全國約有200萬個監控攝像頭用于城市監控與報警系統。——中國信息產業網2007年中國網絡視頻監控業務市場規模達到，預計2011年將達到。未來5年之內都將保持約38%的年增長率。——中國信息產業網智能監控智能監控技術編輯雖然目前監控攝像機在商業應用中己經普遍存在，但并沒有充分發揮其實時主動的監督作用，因為它們通常是將攝像機的輸出結果記錄下來，當異常情況(如停車場中的車輛被盜)發生后，保安人員才通過一記錄的結果觀察發生的事實，但往往為時已晚。而我們需要的監控系統應能夠每天連續24小時的實時智能監視，并自動分析攝像機捕捉的圖像數據，當異常發生時，系統能向保衛人員準確及時地發出警報，從而避免犯罪的發生，同時也減少雇傭大批監視人員所需要的人力、物力和財力的投入。智能視覺監控就是要用計算機視覺的方法，在不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，實現對動態場景中目標的定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時做出反應。智能監控系統的需求主要來自那些對安全要求敏感的場合。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。湖南原裝智能監控拆解
目標是實現一個動態場景集成分析演示系統并終推向實用。屆全國智能視覺監控學術會議于2002年5月25一26日在北京市西郊賓館成功舉行。國內有一些視頻監控方面的產品，如Anychat、黃金眼、行者貓王等，應用于交通控制，監獄管理等方面。另外，國內產品還有數字硬盤錄像系統(DVR)，將監控區域內有運動對象出現的情況錄制下來，以備查詢，該系統只是簡單的檢測出有無運動對象，而沒有對運動對象做任何分析。由于國內的研究起步較晚，技術還不夠完善，開發出的產品距離智能化還有一定差距，在實際的應用中，受到很多限制，還有待于進一步的完善。9研究難點編輯盡管在智能監控領域已經取得了一定的進展，但是在以下幾個方面仍是今后研究的難點問題。運動分割快速準確的運動分割是個相當重要又是比較困難的一個問題。這是由于動態環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，運動目標的影子，物體之間或者物體與環境之間的遮擋，以及攝像機的運動等。這些都給準確有效的運動分割帶來了困難，以運動目標的影子為例，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。
湖南原裝智能監控拆解智能行為識別當前比較主流的識別歸類。
它主要是對人的運動模式進行分析和識別，并用自然語言等加以描述。相比而言，以前大多數的研究都集中在運動檢測和人的跟蹤等底層視覺問題上，這方面的研究較少。近年來關于這方面的研究越來越多，逐漸成為熱點之一。8研究現狀編輯智能監控具有的應用前景和潛在的經濟價值，從而激發了世界上廣大科研工作者及相關人士的濃厚興趣，尤其在美國、英國等國家已經開展了大量相關項目的研究。例如，1997年美國**高級研究項目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)設立了視覺監控重大項目VSAM主要研究用于戰場及普通民用場景進行監控的自動視頻理解技術。實時視覺監控系統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現多人的跟蹤，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為。英國的雷丁大學(UniversityofReading)己開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關研究;國際上很多期刊將智能監控中人的運動分析研究作為主題內容之一，為該領域的研究人員提供了更多的交流機會。在我國，這方面的研究近幾年才開展起來的。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室己經成立智能視覺監控研究組，開展這方面的研究。
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。
車輛速度（公里/小時）：時間間隔內的平均速度。超過和低于用戶設閾值速度的車輛速度。
還可能包含寵物、車輛、飛鳥、搖動的植物等運動物體。為了便于進一步對行人進行跟蹤和行為分析，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。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。湖南原裝智能監控拆解
連續特征的典型匹配過程中常引入人運動模型的簡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。湖南原裝智能監控拆解
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。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，可喜的進步是利用統計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預測;不過。對于解決遮擋問題有實際意義的潛在方法應該是基于多攝像機的跟蹤系統。
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