背包長時間丟失在某處無人拾取，超過設定的時間，系統將產生報警，或者像展廳這些場所，如果展示品缺少一件，設備也能發現并報警。智能監控車牌識別如果視頻場景是個道路口或者小區出入口；只要車牌區域在視頻中出現過，設備能自動識別出車牌號碼；并以文字的方式提示用戶。可以用于違規車輛稽查，比如某牌照車輛在事故后逃逸不知去處，如果市內各要道口都有智能識視頻服務器，系統只有通過網絡一次性把一個或幾個需要稽查的車牌號碼設置到系統中的各個智能設備中，一旦此牌照的車輛在視野中出現過，就能立即告警。節省許多警力資源。智能監控車速測量比如高速路上有200M的速度提示區，時時提醒駕駛員不要超速行駛，然而超速行駛還是屢屢發生；試想如果在高速路上安裝一個智能視頻服務器，我們只要在視野中畫兩道線，如果確知這兩道線的實際距離是100M，輸入到設備中，設備就能自動計算出每個進過車輛的速度，并且超速時立即報警。智能監控流量統計智能設備能識別出過往的行人和車輛，同時能統計出過往的人或車的數量；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備，就能統計處過往車流量或人流量。為公交調度提供更多更及時的信息。物體識別 能區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。坪山新區汽車充電智能監控裝置
運動目標的正確分類是完全必要的。但是，在已經知道場景中存在人的運動時(比如在室內環境下)，這個步驟就不是必需的了。智能監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系下的跟蹤，一種是在三維空間坐標系下的跟蹤。前者是指在二維圖像中，建立運動區域和運動人體(或人體的某部分)的對應關系，并在一個連續的圖像序列中維持這個對應關系。從運動檢測得到的一般是人的投影，要進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進行建模。建模之后，將運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。智能監控數據融合采用多個攝像機可以增加視頻監控系統的視野和功能。由于不同類型攝像機的功能和適用場合不一樣，常常需要把多種攝像機的數據融合在一起。在需要恢復三維信息和立體視覺的場合，也需要將多個攝像機的圖像進行綜合處理。此外，多個攝像機也有利于解決遮擋問題。龍華區直流智能監控裝置一旦此牌照的車輛在視野中出現過，就能立即告警。節省許多警力資源。
智能監控是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的行人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。智能監控（IntelligentSurveillance）是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。智能行為識別當前比較主流的識別歸類：物體識別能區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，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。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，設備判斷其是否非法，非法則產生報警。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動經過場所的軌跡。如廣場、車站等公眾場所，人流穿梭，設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，則設備自動報警提示發現可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤，可結合行人重識別技術。
智能監控攝像機的使用使用單一攝像機的三維人的跟蹤研究還很缺乏，身體姿勢和運動在單一視角下由于遮擋或深度影響而容易產生歧義現象，因此使用多攝像機進行三維姿勢跟蹤和恢復的優點是很明顯的。同時，多攝像機的使用不可以擴大監視的有效范圍，而且可以提供多個不同的方向視角以用于解決遮擋問題。很明顯，未來的智能監控系統將極大受益于多攝像機的使用。對于多攝像機跟蹤系統而言，我們需要確定在每個時刻使用哪一個攝像機或哪一幅圖像。也就是說，多攝像機之間的選擇和信息融合是一個比較重要的問題。智能監控性能評估一般而言，魯棒性、準確度、速度是智能監控系統的三個基本要求。例如，系統的魯棒性對于監控應用特別重要，這是因為它們通常被要求是自動、連續地工作，因此這些系統對于如噪聲、光照、天氣等因素的影響不能太敏感;系統的準確度對于控制應用特別重要，例如基于行為或姿勢識別的接口控制場合;而系統的處理速度對于那些需要實時高速的監控系統而言更是非常關鍵。因此，如何選擇有效的工作方案來提高系統性能、降低計算代價是個特別值得考慮的問題。同時，如何利用來自不同用戶、不同環境、不同實驗條件的大量數據測試系統的實時性、魯棒性亦相當重要。如果確知這兩道線的實際距離是100M，輸入到設備中，設備就能自動計算出每個進過車輛的速度，超速立即報警。
智能監控逆行告警如單行道，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，系統會自動識別出，并產生報警。智能監控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。有了智能監控系統設備，就能及時發現這樣的涂鴉行為，并及時告警。智能監控反常行為視頻公園、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，能及時發現人或車輛的異常行為，突然奔跑、摔倒，追打等行為，系統都會及時發現并提醒管理者。智能監控發展編輯智能監控內容視頻監控是通過獲取監控目標的視頻圖像信息，對視頻圖像進行監視、記錄、回溯，并根據視頻圖像信息人工或自動地做出相應的動作，以達到對監控目標的監視、控制、安全防范和智能管理，已被應用于、海關、公安、消防、林業、堤壩、機場、鐵路、港口、城市交通等眾多公眾場合，隨著技術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用。監控技術經歷了很多不同的階段，圖像監控技術是視頻監控的內容。智能監控模擬視頻早期的視頻監控是以攝像機、監視器(電視機)組成的純模擬的視頻監控系統，稱為閉路監視系統。尊重人才注重技術，使客戶在享受信息科技發展新成果的同時不斷獲得大的收益。西鄉直流智能監控拆解
并在適當的條件下，產生報警提示用戶。坪山新區汽車充電智能監控裝置
他可能與被檢測目標的相連，也可能與目標分離，在前者情況下，影子扭曲了目標的形狀，從而使得以后基于形狀和基于狀態空間模型的方法定義每個靜態姿勢作為一個狀態，這些狀態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性的復雜環境中動態變化的背景模型仍是相當困難的問題。一個可喜的發展是，一些研究者們正利用時空統計的方法構建自適應的背景模型，這對于不受限環境中的運動分割而言是個更好的選擇。智能監控遮擋處理目前，大部分智能監控系統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問題。另外，一般系統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。坪山新區汽車充電智能監控裝置
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