全國約有200萬個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭用于城市監(jiān)控與報(bào)警系統(tǒng)?！袊畔a(chǎn)業(yè)網(wǎng)2007年中國網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到，預(yù)計(jì)2011年將達(dá)到。未來5年之內(nèi)都將保持約38%的年增長(zhǎng)率?！袊畔a(chǎn)業(yè)網(wǎng)智能監(jiān)控智能監(jiān)控技術(shù)編輯雖然目前監(jiān)控?cái)z像機(jī)在商業(yè)應(yīng)用中己經(jīng)普遍存在，但并沒有充分發(fā)揮其實(shí)時(shí)主動(dòng)的監(jiān)督作用，因?yàn)樗鼈兺ǔＪ菍z像機(jī)的輸出結(jié)果記錄下來，當(dāng)異常情況(如停車場(chǎng)中的車輛被盜)發(fā)生后，保安人員才通過一記錄的結(jié)果觀察發(fā)生的事實(shí)，但往往為時(shí)已晚。而我們需要的監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)能夠每天連續(xù)24小時(shí)的實(shí)時(shí)智能監(jiān)視，并自動(dòng)分析攝像機(jī)捕捉的圖像數(shù)據(jù)，當(dāng)異常發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)能向保衛(wèi)人員準(zhǔn)確及時(shí)地發(fā)出警報(bào)，從而避免犯罪的發(fā)生，同時(shí)也減少雇傭大批監(jiān)視人員所需要的人力、物力和財(cái)力的投入。智能視覺監(jiān)控就是要用計(jì)算機(jī)視覺的方法，在不需要人為干預(yù)的情況下，通過對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中目標(biāo)的定位、識(shí)別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發(fā)生的時(shí)候及時(shí)做出反應(yīng)。智能監(jiān)控系統(tǒng)的需求主要來自那些對(duì)安全要求敏感的場(chǎng)合。或者像展廳這些場(chǎng)所，如果展示品缺少一件，設(shè)備也能發(fā)現(xiàn)并報(bào)警。湖南原裝智能監(jiān)控拆解

    目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景集成分析演示系統(tǒng)并終推向?qū)嵱?。屆全國智能視覺監(jiān)控學(xué)術(shù)會(huì)議于2002年5月25一26日在北京市西郊賓館成功舉行。國內(nèi)有一些視頻監(jiān)控方面的產(chǎn)品，如Anychat、黃金眼、行者貓王等，應(yīng)用于交通控制，監(jiān)獄管理等方面。另外，國內(nèi)產(chǎn)品還有數(shù)字硬盤錄像系統(tǒng)(DVR)，將監(jiān)控區(qū)域內(nèi)有運(yùn)動(dòng)對(duì)象出現(xiàn)的情況錄制下來，以備查詢，該系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單的檢測(cè)出有無運(yùn)動(dòng)對(duì)象，而沒有對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象做任何分析。由于國內(nèi)的研究起步較晚，技術(shù)還不夠完善，開發(fā)出的產(chǎn)品距離智能化還有一定差距，在實(shí)際的應(yīng)用中，受到很多限制，還有待于進(jìn)一步的完善。9研究難點(diǎn)編輯盡管在智能監(jiān)控領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但是在以下幾個(gè)方面仍是今后研究的難點(diǎn)問題。運(yùn)動(dòng)分割快速準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)分割是個(gè)相當(dāng)重要又是比較困難的一個(gè)問題。這是由于動(dòng)態(tài)環(huán)境中捕捉的圖像受到多方面的影像，比如天氣的變化，光照條件的變化，背景的混亂干擾，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子，物體之間或者物體與環(huán)境之間的遮擋，以及攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)等。這些都給準(zhǔn)確有效的運(yùn)動(dòng)分割帶來了困難，以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子為例，他可能與被檢測(cè)目標(biāo)的相連。也可能與目標(biāo)分離，在前者情況下，影子扭曲了目標(biāo)的形狀。

   湖南原裝智能監(jiān)控拆解智能行為識(shí)別當(dāng)前比較主流的識(shí)別歸類。

    它主要是對(duì)人的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行分析和識(shí)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(yùn)動(dòng)檢測(cè)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(diǎn)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(jì)價(jià)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(xiàng)目的研究。例如，1997年美國**高級(jí)研究項(xiàng)目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)設(shè)立了視覺監(jiān)控重大項(xiàng)目VSAM主要研究用于戰(zhàn)場(chǎng)及普通民用場(chǎng)景進(jìn)行監(jiān)控的自動(dòng)視頻理解技術(shù)。實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)多人的跟蹤，并可以檢測(cè)人是否攜帶物體等簡(jiǎn)單行為。英國的雷丁大學(xué)(UniversityofReading)己開展了對(duì)車輛和行人的跟蹤及其交互作用識(shí)別的相關(guān)研究;國際上很多期刊將智能監(jiān)控中人的運(yùn)動(dòng)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(jī)會(huì)。在我國，這方面的研究近幾年才開展起來的。中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室己經(jīng)成立智能視覺監(jiān)控研究組，開展這方面的研究。

    智能監(jiān)控是嵌入式視頻服務(wù)器中，集成了智能行為識(shí)別算法，能夠?qū)Ξ嬅鎴?chǎng)景中的行人或車輛的行為進(jìn)行識(shí)別、判斷，并在適當(dāng)?shù)臈l件下，產(chǎn)生報(bào)警提示用戶。智能監(jiān)控（IntelligentSurveillance）是嵌入式視頻服務(wù)器中，集成了智能行為識(shí)別算法，能夠?qū)Ξ嬅鎴?chǎng)景中的人或車輛的行為進(jìn)行識(shí)別、判斷，并在適當(dāng)?shù)臈l件下，產(chǎn)生報(bào)警提示用戶。智能行為識(shí)別當(dāng)前比較主流的識(shí)別歸類：物體識(shí)別能區(qū)分出移動(dòng)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(shí)還能判斷移動(dòng)物體是行走、倒下、速度或其他，這是其他識(shí)別的基礎(chǔ)。越界識(shí)別在視頻畫面上人為的畫一道線或曲線，可以識(shí)別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個(gè)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(gè)界線，設(shè)備判斷其是否非法，非法則產(chǎn)生報(bào)警。軌跡跟蹤識(shí)別處移動(dòng)物體之后，能在移動(dòng)的元素后面畫出其運(yùn)動(dòng)經(jīng)過場(chǎng)所的軌跡。如廣場(chǎng)、車站等公眾場(chǎng)所，人流穿梭，設(shè)備能顯示并記錄下每個(gè)人的走動(dòng)軌跡，如果一個(gè)人長(zhǎng)時(shí)間在視野中徘徊游蕩，超過一定時(shí)間，則設(shè)備自動(dòng)報(bào)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(shí)別技術(shù)。

   車輛速度（公里/小時(shí)）：時(shí)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。

    還可能包含寵物、車輛、飛鳥、搖動(dòng)的植物等運(yùn)動(dòng)物體。為了便于進(jìn)一步對(duì)行人進(jìn)行跟蹤和行為分析，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確分類是完全必要的。但是。在已經(jīng)知道場(chǎng)景中存在人的運(yùn)動(dòng)時(shí)(比如在室內(nèi)環(huán)境下)，這個(gè)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(dòng)區(qū)域和運(yùn)動(dòng)人體(或人體的某部分)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并在一個(gè)連續(xù)的圖像序列中維持這個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系。從運(yùn)動(dòng)檢測(cè)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(duì)象建立一個(gè)模型。對(duì)象模型可以是整個(gè)人體，這時(shí)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(shí)需要對(duì)這些部分單獨(dú)進(jìn)行建模。建模之后，將運(yùn)動(dòng)檢測(cè)到的投影匹配到這個(gè)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?cái)?shù)據(jù)融合采用多個(gè)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(chǎng)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(chǎng)合，也需要將多個(gè)攝像機(jī)的圖像進(jìn)行綜合處理。可以用于違規(guī)車輛稽查，比如某牌照車輛在事故后逃逸不知去處。湖南原裝智能監(jiān)控拆解

連續(xù)特征的典型匹配過程中常引入人運(yùn)動(dòng)模型的簡(jiǎn)化約束條件來減少歧義性，限制與一般圖像條件卻是不吻合的。湖南原裝智能監(jiān)控拆解

    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(gè)靜態(tài)姿勢(shì)作為一個(gè)狀態(tài)，這些狀態(tài)之間通過的識(shí)別方法不再可靠;在后者情況下，影子有可能被誤認(rèn)為為場(chǎng)景中一個(gè)完全錯(cuò)誤的目標(biāo)。盡管目前圖像運(yùn)動(dòng)分割主要利用背景減除方法，但如何建立對(duì)于任何具有自適應(yīng)性的復(fù)雜環(huán)境中動(dòng)態(tài)變化的背景模型仍是相當(dāng)困難的問題。一個(gè)可喜的發(fā)展是，一些研究者們正利用時(shí)空統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)建自適應(yīng)的背景模型，這對(duì)于不受限環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)分割而言是個(gè)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(biāo)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(cè)和跟蹤問題更是難處理。遮擋時(shí)，人體只有部分是可見的，而且這個(gè)過程一般是隨機(jī)的，簡(jiǎn)單依賴于背景減除進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分割的技術(shù)此時(shí)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(shí)特征與身體各部分之間的準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)問題。另外，一般系統(tǒng)也不能完成何時(shí)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(dāng)然，可喜的進(jìn)步是利用統(tǒng)計(jì)方法從可獲得的圖像信息中進(jìn)行人體姿勢(shì)、位置等的預(yù)測(cè);不過。對(duì)于解決遮擋問題有實(shí)際意義的潛在方法應(yīng)該是基于多攝像機(jī)的跟蹤系統(tǒng)。

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