間接風險類的主要是像視頻診斷、起身檢測、區(qū)域看防、值崗檢測，這幾個算法都是以管理約束或輔助監(jiān)控為主，比如某個在押人員起身了或在廁所待的時間超過一定的時間，這些并不會直接帶來危險因素，只能輔助日常監(jiān)控，這一類算法的應用更需要制度與人員的配合。

　　其次我們可以再進一步分析一下，為什么只有劇烈運動算法準確度處于明顯略低的水平？因為無論是限高、起身、逗留、值崗這些都是有相對固定的行為模型，而打架則明顯不同，人的大腦對于打架的理解都千差萬別，如相互推搡、拳打腳踢、大聲爭執(zhí)、追逐打鬧等太多場景可以定義為打架，而看守所人員相對密集，在人員密集的場景中去檢測一個行為模型都很難固定的動作，很難有滿意的答案，這也是劇烈運動面臨的尷尬境地，期望很高但僅能輔助監(jiān)控，并不能精確預報每一次的打架類行為。

　　最后，對于諸如值崗檢測、起身檢測、區(qū)域看防等這類間接風險或者叫偏管理算法的應用則受到使用單位實際管理程度的影響，有些省市監(jiān)所單位認為通過值崗檢測管理好夜晚監(jiān)室值班的兩個在押人員，基本上就不會出太多的問題，有些省市則對在押人員的夜值班管理稍顯松散，在實施時也就出現(xiàn)了對值崗檢測這個算法重視程度不一樣，其他幾個算法也是類似的情景，導致這類算法雖然準確率尚可，給人的印象卻不深，這也是目前的普遍現(xiàn)象。

　　二、如何應對目前智能應用的困境

　　如何應對目前智能應用的困境

　　監(jiān)所視頻智能分析的應用給監(jiān)所管理帶來了一種全新的手段，但是上面也提到了，在推廣應用的這幾年也遇到了不少水土不服的問題，常見的包括：

　　1） 實用的智能算法不多

　　目前市面上的監(jiān)所智能分析算法已經(jīng)有多年未有更新，而現(xiàn)有這些算法的源頭也僅是一兩家企業(yè)的產(chǎn)品有了這幾個功能，后續(xù)企業(yè)跟進做一樣的產(chǎn)品，有多少是用戶需求最真實的表達不得而知，這樣的算法也難得到使用單位更多的響應。所以作為企業(yè)要積極調(diào)研市場，深入用戶單位溝通，作為監(jiān)所的管理者也應整理自己對于視頻智能化管理的需求，結(jié)合企業(yè)技術(shù)積累來碰撞出合適的應用算法及場景，如同智能交通行業(yè)中的電警管理、車牌識別等也是經(jīng)過多年磨合，包括算法研究、路面標示、車牌制作、法規(guī)制定等多方因素共同促進下才取得今天智能交通應用的成績。

　　2） 智能算法不夠準確

　　通過前面的描述我們已經(jīng)知道，給目前市場造成算法不夠準確印象的最重要的原因是劇烈運動（打架）算法不夠準確，因為打架算法也是目前算法里最受關注的一個應用算法，但深究其不準確的原因不光是技術(shù)層面的問題，也有監(jiān)所打架事件的模型不確定性的因素，導致算法很難全面定義打架。所以對于這種情況就需要明確算法的一些行為模型，例如我們可以把劇烈運動檢測定義為對于一些聲音持續(xù)爭吵（算法定義持續(xù)時間）和多人出現(xiàn)肢體大幅動作的場景，照此目標算法其實是可以提高準確度，降低報警量、對這一類動作可以起到預警防范的作用，后續(xù)有新算法提出時也注意一定是那些行為模型可以相對固定的動作。

　　對于現(xiàn)有其他一些算法需要注意通過策略來調(diào)整報警的有效性，比如起身可以只做重點人員的檢測，對每一個在押人員均做起身檢測然后報警聯(lián)動沒有意義，對布防時間也需要管控，如劇烈運動夜間就不需要布防，只要盯住夜間值崗的在押人員和廁所、風場區(qū)域即可，這些是應用層面可以完成的事情，當然算法本身應該也需要更好的環(huán)境適應性，通過大量樣本的學習優(yōu)化算法的準確率。

　　3） 智能建設成本高

　　現(xiàn)有主流的智能分析設備一般的接入量都是16路左右攝像機，一般監(jiān)所監(jiān)室會有兩臺攝像機、放風場一臺攝像機，這樣算法下來一臺智能分析設備僅能分析5-6間左右監(jiān)室，一般的中型監(jiān)所都需要10臺以上的智能分析設備，這對于監(jiān)所來說是一筆不小的投資，所以這塊需要智能設備企業(yè)盡快優(yōu)化算法效率、推出接入能力可以達到64路或者128路算法的設備，減少智能化設備的投入，同時注意兼容監(jiān)所現(xiàn)有監(jiān)控進行智能分析，不能出現(xiàn)因為建設智能分析而改造監(jiān)控的局面。

　　4） 監(jiān)控采集的局限性

　　視頻智能分析需要以監(jiān)控系統(tǒng)為基礎，而監(jiān)控作為影像采集系統(tǒng)在做復雜行為分析時本身存在一定的局限性如多維空間遮擋的問題、監(jiān)控覆蓋、畫面近遠端大小變化、環(huán)境變量等多方因素的影響，所以智能監(jiān)控不僅需要視頻行為分析，還需借助其他技術(shù)手段來進一步完善部分因監(jiān)控局限的場景或動作，如物聯(lián)網(wǎng)傳感器等。

　　拓展智能監(jiān)控的應用

　　這幾年在監(jiān)所行業(yè)由于各企業(yè)的宣傳包括各地實際的建設，我們已經(jīng)把智能監(jiān)控局限到就是視頻行為分析，甚至就是監(jiān)室內(nèi)的起身、劇烈運動、區(qū)域看防等幾個智能算法，這嚴重制約了智能監(jiān)控在監(jiān)所行業(yè)的發(fā)展，也影響了企業(yè)在這一塊的技術(shù)投入方向。

　　智能監(jiān)控應該是一個立體多維的系統(tǒng)，它以視頻監(jiān)控為基礎、結(jié)合音視頻智能處理技術(shù)、自動化集成報警聯(lián)動技術(shù)、新型物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、監(jiān)所電子化辦公綜合業(yè)務流程等新型信息技術(shù)，不僅可以實現(xiàn)監(jiān)控、存儲、上墻，更能實現(xiàn)預警防范、偵查輔助、報警聯(lián)動、統(tǒng)計研判等，通過這些手段深挖監(jiān)控、解放警力才是智能監(jiān)控更高層次的目標。