轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機(jī)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(chǔ)。智能監(jiān)控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(shè)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(shè)備判斷其是否非法，非法則產(chǎn)生報警。智能監(jiān)控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(yùn)動經(jīng)過場所的軌跡。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(shè)備自動報警提示發(fā)現(xiàn)可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤，可結(jié)合行人重識別技術(shù)。智能監(jiān)控丟失物體識別設(shè)備能識別出視野場景中的物體多出一個或者少了一個，適合倉庫、車站、展廳、安檢等場所，如果有背包長時間丟失在某處無人拾取，超過設(shè)定的時間，系統(tǒng)將產(chǎn)生報警，或者像展廳這些場所，如果展示品缺少一件，設(shè)備也能發(fā)現(xiàn)并報警。智能監(jiān)控車牌識別如果視頻場景是個道路口或者小區(qū)出入口；只要車牌區(qū)域在視頻中出現(xiàn)過，設(shè)備能自動識別出車牌號碼；并以文字的方式提示用戶。如人的一組通常的行為(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定義和分類。廣州洲恒智能監(jiān)控檢修
事態(tài)分析及商店中消費(fèi)者流量統(tǒng)計等方面也有著相應(yīng)的應(yīng)用。7研究內(nèi)容編輯智能監(jiān)控系統(tǒng)——手機(jī)視頻監(jiān)控報警系統(tǒng)是安防進(jìn)入民用化領(lǐng)域的一套智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了與手機(jī)防盜報警兩大系統(tǒng)，當(dāng)有非法人員闖入禁區(qū)防區(qū)或者火災(zāi)煤氣泄漏等緊急情況時，系統(tǒng)主機(jī)會時間給指定用戶撥打電話及發(fā)送短信或email！用戶收到電話短信時可以時間用手機(jī)或者電腦查看監(jiān)控區(qū)域的畫面。消除了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)馬后炮及傳統(tǒng)報警系統(tǒng)誤報出警的顧慮！該系統(tǒng)集成了無線門磁、無線煙感等無線報警配件信息，有效的提高了監(jiān)控系統(tǒng)民用化的特性。深圳市凱特科技有限公司是專業(yè)從事手機(jī)視頻監(jiān)控產(chǎn)品，該產(chǎn)品的配套手機(jī)軟件即凱特守護(hù)神能與視頻監(jiān)控及家庭報警聯(lián)動至手機(jī)短信或電話中。該產(chǎn)品也是一款智能家居安防監(jiān)控防盜系統(tǒng)：該系統(tǒng)系網(wǎng)絡(luò)但無需電腦即可完成！本地存儲器24小時錄像，異地可通過上網(wǎng)手機(jī)或電腦可觀看及操作家中所有監(jiān)控畫面。系統(tǒng)自帶無線報警模塊，可匹配無線門磁、探頭、煙感器等無線報警觸發(fā)設(shè)備，當(dāng)有人闖入監(jiān)控防區(qū)，系統(tǒng)會自動打電話、發(fā)短信、郵件給指定的4位手機(jī)用戶，同時本地會產(chǎn)生聲光。遠(yuǎn)程用戶收到警情電話、信息后可以通過上網(wǎng)手機(jī)或電腦查看監(jiān)控畫面情況。
東莞華信通智能監(jiān)控拆解同步上市成熟的智能、高清類監(jiān)控，服務(wù)于、交通、銀行等重要機(jī)構(gòu)的監(jiān)控需求。
并通過手機(jī)控制攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角度及焦距、報警系統(tǒng)布防撤防，同時啟動手機(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動態(tài)圖像序列中獲取并自動更新背景模型。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、搖動的窗簾、閃爍的屏幕、緩慢移動的人體以及新加入的或被移走的物體等的影響。運(yùn)動檢測運(yùn)動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)動區(qū)域的像素。然而，由于背景圖像的動態(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)動區(qū)域的信息之后，下面一個重要的問題就是如何將人體目標(biāo)從所有運(yùn)動目標(biāo)中分類出來。不同的運(yùn)動區(qū)域可能對應(yīng)于不同的運(yùn)動目標(biāo)，比如一個室外監(jiān)控攝像機(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、搖動的植物等運(yùn)動物體。為了便于進(jìn)一步對行人進(jìn)行跟蹤和行為分析。
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)，使集可編程圖像/聲音編解碼、本地存儲、網(wǎng)絡(luò)傳輸和自動化技術(shù)為一體的嵌入式數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。以DSP為的嵌入式數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，配合嵌入式實(shí)時操作系統(tǒng)，可以以應(yīng)用為中心，根據(jù)應(yīng)用對功能、可靠性、穩(wěn)定性、成本、體積等的綜合要求，對軟/硬件進(jìn)行裁剪，以滿足視頻監(jiān)控發(fā)展的兩大需要：數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。目前監(jiān)控領(lǐng)域當(dāng)下流行的是嵌入式DVR（數(shù)字視頻錄像機(jī)或數(shù)字硬盤錄像機(jī)）系統(tǒng)，使用TI的DM642或ADI的BF561等DSP芯片。4應(yīng)用編輯應(yīng)用實(shí)例從功能上講，視頻監(jiān)控可用于安全防范、信息獲取和指揮調(diào)度等方面，可以提供生產(chǎn)流程控制、大型公共設(shè)施的安防，也能為醫(yī)療監(jiān)護(hù)、遠(yuǎn)程教育等提供各種服務(wù)。從應(yīng)用領(lǐng)域上看，視頻監(jiān)控在各行各業(yè)都得到了的應(yīng)用，除了檔案室、文件室、金庫、博物館等重要部門的監(jiān)視和報警，在公共場所進(jìn)行安全監(jiān)控，在其他經(jīng)濟(jì)和生活領(lǐng)域進(jìn)行管理和控制也是必不可少的。
人的行為理解是需要引起高度注意并且是相當(dāng)有挑戰(zhàn)的研究方向。
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)是用于行為識別;同時，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)從圖像中估計出來?？傊?，3D建模與跟蹤在未來工作中應(yīng)值得更多的關(guān)注。攝像機(jī)的使用使用單一攝像機(jī)的三維人的跟蹤研究還很缺乏。身體姿勢和運(yùn)動在單一視角下由于遮擋或深度影響而容易產(chǎn)生歧義現(xiàn)象。
因此行為理解的難點(diǎn)仍是在于特征選擇和機(jī)器學(xué)習(xí)。廣州洲恒智能監(jiān)控檢修
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。廣州洲恒智能監(jiān)控檢修
他可能與被檢測目標(biāo)的相連，也可能與目標(biāo)分離，在前者情況下，影子扭曲了目標(biāo)的形狀，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靜態(tài)姿勢作為一個狀態(tài)，這些狀態(tài)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(rèn)為為場景中一個完全錯誤的目標(biāo)。盡管目前圖像運(yùn)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(yīng)性的復(fù)雜環(huán)境中動態(tài)變化的背景模型仍是相當(dāng)困難的問題。一個可喜的發(fā)展是，一些研究者們正利用時空統(tǒng)計的方法構(gòu)建自適應(yīng)的背景模型，這對于不受限環(huán)境中的運(yùn)動分割而言是個更好的選擇。智能監(jiān)控遮擋處理目前，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，人體只有部分是可見的，而且這個過程一般是隨機(jī)的，簡單依賴于背景減除進(jìn)行運(yùn)動分割的技術(shù)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(fā)更好的模型來處理遮擋時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。廣州洲恒智能監(jiān)控檢修
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