浙江电源系统智能监控维修

    智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。智能监控（IntelligentSurveillance）是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。智能行为识别当前比较主流的识别归类：物体识别能区分出移动物体的类别和行为，是轿车，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。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。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。

   如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。浙江电源系统智能监控维修

    全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。——中国信息产业网2007年中国网络视频监控业务市场规模达到，预计2011年将达到。未来5年之内都将保持约38%的年增长率。——中国信息产业网智能监控智能监控技术编辑虽然目前监控摄像机在商业应用中己经普遍存在，但并没有充分发挥其实时主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来，当异常情况(如停车场中的车辆被盗)发生后，保安人员才通过一记录的结果观察发生的事实，但往往为时已晚。而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时智能监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当异常发生时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合。浙江电源系统智能监控维修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。

    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**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。

    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。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。9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。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，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。

   更好的决策支持，同时提供音频和视频的分析。

    智能监控发展趋势编辑随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展，下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言，过去的许多工作是语音理解，但语音识别受距离和环境噪声的限制，尤其在机场等高噪声环境，将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要，研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析，但还不能分析大多数人的正常姿势，这意味着人机之间的通讯局限于几个特定的姿势，这个局限是人的姿势结构的不易理解造成的，而且跟踪多人的系统由于来自摄像机的分辨率、计算机处理能力和视角的影响而不能准确的估计身体姿势。为了完成优化尺度和广域的分析，可以寻求准确实时的多摄像机的信息融合方法，以便机器更好地理解人的通信行为。目前音频和视频的信号处理相对，如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战。人的运动分析与生物特征识别相结合在智能房间的门禁系统、安全基地的视觉监控系统、高级人机交互等应用中。智能监控（Intelligent Surveillance）是嵌入式视频服务器中。湖南汽车充电智能监控故障分析

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。浙江电源系统智能监控维修

    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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