湖北高频智能监控拆解

    他可能与被检测目标的相连，也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状，从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。智能监控遮挡处理目前，大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时，人体只有部分是可见的，而且这个过程一般是随机的，简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠，为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题，必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外，一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪，即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然。任何突发的危害人身安全的行为都可能造成重大损失和负面影响。湖北高频智能监控拆解

    智能监控智能监控（IntelligentSurveillance）是嵌入式视频服务器中，集成智能行为识别算法，能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。智能监控识别归类编辑智能行为识别当前比较主流的识别归类：智能监控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。智能监控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。智能监控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。智能监控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。湖北高频智能监控拆解在这种情况下，智能视频(Intelligent Video，IV)应用程序由此发展起来。

    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。

    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。如何借助于先进的视觉算法和人工智能等领域的成果。

    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。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。其中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。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。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。还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析。

    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。广东电源系统智能监控拆解

排队：可检测车辆的排队长度。湖北高频智能监控拆解

    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。

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