北极星智能电网在线讯:智能视频分析技术(VideoAnalytics)综合了多学科的研究成果，主要包括图像处理、跟踪技术、模式识别、软件工程、数字信号处理(DSP)等领域。从2001年911事件后，美国对视频分析技术加大投入，数据表明，从2002年至2005年是视频分析技术研究的一个高峰时期。国内的视频分析技术也得到迅速发展，但国内的智能分析应用应该是从2005年以后开始，从早期的行为分析应用到目前的各行业的深化应用。随着安防行业的迅速扩张和发展，国内的视频分析得到了非常迅猛的发展。
一、视频分析技术应用的现状
从技术角度来讲，目前国内智能分析技术主要还集中在两大类：一类是采用画面分割前景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，通过各种不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同判断并产生相应的报警联动等，例如：最早期的一些行为分析类功能（跨界、区域入侵、打架检测、人员聚集等）、还有早期的交通事件检测等都属于这类算法技术的应用。另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行检测及相关应用。如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统计）等应用。
从应用角度来讲，目前国内智能分析技术主要有四大类：第一类是实时报警类。第二类是数据统计类，第三类是属性识别类。第四类是图像处理类。
第一类，实时报警类，主要是通过分析技术对实时视频进行内容的分析和判断，发现某种状态达到报警规则的要求时，系统即可发出报警联动。如最基础的跨线报警、闯入报警、打架报警、聚众报警等，当然随着应用的深入，各行业应用中也出现了很多带有行业特征的实时报警应用，如交通行业的拥堵报警、行人上高速报警；司法行业的攀高报警、离岗报警；金融行业的尾随报警、贴假广告报价等等。
第二类，数据统计类。主要是通过在特定的场景下，对视频内容中特定的内容进行统计，形成相关的报表和数据应用。例如，通过视频分析对公路上的车流量进行自动统计，通过视频分析对商场出入口等的人流量进行统计等等。
第三类，属性识别类，主要是对视频中特定事务的属性进行自动识别，达到对视频内容的深入应用和快速检索等目的。如人脸识别、车牌识别、车标识别、颜色识别、性别识别、身高识别、年龄识别、手势识别等等。目前安防行业中应用较多的主要还是人脸识别、车牌识别、车标识别等。
