坂田高频智能监控拆解

    一个摄像机对应一台监视器(电视机)的监视，只能监控范围很小的区域。随后出现了视频切换设备，改变了摄像机和监视器(电视机)的1对1的方式。并且随着单片机技术的不断完善，闭路监视系统加入了多路视频切换、摄像机云台/镜头控制和报警联动等数字控制功能。实现了数字控制的模拟视频监控系统,这些统称为代视频监控系统。智能监控数字视频20世纪90年代中期，随着计算机处理能力的提高和视频技术的发展，人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频的采集和处理，从而提高了图像质量，增强了视频监控的功能。这种基于多媒体计算机的系统称为第二代视频监控系统，即模拟输入与数字压缩、显示和控制系统。因为设备是数字设备，因此可以称为数字视频监控系统。智能监控网络数字视频到了20世纪90年代末特别是近两三年，随着网络带宽、计算机处理能力和存储器容量的迅速提高，以及各种实用视频信息处理技术的出现，视频监控进入了全数字化的网络时代，称为第三代视频监控系统，即全数字视频监控系统或网络数字视频监控。第三代视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为，以智能实用的图像分析为特色，引发了视频监控行业的技术。本世纪初。如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。坂田高频智能监控拆解

    实现了数字控制的模拟视频监控系统,这些统称为首先代视频监控系统。智能监控数字视频20世纪90年代中期，随着计算机处理能力的提高和视频技术的发展，人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频的采集和处理，从而提高了图像质量，增强了视频监控的功能。这种基于多媒体计算机的系统称为第二代视频监控系统，即模拟输入与数字压缩、显示和控制系统。因为设备是数字设备，因此可以称为数字视频监控系统。智能监控网络数字视频到了20世纪90年代末特别是近两三年，随着网络带宽、计算机处理能力和存储器容量的迅速提高，以及各种实用视频信息处理技术的出现，视频监控进入了全数字化的网络时代，称为第三代视频监控系统，即全数字视频监控系统或网络数字视频监控。第三代视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为，以智能实用的图像分析为特色，引发了视频监控行业的技术变革。本世纪初，随着以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等为的高性能DSP的出现，由嵌入式处理器来实时完成高速、大数据量的视频/音频编解码处理成为可能，结合网络通讯技术。平湖智能监控维修价格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。

    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。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。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，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。

    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。电源系统监控装置维修。

    中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室己经成立智能视觉监控研究组，开展这方面的研究，目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并终推向实用。首先届全国智能视觉监控学术会议于2002年5月25一26日在北京市西郊宾馆成功举行。国内有一些视频监控方面的产品，如Anychat、黄金眼、行者猫王等，应用于交通控制，监狱管理等方面。另外，国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR)，将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来，以备查询，该系统只是简单的检测出有无运动对象，而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚，技术还不够完善，开发出的产品距离智能化还有一定差距，在实际的应用中，受到很多限制，还有待于进一步的完善。智能监控研究难点编辑尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展，但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。智能监控运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像，比如天气的变化，光照条件的变化，背景的混乱干扰，运动目标的影子，物体之间或者物体与环境之间的遮挡，以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难，以运动目标的影子为例。行人检测,车辆检测,行人重识别。福田区智能监控维修

能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断。坂田高频智能监控拆解

    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。

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