制约视频分析技术发展的因素 - 安防知识网 - 资讯 - 法兰克福展览（深圳）有限公司

过多的错误警报或者错失重要事件，这会严重影响用户对视频分析的使用。

　　【安防知识网】过多的错误警报或者错失重要事件，这会严重影响用户对视频分析的使用。近年来，此类问题已大量减少。精确度水平取决于对数据分析的有效应用，因此，首先要对客户预期有大体的了解，明确告知客户视频分析技术的功能与制约，理解环境因素和计算因素、视频管理软件与视频分析软件的整合等都会对视频分析效果产生影响。

　　环境因素

　　事实上环境因素对视频分析运算效果的影响非常大，下面是6种常用的环境因素：

　　·摄像头角度：摄像头角度会影响视频分析应用的多个因素，包括物体对比、遮断和分段;

　　·物体距离：对视频分析而言物体的像素尺寸是个重要因素。多数视频分析都对最小像素尺寸有要求(如：15x15)。相反，如物体像素尺寸过大，也会影响分析效果，如反射光进入摄像头;

　　·照明度：光线可在两方面影响视频分析。首先，光线必须满足最低亮度视频分析才能侦测出物体(除非采用红外线或热敏摄像头)。其次，光线的突然变化(如开门)也会导致分析错误;

　　·活动程度：活动程度或环境“繁忙度”对视频分析效果也有影响。通常而言，活动度越高，视频分析运算产生的错误结论越多;

　　·天气：天气(阳光、雨、雪、风、树、云、影子等)反复无常的变化会导致视频分析做出错误结论，特别是在户外环境时更是如此。在室内环境中，当存在大玻璃门窗时，这些物体会使室内摄像头获得的场景有所变化;

　　·背景：背景影像变化程度也会影响视频分析效果。例如，如摄像头对着不断转动的电动扶梯拍摄会产生错误结论，这种情形在开发解决方案或安装时，也必须考虑到。

　　计算因素

　　运算能力的强弱也使视频分析运算产生显著变化，通常有5种因素会影响效果：

　　·处理能力：对快速移动的小物体进行侦测，需要更多的CPU。因为算法需在高分辨率(侦测小物体)和高FPS(追踪快速移动物体)下运行;

　　·分辨率：通常可以4CIF记录视频，以CIF进行分析，这样可以节省CPU资源。如要侦测极小物体，可能必须以4CIF模式运行;

　　·FPS：大多数分析引擎需要的帧率为5-8帧/每秒。对移动速度更快的物体进行追踪，需要采用更高的FPS;

　　·硬盘：如希望搜索分析过的视频影像(如：车子附近移动的物体)，就必须将分析引擎产生的XLM数据进行存储。这通常就是被人忽略掉的硬盘数量;

　　·内存：在电脑上运行时，分析引擎通常要求有10MB到100MB内存可用。分辨率越高，需要内存越大。

　　视频管理软件与分析的整合

　　将一个厂家的视频分析与另一个厂家的视频管理软件进行整合是一个痛苦的过程。

　　首先，视频监控市场缺乏标准，使得整合困难、费用高昂且耗费大量时间。更大的困难却是源自整合过程中智能功能的经常性丢失。很多时候，视频分析系统只是给视频管理系统发送通知，告知出现了重大事件而已，无法通过视频管理软件获取分析来提供的真正智能。为了搜索到存储下来的相关视频并运行报告，用户必须直接进入分析系统，这与集中式安全系统管理的一般趋势是背道而驰的。此外，这样做也会增加成本：两个系统都需要单独的服务器，访问成本更高，耗时更长，维护成本也更高。