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    用于行為識別的狀態(tài)空間方法和模板匹配方法通常在計算代價和運(yùn)動識別的準(zhǔn)確度之間進(jìn)行折中，故仍需要尋找和8開發(fā)新的技術(shù)以利于提高行為識別性能的同時，又能有效地降低計算的復(fù)雜度。另外，如何借助于先進(jìn)的視覺算法和人工智能等領(lǐng)域的成果，將現(xiàn)有的簡單的行為識別與語義理解推廣到更為復(fù)雜場景下的自然語言描述，是將計算機(jī)視覺低、中層次的處理推向高層抽象思維的關(guān)鍵問題。現(xiàn)在越來越多的視頻被記錄下來，但由于時間的關(guān)系，這些視頻信息很少會被完整的分析。在這種情況下，智能視頻(IntelligentVideo，IV)應(yīng)用程序由此發(fā)展起來。新的智能視頻(IV)系統(tǒng)可獲取車牌的視頻圖像并將此信息數(shù)字化，然后與數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容進(jìn)行交叉比對。人數(shù)統(tǒng)計和絆網(wǎng)則是智能視頻(IV)應(yīng)用的另一些實(shí)例。由于在前端設(shè)備中提供了此類智能功能，可直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并減少工作人員的工作量。智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)永遠(yuǎn)不會空閑，他始終出于警戒狀態(tài)，等待一個動作的觸發(fā)來啟動錄像。移動偵測功能可用于特定的警報設(shè)置，以適應(yīng)各種不同的特殊環(huán)境和事件強(qiáng)度。智能視頻將原始視頻數(shù)據(jù)變成可操作的信息。監(jiān)控系統(tǒng)提供的智能信息可支持決策者在緊急情況下作出高質(zhì)量的決策。

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    智能行為識別當(dāng)前比較主流的識別歸類：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(jī)等等，同時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)。越界識別在視頻畫面上人為的畫一道線或曲線，可以識別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個馬路上，畫一條線把道路分成兩端，假設(shè)定義了從左到右是合法，從右到左為非法，一旦車輛行駛跨越了這個界線，設(shè)備判斷其是否非法，非法則產(chǎn)生報警。軌跡跟蹤識別處移動物體之后，能在移動的元素后面畫出其運(yùn)動經(jīng)過場所的軌跡。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，如果一個人長時間在視野中徘徊游蕩，超過一定時間，則設(shè)備自動報警提示發(fā)現(xiàn)可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤，可結(jié)合行人重識別技術(shù)。丟失物體識別設(shè)備能識別出視野場景中的物體多出一個或者少了一個，適合倉庫、車站、展廳、安檢等場所，如果有背包長時間丟失在某處無人拾取，超過設(shè)定的時間，系統(tǒng)將產(chǎn)生報警，或者像展廳這些場所，如果展示品缺少一件，設(shè)備也能發(fā)現(xiàn)并報警。車牌識別如果視頻場景是個道路口或者小區(qū)出入口；只要車牌區(qū)域在視頻中出現(xiàn)過，設(shè)備能自動識別出車牌號碼。

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    運(yùn)動目標(biāo)的正確分類是完全必要的。但是，在已經(jīng)知道場景中存在人的運(yùn)動時(比如在室內(nèi)環(huán)境下)，這個步驟就不是必需的了。人體跟蹤人體的跟蹤可以有兩種含義，一種是在二維圖像坐標(biāo)系下的跟蹤，一種是在三維空間坐標(biāo)系下的跟蹤。前者是指在二維圖像中，建立運(yùn)動區(qū)域和運(yùn)動人體(或人體的某部分)的對應(yīng)關(guān)系，并在一個連續(xù)的圖像序列中維持這個對應(yīng)關(guān)系。從運(yùn)動檢測得到的一般是人的投影，要進(jìn)行跟蹤首先要給需要跟蹤的對象建立一個模型。對象模型可以是整個人體，這時形狀、顏色、位置、速度、步態(tài)等等都是可以利用的信息；也可以是人體的一部分如上臂、頭部或手掌等，這時需要對這些部分單獨(dú)進(jìn)行建模。建模之后，將運(yùn)動檢測到的投影匹配到這個模型上去。一旦匹配工作完成，我們就得到了終有用的人體信息，跟蹤過程也就完成了。數(shù)據(jù)融合采用多個攝像機(jī)可以增加視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視野和功能。由于不同類型攝像機(jī)的功能和適用場合不一樣，常常需要把多種攝像機(jī)的數(shù)據(jù)融合在一起。在需要恢復(fù)三維信息和立體視覺的場合，也需要將多個攝像機(jī)的圖像進(jìn)行綜合處理。此外。多個攝像機(jī)也有利于解決遮擋問題。行為理解事件檢測、行為的理解和描述屬于智能監(jiān)控高層次的內(nèi)容。

    智能監(jiān)控發(fā)展趨勢編輯隨著智能監(jiān)控中對人的運(yùn)動分析研究和其它相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，下述幾個方面己經(jīng)成為未來的發(fā)展趨勢:音頻與視覺相結(jié)合的多模態(tài)接口人的相互交流主要是依據(jù)語言，過去的許多工作是語音理解，但語音識別受距離和環(huán)境噪聲的限制，尤其在機(jī)場等高噪聲環(huán)境，將會嚴(yán)重影響語音識別的性能。人的可視化描述與語音解釋一樣重要，研究者們正逐漸將語音與視覺信息集成起來以產(chǎn)生更加自然的高級接口。當(dāng)前一些接口系統(tǒng)在視覺方面做了如臉的表情、身體姿勢等的大尺度分析，但還不能分析大多數(shù)人的正常姿勢，這意味著人機(jī)之間的通訊局限于幾個特定的姿勢，這個局限是人的姿勢結(jié)構(gòu)的不易理解造成的，而且跟蹤多人的系統(tǒng)由于來自攝像機(jī)的分辨率、計算機(jī)處理能力和視角的影響而不能準(zhǔn)確的估計身體姿勢。為了完成優(yōu)化尺度和廣域的分析，可以尋求準(zhǔn)確實(shí)時的多攝像機(jī)的信息融合方法，以便機(jī)器更好地理解人的通信行為。目前音頻和視頻的信號處理相對，如何更好地集成音頻和視頻信息用于多模態(tài)用戶接口是一個嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。人的運(yùn)動分析與生物特征識別相結(jié)合在智能房間的門禁系統(tǒng)、安全基地的視覺監(jiān)控系統(tǒng)、高級人機(jī)交互等應(yīng)用中。而類似人數(shù)統(tǒng)計等新的商業(yè)機(jī)會將會出現(xiàn)。

    而類似人數(shù)統(tǒng)計等新的商業(yè)機(jī)會將會出現(xiàn)。11智能交通監(jiān)控編輯1、車流總量（輛/小時）：由用戶設(shè)定的時間間隔內(nèi)檢測到車輛數(shù)量。2、車輛速度（公里/小時）：時間間隔內(nèi)的平均速度。超過和低于用戶設(shè)閾值速度的車輛速度。3、車間距（米）：相鄰車輛之間的距離。4、車輛密度：偵測監(jiān)控視場內(nèi)車輛的擁護(hù)程度。5、排隊：可檢測車輛的排隊長度。6、逆向行駛：反方向行駛的車輛。7、跨線行駛的車輛：不按標(biāo)線行駛的車輛。8、違章停車：在非法停車處停車的車輛。9、跨線行駛的車輛：不按標(biāo)線行駛的車輛。10、車牌識別：對違法車輛進(jìn)行車牌抓拍。12優(yōu)勢包括編輯IV應(yīng)用程序的智能實(shí)際上是對視頻圖像的一種數(shù)學(xué)分析算法，及其對分析后所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果的應(yīng)用。該功能所帶來的優(yōu)勢包括：降低帶寬占用率當(dāng)智能視頻應(yīng)用集成到網(wǎng)絡(luò)視頻設(shè)備后，只需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸更少的數(shù)據(jù)便可以達(dá)到與原來同樣的效果。提高人力資源利用智能系統(tǒng)帶來更高的工作精度和更少的誤報警，提高發(fā)現(xiàn)威脅安全事件先兆的識別率。更好的決策支持，同時提供音頻和視頻的分析。例如，玻璃破碎的聲音，一旦您在系統(tǒng)中預(yù)定義該聲音需要得到重視，那么該聲音會觸發(fā)PTZ網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)自動轉(zhuǎn)向到事發(fā)地點(diǎn)。

   試想在一個十字路口或者一個會展中心的門口，安裝這樣一個智能設(shè)備，就能統(tǒng)計處過往車流量或人流量。深圳高頻智能監(jiān)控故障分析

例如，玻璃破碎的聲音，一旦您在系統(tǒng)中預(yù)定義該聲音需要得到重視。深圳高頻智能監(jiān)控故障分析

    還可能包含寵物、車輛、飛鳥、搖動的植物等運(yùn)動物體。為了便于進(jìn)一步對行人進(jìn)行跟蹤和行為分析，運(yùn)動目標(biāo)的正確分類是完全必要的。但是。在已經(jīng)知道場景中存在人的運(yùn)動時(比如在室內(nèi)環(huán)境下)，這個步驟就不是必需的了。智能監(jiān)控人體跟蹤人體的跟蹤可以有兩種含義，一種是在二維圖像坐標(biāo)系下的跟蹤，一種是在三維空間坐標(biāo)系下的跟蹤。前者是指在二維圖像中，建立運(yùn)動區(qū)域和運(yùn)動人體(或人體的某部分)的對應(yīng)關(guān)系，并在一個連續(xù)的圖像序列中維持這個對應(yīng)關(guān)系。從運(yùn)動檢測得到的一般是人的投影，要進(jìn)行跟蹤首先要給需要跟蹤的對象建立一個模型。對象模型可以是整個人體，這時形狀、顏色、位置、速度、步態(tài)等等都是可以利用的信息；也可以是人體的一部分如上臂、頭部或手掌等，這時需要對這些部分單獨(dú)進(jìn)行建模。建模之后，將運(yùn)動檢測到的投影匹配到這個模型上去。一旦匹配工作完成，我們就得到了終有用的人體信息，跟蹤過程也就完成了。智能監(jiān)控數(shù)據(jù)融合采用多個攝像機(jī)可以增加視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視野和功能。由于不同類型攝像機(jī)的功能和適用場合不一樣，常常需要把多種攝像機(jī)的數(shù)據(jù)融合在一起。在需要恢復(fù)三維信息和立體視覺的場合，也需要將多個攝像機(jī)的圖像進(jìn)行綜合處理。深圳高頻智能監(jiān)控故障分析

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