松崗光宇智能監(jiān)控維護(hù)保養(yǎng)

    就能統(tǒng)計(jì)處過往車流量或人流量。為公交調(diào)度提供更多更及時(shí)的信息。逆行告警比如單行道，或者車站、機(jī)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(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別出，并產(chǎn)生報(bào)警。涂鴉行為識(shí)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(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備，就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)這樣的涂鴉行為，并及時(shí)告警。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(fā)的危害人身安全的行為都可能造成重大損失和負(fù)面影響。智能識(shí)別系統(tǒng)，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)人或車輛的異常行為，突然奔跑、摔倒，追打等行為，系統(tǒng)都會(huì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并提醒管理者。3發(fā)展編輯內(nèi)容視頻監(jiān)控是通過獲取監(jiān)控目標(biāo)的視頻圖像信息，對視頻圖像進(jìn)行監(jiān)視、記錄、回溯，并根據(jù)視頻圖像信息人工或自動(dòng)地做出相應(yīng)的動(dòng)作，以達(dá)到對監(jiān)控目標(biāo)的監(jiān)視、控制、安全防范和智能管理，已被廣泛應(yīng)用于、海關(guān)、公安、消防、林業(yè)、堤壩、機(jī)場、鐵路、港口、城市交通等眾多公眾場合，隨著技術(shù)的進(jìn)步和成本的降低將逐漸普及到家庭安全防范和娛樂應(yīng)用。監(jiān)控技術(shù)經(jīng)歷了很多不同的階段，圖像監(jiān)控技術(shù)是視頻監(jiān)控的內(nèi)容。模擬視頻早期的視頻監(jiān)控是以攝像機(jī)、監(jiān)視器(電視機(jī))組成的純模擬的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

   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)。松崗光宇智能監(jiān)控維護(hù)保養(yǎng)

    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、位置等的預(yù)測;不過，對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)。智能監(jiān)控建模與跟蹤二維方法在早期智能監(jiān)控系統(tǒng)中證明是很成功的，尤其對于那些不需要精確的姿勢恢復(fù)或低圖像分辨率的應(yīng)用場合(如交通監(jiān)控中的行人跟蹤)。二維跟蹤有著簡單快速的優(yōu)點(diǎn)，主要的缺點(diǎn)是受攝像機(jī)角度的限制。而三維方法在不受限的復(fù)雜的人的運(yùn)動(dòng)判斷(如人的徘徊、握手與跳舞等)、更加準(zhǔn)確的物理空間的表達(dá)、遮擋的準(zhǔn)確預(yù)測和處理等方面的優(yōu)點(diǎn)是用于行為識(shí)別;同時(shí)，三維恢復(fù)對于虛擬現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用也是必需的。目前基于視覺的三維跟蹤研究仍相當(dāng)有限，三維姿勢恢復(fù)的實(shí)例亦很少，且大部分系統(tǒng)由于要求魯棒性而引入了簡化的約束條件。三維跟蹤也導(dǎo)致了從圖像中人體模型的獲取、遮擋處理、人體參數(shù)化建模、攝像機(jī)的標(biāo)定等一系列難題。以建模為例，人體模型通常使用許多形狀參數(shù)所表達(dá)。然而，目前的模型很少利用了關(guān)節(jié)的角度約束和人體部分的動(dòng)態(tài)特性;而且過去的一些工作幾乎都假設(shè)3D模型依據(jù)先驗(yàn)條件而提前被指定，實(shí)際上這些形狀參數(shù)應(yīng)當(dāng)從圖像中估計(jì)出來。總之，3D建模與跟蹤在未來工作中應(yīng)值得更多的關(guān)注。布吉高頻智能監(jiān)控物體識(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。

    實(shí)現(xiàn)了數(shù)字控制的模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng),這些統(tǒng)稱為首先代視頻監(jiān)控系統(tǒng)。智能監(jiān)控?cái)?shù)字視頻20世紀(jì)90年代中期，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高和視頻技術(shù)的發(fā)展，人們利用計(jì)算機(jī)的高速數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行視頻的采集和處理，從而提高了圖像質(zhì)量，增強(qiáng)了視頻監(jiān)控的功能。這種基于多媒體計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)稱為第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，即模擬輸入與數(shù)字壓縮、顯示和控制系統(tǒng)。因?yàn)樵O(shè)備是數(shù)字設(shè)備，因此可以稱為數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻到了20世紀(jì)90年代末特別是近兩三年，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算機(jī)處理能力和存儲(chǔ)器容量的迅速提高，以及各種實(shí)用視頻信息處理技術(shù)的出現(xiàn)，視頻監(jiān)控進(jìn)入了全數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，稱為第三代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，即全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻監(jiān)控。第三代視頻監(jiān)控系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)為依托，以數(shù)字視頻的壓縮、傳輸、存儲(chǔ)和播放為，以智能實(shí)用的圖像分析為特色，引發(fā)了視頻監(jiān)控行業(yè)的技術(shù)變革。本世紀(jì)初，隨著以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等為的高性能DSP的出現(xiàn)，由嵌入式處理器來實(shí)時(shí)完成高速、大數(shù)據(jù)量的視頻/音頻編解碼處理成為可能，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)。

    并通過手機(jī)控制攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角度及焦距、報(bào)警系統(tǒng)布防撤防，同時(shí)啟動(dòng)手機(jī)錄像功能并處理警情。環(huán)境建模要進(jìn)行場景的視覺監(jiān)控，環(huán)境模型的動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和更新是必不可少的。在攝像機(jī)靜止的條件下，環(huán)境建模的工作是從一個(gè)動(dòng)態(tài)圖像序列中獲取并自動(dòng)更新背景模型。其中為關(guān)鍵的問題在于怎樣消除場景中的各種干擾因素，如光照變化、陰影、搖動(dòng)的窗簾、閃爍的屏幕、緩慢移動(dòng)的人體以及新加入的或被移走的物體等的影響。運(yùn)動(dòng)檢測運(yùn)動(dòng)檢測的目的是從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來。運(yùn)動(dòng)區(qū)域的有效分割對于目標(biāo)分類、跟蹤和行為理解等后期處理是非常重要的，因?yàn)橐院蟮奶幚磉^程考慮圖像中對應(yīng)于運(yùn)動(dòng)區(qū)域的像素。然而，由于背景圖像的動(dòng)態(tài)變化，如天氣、光照、影子及混亂干擾等的影響，使得運(yùn)動(dòng)檢測成為一項(xiàng)相當(dāng)困難的工作。目標(biāo)分類對于人體監(jiān)控系統(tǒng)而言，在得到了運(yùn)動(dòng)區(qū)域的信息之后，下面一個(gè)重要的問題就是如何將人體目標(biāo)從所有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中分類出來。不同的運(yùn)動(dòng)區(qū)域可能對應(yīng)于不同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，比如一個(gè)室外監(jiān)控?cái)z像機(jī)所捕捉的序列圖像中除了有人以外。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)一步對行人進(jìn)行跟蹤和行為分析。

    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(gè)人的走動(dòng)軌跡。

    它主要是對人的運(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)場及普通民用場景進(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，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為。英國的雷丁大學(xué)(UniversityofReading)己開展了對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。

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智能監(jiān)控（Intelligent Surveillance）是嵌入式視頻服務(wù)器中。松崗光宇智能監(jiān)控維護(hù)保養(yǎng)

    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、位置等的預(yù)測;不過。對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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