實是可以提供準確度，降低報警量，后續(xù)有新算法提出時也注意一定是那些行為模型可以相對固定的動作。

         對于現(xiàn)有其他一些算法需要注意通過策略來調(diào)整報警的有效性，比如起身可以只做重點人員的檢測，對每一個在押人員均做起身檢測然后報警聯(lián)動沒有意義，對布防時間也需要管控，如劇烈運動夜間就不需要布防，只要盯住夜間值崗的在押人員和廁所、風場區(qū)域即可，這些是應用層面可以完成的事情，當然算法本身應該需要更好的環(huán)境適應性，通過大量樣本的學習優(yōu)化算法的準確率。

智能建設成本高

        現(xiàn)有主流的智能分析設備一般的接入量都是16路左右攝像機，一般監(jiān)所監(jiān)室會有兩臺監(jiān)控攝像機、放風場一臺攝像機，這樣算法下來一臺智能分析設備僅能分析5-6間左右監(jiān)室，一般的中型監(jiān)所都需要10臺以上的智能分析設備，這對于監(jiān)所來說是一筆不小的投資，所以這塊需要智能設備企業(yè)盡快優(yōu)化算法效率、推出接入能力可以達到64路或者128路算法的設備，建設智能化設備的投入，同時注意兼容監(jiān)所現(xiàn)有監(jiān)控進行智能分析，不能出現(xiàn)因為建設智能分析而改造監(jiān)控的局面。

監(jiān)控采集的局限性

         視頻智能分析需要以監(jiān)控系統(tǒng)為集成，而監(jiān)控作為影像采集系統(tǒng)在做復雜行為分析時本身在一定的局限性路多維空間遮擋的問題、監(jiān)控覆蓋、畫面近遠端大小變化、環(huán)境變量等多方因素的影響，所以智能監(jiān)控不僅需要視頻行為分析，還需借助其他技術(shù)手段來進一步完善部分因監(jiān)控局限的場景或動作，路物聯(lián)網(wǎng)傳感器等。

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