四川高频智能监控故障分析

    而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的，因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前，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。集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别、判断。四川高频智能监控故障分析

    社区物业管理:住宅小区、办公室的安全防范、智能大厦、停车场的无人监控等。智能监控家庭应用只需在现有的家庭微机上增加USB摄像头和相应的软件系统。就可实现功能强、价格低、性能可靠的数字化家庭监控系统。系统自动检测在家中采集到的图像，当发现异常时，通过Internet和短消息中心向用户指定的电话号码发送短消息，并将现场图像以Email方式发送给用户。用户收到短消息后通过检查Email就可对家中情况有清楚的了解。此外，用户出差在外时，也可以远程登录到家中计算机，观看家中安全情况或家人的生活健康状况。智能监控监控市场分析编辑电信咨询公司博通智信日前在《国内外视频监控业务市场研究报告（2005）》中称，到2005年底，中国视频监控行业应用市场总产值将达到182亿元人民币。比上一年增长20．5%,中国视频监控行业应用市场未来几年将继续保持20%左右的增长速度。——中国监控网目前我国的视频监控市场已经规模启动，这项业务的发展前景不可估量。行业用户市场快速扩张。个人用户市场巨大潜能亟待开发。2008年北京奥运会举办在即，预计到2008年，科技强警示范城市将达到180个。“平安城市”建设促进了视频监控市场的迅速增长，预计到2008年。四川高频智能监控故障分析智能视频将原始视频数据变成可操作的信息。

    未来5年之内都将保持约38%的年增长率。——中国信息产业网智能监控智能监控技术编辑虽然目前监控摄像机在商业应用中己经普遍存在，但并没有充分发挥其实时主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来，当异常情况(如停车场中的车辆被盗)发生后，保安人员才通过一记录的结果观察发生的事实，但往往为时已晚。而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时智能监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当异常发生时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场等。另外，智能监控系统在自动售货机、ATM机、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析及商店中消费者流量统计等方面也有着相应的应用。

    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相当有挑战的研究方向，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，而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的，因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前。

    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，限制与一般图像条件却是不吻合的。

    远程用户收到警情电话、信息后可以通过上网手机或电脑查看监控画面情况，并通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防。同时启动手机录像功能并处理警情。智能监控环境建模要进行场景的视觉监控，环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下，环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素，如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。智能监控运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。智能监控目标分类对于人体监控系统而言，在得到了运动区域的信息之后，下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标，比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外。经过不懈努力与发展，已具一定的规模和实力，现拥有一支技术精湛的服务团队。四川高频智能监控故障分析

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    智能行为识别当前比较主流的识别归类：物体识别能区分出移动物体的类别和行为，是轿车，还是摩托车、还是人、还是飞机等等，同时还能判断移动物体是行走、倒下、速度或其他，这是其他识别的基础。越界识别在视频画面上人为的画一道线或曲线，可以识别出物体穿越此界限的行为。比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法，从右到左为非法，一旦车辆行驶跨越了这个界线，设备判断其是否非法，非法则产生报警。轨迹跟踪识别处移动物体之后，能在移动的元素后面画出其运动经过场所的轨迹。如广场、车站等公众场所，人流穿梭，设备能显示并记录下每个人的走动轨迹，如果一个人长时间在视野中徘徊游荡，超过一定时间，则设备自动报警提示发现可疑行为人物。若使用多摄像头跟踪，可结合行人重识别技术。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。

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