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更锐利的双眼-智能影像监控系统

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IVS是安全监控系统智能化的核心软件,除了在安控领域外,也开始与周边系统整合,应用于不同产业。BOSCH
IVS是安全监控系统智能化的核心软件,除了在安控领域外,也开始与周边系统整合,应用于不同产业。BOSCH

安全监控系统过去多强调硬件功能,如摄影机分辨率、网络架构、储存技术等,近年来智能影像监控技术兴起,填补了安控系统过去在软件部份的不足,加快系统的智能化脚步。

IVS(Intelligent Video Surveillance;智能影像监控系统)被视为安控系统智能化革命推手之一,从安全监控发展史来看,安控系统先后经历了数码化、网络化及智能化等三波革命,随着人们对安全的重视程度日益升高,IVS重要性也与日俱增。

从军事跨界商业、建筑IVS应用日广

IVS发展初期,受到成本限制只能专攻高端市场,当时最主要的使用者为国防单位,之后电脑运算成本降低,IVS扩散至大型专案市场,例如城市监控、交通监控等,如今则是进入高端企业应用市场,像是百货公司、银行等企业用户。

一般企业的营运形态会影响其对影像分析技术的需求,以金融业为例,银行通常会在ATM上方加装一台球型摄影机,以往摄影机的功能只是单纯地记录影像,如果结合影像分析技术中侦测消失物?滞留物的功能,就能侦测客户遗忘在卡片插入口的卡片、或检测有无人为加装的异物,降低不法份子直接封堵卡片插入口、读取金融卡信息或直接盗取金融卡的风险。

除了一般商业环境外,近年来IVS也受到建筑业者青睐,作为居家安全防护的用途,不仅强化家庭安全保障,同时也提升房屋的价值与差异性。而除了建筑大楼本身,智能影像分析技术未来也有可能走进家庭内,在居住者外出时,IVS必须担负起防范宵小入侵、确保财务安全的责任。

就家庭安全监控来看,可以应用的影像分析技术为入侵检测、消失物侦测两项,在屋主外出前,可以先启动入侵侦测功能,只要有目标物进入被设置的封闭警戒区时,系统就会立即发出警报,至于消失物侦测则要求在设置的警报监视区域内,一旦发生物品的位置改变或是消失不见的情况,都将触发系统警报,以免贵重物品或钱财遭窃。

目前,国外已有电信营运商计划与安控业者合作,由电信营运商提供监控摄影机及影像智能分析的服务,希望藉由加值服务吸引更多客户上门,此时,IVS摇身一变成为创造电信服务附加价值的工具,而不单纯只是个监控设备。

反观台湾,若要仿效国外推广IVS进军家用市场,首先要克服的就是市场接受度的瓶颈,目前台湾家户内设有安全监控系统的比重仍偏低,这并非代表台湾民众不重视安全,而是认为安控系统没有太大成效而不愿意购买,这种信任危机也不会因为增加智能影像分析功能而有所转变,因此,IVS若要进攻家用市场,首要任务就是建立使用者信心,才有成功的可能。

走出安控应用IVS化身商情搜集者

前述提及的应用模式都是以安全为出发点,近年来,智能影像分析技术还发展出与安全无关的应用模式,也就是搜集商业活动数据,将监视录影画面转换成更多有用信息,举例来说,追踪移动轨迹、流量统计、人脸侦测、车牌识别等IVS技术,都可与商业活动整合,达到提升营运效率或行销效益的目标。

智能影像分析技术整合商业活动的应用模式最适合零售产业,透过IVS搜集商业情资的效益在于实时性,过往,零售业多透过人工或问卷调查的方式搜集信息,无论哪一种方式都得经过一段时间,才能将数据汇整成报表,但监控摄影机搜集的数据却可以实时呈现在画面上,更清楚地掌握消费者行为,对于跨国性零售业者而言,管理者不必逐一巡视不同据点,只要坐镇总部就能掌握各地销售状况。

目前应用IVS搜集商情的零售业者并不多,原因在于IVS成本昂贵、定制化程度高,通常必须进行定制化的部份有两点,第一如何将影像?分析数据上传至系统,此处的系统乃指ERP、POS等企业营运信息系统;第二,IVS的适用程度差异,影像分析结果与环境有很大的关连,同一套智能影像监控系统放在不同环境中,所能发挥的功效也就大不相同,因此,在导入IVS时,必须针对其环境适用性进行定制化(例如:调整参数),才能让系统发挥功效。

评估IVS产品三大要点

对企业来说,无论哪一种应用模式,最重要的就是选择适合自身的IVS产品,这是IVS能够发挥功效的基本前提,除了考量产品开发商及系统整合商的经验外,使用者还需掌握三大要素。

1.选择符合需求的分析技术

安全需求会随着行业别而有所不同,每一个企业所需使用的影像分析技术也不同,因此,部份IVS厂商会站在「行业解决方案」的角度开发产品,而不只是提供一体适用的标准化产品。

2.撇去IVS无所不能的错误期待

智能影像分析乃是模拟人(眼)来辨别场景和事件,任何能够分析出特徵参数与结构属性的场景就有需求,但受到技术和实施条件限制,IVS未必能满足所有需求。

某些规律简单、不关注细节的行为需求是比较容易实现的,但在细节多、时间间隔长、关联事件多的情况下,要使用影像分析技术并不容易,举例来说:(1)细节愈多愈难:辨别一个人在走路很容易,但要辨别是否同手同脚就很难。(2)时间间隔愈长愈难:辨别一个在银行里徘徊15秒的人容易,但要是需要辨别15分钟就比较难。(3)关联事件愈多愈难:辨别一个人有没有摔倒很容易,但要辨别他是否假装摔倒,则几乎是不可能的任务。

就目前发展来看企业对IVS的认知其实并不清楚,误以为IVS无所不能,可以看见每一只镜头、每一个影像画面中的危险事件,因此,在导入智能影像监控系统时,SI厂商最常面临的问题就是使用者对IVS抱持过高期望,忽略电脑影像分析能力会受到环境影响而不同,也就误以为IVS没有功效,不过是个用来骗人的产品,间接影响了IVS的市场拓展力道。

3.现场实测最重要

在选择IVS产品时,现场实测是最好的方法,而误报(Fault Alarm)和漏警(Missed Alarm)则是衡量IVS品质的最重要指标。

IVS产品没有绝对的好与坏,相同一套产品摆在不同环境中,可能功效就不同,因此,企业在选择IVS产品时,最好将其IVS产品摆在实际环境下运作,从而比较何者的误报率及漏警率较低,这也就是比较适合自身的产品。

通常,影像分析技术会受到以下两种因素的限制:(1)摄影机成像品质:包括降噪水准、图像品质、现场光源、摄影机架设角度等,当成像品质愈好,影像分析结果就会愈精确;(2)特徵参数归纳水准:乃指演算法能否归纳出目标事件的特徵量属性,这与演算法品质有关。

正因为影像分析会受到很多因素影响,无法只用「有」或「没有」二元对立的方式来评估,IVS其实存在着很大一片的灰阶地带,识别精确率分别为60%及90%的产品,两者都「有」识别影像的能力,惟识别结果却截然不同,在目前没有机构可以验证IVS准确率的情况,只能靠使用者自行测试才能得到解答。


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