就能統(tǒng)計處過往車流量或人流量。為公交調(diào)度提供更多更及時的信息。逆行告警比如單行道，或者車站、機場的出口或入口，車流人流都是單方向的，一旦有人逆行，系統(tǒng)會自動識別出，并產(chǎn)生報警。涂鴉行為識別原本潔凈的墻面，被人亂貼小廣告、電話或者亂涂亂畫等，有礙市容。有了智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備，就能及時發(fā)現(xiàn)這樣的涂鴉行為，并及時告警。反常行為視頻公園、廣場、車站等公眾場合，人流眾多，任何突發(fā)的危害人身安全的行為都可能造成重大損失和負面影響。智能識別系統(tǒng)，能及時發(fā)現(xiàn)人或車輛的異常行為，突然奔跑、摔倒，追打等行為，系統(tǒng)都會及時發(fā)現(xiàn)并提醒管理者。3發(fā)展編輯內(nèi)容視頻監(jiān)控是通過獲取監(jiān)控目標的視頻圖像信息，對視頻圖像進行監(jiān)視、記錄、回溯，并根據(jù)視頻圖像信息人工或自動地做出相應(yīng)的動作，以達到對監(jiān)控目標的監(jiān)視、控制、安全防范和智能管理，已被廣泛應(yīng)用于、海關(guān)、公安、消防、林業(yè)、堤壩、機場、鐵路、港口、城市交通等眾多公眾場合，隨著技術(shù)的進步和成本的降低將逐漸普及到家庭安全防范和娛樂應(yīng)用。監(jiān)控技術(shù)經(jīng)歷了很多不同的階段，圖像監(jiān)控技術(shù)是視頻監(jiān)控的內(nèi)容。模擬視頻早期的視頻監(jiān)控是以攝像機、監(jiān)視器(電視機)組成的純模擬的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
還能判斷移動物體是行走、倒下、速度或其他，這是其他識別的基礎(chǔ)。松崗光宇智能監(jiān)控維護保養(yǎng)
可喜的進步是利用統(tǒng)計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預(yù)測;不過，對于解決遮擋問題有實際意義的潛在方法應(yīng)該是基于多攝像機的跟蹤系統(tǒng)。智能監(jiān)控建模與跟蹤二維方法在早期智能監(jiān)控系統(tǒng)中證明是很成功的，尤其對于那些不需要精確的姿勢恢復(fù)或低圖像分辨率的應(yīng)用場合(如交通監(jiān)控中的行人跟蹤)。二維跟蹤有著簡單快速的優(yōu)點，主要的缺點是受攝像機角度的限制。而三維方法在不受限的復(fù)雜的人的運動判斷(如人的徘徊、握手與跳舞等)、更加準確的物理空間的表達、遮擋的準確預(yù)測和處理等方面的優(yōu)點是用于行為識別;同時，三維恢復(fù)對于虛擬現(xiàn)實中的應(yīng)用也是必需的。目前基于視覺的三維跟蹤研究仍相當有限，三維姿勢恢復(fù)的實例亦很少，且大部分系統(tǒng)由于要求魯棒性而引入了簡化的約束條件。三維跟蹤也導(dǎo)致了從圖像中人體模型的獲取、遮擋處理、人體參數(shù)化建模、攝像機的標定等一系列難題。以建模為例，人體模型通常使用許多形狀參數(shù)所表達。然而，目前的模型很少利用了關(guān)節(jié)的角度約束和人體部分的動態(tài)特性;而且過去的一些工作幾乎都假設(shè)3D模型依據(jù)先驗條件而提前被指定，實際上這些形狀參數(shù)應(yīng)當從圖像中估計出來?？傊?，3D建模與跟蹤在未來工作中應(yīng)值得更多的關(guān)注。布吉高頻智能監(jiān)控物體識別能區(qū)分出移動物體的類別和行為，是轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機等等。
實現(xiàn)了數(shù)字控制的模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng),這些統(tǒng)稱為首先代視頻監(jiān)控系統(tǒng)。智能監(jiān)控數(shù)字視頻20世紀90年代中期，隨著計算機處理能力的提高和視頻技術(shù)的發(fā)展，人們利用計算機的高速數(shù)據(jù)處理能力進行視頻的采集和處理，從而提高了圖像質(zhì)量，增強了視頻監(jiān)控的功能。這種基于多媒體計算機的系統(tǒng)稱為第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，即模擬輸入與數(shù)字壓縮、顯示和控制系統(tǒng)。因為設(shè)備是數(shù)字設(shè)備，因此可以稱為數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻到了20世紀90年代末特別是近兩三年，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬、計算機處理能力和存儲器容量的迅速提高，以及各種實用視頻信息處理技術(shù)的出現(xiàn)，視頻監(jiān)控進入了全數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時代，稱為第三代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，即全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻監(jiān)控。第三代視頻監(jiān)控系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)為依托，以數(shù)字視頻的壓縮、傳輸、存儲和播放為，以智能實用的圖像分析為特色，引發(fā)了視頻監(jiān)控行業(yè)的技術(shù)變革。本世紀初，隨著以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等為的高性能DSP的出現(xiàn)，由嵌入式處理器來實時完成高速、大數(shù)據(jù)量的視頻/音頻編解碼處理成為可能，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)。
并通過手機控制攝像機旋轉(zhuǎn)角度及焦距、報警系統(tǒng)布防撤防，同時啟動手機錄像功能并處理警情。環(huán)境建模要進行場景的視覺監(jiān)控，環(huán)境模型的動態(tài)創(chuàng)建和更新是必不可少的。在攝像機靜止的條件下，環(huán)境建模的工作是從一個動態(tài)圖像序列中獲取并自動更新背景模型。其中為關(guān)鍵的問題在于怎樣消除場景中的各種干擾因素，如光照變化、陰影、搖動的窗簾、閃爍的屏幕、緩慢移動的人體以及新加入的或被移走的物體等的影響。運動檢測運動檢測的目的是從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來。運動區(qū)域的有效分割對于目標分類、跟蹤和行為理解等后期處理是非常重要的，因為以后的處理過程考慮圖像中對應(yīng)于運動區(qū)域的像素。然而，由于背景圖像的動態(tài)變化，如天氣、光照、影子及混亂干擾等的影響，使得運動檢測成為一項相當困難的工作。目標分類對于人體監(jiān)控系統(tǒng)而言，在得到了運動區(qū)域的信息之后，下面一個重要的問題就是如何將人體目標從所有運動目標中分類出來。不同的運動區(qū)域可能對應(yīng)于不同的運動目標，比如一個室外監(jiān)控攝像機所捕捉的序列圖像中除了有人以外。還可能包含寵物、車輛、飛鳥、搖動的植物等運動物體。為了便于進一步對行人進行跟蹤和行為分析。
如廣場、車站等公眾場所，人流穿梭，設(shè)備能顯示并記錄下每個人的走動軌跡。
它主要是對人的運動模式進行分析和識別，并用自然語言等加以描述。相比而言，以前大多數(shù)的研究都集中在運動檢測和人的跟蹤等底層視覺問題上，這方面的研究較少。近年來關(guān)于這方面的研究越來越多，逐漸成為熱點之一。8研究現(xiàn)狀編輯智能監(jiān)控具有的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟價值，從而激發(fā)了世界上廣大科研工作者及相關(guān)人士的濃厚興趣，尤其在美國、英國等國家已經(jīng)開展了大量相關(guān)項目的研究。例如，1997年美國**高級研究項目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)設(shè)立了視覺監(jiān)控重大項目VSAM主要研究用于戰(zhàn)場及普通民用場景進行監(jiān)控的自動視頻理解技術(shù)。實時視覺監(jiān)控系統(tǒng)不僅能夠定位人和分割出人的身體部分，而且通過建立外觀模型來實現(xiàn)多人的跟蹤，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為。英國的雷丁大學(UniversityofReading)己開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關(guān)研究;國際上很多期刊將智能監(jiān)控中人的運動分析研究作為主題內(nèi)容之一，為該領(lǐng)域的研究人員提供了更多的交流機會。在我國，這方面的研究近幾年才開展起來的。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室己經(jīng)成立智能視覺監(jiān)控研究組，開展這方面的研究。
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從而使得以后基于形狀和基于狀態(tài)空間模型的方法定義每個靜態(tài)姿勢作為一個狀態(tài)，這些狀態(tài)之間通過的識別方法不再可靠;在后者情況下，影子有可能被誤認為為場景中一個完全錯誤的目標。盡管目前圖像運動分割主要利用背景減除方法，但如何建立對于任何具有自適應(yīng)性的復(fù)雜環(huán)境中動態(tài)變化的背景模型仍是相當困難的問題。一個可喜的發(fā)展是，一些研究者們正利用時空統(tǒng)計的方法構(gòu)建自適應(yīng)的背景模型，這對于不受限環(huán)境中的運動分割而言是個更好的選擇。遮擋處理目前，大部分智能監(jiān)控系統(tǒng)都不能很好地解決目標之間互遮擋和人體自遮擋問題，尤其是在擁擠狀態(tài)下，多人的檢測和跟蹤問題更是難處理。遮擋時，人體只有部分是可見的，而且這個過程一般是隨機的，簡單依賴于背景減除進行運動分割的技術(shù)此時將不再可靠，為了減少遮擋或深度所帶來的歧義性問題，必須開發(fā)更好的模型來處理遮擋時特征與身體各部分之間的準確對應(yīng)問題。另外，一般系統(tǒng)也不能完成何時停止和重新開始身體部分的跟蹤，即遮擋前后的跟蹤初始化缺少自舉方法。當然，可喜的進步是利用統(tǒng)計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預(yù)測;不過。對于解決遮擋問題有實際意義的潛在方法應(yīng)該是基于多攝像機的跟蹤系統(tǒng)。
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