智能视频分析技术的发展脉络与核心应用
文/陈文静 中国人民公安大学安全防范与风险评估公安部重点实验室；高原 北京银行行政保卫部
作者：陈文静，中国人民公安大学安全防范与风险评估公安部重点实验室副教授
引言你是否想过，金融安防如何从古老报警器演进为智能预警中枢？数百年来，金融安防系统持续升级。20世纪初，银行依赖入侵探测和紧急按钮，视频监控仅用于报警复核。21世纪初，视频监控成熟普及，成为安防核心，但功能限于威慑、监看和取证，无法主动预警。
2000年后，计算机视觉技术崛起，目标识别、行为分析等初步应用。深度学习推动人工智能深度融合，人脸识别、视频解析等变得精准高效。随着人脸库、车辆库等多源数据融合，系统实现跨时空目标跟踪、行为研判和主动预警。智能视频监控已从人工搜索迈向机器搜索，从被动监看升级为主动防控。
人工智能与大数据成为技术支柱，大模型深化行业应用。视频监控智能化加速，视频数据价值凸显，成为安防决策的关键支撑。
智能视频分析技术发展过程的关键技术智能视频分析技术（IVA）利用计算机视觉和AI自动化处理视频数据，识别、跟踪和理解对象、行为与场景。从被动监看到主动预警，依赖多项关键技术突破。
1. 视频图像处理技术
早期IVA基于传统图像处理和机器学习，如帧差法、背景减除、Canny边缘监测、光流跟踪等。隐马尔可夫模型、SVM等用于事件监测和行为识别。
这些技术实现目标监测、分类和简单行为分析，应用于监狱越界监测、交通违章识别、公共场所遗弃物检测等场景。尽管算法精度有限，但为深度学习奠定基础。
2. 人脸识别技术
人脸识别通过分析面部特征进行身份鉴别。传统方法受光照、遮挡限制，2013年大数据训练提升精度，2014年CNN突破人类水平，成为里程碑。
深度学习推动人脸识别大规模应用，实现人员搜索、身份确认、嫌疑人布控等功能，大幅提升社会风险预警能力。
3. 视频结构化解析
视频结构化解析利用图像理解、AI等技术，自动识别视频内容结构，解决数据无结构性问题。包括内容分析和结构化描述两步。
行业标准规定行人、车辆等属性要素，如衣着、携带物特征。结构化解析实现关键信息永久保存，将人工查找转为机器搜索，提升效率，支撑深度分析和预警研判。
4. 多维数据分析模型
结合人脸识别、结构化解析和其他业务数据，构建融合时空的多维分析模型。基础算法分类形成业务模型，如关系分析、轨迹分析，再组合为警务技战法。
应用于大数据+防控、交通、预警等场景，实现专业化分析和预警。
智能视频分析技术的应用分类1. 根据算法类型分类
算法类型包括：视频改善、视频分析、视频识别、视频解析、视频检索、轨迹分析和专业建模。
视频改善优化模糊图像；视频分析识别异常行为如周界入侵、打架斗殴；视频识别人脸、车辆等目标；视频解析转化非结构化数据；视频检索快速定位目标片段；轨迹分析展示对象时空路径。
2. 根据物理位置分类
分为边缘智能和云端智能。边缘智能通过前端设备实现简单分析，如人脸识别摄像机、逆行监测摄像机。云端智能在监控中心建设解析平台和数据库，实现高级分析如轨迹追踪、专业建模。
边缘智能与云端智能的应用金融行业需顶层设计，规划云边端架构、数据资源池和算法服务，推动视频数据深度应用。
1. 边缘智能
边缘智能依靠摄像机等前端设备，功能包括识别类、分析类、统计类、监测类和全结构化解析。选择产品需针对场景：通道防入侵选人脸识别摄像机；人群密集区选打架监测摄像机；金库选异常行为识别摄像机。
金融行业可联合研发专用算法，如现金交接规范化监测，提升场景适应性。
2. 云端智能
云端智能建设视频解析应用平台和人脸库、车辆库等，融合业务数据，实现风险感知和预警。设计需开放兼容、分层解耦，涵盖基础设施、数据处理、数据分析等模块，构建核心数据能力。
视觉大模型的应用展望2023年大模型兴起，2024年成为落地关键年。视觉大模型基于深度学习，处理视频时空信息，实现高效理解与生成。
特点包括大规模参数、强泛化能力和多任务兼容。但安防行业精度要求高，大模型成熟需时间。未来趋势是大模型与小模型协同，端边云结合，按场景选择模型组合解决问题。
技术变革时代，需科学规划顶层设计，拥抱创新同时防范风险，推动智能化转型升级。
（此文刊发于《金融电子化》2025年1月下半月刊）
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