智能影像分析技术让视讯监控更聪明
- 魏淑芳
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不管是城市安防、零售代理或工厂管理，视讯监控系统堪称是最早部署也是最为普及的监控系统。但早期的影像监控技术如类比信号+卡式录影，画质不佳且储存影像时间短暂，实际的应用效果有限，所幸随着智能影像分析技术不断精进，不但改善影像储存空间的需求，也让影像查找变得更加方便，而网络功能加上数码影像串流技术，更能捕捉到画质高、更实时的重要影像。
一般而言，视讯监控系统的应用目标主要有三，首先是留下补助证据，如录影数据、实时影像、实时线上监控及影像管理等；其次是警告功能，如连结感知器、警报通知、监控设备状态及跨系统整合等；最后则是智能监控，包括动态侦测、物件行为分析、虚拟警戒、人脸识别及车牌识别等。
要达成留下补助证据的目标，就必须取得更为清晰的画面，视讯监控系统因此通常都必须具有夜视技术，可在低光照环境中，实现高品质的全彩监视视讯能力，如夜间的街道监视，或仓库等照明不足的室内空间监视，若再搭配先进的信号处理技术，更可确保视讯有足够的对比与准确度色彩重现。
为了避免背景强光会影响视讯品质，许多视讯监控系统也会提供强光抑制影响技术，可以在逆光或强光源的环境下，启动逆光补偿，提升摄影机在高对比照明条件下的影像品质，在照明不足与照明强烈的区域皆可撷取清晰的影像细节，提高影像使用价值。
但视讯品质提升的同时，往往也代表视讯档案量将会变得更大，从传输、储存到处理，都需要更强而有力的管理系统。如采用H.265视讯压缩技术，相较H.264可以省下更多的带宽和数据存储需求，大幅提升带宽及储存空间的使用率，达成更高的成本效益。
至于第二个目标－警告功能，就不能只是靠视讯内容而已，还必须搭配物联网传感技术，如透过电子围篱加上自动追踪的界围管理功能，可以用来侦测入侵，视讯监控系统的警报示警管理界面，亦可定义每个感知器与设备的警报内容，同时也可以定义单一或多重警报的发报成立条件以及后续连动，还可以透过Mail、简讯、手机APP通知，依据不同的警报内容，定义不同的接收对象。
至于第三个目标－智能监控，也需要搭配各种识别及行为分析技术。以物件行为分析为例，目前已可做到分析物件行进与停留移动行为的轨迹侦测，分析哪个区域的物件密集度高低的密度侦测，定义并通报物件遗失或遗留，以及侦测分析物件进出双向数据，有些系统甚至具有自动学习日夜变化、自动校正、快速建立环境地图等重要功能。
如只要先将人或物的条件设定好，包括大小尺寸、长度等，确定是否为需要去追踪的目标，视讯监控系统就可以掌握追踪目标在特定时间所经过的地方，如使用鱼眼镜头，可以最大范围的追踪物件踪迹，如侦测人流往那个方向前进，那些地方停留最久等。
人脸识别则是可以针对已经建立的数据库，进行脸部侦测，可应用于门禁或安防领域，或是设定虚拟警戒，可以在影像上用电子方式画出一条虚拟警戒线或是警戒区块，什麽区域不该进去人，或是不该有人停留或穿越，都可以透过虚拟警戒加以管理。
如今的视讯监控系统，已经不再只是安装摄影机，将录下的画面储存起来这麽简单，结合大数据分析、物联网传感技术、云端平台，视讯监控不但大幅出现创新应用，市场也跟着出现多样创新应用，更让许多管理工作变得更加轻松，实时掌握各种突发状况，建立更安全、更便捷的生活环境。
