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隨著創新與數字化逐步發展為新的增長極，世界各國正積極尋找解決方案，以實現經濟、技術與社會的平衡發展。各國政府紛紛出臺“智慧城市”政策，大力布局信息技術基礎設施，并啟用創新解決方案推進城市規劃，最終目標是有效打造智慧城市以改善人民生活水平，同時將技術滲透到社會的方方面面，從而實現長期可持續發展。

智慧城市建設不是簡單的一句口號，而是需要一個個系統部署實際落地，并能夠按照既定要求滿足政府和民眾管理及生活需求。在國內，目前智慧城市的建設大量用到安防技術，如智能視頻監控技術就已拓展到了各部門業務領域。

智能視頻監控在智慧城市應用中的現狀及特點

眾所周知，視頻監控的智能化已成為行業發展的必然趨勢，它能夠對視頻中的異常行為進行實時提取和篩選，并及時發出預警，徹底改變了傳統監控只能“監”不能“控”的被動狀態，將是視頻監控行業的一次新的革命。現階段，我國越來越多的技術型企業正在大力發展數字信號處理、視頻分析算法等核心技術，這將大幅提升視頻監控產業附加值，改善現有產業價值提升困難的發展瓶頸。

從技術角度來講，目前國內智能分析技術主要還集中在兩大類：一類是采用畫面分割前景提取等方法對視頻畫面中的目標進行提取檢測，通過各種不同的規則來區分不同的事件，從而實現不同判斷并產生相應的報警聯動等，例如最早期的一些行為分析類功能（跨界、區域入侵、打架檢測、人員聚集等）以及早期的交通事件檢測等都屬于這類算法技術的應用。另一類是利用模式識別技術，對畫面中特定的物體進行建模，并通過大量樣本進行訓練，從而達到對視頻畫面中的特定物體進行檢測及相關應用。

從應用角度來講，目前國內智能分析技術主要有四大類：第一類是實時報警類；第二類是數據統計類；第三類是屬性識別類；第四類是圖像處理類。

第一類：實時報警類。主要是通過分析技術對實時視頻進行內容的分析和判斷，發現某種狀態達到報警規則的要求時，系統即可發出報警聯動。如最基礎的跨線報警、闖入報警、打架報警、聚眾報警等，當然隨著應用的深入，各行業應用中也出現了很多帶有行業特征的實時報警應用，如校園打架報警；交通行業的擁堵報警、行人上高速報警；司法行業的攀高報警、離崗報警；金融行業的尾隨報警、貼假廣告報價等等。

第二類：數據統計類。主要是通過在特定的場景下，對視頻內容中特定的內容進行統計，形成相關的報表和數據應用。例如，通過視頻分析對公路上的車流量進行自動統計，通過視頻分析對校園門口、商場出入口等的人流量進行統計等等。

第三類：屬性識別類。主要是對視頻中特定事務的屬性進行自動識別，達到對視頻內容的深入應用和快速檢索等目的。如人臉識別、車牌識別、車標識別、顏色識別、性別識別、身高識別、年齡識別、手勢識別等等。目前安防行業中應用較多的主要還是人臉識別、車牌識別、車標識別等。

第四類：圖像處理類。主要是對圖像整體進行分析判斷及優化處理以達到更好的效果或者將不清楚的內容通過算法計算處理達到看得清的效果。如目前的視頻增強技術（去噪、去霧、銳化、加亮等）、視頻復原技術（去模糊、畸變矯正等）

智能視頻監控在智慧城市應用中的難點與瓶頸

智能視頻監控技術應用給各行業安全監管提供便捷性保障，海量的視頻數據挖掘也輔助城市管理部門提升其決策效率和精準度。對于社會公共安全治理而言，智能視頻監控技術既帶來前所未有的機遇，也相伴而生許多應用瓶頸及難題。

首先，在國內過去十幾年的視頻監控系統建設中，原有視頻監控系統都是獨立的，信息孤島比較嚴重，公共安全治理涉及的公共部門、私人部門等多類主體協作，由于各類安全數據之間缺乏統一標準，現有組織、部門、制度間分割以及信息管理理念的滯后往往導致“數據孤島”現象出現。在以智能視頻監控技術應用基礎上，以公開、透明、共享、協作等為基本原則的數據應用理念轉變及數據管理模式的重構將成為智慧城市管理中視頻大數據應用效果的關鍵。