間接風(fēng)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(yīng)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(zhǔn)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(yù)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(fēng)險或者叫偏管理算法的應(yīng)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(dǎo)致這類算法雖然準(zhǔn)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(yīng)對目前智能應(yīng)用的困境
如何應(yīng)對目前智能應(yīng)用的困境
監(jiān)所視頻智能分析的應(yīng)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(yīng)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(yīng)。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(yīng)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(yīng)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(biāo)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(yīng)用的成績。
2） 智能算法不夠準(zhǔn)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(zhǔn)確印象的最重要的原因是劇烈運動（打架）算法不夠準(zhǔn)確，因為打架算法也是目前算法里最受關(guān)注的一個應(yīng)用算法，但深究其不準(zhǔn)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(dǎo)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(biāo)算法其實是可以提高準(zhǔn)確度，降低報警量、對這一類動作可以起到預(yù)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(fēng)場區(qū)域即可，這些是應(yīng)用層面可以完成的事情，當(dāng)然算法本身應(yīng)該也需要更好的環(huán)境適應(yīng)性，通過大量樣本的學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的準(zhǔn)確率。
3） 智能建設(shè)成本高
現(xiàn)有主流的智能分析設(shè)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(fēng)場一臺攝像機，這樣算法下來一臺智能分析設(shè)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(shè)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(shè)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(shè)備，減少智能化設(shè)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(shè)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(chǔ)，而監(jiān)控作為影像采集系統(tǒng)在做復(fù)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(yīng)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(shè)，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(yīng)該是一個立體多維的系統(tǒng)，它以視頻監(jiān)控為基礎(chǔ)、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(wù)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(yù)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(biāo)。
