深圳金宏威UPS智能监控检修

    一个摄像机对应一台监视器(电视机)的监视，只能监控范围很小的区域。随后出现了视频切换设备，改变了摄像机和监视器(电视机)的1对1的方式。并且随着单片机技术的不断完善，闭路监视系统加入了多路视频切换、摄像机云台/镜头控制和报警联动等数字控制功能。实现了数字控制的模拟视频监控系统,这些统称为代视频监控系统。智能监控数字视频20世纪90年代中期，随着计算机处理能力的提高和视频技术的发展，人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频的采集和处理，从而提高了图像质量，增强了视频监控的功能。这种基于多媒体计算机的系统称为第二代视频监控系统，即模拟输入与数字压缩、显示和控制系统。因为设备是数字设备，因此可以称为数字视频监控系统。智能监控网络数字视频到了20世纪90年代末特别是近两三年，随着网络带宽、计算机处理能力和存储器容量的迅速提高，以及各种实用视频信息处理技术的出现，视频监控进入了全数字化的网络时代，称为第三代视频监控系统，即全数字视频监控系统或网络数字视频监控。第三代视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为，以智能实用的图像分析为特色，引发了视频监控行业的技术。本世纪初。车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阈值速度的车辆速度。深圳金宏威UPS智能监控检修

    运动目标的正确分类是完全必要的。但是，在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下)，这个步骤就不是必需的了。智能监控人体跟踪人体的跟踪可以有两种含义，一种是在二维图像坐标系下的跟踪，一种是在三维空间坐标系下的跟踪。前者是指在二维图像中，建立运动区域和运动人体(或人体的某部分)的对应关系，并在一个连续的图像序列中维持这个对应关系。从运动检测得到的一般是人的投影，要进行跟踪首先要给需要跟踪的对象建立一个模型。对象模型可以是整个人体，这时形状、颜色、位置、速度、步态等等都是可以利用的信息；也可以是人体的一部分如上臂、头部或手掌等，这时需要对这些部分单独进行建模。建模之后，将运动检测到的投影匹配到这个模型上去。一旦匹配工作完成，我们就得到了终有用的人体信息，跟踪过程也就完成了。智能监控数据融合采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样，常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合，也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。此外，多个摄像机也有利于解决遮挡问题。深圳金宏威UPS智能监控检修我们的理念:“诚信为本、实力为先，全心全意为客户”。

    通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防，同时启动手机录像功能并处理警情。智能监控环境建模要进行场景的视觉监控，环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下，环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。其中为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素，如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。智能监控运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。智能监控目标分类对于人体监控系统而言，在得到了运动区域的信息之后，下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标，比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外，还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析。

可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处，如果市内各要道口都有智能识视频服务器，系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中，一旦此牌照的车辆在视野中出现过，就能立即告警。节省许多警力资源。车速测量比如高速路上有200M的速度提示区，时时提醒驾驶员不要超速行驶，然而超速行驶还是屡屡发生；试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器，我们只要在视野中画两道线，如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度，并且超速时立即报警。流量统计智能设备能识别出过往的行人和车辆，同时能统计出过往的人或车的数量；试想在一个十字路口或者一个会展中心的门口，安装这样一个智能设备，就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。逆行告警比如单行道，或者车站、机场的出口或入口，车流人流都是单方向的，一旦有人逆行，系统会自动识别出，并产生报警。涂鸦行为识别原本洁净的墙面，被人乱贴小广告、电话或者乱涂乱画等，有碍市容。有了智能监控系统设备，就能及时发现这样的涂鸦行为，并及时告警。只要车牌区域在视频中出现过，设备能自动识别出车牌号码；并以文字的方式提示用户。

    可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过，对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。智能监控建模与跟踪二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的，尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点，主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时，三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限，三维姿势恢复的实例亦很少，且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例，人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而，目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3D模型依据先验条件而提前被指定，实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之，3D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法。深圳金宏威UPS智能监控检修

然而超速行驶还是屡屡发生，试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器，我们只要在视野中画两道线。深圳金宏威UPS智能监控检修

    而且还需要利用特征识别技术来识别与其交流的人是谁。目前的研究主要集中在人的脸像识别、步态识别或特定行为的识别。近距离时一般可以通过跟踪人脸来加以身份识别;如果是远距离的监控，脸的特征可能被隐藏，或者分辨率太低不易识别，然而进入监控领域的人的运动步态是可见的，这了步态作为一个独特的生物行为特征应用于人的身份鉴别。由于人的步态具有易于感知、非侵犯性、难于伪装等优点，近来己引起了计算机视觉研究者们浓厚的研究兴趣。行为理解与描述高层处理的转变人的行为理解是需要引起高度注意并且是相当有挑战的研究方向，因为观察人的终目标就是分析和理解人的个人行为、人与人之间及人与其它目标的交互行为等。目前人的运动理解还是集中于人的跟踪、标准姿势识别、简单行为识别等问题，如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。近年来利用机器学习工具构建人行为的统计模型的研究有了一定的进展，但行为识别仍旧处于初级阶段，连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性，而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的，因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前。

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