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，已被廣泛應用于***、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。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。其特點是一個攝像機對應一臺監視器(電視機)的監視，只能監控范圍很小的區域。隨后出現了視頻切換設備，改變了攝像機和監視器(電視機)的1對1的方式。并且隨著單片機技術的不斷完善，閉路監視系統加入了多路視頻切換、攝像機云臺/鏡頭控制和報警聯動等數字控制功能，實現了數字控制的模擬視頻監控系統,這些統稱為***代視頻監控系統。巨型智能監控哪家強，南京聲之影服務貼心嗎？北京智能智能監控

目前，智能監控技術主要涵蓋幾個關鍵領域：一是人、物識別；二是人、物運動軌跡識別；三是視頻環境影響的判斷與補償。在人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別以及紅綠燈識別等方面，智能監控技術都發揮著重要作用。其**要求在于識別的準確率，例如車牌號識別，市場上***的產品已能達到較高的識別率。95%甚至98%以上的高識別率，使得智能監控技術能夠更好地滿足道路監控客戶的需求。若識別率低于90%，則會給管理人員帶來諸多困擾。識別技術廣泛應用于道路監控、金融銀行、航道管理等行業，為這些客戶提供精確的識別記錄和有效的分級管理依據。建鄴區巨型智能監控南京聲之影巨型智能監控生產廠家，規模大不大？

對于人體監控系統而言，在得到了運動區域的信息之后，下面一個重要的問題就是如何將人體目標從所有運動目標中分類出來。不同的運動區域可能對應于不同的運動目標，比如一個室外監控攝像機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。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。

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。南京聲之影巨型智能監控平臺，支持遠程操作嗎？

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。南京聲之影巨型智能監控操作，有沒有操作指南？北京智能智能監控

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人的行為理解是需要引起高度注意并且是相當有挑戰的研究方向，因為觀察人的**終目標就是分析和理解人的個人行為、人與人之間及人與其它目標的交互行為等。目前人的運動理解還是集中于人的跟蹤、標準姿勢識別、簡單行為識別等問題，如人的一組**通常的行為(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定義和分類。近年來利用機器學習工具構建人行為的統計模型的研究有了一定的進展，但行為識別仍舊處于初級階段，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，而這些限制與一般的圖像條件卻是不吻合的，因此行為理解的難點仍是在于特征選擇和機器學習。目前，用于行為識別的狀態空間方法和模板匹配方法通常在計算代價和運動識別的準確度之間進行折中，故仍需要尋找和8開發新的技術以利于提高行為識別性能的同時，又能有效地降低計算的復雜度。北京智能智能監控

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