智能视频分析技术在视频监控中的应用备课讲稿
人工智能在视频监控中的应用教程
人工智能在视频监控中的应用教程随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经渗透到了各个领域，视频监控也不例外。
人工智能技术的应用为视频监控系统带来了很多创新，极大地提高了监控效率和准确性。
本教程将介绍人工智能在视频监控中的应用，并提供一些相关的案例和技术解析。
一、人脸识别技术在视频监控中的应用人脸识别是人工智能在视频监控中最常见的应用之一。
通过人脸识别技术，视频监控系统能够识别摄像头中出现的人脸，并进行身份验证和比对。
这项技术在公共场所的安全监控中展现了巨大的潜力。
1. 人脸检测：人工智能技术可以准确地检测视频监控画面中的人脸，并进行自动裁剪和优化，以便提高后续的识别准确性。
2. 人脸识别：通过建立人脸数据库和训练AI模型，监控系统可以对人脸图像进行识别和比对。
一旦检测到某个人脸与数据库中的人脸匹配，系统就能够报警或执行其他相应的操作。
3. 实时监控：AI技术可以实时识别视频监控画面中的人脸，并与数据库进行比对，以实现实时监控和报警功能。
警察和安保人员可以通过这种监控系统及时发现犯罪嫌疑人或任何可疑行为。
二、行为分析技术在视频监控中的应用行为分析是人工智能在视频监控中的另一个重要应用。
通过对视频监控画面的分析，系统可以检测出某些特定的行为，如异常行为、闯入、快速移动等。
这种技术可以极大地提高监控系统的准确性和实用性。
1. 异常行为检测：通过学习正常行为模式，人工智能可以识别出异常行为，如携带行李进入禁止区域、跳墙等。
一旦监控系统检测到异常行为，就会自动触发报警机制。
2. 闯入检测：人工智能技术可以有效地检测到闯入行为，如未经授权的人员进入某个区域。
这项技术可以保护公共区域的安全，减少盗窃等犯罪行为的发生。
3. 快速移动检测：通过分析视频监控画面中的目标运动速度，人工智能可以识别出快速移动的物体。
这项技术在交通监控和安保监控中都有重要应用。
三、视频分析技术在视频监控中的应用除了人脸识别和行为分析，视频分析技术也是人工智能在视频监控中的重要应用之一。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用【摘要】智能视频分析技术在视频监控中的应用正逐渐成为监控领域的重要趋势。
本文从智能视频分析技术的发展历程、优势、应用场景、发展趋势以及挑战与解决方案等方面进行了探讨。
智能视频分析技术的发展经历了多年，目前在视频监控中已经展现出了诸多优势，如可靠性高、效率高等。
智能视频分析技术在视频监控中的应用场景也日益多样化，涵盖了人脸识别、车牌识别、行为分析等方面。
未来，随着技术的不断进步，智能视频分析技术在视频监控中的应用将会继续拓展，并带来更多的挑战和解决方案。
智能视频分析技术在视频监控中的价值和前景展望是巨大的，将在未来发挥越来越重要的作用。
【关键词】智能视频分析技术、视频监控、发展历程、优势、应用场景、发展趋势、挑战与解决方案、价值、前景展望、重要作用1. 引言1.1 智能视频分析技术在视频监控中的应用智能视频分析技术在视频监控中的应用，是指通过人工智能技术对视频数据进行处理和分析，以实现对监控场景中的信息识别、目标跟踪、行为分析等功能。
随着科技的不断发展，智能视频分析技术在视频监控领域得到了广泛应用并取得了显著的成果。
在视频监控中，智能视频分析技术可以实现自动识别监控画面中的人员、车辆、物体等目标，并对其进行追踪和分类。
通过对监控画面进行实时监测和分析，可以及时发现异常情况，如突发事件、盗窃行为等，从而提升监控系统的实时性和准确性。
智能视频分析技术还可以对监控画面进行智能分析，提取出有用的信息并自动生成报告，减轻了人工处理的负担。
智能视频分析技术的应用为视频监控系统提供了更强大的能力，使其能够更加智能化、高效化地监控和管理监控场景。
随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，智能视频分析技术在视频监控中的应用前景将会更加广阔，为监控安全和管理带来更多的便利与效益。
2. 正文2.1 智能视频分析技术的发展历程智能视频分析技术的发展历程可以追溯到20世纪90年代初。
当时，人工智能技术开始在计算机视觉领域取得突破，推动了智能视频分析技术的发展。
智能视频监控概述教案
智能视频监控概述教案教案标题：智能视频监控概述教案教案目标：1. 了解智能视频监控的定义和基本原理。
2. 掌握智能视频监控系统的组成和功能。
3. 了解智能视频监控在不同领域的应用。
4. 培养学生对智能视频监控的兴趣和创新思维。
教案步骤：引入：1. 引导学生思考并讨论他们对智能视频监控的了解和认识。
2. 提出问题：你认为智能视频监控有哪些应用场景？它们对我们的生活和社会有什么影响？探究：3. 介绍智能视频监控的定义和基本原理，包括视频采集、传输、存储和分析等方面的内容。
4. 分组讨论：请学生分组，就智能视频监控系统的组成和功能展开讨论，并向全班汇报他们的发现。
应用：5. 展示智能视频监控在不同领域的应用案例，如交通监控、安防监控、智能家居等。
6. 学生小组合作：请学生小组选择一个领域，研究该领域中智能视频监控的应用，并设计一个创新的应用方案。
7. 学生展示：请学生小组向全班展示他们的应用方案，并进行讨论和评价。
总结：8. 总结智能视频监控的基本原理、组成和功能，并强调其在现代社会中的重要性和应用前景。
9. 鼓励学生积极参与智能视频监控领域的学习和创新，培养他们的兴趣和创新思维。
拓展活动：10. 鼓励学生自主学习和探究智能视频监控领域的最新技术和发展趋势，并向全班分享他们的发现。
教学资源：1. 多媒体投影仪和电脑。
2. 智能视频监控系统的相关资料和案例。
3. 学生小组展示的PPT或海报。
评估方式：1. 学生小组的讨论和汇报表现。
2. 学生设计的应用方案的创新性和可行性评价。
3. 学生对智能视频监控的理解和应用能力的评估。
教学延伸：1. 鼓励学生参与相关比赛和项目，提高他们在智能视频监控领域的实践能力。
2. 组织学生参观相关企业或研究机构，了解智能视频监控技术的最新发展和应用案例。
智能视频分析系统解决方案讲课教案
智能视频分析系统解决方案1.1 系统概述智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。
这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。
这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。
因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。
智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。
由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。
在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。
随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。
针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用随着科技的发展和人们安全意识的提高，视频监控技术在现代社会中被广泛应用，给安全管理和公共治安维护提供了重要的技术手段。
然而，传统的视频监控系统只能提供一些简单的功能，如录像和回放等，很难满足复杂环境下的监控需求，而智能视频分析技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。
智能视频分析技术可以自动地对监控视频进行分析和处理，减少人工干预，提高监控效率和准确度。
它可以实现目标检测、运动跟踪、人脸识别、车牌识别、行为分析等复杂的功能，从而更快更准确地发现异常事件和威胁。
同时，它也可以实现对监控视频的实时监视和分析，对异常事件进行预警和快速响应，提高了监控系统的实时性和反应能力。
1. 人流量统计和预警在公共场所和商业区域，人流量汇聚，容易发生拥挤、踩踏等安全事件。
智能视频分析技术可以通过视频监控，自动统计人流量，并设置阈值，当人流量超过设定的阈值时，自动发出预警，提醒安保人员及时采取相应措施，避免人员聚集造成安全事故。
2. 行为分析和异常检测智能视频分析技术可以分析和检测人员行为模式，如奔跑、摔倒、抽烟、打架等，当发现异常行为时，系统能够自动识别并发出预警，安保人员可以及时采取相应措施，避免事态扩大。
此外，智能视频分析技术还可以识别异常物品，如包裹、背包等，及时发现行李中的危险物品，有利于提高安全防范水平。
3. 车辆管理和追踪智能视频分析技术可以通过监控识别出车辆的牌照号码、车型、颜色等信息，并且可以实现车辆进出记录和停车位管理。
此外，需要追车时，系统可以自动追踪车辆行踪，记录车辆运行轨迹和车速等信息，对处理交通事故、追查逃犯、控制交通流量等方面起到重要作用。
总之，智能视频分析技术在视频监控中的应用，不仅可以提高监控效率和准确度，还可以实现视频自动分析和处理，为安保人员提供有力的技术支持。
在未来，智能视频分析技术将会实现更多的功能和应用，为保障公共治安和安全事业的发展做出更大的贡献。
智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用探讨
智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用探讨摘要在铁路运输行业中，安全是至关重要的，特别是在视频监控方面。
随着科技的不断发展，智能视频分析技术的应用将帮助铁路公司更好地监控其基础设施和保障铁路的安全。
本文将深入探讨智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用和优势。
简介随着科技的不断发展，智能视频分析技术已经越来越成为铁路行业监控安全的标配。
智能视频分析技术可以自动判断视频中的内容以及将人工干预的可能性降到最低，帮铁路公司建立更加高效的监控系统。
本文将对智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用进行探讨。
应用场景铁路行业中有很多需要使用监控技术进行保护的领域，例如：列车的安全行驶、乘客的安全、铁路线路的安全等等。
智能视频分析技术可以在这些领域中得到广泛的应用。
列车的安全行驶铁路行业监控安全的关键在于列车的安全行驶，智能视频分析技术可以用于监控列车的各种参数，例如列车的速度、列车缓慢行驶、列车突然停顿等。
这些参数可以与铁路行业的安全规范相匹配，以确保列车行驶的安全性。
乘客的安全智能视频分析技术可以监控车站和列车上的乘客，以确认每个人员是否有异常行为，例如：携带危险物品和进入禁区。
这些监控系统可以自动检测并发出提醒，以便铁路工作人员调查异常情况。
铁路线路的安全铁路线路本身也是需要保护的重要资产。
智能视频分析技术可以用于检测铁路道路上的破损或设备故障的情况。
如果检测到破损或设备故障，智能视频分析技术可以立即警报维修部门进行紧急处理，提升铁路设施的维护效率以及减少故障影响的风险。
智能视频分析技术的优势自动化智能视频分析技术采用自动化方法进行监控，无需进行手动操作，可以从视频流中提取必要的知识，以提高监控行为的效率，降低人为干预的成本和风险。
实时性智能视频分析技术通过实时的监控系统来获得关于铁路设施各方面数据的反馈。
这会使铁路设施更加安全和可靠，在出现异常情况时能够快速地收到预警通知。
数据处理能力强智能视频分析技术可以同时监控多个视频流，并从中提取有用的数据，高效地存储和处理所有这些数据。
智能视频分析技术在视频监控中的应用教学文稿
智能视频分析技术在视频监控中的应用视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。
目前，随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统以其直观、准确、及时和内容丰富而广泛应用于许多场合，然而视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失。
计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。
如果在视频监控中加入视频的智能分析，可以对所关注的视频源实时分析，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为在发生之初就被发现，并提醒值班人员，从而避免危险发生。
这不但能大大提高视频监控的效果和质量，有力降低监控工作人员的工作强度，同时使也使整个监控系统得到很好的融合。
一、智能视频分析在视频监控中的必要性传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效地保障安全，尤其是监控点过多的时候，人员监控根本无法顾及所有监控场景；同时，监控人员的注意力很难保证二十四小时都能准确高效地监控所有监控场景；此外，”被动录像"通常只能在"事件"发生之后通过调用录像进行回放取证，一方面损失已经产生不可能挽回，另一方面，通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。
智能分析视频监控则可以有效地解决以上问题。
智能监控的主要特征是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时作出反应，如图1所示。
智能监控的主要优势有：群体行为分析、入侵检测和运动目标跟踪、有效扩展视频资源的用途、滞留物和搬移物报警、对摄像机保护、降低人力成本。
图1视频智能分析的必要性、智能视频分析的实现原理视频智能分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
区别于传统的移动侦测技术，智能视频分析首先将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰（如树叶抖动、水面波浪、灯光变化），进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。
人工智能在视频监控中的应用
人工智能在视频监控中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
在安全领域中，人工智能技术被广泛应用于视频监控领域，帮助人们更好地保护生命和财产安全。
本文将从人工智能技术在视频监控中的应用及其优点等方面进行讲解。
第一章人工智能在视频监控中的应用概述视频监控系统的原理是利用监控摄像头收集视频信息，将视频传输到控制中心，由安保人员进行观察和管理。
而人工智能技术的应用，则能够极大的提高视频监控系统的效率和准确性。
人工智能技术可以通过全面的图像识别技术和深度学习算法，对监控视频中的物体、行为和事件进行智能化识别和分析，从而实现对视频信息的智能化处理和管理，帮助人们更好地进行预警和应对。
第二章人工智能在视频监控中的应用优点2.1 提高视频监控的效率传统的视频监控需要安保人员在无数的监控屏幕中观察视频信息，这是非常耗时耗力的工作，而人工智能技术的应用则能够将这些智能化处理，实现智能筛选和快速报警，提高视频监控的效率，减少人力成本和差错率。
2.2 实现对视频信息的智能化管理人工智能技术能够通过自我学习和学习机器人等技术，不断提升对视频信息的处理和管理能力，实现对视频信息的智能化分类、存储、查询和应对，帮助人们更好地进行预警和应对，提高视频监控的效果和管理水平。
2.3 提升视频监控的准确性人工智能技术通过深度学习算法和图像识别技术，能够准确识别监控视频中疑似异常的物体、事件和行为等，促进了对视频监控的准确性，减少误判和漏判。
第三章人工智能在视频监控中的应用案例3.1 物品遗留检测人工智能技术能够对监控视频中的物品进行自动检测，识别出遗留物品的位置和时间，从而能够快速查询遗留物品对应的监控视频，并及时采取应对措施。
3.2 人员行为检测人工智能技术能够通过图像识别技术，对监控视频中的人员行为进行自动检测，提高安全监控的准确性和效率。
3.3 疑似异常事件检测人工智能技术能够通过对监控视频中的异常事件进行自动检测，实时发现疑似爆炸、火灾、劫持等事件，从而快速采取相应的应对措施，有效地提高了安全管理水平。
视频监控智能分析技术应用分析
视频监控智能分析技术应用分析文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-视频监控智能分析技术应用分析一、概述在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。
而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。
目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。
智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。
按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析：识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。
如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。
行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。
图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。
图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。
如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。
诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用已经成为现代监控系统中的重要组成部分。
通过利用计算机视觉和人工智能技术，智能视频分析技术能够对视频数据进行实时监测、分析和处理，从而提供更高效、准确和智能化的视频监控服务。
下面将针对智能视频分析技术在视频监控中的应用进行详细介绍。
智能视频分析技术可以用于实时人脸识别。
通过智能视频分析技术，监控系统可以自动识别监控区域内的人脸，并与数据库中的人脸信息进行比对。
这样一来，监控系统可以实时发现目标人物的身份信息，对于寻找犯罪嫌疑人、失踪儿童、布控目标等具有重要的作用。
智能视频分析技术可以用于行为分析。
通过对监控视频进行解析和分析，智能视频分析技术可以自动识别和分析人体行为，如奔跑、闯入、打架等。
一旦发现异常行为，系统将能够立即发出警报并采取相应的处置措施。
这不仅能够提高监控系统的处理效率，还能够避免因人为因素造成的延误。
智能视频分析技术还可以用于目标跟踪和定位。
通过对监控视频中的目标进行分析，智能视频分析技术可以实时跟踪目标的位置、速度和轨迹等信息。
系统还可以对目标进行分类，并提供相关的统计和分析结果。
这对于安保、人流研究、交通管理等领域都有着重要的应用价值。
智能视频分析技术还可以用于视频内容分析。
通过对监控视频进行解析和分类，系统可以提取出视频中的重要信息和特征，并将其进行分析和比对。
系统可以自动识别特定物体（如武器、危险品等），并及时发出警报，以保证监控区域的安全性。
智能监控系统中的视频分析技术应用及使用技巧
智能监控系统中的视频分析技术应用及使用技巧智能监控系统是一种以视频监控为核心的系统，通过应用先进的视频分析技术，提供全面的实时监控和安全管理。
随着科技的快速发展和人工智能的不断进步，智能监控系统的视频分析技术也日益成熟和普及。
本文将介绍智能监控系统中视频分析技术的应用以及使用技巧，帮助用户更好地理解和运用这些技术。
一、智能监控系统中的视频分析技术应用1. 行为识别：通过视频分析技术，智能监控系统可以自动识别和分析视频中出现的各种人物行为。
例如，可以准确识别异常行为，如盗窃、暴力等，及时向安全管理人员发出警报，以及对可疑人员进行身份匹配。
2. 人脸识别：智能监控系统中广泛应用的一项技术是人脸识别。
通过视频分析，系统可以识别监控画面中的人脸特征，并进行自动比对和身份验证。
这项技术可以广泛应用于各种场景，如安全门禁系统、人员考勤等。
3. 目标追踪：智能监控系统中的目标追踪技术可以对视频画面中的目标进行实时跟踪和记录。
这项技术既适用于室内监控，也适用于室外监控。
使用这项技术，可以在需要的时候快速找到和追溯特定目标的行踪。
4. 车牌识别：智能监控系统可以通过视频分析自动识别车牌号码。
这项技术可以应用于交通监控系统、停车场管理系统等场景中。
通过对车牌号码的识别，可以实现自动化的车辆识别、记录和管理。
二、智能监控系统中视频分析技术的使用技巧1. 合理规划监控区域：在使用智能监控系统之前，应该充分考虑需要监控的区域和场景，并合理规划监控设备的安装位置。
通过精准的监控区域规划，可以提高视频分析技术的准确性和实用性。
2. 调整监控参数：智能监控系统中的视频分析技术通常有许多可调参数，如灵敏度、识别速度等。
使用者可以根据不同的监控场景和需求，合理调整这些参数，提高系统的准确性和可靠性。
3. 维护监控设备：智能监控系统中的视频分析技术依赖于高质量的监控设备。
使用者应定期检查和维护监控设备，确保其正常运行。
同时，对于长时间使用的设备，应及时升级系统软件，以保持最新的功能和性能。
智能视频摘要技术及在视频监控中的应用
每 间 隔 一 定 的 时 间 抽 取 一 个 代 表 帧 或 者 一 个 片 段 。这 种 生 成 方 法 很 容 易 实 现 ， 但 完 全 没 有 基 于 视 频 的 内 容 ， 效
果很不可靠。
目 视 频 摘要 技 术实 现
对 原 始 视 频 进 行 视 频 摘 要 ，需 要 实 现 关 键 帧 提 取 、对 象 提 取 、对 象 运 行 轨 迹 切 割 等 功 能 模 块 ，主 要 的 技 术
法 、 基 于 变 形 模 板 的 方 法 和 基 于 模 型
匹配 的跟踪 方 法。在 实际 的跟踪 过程 中 ， 当 对 象 运 动 较 快 时 ，这 些 跟 踪 方
信 息 ，对 象 的 连续 动 作 应 该 被 作 为一 个
整 体 保 存 ，即 时 问和 空 间二 维 的连 续 信
后 续 的 背 景 、 目标 拼 接 合 成 的 视 觉 效
与 目标 检 测 的 时 间 关 系 ，总 体 上 有 三
种思路 。
进 行 视频监 控 ，背景 会发 生一 定的变
化 ，如背景 物体 的运 动或 者光 线的变
（ 自底 向上 的处 理方 法 ，又 称 为 数 １ ） 据 驱 动 的方 法 ，即 先检 测每 帧 图 像 上 的 目标 ，然后 将 前 后 两 帧 图像 上 的 目标 进
的跟踪 。 按 选 取 目 标 的 视 觉 特 征 的 不
频的合成。在视频摘要技术 中 ，对象要
重 新嵌 入 背 景 图 像 中 形 成 最 终 的摘 要 视 频 ，所 以背 景 建 模 的 目的不 仅 仅 是 为 了
运 动 目标 的检 测 ，也 要 获得 相 对 干 净 的
踪识别和行为分析正确的重要保障。
AI技术在视频监控中的应用
AI技术在视频监控中的应用人工智能技术在各行各业中都有广泛的应用，视频监控领域也不例外。
随着技术的不断进步，人们对于视频监控的需求也在不断提升，AI技术正成为现代视频监控系统必不可少的一部分。
本文将从视频监控的需求和二者的结合优势等多个方面，详细介绍了AI技术在视频监控中的应用。
一、视频监控的需求视频监控早在1980年代就已经得到广泛的应用。
最初，它主要应用在银行、商场等公共场所。
但是，由于技术的限制，那时的视频监控并不对每一个细节进行记录和分析。
而随着科技的不断进步，人们对于视频监控的需求也在不断提升。
如今，视频监控已经成为了现代社会的一个重要组成部分。
它不仅可以用于保障社会安全，还可以应用于城市管理等多个领域。
在这样一个迅速变化的社会中，人们对于视频监控的要求也在不断的提高。
一个高质量的监控系统应该具备的特征包括：高清晰度的视频、整合的数据、可靠的存储方式以及警报通知的能力等等。
然而，这些需求只有通过技术的不断革新才能得到实现。
二、AI技术在视频监控中的优势在视频监控领域中，AI技术可以帮助管理员更好地理解监控的内容，并且可以让系统更具智能化。
首先，AI技术可以通过智能的识别算法来识别录像中的特征，比如车辆的类型、颜色、大小等，这对于交通管理非常有帮助。
其次，AI技术可以通过图像识别来判断画面中是否存在异常情况，如陌生人、暴露、刚性行为等。
一旦被检测到，系统会立即发出报警信息，从而保障安全。
此外，AI技术还可以通过语音识别来实现对某些场所的语音指令的识别，提高监控的便捷性。
在增强视频监控的可靠性方面，AI技术也显示出了优势。
它可以通过机器学习算法自动识别目标物，并从中自主提取出重要算法特征。
这种算法能够不断适应场景变化并不断地优化其自身特征，提供更为精简的判定结果，减少误报率。
通过这种方式，AI技术可以大大提高视频监控的数据分析能力，增强数据的可靠性，并提高预警能力。
三、AI技术在监控领域的具体应用目前，AI技术已经在视频监控、语音识别等领域中有了广泛的应用。
人工智能在视频监控中的应用
人工智能在视频监控中的应用随着科技的不断发展，人工智能已经成为了现代技术领域中的一股强大力量。
在视频监控方面，人工智能的应用也越来越广泛。
在本文中，我们将会深入探讨人工智能在视频监控中的应用。
一、智能辨识智能辨识是人工智能在视频监控中的重要应用之一。
通过智能辨识技术，监控设备可以识别出画面中的人物、车辆等。
这种技术的应用可以帮助监管机构查验车辆违章情况，以及寻找犯罪嫌疑人。
在实践中，智能辨识技术还可以与其他技术相结合，例如人脸识别技术。
通过这种技术的应用，可以在关键场合进行快速的人员辨识，保障人民生命财产安全。
二、视频监控分析在大型企业、商场或公共场所等区域，视频监控相对于人力暴力处理要更为有效。
然而，监控系统仅仅录制视频显然是不够的。
随着大数据分析技术的发展，特别是人工智能的出现，视频监控分析也可以更准确地获取更多的信息。
例如，在场所中需要检测每一个人的行为、流量等数据。
在这种情况下，使用人工智能分析技术，可以快速捕捉到不同的行为、流量变化等，且区分出各种运动形态，甚至对行为进行预测。
三、实时警报系统人工智能的实时警报系统也是视频监控中的应用之一。
通过这种技术，监控系统可以在违规情况出现之前对违规行为进行处理。
例如，在交通监控系统中，如闯红灯、偷停等交通违规行为，可以通过人工智能实时警报系统进行预警，并及时将这些记录发送到违规者的手机上，以起到威慑作用。
实时警报系统的另一个重要应用是在公共场所中的犯罪预警。
这种系统可以通过人工智能分析来检测意图犯罪的行为，并通知警方。
在一些关键场所如地铁、机场、商场等区域，实时警报系统的应用可以有效地保障人民的生命安全与财产安全。
四、视频数据分析视频数据分析是人工智能在视频监控中的重要应用之一。
数据分析可以帮助用户快速准确地获取图片、视频数据等信息，从而提高预估准确度。
例如，在检测交通规则时，通过人工智能分析可以明确闯红灯时的车速等指标。
在这种情况下，视频数据分析可以让相关人员更快速和更准确地判断事件的具体情况，从而提高监管效果。
人工智能在视频监控中的应用
人工智能在视频监控中的应用现代社会的快速发展让我们人类享受着越来越便利的生活，同时也带来了一些安全风险，例如犯罪和其他社会事件。
为了维护社会和谐稳定，各国政府及相关部门使用各种技术手段加强对公共区域的监控，而人工智能技术的应用则极大地提高了监控的效率和准确度。
一、人工智能技术在视频监控中的应用人工智能技术是一种能够进行一定程度的推理、判断和决策的计算机智能。
在视频监控中，人工智能技术可以被用于人脸识别、行为分析、目标跟踪等多种方面。
例如，在一个重要公共场所，安装了数百个监控摄像头，这些摄像头通过将拍摄到的视频流送往计算机进行处理和分析。
运用人工智能技术，计算机可以自动地捕捉和跟踪行动中的目标，识别目标的特征并进行行为分析和判断，从而更快地解决监控过程中的一些问题。
此外，在人员进入某些受限区域时，人脸识别技术可以大大提高安全性并更好地管理之前离线的人员信息。
二、人工智能技术在视频监控中的优点在实际应用中，与传统的视频监控技术相比，人工智能技术具有多种显著优点。
首先，人工智能技术可以大大提高监控的准确性和效率。
传统的视频监控需要专业的人员进行24小时监控，覆盖面积和人员的限制也会导致监管的空白。
而使用人工智能技术，视频数据可以自动分析和处理，并自动弹出警报，这大大减少了误判和漏报率，并提高了服务效率和安全防范时效性。
此外，人工智能技术更加适用于处理海量数据。
在当前的监控中，电脑所处理的录像存储容量可达数十TB甚至数百TB，人工智能技术凭借其强大的数据分析能力，可以更加高效地处理这些数据，以精准分析感兴趣的目标，从而让安保人员更快地找到识别感兴趣的线索。
最后，人工智能技术的应用还能够极大地减轻人力成本和收缩公司规模。
与人工监控相比，引入人工智能监控可以将所需的人力和专业培训大幅减少，降低企业运营成本，更好地适应当前的商业环境。
三、不足之处和未来发展在尽管许多领域取得了巨大成功，人工智能技术的快速发展也带来了一些问题和难题。
人工智能技术在视频监控中的应用与案例分析
人工智能技术在视频监控中的应用与案例分析一、引言近年来，随着人工智能技术的迅速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，视频监控领域是一个相对较早开始探索人工智能技术应用的领域之一。
本文将从人工智能技术在视频监控中的应用入手，结合案例对其进行分析，探究人工智能技术在视频监控领域的优势与局限性。
二、人工智能技术在视频监控中的应用1.人脸识别技术人脸识别技术是视频监控领域中应用最为广泛的一种人工智能技术。
通过分析视频监控画面中的人脸特征，识别并匹配人脸信息，可以快速准确地找到目标人物的行踪，并实施相应的控制和管理措施。
比如，在公共场所安装人脸识别监控摄像头，可以检测抓拍到的人脸信息，并与公安部门数据库中的人脸信息进行比对，从而达到防控犯罪、维护社会治安的目的。
2.行为识别技术行为识别技术是针对视频监控中的动态目标对其特定行为进行识别和分析的一种人工智能技术。
比如，在物流仓库等场所部署监控系统，通过运用行为识别技术，可以对工业车辆装卸货物等行为进行识别和记录，方便后续的管理、调度和统计。
此外，在娱乐场所中，利用行为识别技术，不仅可以监管游客不文明行为，还可以进行情绪和欺诈行为的分析和识别。
3.图像识别技术图像识别技术是指通过对监控画面中景物、对象等进行图像分析和识别，实现对人、车辆等物体的探测和追踪。
例如，在城市道路交通管理中，通过使用图像识别技术，可以对车辆的型号、颜色、车牌号等信息进行实时的获取和识别，并对交通违法行为进行监管和处罚。
三、案例分析1.中国银行“小黄人”视频监控系统作为国内首个采用人工智能技术的银行监控系统，中国银行“小黄人”视频监控系统可以自主识别客户行为，对风险行为进行及时防范和处置。
该系统配备了更加智能化、多场景应用的监控器，可以准确快速地识别出不良客户的行为特征，实现监控精度和效率的提升。
2.温州市公安局“天网工程”温州市公安局“天网工程”是集视频监控、智能化警务、数据分析以及应急指挥为一体的高端智能安全系统。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用1. 引言1.1 智能视频分析技术的概念智能视频分析技术是一种利用人工智能和机器学习算法对视频内容进行实时分析和处理的技术。
通过对视频数据进行智能化处理，可以实现对视频内容进行智能识别、分析和理解，从而实现自动化的视频监控和管理。
智能视频分析技术可以通过对视频中的人、物体、场景等进行检测和识别，提取出有用信息，并实现对异常事件的实时监测和预警。
智能视频分析技术的发展，极大地提升了视频监控系统的智能化水平，将传统的视频监控系统从单纯的视频录制和回放工具升级为智能化的视频监控管理系统。
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，智能视频分析技术也在不断完善和发展，为视频监控行业带来了新的机遇和挑战。
1.2 视频监控的重要性视频监控在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，视频监控已经成为维护社会治安、保障公共安全、预防犯罪和事故的重要手段之一。
通过视频监控，可以实时监测各类场所的情况，包括商业区、交通要道、重要设施等，有效防范不法分子的恶意行为。
视频监控还可以用于应急处理、事故调查和证据收集，为司法机关提供有效的侦破线索。
视频监控的重要性还体现在对于各类突发事件的及时响应和处理上。
例如在自然灾害、公共卫生事件或恐怖袭击等紧急情况下，视频监控可以提供第一手资料，帮助相关部门及时采取紧急措施，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。
视频监控还可以提高工作效率，降低人力成本，为城市管理和社会治理提供更加精准的数据支持。
视频监控在当今社会已经成为一种不可或缺的重要工具。
它不仅可以增强社会治安和公共安全，还可以提高城市管理效率，促进社会发展进步。
对于视频监控的重要性我们必须高度重视，并不断完善智能视频分析技术，提升监控系统的智能化水平。
2. 正文2.1 智能视频分析技术在视频监控中的应用场景智能视频分析技术在视频监控中的应用场景非常广泛。
智能视频分析技术可以在城市安防领域中应用，帮助监控城市的交通、人群聚集、犯罪等情况，提高城市管理效率和安全性。
智能视频分析技术在监控系统中的应用
感觉 。其实 ， 市文 化可 以扩展科生将是未来我 国城市规 划工作 的主要力量 。 城 次方面 。例如 ， 城市规划 最初 的产 生就是为 了应对 欧洲工业 革命 在教学过程 中加入文化产业振兴规划思 想 ， 了具有 应对竞赛 增 除
第３ ８卷 第 ８期
・
２ ０・ ８
２０ １２年 ３ 月
山 西 建 筑
Ｓ ＮＸＩ ＡＲＣ Ｔ Ｃ ＲＥ ＨＡ ＨＩ Ｅ ＴＵ
Ｖｏ． ８ ＮＯ ８ １３ ． ＭＲ ． ２ ２ ｒ ０１
・
计 算 机 技 术 及 应 用
・
文章编号 ：０ ９６ ２ （ ｏ ２ ０ —２ ０ｏ １０ —８ ５ ２ １ ） ８０ ８ 一２
至少在每 门课程的讲 述过程中都增加一定课 时的专 门学 习 ， 对 文化问题 ， 将 并在实 际调查过程 中从文化 产业 发展规划 角度看 问题 提升学生城市文化修养具有极其重要的作用。 并非难事 。
２ ２ 在 调查过 程 中引入 文化 思想 ．
要做好社会实践调查 ， 生首 先要 做 的是进 行选题 。由于可 学
后 大量人 口涌入 城市所 带来 的阶级 矛盾 ， 城市瘟 疫 、 灾横 行等 加获奖率 的实 际意义外 ， 火 还具 有影 响我 国未来城 市规划思想 走 向
问题 ， 这些看起 来属于环境或者城市用地设置 的问题归根结 底可 的重要意义 。 以看 出城市 旧有文化 与新 引入文化 的冲突 ， 以及城市历史 的缺失 参考文献 ：
监控技术的实战应 用奠定 了基础 。
化、 网络化三个 阶段后 ， 目前 正在 向智能化 方 向发展” 。新 一代 １ 智 能视频 分析 需求分 析 Ｊ
随着大规模监控网络的建设 ， 仅靠人力难 以充分发挥 监控 系 智能等众多研究领域 ， 是一 个跨 学科 的综合 问题 ， 是一个 极具 统的效能 ， 也 迫切需要智能视频分析技术 。由于缺乏智能 ， 传统的视 学习时间。如果 能在这段 时 间内 ， 开设完 整的城 市文 化课 程 ， 或 由此可见 ， 在辅导学生 的过程 中， 只要 做好引导工 作 ， 学生发现 让
智能视频监控技术与应用
监控来改 善监控视频监控 的主要优势 ．
视频 监控技 术的升级换 代除 ＝ 厂 追求 高 缩 比 、高清 ，还 存从普通 的视频 移动 侦测 向视频 分析迈 进 ，具备 更多 面向特定 应 Ｊ 的智 能（ Ｌ ｝ ｊ 如 防丢 失 、风 险管理 、商 业管理 等等 ） 。智 能视频 的本 质就是 对 于视频 图片进 子一 个数学上 的分析处理 ，然后这个 处理 的结 果为视频 的使』 Ｊ ． ｝ ｊ 者 提供 一个决策 和行 动的建 议。以 下是笮 能视频 监控的 主要优 势 ：
３２ ．更有 效的 监视 。针对 ， 、旅游 景点 等重要 领域 的监 控 范 场 广 、人 流最大 ，且极 易发生 应急事件 的问题 ，要求 高速球 需 备速 度 要 是存 储 视频 数 据 ）。 如 图４ １ 尔 ，通过 摄像 机 进 行视 频 数据 采 —所
快 、精度 岛的特， 在 出现 警情的情况下 ，能够更快速 、便捷的跟踪 目
图 ４ １智 能 视 频 监 控 系 统 －
高清摄像机用 于视频数 据采集 ；光端机 是用来将光 信号和 电信 号 ３ １ 速 的反 应时 间 。毫秒级 的报 警触 发反 应时 间。智 能视 频监 ．快 控 系统 大大提 高了报警 的及时性 ， 事敞发 的第一 时间就会发 出报 瓦相 转换 的一 种设 备 ，对所传 信号小 会进行任何 压缩 ；交换 机是用来 监控 终端 问通讯 和 支持 远程临 挖用 的；硬盘阵列 是用于存储 数据 （ 主 警信号 ，使得事件能够 存最短的书什 内得 以解决 。
ｌ科学技术
Ｊ Ｏ Ｓ ＲＵＣ Ｉ Ｎ Ｎ Ｔ Ｃ ＴＯ
智 能视 频 监控 技 术 与 应 用
李光伟
无锡 市 申新 工 程技 术 有 限公 司 ２ ０ １ １ ３ ４
视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用
视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用智能监控系统作为现代安全领域的重要组成部分，已经广泛应用于各个领域，包括公共场所、交通管理、企业安全以及个人住宅等。
随着科技的不断发展，视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用也变得越来越重要。
本文将探讨视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用，并讨论其带来的挑战和前景。
首先，视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用可以实现对视频数据的实时分析和处理。
传统的监控系统仅仅是将图像或视频数据记录下来，需要人工来进行回放和分析。
而通过视频内容分析与识别技术，可以自动提取和识别出图像或视频中的人物、车辆、物体等关键信息，并实现实时报警和提醒功能。
比如，在一个公共场所的监控中，如果系统能够自动识别出可疑人物或物体，就可以及时通知安保人员，从而提高安全性和应急响应能力。
其次，视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用还可以提供更加精准的目标检测和跟踪功能。
传统的监控系统在遇到复杂场景、低光照环境或者目标快速移动等情况下的表现较差。
而通过使用先进的视频内容分析与识别技术，可以对目标进行更加准确的检测和跟踪，使得监控系统在各种复杂场景中都能够有效地运行。
这对于保护公共安全、改善交通管理等方面具有重要的意义。
另外，通过视频内容分析与识别技术的应用，可以实现人脸识别和行为分析。
人脸识别技术可以通过将监控系统中的人脸与数据库中的人脸进行比对，从而实现对陌生人的自动识别和报警。
行为分析技术可以对视频数据进行动作和行为的分析，判断是否存在异常行为。
这些技术的应用可以为社会安全和犯罪预防提供有效的手段，并提高监控系统的智能化水平。
然而，视频内容分析与识别技术在智能监控中的应用还面临一些挑战。
首先，视频内容分析与识别技术需要大量的计算资源和存储空间来处理和存储视频数据。
这对于部署在大规模监控系统中的成本和复杂度提出了很高的要求。
其次，视频内容分析与识别技术在处理和分析视频数据时还需要考虑隐私保护的问题。
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智能视频分析技术在视频监控中的应用视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。
目前，随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统以其直观、准确、及时和内容丰富而广泛应用于许多场合，然而视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失。
计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。
如果在视频监控中加入视频的智能分析，可以对所关注的视频源实时分析，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为在发生之初就被发现，并提醒值班人员，从而避免危险发生。
这不但能大大提高视频监控的效果和质量，有力降低监控工作人员的工作强度，同时使也使整个监控系统得到很好的融合。
一、智能视频分析在视频监控中的必要性传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效地保障安全，尤其是监控点过多的时候，人员监控根本无法顾及所有监控场景；同时，监控人员的注意力很难保证二十四小时都能准确高效地监控所有监控场景；此外，"被动录像"通常只能在"事件"发生之后通过调用录像进行回放取证，一方面损失已经产生不可能挽回，另一方面，通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。
智能分析视频监控则可以有效地解决以上问题。
智能监控的主要特征是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时作出反应，如图1所示。
智能监控的主要优势有：群体行为分析、入侵检测和运动目标跟踪、有效扩展视频资源的用途、滞留物和搬移物报警、对摄像机保护、降低人力成本。
图1 视频智能分析的必要性二、智能视频分析的实现原理视频智能分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
区别于传统的移动侦测技术，智能视频分析首先将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰（如树叶抖动、水面波浪、灯光变化），进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。
智能视频分析与移动侦测的本质区别是前者可以准确识别出视频中真正活动的目标，而后者只能判断出画面变化的内容，无法区分目标和背景干扰。
所以智能视频分析相对于移动侦测，其抗干扰能力有了质的提高。
视频分析技术通常采用背景减除技术来进行图像变化的检测（如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化），即将视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素（区域）变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、识别、跟踪，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。
三、智能视频分析技术的分类从广义上来说，智能视频分析技术主要包括以下三类：（1）视频分析类该类主要是在监控图像中找出目标，并检测目标的运动特征属性（如目标相对的像素点位置，目标的移动方向及相对像素点移动速度，目标本身在画面中的形状及其改变），根据以上的基本功能，视频分析可分为以下几个功能模块：周界入侵检测、目标移动方向检测、目标运动、停止状态改变检测、目标出现与消失检测、人流量、车流量统计、PTZ自动追踪系统、系统智能自检功能等。
（2）视频识别类该类包括人脸识别、步态识别与车牌识别，其主要技术是在视频图像中找出局部中一些画面的共性，如人脸必然有两个眼睛，如果可以找到双目的位置，那么就可以定性人脸的位置及尺寸。
（3）视频改善类该类主要是针对一些不可视、模糊不清，或者是对振动的图像进行部分优化处理，以增加视频的可监控性能。
具体包括：红外夜视图像增强处理、车牌识别影像消模糊处理、光变与阴影抑制处理、潮汐与物体尺寸过滤处理、视频图像稳定系统等。
从实现方式来看，智能视频分析技术目前有两种常用方式：第一种是基于智能视频处理器的前端解决方案；第二种是基于监控的后端智能视频分析解决方案。
基于视频处理器的前端解决方案：所有的目标跟踪、行为判断、报警触发都是由前端智能分析设备完成，只将报警信息通过网络传输至监控中心。
优点是：视频分析设备被放置在IP摄像机之后，这样可以有效地节约视频流占用的带宽；缺点是：价格昂贵，安装复杂；前端设备分散、易损率高；报警记录与视频监控分开。
基于监控的后端智能视频分析解决方案：所有的前端摄像机仅仅具备基本的视频采集功能，而所有的视频分析都必须汇集到后端或者关键节点处由计算机统一处理，如图2所示。
优点是：无需红外传感器等前端检测设备、可有效与现有监控系统融合、针对不同需求规则改变灵活、可扩展性强；缺点是只能控制若干关键的监控点，并且对计算机性能和网络带宽要求比较高。
图2 基于监控的后端智能视频分析四、智能视频分析系统的架构设计智能视频分析系统的设计是集安全防范技术、计算机应用技术、网络通信技术、视频传输技术、访问控制技术、云存储、云计算等高新技术为一体的综合管理系统。
现在大部分的智能监控可以实现目标识别、徘徊检测、物品遗留、区域入侵、丢失检测、车流量统计及人流量统计等功能。
智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构：即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。
前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成，主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取，同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理，最终接入业务中心；媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成，主要负责业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理；作为整个智能视频分析监控的核心，中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能，网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理，如图3所示。
图3 智能视频分析系统架构示意图图3说明：标示名称功能描述CAM 摄像头最前端设备，完成视频采集IVAS 智能网络视频分析服务器接入前端设备，完成实时视频分析计算，并进行实时告警，可支持本地录像、支持云台操作。
VMS 视频分析管理服务器系统的数据中心、指令中心，具有处理各种指令分发、数据请求的服务。
EMS 电子地图系统全景地图，可以显示整个监控区域全貌，并且显示所有监控设备位置、实时状态、检测到的目标物体在全局地图中的位置等。
ISCA 智能视频监控客户端应用智能视频监控的终端应用程序，独立运行。
ISCC 智能视频监控Web客户端智能视频监控的终端应用，嵌入网络浏览器（如IE）运行。
HS Web页面系统利用服务器端脚本，提供HTTP服务。
NVRS 网络视频存储服务器处理指定的视频数据存储业务，可保证重要通道的视频数据安全。
SDU 信号及数据管理服务单元进行系统内各种辅助信号和数据的处理和管理。
DBS 数据库服务器利用数据库管理系统进行数据关系化存储。
（1）智能网络视频分析服务器IVASIVAS是前端运行性态的运算单元设备，运行有智能视频分析服务程序，带有视频信号输入接口、串行通信接口（RS485/232）。
从而可以完成视频信号采集、分析、编码、传输，前端设备协同控制，其他数字设备控制等工作。
（2）视频分析管理服务器VMSVMS是系统的管理中心，通过VMS管理和配置多个IVAS，并可以通过访问Web页面管理整个系统。
通过VMS可以实现视频的集中存储和管理，实现随时、随地通过网络调取任意视频的功能，并与系统的其他组件如地图服务器配合等。
（3）电子地图系统EMS可以显示整个监控区域全貌，并且显示所有监控设备位置、实时状态、检测到的目标物体在全局地图中的位置、设置所需标注的设备（如摄像机等）的位置信息等。
（4）智能视频监控客户端应用ISCA智能视频监控客户端应用是进行系统设置与管理的终端用户界面软件，可以接入本地IVAS进行管理、远程接入IVAS进行管理。
（5）Web页面系统HS与智能视频监控Web客户端ISCC提供远程Web访问，可以完全在IE中实现独立的智能视频监控客户端应用ISCA的各项功能。
（6）网络视频存储服务器NVRSNVRS通过接入网络来承担所指定的视频数据存储业务，可减轻承担本地录像任务的IVAS的负荷，可以保证重要通道的视频信息安全。
（7）信号及数据管理服务单元SDUSDU进行系统内的各种辅助信号和数据的处理和管理。
在某些情况下，系统需要集成多种数据采集仪器、信号指示设备的管理，前者如温湿度的定时采集、玻璃破裂传感器、振动传感器等的监测，后者如门禁开关的日志查询、开关管理、警铃的启停等，如图4所示。
图4 信号及数据管理服务单元连接示意图（8）数据库服务器DBASDBAS可采用MySQL或Microsoft SQL Server等数据库管理系统进行各种数据的关系存储。
提供接口供Web系统和数据管理系统DMS服务。
五、智能分析系统功能说明智能视频分析首先要求用户指定一个检测区域，该检测区域可以是不规则的任意形状，然后在该区域中启用各种检测功能。
智能视频分析支持的检测功能主要有：（1）运动目标的检测轨迹追踪在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行监测、分类识别（人、动物和车辆等）及轨迹的追踪。
可根据需要设置各种警戒要求，一旦系统监测到的运动目标及其行为符合预先设定的警戒条件，则自动产生报警信息，如图5所示。
图5 运动目标的检测轨迹追踪（2）周界警戒及入侵检测在摄像机监视的场景范围内，可根据监控需要和目的设置警戒区域，系统可以自动检测入侵到警戒区域内的运动目标及其行为，一旦发现有满足预设警戒信息，并用告警框标示出进入警戒区的目标，同时标识出其运动轨迹。
入侵检测可以根据环境设置多种检测方式，可以设置进入某一划定的区域就报警；可以穿越划定的某条绊线就报警。
而且绊线还可以带有方向性，如可以设置为出绊线内的区域不报警，进入绊线内区域时报警。
绊线（警戒线）穿越在摄像机监视的视场范围内，可以设置多条警戒线并规定其禁止穿越方向。
一旦有移动目标按照禁止穿越方向穿越警戒线即产生告警，并用告警框标识出该移动目标及其运动轨迹。
提醒相关人员注意有人或车穿越警戒线。
如果移动目标没有按照设定方向穿越警戒线，则不会产生任何告警，如图6所示。
图6 绊线（警戒线）穿越示意图双绊线（警戒线）穿越使用绊线检测时，在树枝晃动、多汽车灯光的区域容易形成误报。
为了解决这些区域的误报问题，将绊线改成双绊线，只有检测物体穿越两根绊线后才会报警，这样能大大降低误报的可能性，更好地提高检测准确率，如图7所示。
图7 双绊线（警戒线）穿越区域入侵在一些不方便设置绊线，或者在没有明确边界但需要警戒的区域设置区域入侵检测功能。