高频智能监控装置维修

    商业市场:商场的保安监控、超级市场的出入口监控、码头、货柜、大型仓库的监管等。领域:基地安防、公安侦破、监狱法庭管理等。我国有上万公里的海岸线和边境线，与多个国家毗邻。准确及时地掌握边海防区域的情况，对于有效保卫祖国的领海和领土，在未来中做出快速反应、掌握主动权有着极其重要的意义。建立边海防远程视频监控系统，对关键口岸、哨所和敏感地区实施监控，就能使我报部门直观、及时地监控边海防前线的当面情况，提高情报获取的实时性和综合处理能力，也能有效防止偷渡、出逃、、等非法行为。智能监控交通领域:高速公路收费管理、交通违章和流量监控、公共交通车辆牌照管理、公路桥梁铁路机场等场所的远程图像监控等。有效的交通管理是我国各大都市面临的难题。智能视频交通控制系统能及时提供各路段的车辆流量和路况信息，记录违章车辆，以便实现准确快速的交通指挥调度，达到充分利用现有的道路资源，提高突发交通事故的处理能力，从而为人们的出行提供快捷舒适的交通服务。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。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。高频智能监控装置维修

    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。智能监控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。智能监控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，就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。智能监控逆行告警比如单行道，或者车站、机场的出口或入口，车流人流都是单方向的，一旦有人逆行，系统会自动识别出，并产生报警。智能监控涂鸦行为识别原本洁净的墙面，被人乱贴小广告、电话或者乱涂乱画等，有碍市容。有了智能监控系统设备，就能及时发现这样的涂鸦行为，并及时告警。高频智能监控装置维修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。

    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，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。智能监控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。

    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广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年美国国防高级研究项目署(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。在我国，这方面的研究近几年才开展起来的。集成了智能行为识别算法。

    智能监控摄像机的使用使用单一摄像机的三维人的跟踪研究还很缺乏，身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而容易产生歧义现象，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。智能监控性能评估一般而言，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。更好的决策支持，同时提供音频和视频的分析。高频智能监控装置维修

涂鸦行为识别 原本洁净的墙面，被人乱贴小广告、电话或者乱涂乱画等，有碍市容。高频智能监控装置维修

    建模与跟踪二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的，尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点，主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时，三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限，三维姿势恢复的实例亦很少，且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例，人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而，目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3D模型依据先验条件而提前被指定，实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之，3D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。摄像机的使用使用单一摄像机的三维人的跟踪研究还很缺乏。身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而容易产生歧义现象。

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