石岩智能监控

    因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优点是很明显的。同时，多摄像机的使用不仅可以扩大监视的有效范围，而且可以提供多个不同的方向视角以用于解决遮挡问题。很明显，未来的智能监控系统将极大受益于多摄像机的使用。对于多摄像机跟踪系统而言，我们需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像。也就是说，多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较重要的问题。性能评估一般而言，鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如，系统的鲁棒性对于监控应用特别重要，这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作，因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要，例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此，如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时，如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。10发展趋势编辑随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展。

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    多个摄像机也有利于解决遮挡问题。智能监控行为理解事件检测、行为的理解和描述属于智能监控高层次的内容。它主要是对人的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。相比而言，以前大多数的研究都集中在运动检测和人的跟踪等底层视觉问题上，这方面的研究较少。近年来关于这方面的研究越来越多，逐渐成为热点之一。智能监控研究现状编辑智能监控具有的应用前景和潜在的经济价值，从而激发了世界上广大科研工作者及相关人士的浓厚兴趣，尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。例如，1997年美国**高级研究项目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)设立了视觉监控重大项目VSAM主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术。实时视觉监控系统不能够定位人和分割出人的身体部分，而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为。英国的雷丁大学(UniversityofReading)己开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;国际上很多期刊将智能监控中人的运动分析研究作为主题内容之一，为该领域的研究人员提供了更多的交流机会。坂田充电桩智能监控维修价格智能监控是嵌入式视频服务器中。

    用于行为识别的状态空间方法和模板匹配方法通常在计算代价和运动识别的准确度之间进行折中，故仍需要寻找和8开发新的技术以利于提高行为识别性能的同时，又能有效地降低计算的复杂度。另外，如何借助于先进的视觉算法和人工智能等领域的成果，将现有的简单的行为识别与语义理解推广到更为复杂场景下的自然语言描述，是将计算机视觉低、中层次的处理推向高层抽象思维的关键问题。现在越来越多的视频被记录下来，但由于时间的关系，这些视频信息很少会被完整的分析。在这种情况下，智能视频(IntelligentVideo，IV)应用程序由此发展起来。新的智能视频(IV)系统可获取车牌的视频图像并将此信息数字化，然后与数据库中的内容进行交叉比对。人数统计和绊网则是智能视频(IV)应用的另一些实例。由于在前端设备中提供了此类智能功能，可直接对原始数据进行分析，并减少工作人员的工作量。智能网络摄像机永远不会空闲，他始终出于警戒状态，等待一个动作的触发来启动录像。移动侦测功能可用于特定的警报设置，以适应各种不同的特殊环境和事件强度。智能视频将原始视频数据变成可操作的信息。监控系统提供的智能信息可支持决策者在紧急情况下作出高质量的决策。

    人的运动分析与生物特征识别相结合的研究日益显得重要。在人机交互中不需要机器能知道人是否存在、人的位置和行为，而且还需要利用特征识别技术来识别与其交流的人是谁。目前的研究主要集中在人的脸像识别、步态识别或特定行为的识别。近距离时一般可以通过跟踪人脸来加以身份识别;如果是远距离的监控，脸的特征可能被隐藏，或者分辨率太低不易识别，然而进入监控领域的人的运动步态是可见的，这了步态作为一个独特的生物行为特征应用于人的身份鉴别。由于人的步态具有易于感知、非侵犯性、难于伪装等优点，近来己引起了计算机视觉研究者们浓厚的研究兴趣。行为理解与描述高层处理的转变人的行为理解是需要引起高度注意并且是具挑战的研究方向，因为观察人的终目标就是分析和理解人的个人行为、人与人之间及人与其它目标的交互行为等。目前人的运动理解还是集中于人的跟踪、标准姿势识别、简单行为识别等问题，如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。近年来利用机器学习工具构建人行为的统计模型的研究有了一定的进展，但行为识别仍旧处于初级阶段，连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性。为公交调度提供更多更及时的信息。

    丢失物体识别设备能识别出视野场景中的物体多出一个或者少了一个，适合仓库、车站、展厅、安检等场所，如果有背包长时间丢失在某处无人拾取，超过设定的时间，系统将产生报警，或者像展厅这些场所，如果展示品缺少一件，设备也能发现并报警。车牌识别如果视频场景是个道路口或者小区出入口；只要车牌区域在视频中出现过，设备能自动识别出车牌号码；并以文字的方式提示用户。可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处，如果市内各要道口都有智能识视频服务器，系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中，一旦此牌照的车辆在视野中出现过，就能立即告警。节省许多警力资源。车速测量比如高速路上有200M的速度提示区，时时提醒驾驶员不要超速行驶，然而超速行驶还是屡屡发生；试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器，我们只要在视野中画两道线，如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度，并且超速时立即报警。流量统计智能设备能识别出过往的行人和车辆，同时能统计出过往的人或车的数量；试想在一个十字路口或者一个会展中心的门口，安装这样一个智能设备。

     只要车牌区域在视频中出现过，设备能自动识别出车牌号码；并以文字的方式提示用户。公明金宏威智能监控视频排查

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    而类似人数统计等新的商业机会将会出现。11智能交通监控编辑1、车流总量（辆/小时）：由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。2、车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阈值速度的车辆速度。3、车间距（米）：相邻车辆之间的距离。4、车辆密度：侦测监控视场内车辆的拥护程度。5、排队：可检测车辆的排队长度。6、逆向行驶：反方向行驶的车辆。7、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。8、违章停车：在非法停车处停车的车辆。9、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。10、车牌识别：对违法车辆进行车牌抓拍。12优势包括编辑IV应用程序的智能实际上是对视频图像的一种数学分析算法，及其对分析后所产生的数据结果的应用。该功能所带来的优势包括：降低带宽占用率当智能视频应用集成到网络视频设备后，只需要在网络上传输更少的数据便可以达到与原来同样的效果。提高人力资源利用智能系统带来更高的工作精度和更少的误报警，提高发现威胁安全事件先兆的识别率。更好的决策支持，同时提供音频和视频的分析。例如，玻璃破碎的声音，一旦您在系统中预定义该声音需要得到重视，那么该声音会触发PTZ网络摄像机自动转向到事发地点。

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