1.目标跟踪技术的必要性
近几年，智能视频分析技术成为安防企业竞争的热点，传统安防技术更多的是关注事后查证的有效性。但随着高清摄像机的普及，4K、高清、H.265，如何利用这些资源，如何使设备“活”起来，而非只是一个当人身损害或者财产损失发生后才被激活的机器，这是越来越多安防企业的发展重点。有了视频分析，就可以及时发现视频中的异常情况，从而在第一时间做出反应，减少损失。其中，基于深度学习的目标跟踪成为热点。
2.目标跟踪平台
安防企业正在向视频分析软件平台的升级进行研发，要想使数据更准确，不受外界因素干扰，基于深度学习的算法是重点，以北京和普专用软件平台为例，将其接入军事、森林防火、海事监控、水利航运等“综合系统平台”，可实现以下功能。
(1)3D框选突显告警点信息。采用声音+光学双告警方式，在接收到前端告警后，会在1秒内启动预置的声音告警，同时弹出悬浮产生告警的热成像和可见光的实时视频图像，并且会在视频图像中填加告警位置标识框突显告警点信息，还会将告警方位和距离信息同时显示，方便用户观察。
(2)交互式电子地图与定位显示，基于三维GIS高程数据定位。在接收到前端回传的告警定位数据后，依据前端的GPS位置、云台方位信息和地图三维GIS高程数据联合计算快速准确定位告警点的GPS位置，在电子地图中标示告警点位置，定位精度高。
(3)跟踪识别。前端设备与后台软件配合，自动跟踪监控区域内的目标，如人、车辆等活动轨迹。
(4)雷达联动。雷达与摄像机预警联动采用“逐点”扫描技术，通过“点”的扫描来判定“点”目标。雷达发出角度信息通过雷达计算机反馈给联动计算机，联动计算机把雷达“协议”编译成云台“协议”，传送到云台控制摄像机的转动，精确定位，从而实现雷达与摄像机的联动。
雷达与摄像机联动可以调整摄像机的位置，准确地定位实时位置，实时查看现场情况，进一步确认报警的真实性，提高报警的准确性，为远程查看现场提供真实画面。
3.视频分析技术的发展前景
深度学习技术的出现，使安防行业的技术迈上一个新台阶。虽然现阶段基于深度学习目标跟踪超越了传统安防技术，但仍有很大的优化空间。比如，基于深度学习的目标跟踪目前不能有效处理完全遮挡问题等，而人脑依赖于自身强大的先验知识，可以处理这些问题，跟踪算法则只能学习目标当前状态下的模样，不具备人脑的推算能力，其在深度学习的道路上仍然任重而道远。 |
