对智能视频监控系统的研究
智能监控系统的运维管理与优化研究
智能监控系统的运维管理与优化研究摘要：智能监控系统在现代社会中扮演着重要的角色，能够帮助企业实现实时监控、预警和管理，提高生产效率和安全性。
然而，智能监控系统的运维管理和优化是一个复杂而关键的任务。
本文将探讨智能监控系统的运维管理与优化研究，包括系统运维策略、故障管理、性能优化和安全保障等方面。
引言：随着科学技术的不断发展，智能监控系统在许多领域得到广泛应用，例如工业生产、交通运输和城市管理等。
智能监控系统通过使用传感器、网络通信和数据处理技术，实现对各种设备、设施和行为的监测和管理。
然而，智能监控系统的运维管理和优化是保证系统正常运行和持续发展的必要条件。
本文将从运维策略、故障管理、性能优化和安全保障等方面，对智能监控系统的运维管理与优化进行研究。
一、运维策略智能监控系统的运维策略是制定和执行系统维护和管理的总体指导方针。
在制定运维策略时，需要考虑系统的稳定性、可用性和可维护性。
首先，稳定性是指系统能够长时间正常运行，不会因外部因素或内部故障而崩溃。
其次，可用性是指系统能够满足用户的需求，并提供及时准确的监控数据和警报信息。
最后，可维护性是指系统具备良好的维护性和扩展性，能够方便地进行系统更新、维护和升级。
制定合理的运维策略有助于提高系统运行的稳定性和可用性，并减少系统故障和维修成本。
二、故障管理智能监控系统的故障是运维管理的重要问题之一。
故障的及时排查和处理对于保证系统的正常运行至关重要。
一方面，故障诊断技术能够通过监测系统的运行状态和数据表现，及时定位故障的根源，并提供准确的故障排除方案。
另一方面，故障修复技术能够迅速修复系统的故障，减少系统的停机时间和影响范围。
除此之外，还应建立故障预防机制，通过故障预测和提前维护来避免系统故障的发生。
综上所述，故障管理对于智能监控系统的运维管理至关重要。
三、性能优化智能监控系统的性能优化是提升系统运行效率和响应速度的关键任务。
首先，通过对系统的核心功能进行优化，如数据采集、处理和分析，可以提高系统的实时性和准确性。
国防工程智能视频监控系统研究
实验研究
国防工程智能视频 监控 系统研究
徐 俊 （ 政治学院， 苏 南京 ２２ ３ 南京 江 １ ０） ０
摘 要 ： 采用智 能视 频 分析技 术对 国防工程 实施 系统全 面的安 全监控是一 种有效 途径 ， 通过 对 国防工程 内外部安 全监控 应用牦 占的分析， 、 设计 了 智能视 频监 控 系统 的主要 功能 ， 对其 中运动 目标检 测 ， 标 跟 踪等 关键 问题 进行 了系统 研 究， 目 解决了 能视 频监 控 系统 对光 线、 智 动态 背景等使 用环境 的依 赖性 问题 。 实验 证 实了 法的有效性 。 方
有效的应用。 智能视频 分析算法 是智能视频监控 的核心， 决定着系统 的
拟合单个像素值变化 ， 能够及 时地 跟踪背景 的变化 ， 是这种 但
算法 的计算量很大 ， 必须采用专门的硬件才 能用于实时监 控系 统； １ ａ ｍ ｌ ｕ ａ ｓ ａ ｉ Ｅ ｇ ｍ ａ 和Ｄ ｒ ｉｗ ｍ 提出了一种非参 数的核密度估计 （ｅ ｎ ｌ Ｄ ｎ ｉｙ Ｅ ｔ ｍ ｔｏ ） Ｋ ｒ ｅ ｅ ｓｔ ｓ ｉ ａ ｉｎ方法， 不用事先假 定像素值 的分 布， 就可 以直接从像素的连 续变化值中估计 出概 率密度函数， 其 检测效果优于高斯混合模型。 核密度估计是数理统计及相关应用领域 的重要工具 ［ 。 ４ 它 ］ 运用解 析化 的手段 ， 对给定样本及 分布规律未知的数据集求解
现对 口外环境 的检测与分析， 出现 异常入侵 目标则报警 ； 如
只要有 充分的样本 ， 核密度估计就能渐 进收敛 ２ 国防工程 岗哨警卫安全检测 。 ） 对哨兵状态进行检 测， 如 密度估计 函数 。 于任 何一个概率密度函数。 出现 异常 目标进 入哨兵安全警戒 区， 出警报 ， 防发 生袭击 发 预 核密度估计 通 过加 权平均 中心点位于 采样值 的局 部 函数 哨兵 的恶性事件， 同时监督哨兵执勤情况， 防止哨兵脱 岗； 来估计 未知 的密度分布。 定某像 素特 征空 间的一个样 本集 给 ３ 国防工程重要 区域安全检测 。 ） 对指挥区、 通讯 区等重要 ＝ ， ， ＝ ！ ｆ ，观测值 的密度分布用 ， ， 来估计 目标 区域 进行 检测 ， 出现 异常滞 留、 如 非法 入侵 、 特定物 品遗 ｓ 伪 … … ．
智能安防监控系统的研究与设计
智能安防监控系统的研究与设计近年来，随着科技的不断发展与进步，人们对于安全性的要求也越来越高。
尤其是在公共场所、商业区域或者住宅社区，安全一直都是人们关注的重点。
传统的安保方式往往依靠人力的监控和防御，但这种方式不仅费时、费力，而且还存在着一定的局限性。
因此，现代化的智能安防监控系统应运而生。
下面将对智能安防监控系统进行研究与设计，对其原理和特点进行探究。
一、智能安防监控系统的发展历程早期的监控系统多采用模拟监控技术，需要布置复杂的线路和设备，但在后期的使用过程中，由于其不足之处渐渐显现，例如模拟视频信号易受外界干扰和质量下降等问题，使得数字监控逐渐取而代之。
智能安防监控系统的核心技术之一是视频识别技术。
视频识别技术可通过人工智能算法对应用场景进行分类，并对视频进行实时识别和监控，做到自动化、智能化，这不仅提高了监控的效率，而且也节约了成本。
二、智能安防监控系统的基本组成部分智能安防监控系统主要由三大核心部分组成：前端设备（监控摄像头、门禁等）、存储中心或后台数据中心、客户端软件（安卓、iOS等）。
前端设备用于采集环境信息，将采集到的信息通过网络传输到存储中心或后台数据中心进行处理和存储。
客户端软件是用户用来对系统进行操作和监控的界面，通过它可以对监控画面进行查看、回放和控制等。
三、智能安防监控系统的优点1. 全天候监控：智能安防监控系统能够实现全天候的监控，即便是在夜间或恶劣的天气条件下，也能保证监控不中断。
2. 视频识别技术：采用人工智能算法的视频识别，可以对各个场景进行分类，对异常情况进行实时监控。
3. 实时预警：当监控系统发现异常情况时，可以进行实时预警并及时通知相关人员进行处理。
4. 远程操作：通过客户端软件可以实现对监控画面的远程查看和操作，例如通知保安巡逻、开启门禁等。
五、智能安防监控系统的应用智能安防监控系统在应用上较为广泛，主要应用在公共场所、企业、学校、医院、小区及金融等领域。
论智慧城市中的智能视频监控系统设计
论智慧城市中的智能视频监控系统设计随着信息技术的不断进步和智能化的不断渗透到各个领域，智慧城市建设也成为了当前城市建设的主题之一。
而其中最重要的一项就是智能视频监控系统的设计。
本文将围绕这一主题，探讨智慧城市中的智能视频监控系统设计。
一、智能视频监控系统的意义智慧城市的建设离不开信息技术和智能化，而智能视频监控系统作为智慧城市的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
首先，智能视频监控系统可以提高城市治理效率。
通过安装摄像头和监控设备，可以实时监控城市街道、公共场所等区域，及时发现和处理危险事件，加速城市管理决策的制定和实施，提高工作效率和精度。
其次，智能视频监控系统可以提高城市的安全性。
在城市发展中，即使加强警力的投入，也难以覆盖到每个角落。
而借助智能视频监控系统，可以在城市中建立起一张涵盖面广、监管全面的网络，及时发现和处理违法、危险事件，增强公共安全感。
最后，智能视频监控系统还可以加大城市的犯罪预防力度。
因为犯罪者往往会考虑到被摄像头拍摄的因素，倘若在城市中广泛布置监控设备，可以有效地降低犯罪率，从而保护城市的社会和谐。
二、智能视频监控系统设计的要素智能视频监控系统设计要从哪些方面考虑呢？以下是本文提供的一些参考要点：1.设备方案的设计：应该考虑到初期需要安装的摄像头数量、分辨率、存储能力等要素，从而设计出相应的硬件方案，例如服务器、存储设备等。
此外，设备方案还需要考虑从实现的角度出发，合理分配每个设备的功能。
2.视频流的传输：由于视频数据量较大，因此在视频传输方案上需要考虑网络带宽问题，以及视频压缩算法选择等方面的问题，同时协议和插件的选用也需要考虑兼容性和开发成本。
3.后台管理平台的设计：后台管理平台要支持视频监控的实时监视、录制、回放功能，而且要模块化设计，任何一个功能的扩展和改变不会对整个系统造成影响。
4.视频监控数据的处理：视频监控系统可以采用深度学习、人工智能及物联网技术等，对监控数据进行预处理、过滤、分析及呈现，提高相应的效率。
钻井安全智能视频监控技术研究进展
石油行业钻井作业的安全性对保证人生安全、企业经济效益的提升都具有重要的作用。
然而，钻井作业或多或少的存在环境、管理、设备和人员等的缺陷，危险因素总是伴随着整个钻井作业。
由于钻井工作环境的特殊性，监督体制的不完善及人员素质的参差不齐等因素，钻井安全事故时有发生。
近年来，电子科学技术不断发展，石油钻井行业逐渐采取视频监控方法，使得在生产基地就可以随时检查现场施工作业情况，大大的节约了人力和物力。
视频监控系统是实现远程检查的基础设备，近年来发展迅速，取得了较大进展，更好地促进了钻井作业现场的实时监控。
一、智能视频监控系统的发展现状视频监控发展至今已经历了三四十年的历史，最初是通过录像设备和纯模拟监控摄像机发展的，经过多年的发展，在内在驱动力上成果显著，主要包括智能分析技术应用更多、视频监控图像的质量得到显著提升、安装和维护流程更加简便、可靠性和安全性更好、监控视频保存时间更长、系统成本更低、已实现了模块化监控系统和远程监控等的系统集成。
目前，监控系统所获得的图像更加清晰、监控视频保存时间更长，伴随监控需求的增加、设备的更新换代，往往一个监控系统会安装多个摄像头和监控关注点。
显然，需要处理监控系统中的数据量更加庞大，依靠工作人员几乎不可能完成分析。
在这种情况下，智能视频监控系统则具有独到的优势，可以快递的处理大规模信息。
和传统视频监控相比，智能视频监控系统主要应用了计算机视频和视觉分析技术，视频分析能力更强。
即使在无人监控下，该系统根据实时视频图像也可以分析出钻井现场的情况，并可以定位、辨识和跟踪人或物的位置。
甚至根据紧急情况和应急响应措施，实施相应应急措施，可极大的保护钻井安全。
二、智能视频监控相关技术研究进展1.目标检测技术目标检测技术可以将图像、视频文件中不同的区域按照兴趣进行划分，对图像中目标的存在与否及目标位置进行定性描述。
计算机视觉领域中，目标检测是一个重要的方向，在不断更新的硬件计算能力、视频处理技术及互联网技术的发展下，目标检测随着视频及图像数据量的增加而不断发展，检测效率及准确率也逐渐提高。
视频监控系统的智能分析与优化
视频监控系统的智能分析与优化随着科技的不断发展和应用，视频监控系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而，传统的视频监控系统仅仅是提供了录像的功能，而且在大规模监控中面临着许多限制和挑战。
为了进一步提高视频监控系统的效能和可用性，智能分析与优化技术的应用变得非常必要。
智能分析技术是目前视频监控系统优化的一个重要方向。
它通过对视频数据的自动识别、分析和解释，提供了更加高效和精确的监控功能。
智能分析技术主要有以下几个方面的应用：1. 行为识别与分析：通过对监控画面的实时或离线分析，智能系统可以识别并分析不同的行为活动，如人员进出、车辆行驶、物体移动等。
这种技术可以大大提高监控人员的工作效率，并及时发现异常行为或犯罪活动。
2. 物体识别与追踪：智能系统可以通过分析监控画面中的物体特征，对不同的物体进行识别和追踪。
例如，可以对特定对象进行追踪，如疑似犯罪嫌疑人或丢失的物品。
这种技术可以提高安全性，并支持后续的调查和侦破工作。
3. 声音分析与识别：智能系统可以通过分析监控画面中的声音，识别不同的声音特征，如爆炸声、枪声等。
一旦发现异常声音，系统可以自动触发报警，并及时通知相关人员进行处理。
这种技术在提高安全性、预防和及时应对突发事件方面具有重要作用。
4. 人脸识别与比对：智能系统可以通过分析监控画面中的人脸特征，对人员进行识别和比对。
这种技术可以广泛应用于公共安全领域，如机场、车站等地的人员管理和安全控制。
同时，人脸识别技术还可以用于寻找失踪人口、防止犯罪分子逃脱等方面。
除了智能分析技术的应用，视频监控系统的优化也包括以下几个方面：1. 视频压缩与存储：由于大规模监控系统需要处理和存储大量的视频数据，因此视频压缩和存储技术变得尤为重要。
通过采用高效的压缩算法和优化的存储设备，可以减少存储空间的占用，并降低系统的成本。
2. 实时性能优化：视频监控系统需要实时地对视频数据进行处理和分析。
为了提高实时性能，可以采用并行计算和分布式架构等技术，以提高系统的响应速度和处理能力。
公共安全视频智能监控系统研究
公共安全视频智能监控系统研究公共安全是每个人都关心的领域，而公共安全视频智能监控系统是维护公共安全的重要手段之一。
随着科技的不断进步，公共安全视频智能监控系统也在不断发展和完善。
本文将从以下几个方面探讨公共安全视频智能监控系统的研究。
一、技术原理公共安全视频智能监控系统主要由视频采集、传输、存储、处理和分析等几个重要模块组成。
其中，视频采集模块是指通过摄像头对监控区域进行拍摄，实时传输模块则将采集到的视频信号通过有线或无线网络及时传输至监控中心，存储模块是将传输的视频信号进行存储，处理模块则是对存储下来的视频信号进行处理。
分析模块是对采集到的视频进行智能分析，从而实现行人识别、车辆识别、抓拍识别等功能。
二、实际应用公共安全视频智能监控系统在实际应用中能够起到很大的作用。
例如在城市交通管理中，能够实现跟踪车辆，监测交通流量以及统计车辆数量等功能。
在公共场所安防领域中，能够实现对人员、车辆等重要物体的智能监控和识别。
此外，在关键设施的安保领域中，公共安全视频智能监控系统也能够对危险人物进行实时监控和识别。
三、发展趋势随着人工智能技术的不断发展和成熟，公共安全视频智能监控系统也正在不断发展和完善。
未来，公共安全视频智能监控系统将朝着更加智能化、更加高效化、更加精准化的方向不断发展。
例如，在智能算法方面，公共安全视频智能监控系统将采用人工智能和深度学习技术，令其能够识别更加丰富多变的物体和情况。
在硬件方面，随着日益强大的计算能力和存储能力的逐步提升，公共安全视频智能监控系统将能够更好地应对复杂多变的监控环境。
四、存在的问题在公共安全视频智能监控系统的应用中，也存在一些问题。
例如，在隐私保护方面，视频监控涉及到大量的个人隐私，如何更好地保护个人隐私是一个重要的问题。
同时，硬件设备的维护、运营和升级也需要巨大的投入和人力资源，这是制约公共安全视频智能监控系统普及的主要难点。
总的来说，公共安全视频智能监控系统是一个十分重要的领域，它可以保障公共安全，提高城市交通管理和公共场所安防水平。
远程智能监控系统研究
远程智能监控系统研究随着科技的不断发展，智能监控系统的应用越来越广泛，尤其是远程智能监控系统在各个领域的应用逐渐增多。
本文将对远程智能监控系统的研究进行探讨。
远程智能监控系统是一种通过无线网络和云计算技术实现的远程监控系统，它可以实时监测和控制远程设备。
与传统的监控系统相比，远程智能监控系统具有以下优势。
首先，远程智能监控系统具备高效性。
传统的监控系统需要人工巡视，而远程智能监控系统可以通过网络远程实时监控，无需人工干预，大大提高了监控效率。
其次，远程智能监控系统具备灵活性。
通过远程智能监控系统，用户可以在任何时候、任何地点对设备进行监控和控制。
这种灵活性使得用户能够更好地管理和控制设备，提高工作效率。
再次，远程智能监控系统具备智能化。
该系统可以通过人工智能算法对数据进行分析和处理，实现智能化的告警和预测功能。
这样，用户可以及时获得设备运行状态的信息，减少故障和损失。
远程智能监控系统的研究主要包括以下几个方面。
首先，需要研究远程智能监控系统的网络通信技术。
远程智能监控系统需要通过无线网络进行数据传输，因此需要研究无线传输技术，提高数据传输的稳定性和可靠性。
其次，需要研究远程智能监控系统的数据处理和分析技术。
远程智能监控系统需要处理大量的数据，并进行实时分析和处理，因此需要研究有效的数据处理和分析算法，提高系统的智能化水平。
再次，需要研究远程智能监控系统的安全性。
远程智能监控系统涉及到用户的隐私和数据安全，因此需要研究有效的安全技术，保障系统的安全性。
最后，需要研究远程智能监控系统的应用场景和效果评估。
远程智能监控系统可以应用于各个领域，如工业、交通、医疗等，因此需要研究不同场景下的应用效果，并进行评估和改进。
综上所述，远程智能监控系统的研究对于提高设备管理和控制的效率和智能化水平具有重要意义。
通过对远程智能监控系统的研究，可以进一步推动智能监控系统的发展，为各个领域的应用提供更好的支持。
智能化智能视频监控系统的技术要求
智能化智能视频监控系统的技术要求智能视频监控系统是目前安防领域的一项重要技术，它将传统的视频监控系统与人工智能和大数据分析相结合，能够实现对各种场景下的视频进行智能化分析和处理。
在不同的应用场景下，智能视频监控系统的技术要求也不尽相同。
下面将介绍一些智能视频监控系统的通用技术要求。
首先，智能视频监控系统需要具备高清晰度和高画质的视频采集能力。
随着高清晰度摄像头的普及和应用，智能视频监控系统需要能够接受高清晰度视频流，并保证视频质量的稳定和清晰。
其次，智能视频监控系统需要具备智能化的视频分析能力。
这包括人脸识别、行为识别、目标跟踪等功能。
通过使用人工智能算法和大数据分析技术，智能视频监控系统能够自动识别出视频中的人脸、行为和目标，并进行分析和判定。
这对于预防犯罪、保护公共安全有着重要的作用。
此外，智能视频监控系统需要具备实时性和可扩展性。
实时性是指系统需要能够实时对视频流进行处理和分析，及时预警和发现异常情况。
可扩展性是指系统需要能够灵活地扩展和接入新的设备和功能。
智能视频监控系统还需要具备数据存储和管理的能力。
视频监控系统产生的数据量庞大，因此系统需要能够对数据进行有效的存储和管理，包括数据的备份、归档和检索等功能。
此外，智能视频监控系统还需要具备远程监控和管理的能力。
通过网络连接，用户可以随时随地通过远程客户端对视频监控系统进行监控和管理，包括查看视频、设置参数、接收报警信息等。
最后，智能视频监控系统需要具备抗干扰和安全可靠的能力。
系统需要能够抵抗各种噪声和干扰，并保证视频数据的安全和可靠。
这包括数据加密、权限管理、防火墙等安全机制的应用。
总之，智能视频监控系统的技术要求包括高清晰度的视频采集能力、智能化的视频分析能力、实时性和可扩展性、数据存储和管理能力、远程监控和管理能力以及抗干扰和安全可靠的能力。
这些技术要求能够使智能视频监控系统在各种应用场景下发挥出更好的性能和效果。
除了上述提到的技术要求之外，智能视频监控系统还有一些辅助功能和特殊要求，以满足不同场景下的需求。
基于人工智能的视频监控行为分析研究
基于人工智能的视频监控行为分析研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展正在全球范围内影响和改变各行各业，而视频监控领域也不例外。
基于人工智能的视频监控行为分析研究是当前热门的研究方向，它利用先进的图像识别和深度学习算法，提取视频中的有关行为特征，并利用这些特征进行行为分析和异常检测。
本文将对基于人工智能的视频监控行为分析研究进行介绍和探讨。
一、背景介绍视频监控系统在公共场所、交通管理、安防等方面扮演着重要角色。
然而，传统的视频监控系统主要依靠人工操作和观察，效率低下且易受主观因素影响。
为了提高视频监控的效能，人工智能技术开始应用于该领域。
基于人工智能的视频监控系统可以自动分析和识别视频中的不同行为，从而实现事件的快速检测和准确度较高的行为识别。
二、基于人工智能的视频行为分析技术1. 图像识别技术图像识别是基于人工智能的视频行为分析的基础和核心技术。
它通过对视频图像进行处理，提取出关键的特征信息。
图像识别技术的发展使得在不同场景下的行为特征提取变得更加准确和高效。
2. 深度学习算法深度学习算法是视频行为分析的另一个重要技术。
基于深度学习的模型可以通过大量的数据训练模型参数，从而实现更准确的行为分析和识别。
深度学习算法的核心是神经网络模型，它可以自动学习和提取更具有代表性的特征。
3. 视频分析方法基于人工智能的视频监控行为分析研究主要包括目标检测、行为识别和异常检测三个方面。
目标检测是指在视频中找出感兴趣的目标并进行跟踪；行为识别是指对视频中的不同行为进行分类和识别；异常检测是指通过对正常行为进行建模，检测并警示异常行为。
三、基于人工智能的视频监控行为分析应用领域基于人工智能的视频监控行为分析技术在多个领域有着广泛的应用。
1. 公共安全领域基于人工智能的视频监控行为分析可以在公共场所实时监测并识别出异常行为，例如盗窃、打斗、拥挤等，提前预警并采取相应措施。
这对于确保公共安全、预防犯罪有着重要意义。
视频监控系统的调研报告
视频监控系统的调研报告目录一、内容综述 (3)1. 调研背景 (4)2. 调研目的 (5)3. 调研范围与方法 (5)二、视频监控系统概述 (7)1. 视频监控系统的定义 (8)2. 视频监控系统的发展历程 (9)3. 视频监控系统的分类 (10)a. 核心设备 (12)b. 控制设备 (13)c. 传输设备 (14)d. 存储设备 (16)4. 视频监控系统的应用领域 (17)三、主流视频监控系统分析 (19)1. 海康威视 (20)2. 大华股份 (20)四、视频监控系统技术发展 (22)1. 高清晰度技术 (23)2. 人工智能技术 (24)3. 云计算技术 (25)4. 物联网技术 (26)五、市场调研数据分析 (27)1. 市场规模 (29)2. 市场增长速度 (30)3. 主要客户需求分析 (31)4. 竞争格局分析 (31)六、行业应用案例分析 (33)1. 企事业单位 (34)2. 教育行业 (35)3. 金融行业 (37)4. 交通行业 (38)5. 公共安全 (39)七、未来发展趋势及挑战 (41)1. 技术发展趋势 (42)2. 应用领域拓展 (43)3. 智能化发展 (44)4. 隐私保护与数据安全 (45)5. 行业面临的挑战 (46)八、建议与展望 (48)九、结论 (49)1. 调研总结 (50)2. 调研成果展示 (51)一、内容综述随着信息技术的快速发展，视频监控系统在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
本次调研报告将对当前市场上的视频监控系统进行全面而深入的分析，以期为相关企业和个人提供有价值的参考信息。
视频监控系统是一种集成了图像处理、计算机视觉、网络通信等多种技术的综合性系统，它能够实时捕捉、传输、存储和显示监控场景的图像信息。
通过视频监控系统，用户可以远程查看监控画面，及时发现异常情况，并采取相应的措施。
视频监控系统还可以与报警系统相结合，实现自动报警和联动处理，进一步提高安全防范水平。
智能视频监控系统的设计研究
１ 系统 组成
智能视频监控系统由前端视频采集单元 Ｐ （ ｒｆ ｕＵ ｉ 、 Ｕ Ｐｅ ｅ ｎｔ ｏ ） 传 输 网 络 Ｕ Ｔａｓ ｒ ｅ ｕｉ （ 括 视 频 数 据 传 输 单 元 Ｖ Ｄ Ｆ （ ｒｎｆ ｔ ｎｔ 包 ｅｎ ） ＴＵ （ ｉｅ ｒ ｓ ｒ ａ ｎｔ、网络存储单元 Ｎ Ｕ （ ｅｗ ｒ ｅｏｄ Ｖｄ ｏ ａ ｆ ｔ Ｕ ｉ Ｔ ｎｅＤ ａ ） Ｒ Ｎ ｔｏｋＲ ｃｒ Ｕ ｉ ） 巾心服 务平 台 Ｃ Ｐ ｃｎｅ ￣ ｒ ｌｔ ｒ ￣ 客户端单 元 ｎｔ 、 ） Ｓ （ｅ ｔ ｓ ｅ ｐａｏｍ）＇ ｒｅ ｆ ｌ ｆ
（０ 向 Ｃ １ ） Ｕ返 ｒ媒 体访 问地 址 、 ａ ｎ ］ Ｃ ｌＩ ｌＤ。
系统在前端进 行视频采集 ，经过压缩 与优化算法 等处 理 ， 通过视 网络传输 （ 视频传 输数据 单元 Ｖ Ｄ ＶｄｏＴａ ｓ ｒ 含 Ｔ Ｕ：ｉｅ ｒｎｆ ｅ Ｄ ｔ Ｕ ｉ 网络 存储 单元 Ｎ ＵＮ ｔ ｅｏｄＵ ｉ ） ａ ｎｔ ｅ 、 Ｒ ：ｅ Ｒ ｃｒ ｎｔ 进入 巾心 服 务
中图 分 类号 ：Ｐ ７ Ｔ ２７ 文 献标 识 码 ： Ａ
近年来， 随着人工智能技术 、 网络技术 、 海量存储 、 多媒体数 据库 、 电 图像 分 析 与 处理 等 技 术 的 快 速 发 展 ， 频 监 控 向着 全 光 视 数字化 、 网络化和计算机视觉技术的智能化 【方 向发展 。与传统 Ｉ 视频监控系统相 比，智能视频监控 系统能从原始底层视频数据 产生高层的语义理解 ｌ ， １ 变人工伺服为主动识 别， Ｉ 变事后分析为
事 中分 析 并 预， 警 ， 报 变事 后 取 证 为事 巾联 合 行 动 ， 能产 生对 被监 控 对 象 的对 比识 别 、 为 分 析 和跟 踪 ， 传 统 视 频 监控 系统 所无 行 是 法 媲美 的 ， 已成 为安 全技 术 防 范 体 系 及 商 Ｊ 信 息 获取 领域 极 其 Ｌ ｝ Ｉ
智能监控系统技术研究与应用
智能监控系统技术研究与应用是智能化技术的重要领域。
在这个领域中，智能监控系统技术已经成为重要的研究和应用方向。
智能监控系统技术的主要目的是通过对目标进行实时监控，以及对数据采集和处理的深入分析，从而实现对某些事物的有效管理，保障社会安全。
一、智能监控系统技术智能监控系统是处理和分析数据的系统，它通过计算机软件对各种传感器、摄像头和网络设备进行集成，从而为管理者提供可视化信息。
这些信息可以直接显示实时场景，也可以显示各种数据、图像和视频。
此外，智能监控系统还可以提供实时分析数据、筛选犯罪嫌疑人等功能。
这种系统可以广泛用于企业、医院、学校、政府机关、军队和各类公共安全监控中心等各种场所。
智能监控系统技术主要包括物联网技术、大数据处理技术、深度学习技术和云计算技术等多个方面的综合应用。
物联网技术是基础，在智能监控系统中将传感器、摄像头、网络设备等连接起来。
大数据处理技术则是较为重要的技术，在实时数据采集和处理中有着重要的应用。
目前，智能监控系统应用广泛，越来越多的领域在实际应用中也需要进一步探索和完善。
二、智能监控系统应用领域智能监控系统技术可以应用于众多领域。
政府机关可以利用智能监控系统进行对公共场所的实时监控和维护，包括封路、道路封锁等。
此外，居民小区、企业园区等广泛的场所都可以应用智能监控系统技术。
智能监控技术还可以用于精细化管理，可以通过能够跟踪每辆车、每个人、每个商品等方式实现对人员、物资、数据的管理。
同时，智能监控系统可以为运营商提供巨大的帮助，保障待运物资的安全运输。
泊车管理也可以实现自动化，利用智能化技术进行管理。
目前，智能监控系统的应用不断扩大，将应用于更多的领域。
未来，随着技术的不断进步和市场的不断扩大，它将成为智能化时代的重要组成部分。
三、智能监控系统未来发展趋势智能监控系统未来迎来的趋势非常不错。
主要原因是技术的不断发展和市场的不断扩大。
目前，智能监控系统的应用稳步发展，而未来随着技术的进步，智能监控系统将更加普及和人性化。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用1. 引言1.1 智能视频监控技术的发展意义其发展意义主要表现在以下几个方面：智能视频监控技术能够提高监控的精准度和效率。
通过图像识别、人脸识别等功能，可以快速准确地识别出异常情况，及时进行警报和处理，避免事故的发生。
这对于保障公共安全、保护个人财产具有重要作用。
智能视频监控技术可以节约人力物力成本。
相比传统的人工监控方式，智能视频监控技术可以实现24小时全天候监控，大大减少了人力资源的浪费，同时也提高了监控的效率和准确性。
智能视频监控技术还可以促进信息的共享和交流。
通过云端技术，监控中心可以实现多地监控数据的实时共享，提高了各部门之间的协作和应对事件的能力。
智能视频监控技术的发展意义不仅在于提高了安全监控的水平，还在于促进了社会的发展和进步。
随着技术的不断创新和应用，智能视频监控技术将会在各个领域发挥越来越重要的作用，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
2. 正文2.1 智能视频监控技术的工作原理智能视频监控技术的工作原理主要是通过摄像头捕捉视频图像，然后利用图像处理和分析算法对视频进行实时监控和识别。
摄像头将实时拍摄到的视频信号传输到计算机或监控设备中，然后经过数字化处理，将视频信号转换为数字图像。
接着，图像处理算法对图像进行分析和检测，提取出关键信息，比如目标物体的位置、移动轨迹、行为特征等。
然后，利用机器学习和人工智能技术，将提取出的信息与预先建立的数据库进行比对和识别，从而实现对目标物体的跟踪和监控。
智能视频监控技术的工作原理可以简单总结为：采集视频图像、处理图像信息、分析识别目标、输出监控结果。
通过不断优化和改进算法，智能视频监控技术能够实现更加精准和高效的监控任务，应用范围也越来越广泛。
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，智能视频监控技术将会在各个领域发挥更加重要的作用，提升安全防范水平、提高生产效率、改善城市管理等方面发挥积极作用。
2.2 智能视频监控技术的主要技术特点1. 视频分析能力：智能视频监控技术具有强大的视频分析能力，可以自动识别出视频中的人、车辆、物体等，并根据预先设定的规则进行报警或提醒。
基于人工智能的视频监控系统的研究与实现
基于人工智能的视频监控系统的研究与实现近年来，随着人工智能技术的逐步成熟，越来越多的领域开始引入人工智能技术，其中视频监控领域也不例外。
基于人工智能的视频监控系统具有智能化、高效化、精准化等优势，已经在公共安全、城市管理、工业生产等领域得到了广泛应用。
本文针对基于人工智能的视频监控系统的研究和实现过程进行探讨，旨在为相关领域的人员提供参考和借鉴。
一、人工智能技术在视频监控中的应用人工智能技术在视频监控中的应用主要包括图像识别、目标跟踪、行为分析等方面。
通过对视频监控画面的分析和处理，系统可以自动识别画面中出现的人员、车辆、物品等目标对象，并进行跟踪和分析，从而实现对目标对象的实时监控和管理。
另外，系统还可以通过对目标对象的行为进行分析，自动判断是否存在异常行为，并及时发出警报提醒管理人员进行处理。
二、基于人工智能的视频监控系统实现方法基于人工智能的视频监控系统的实现方法主要包括图像采集、图像处理、目标识别和行为分析等步骤。
1. 图像采集在基于人工智能的视频监控系统中，视频采集是系统的基础。
视频采集可以通过多种方式实现，如摄像机、监控设备、无人机等。
不同的采集设备需要根据实际情况进行选择和配置，保证采集画面的清晰度和稳定性。
2. 图像处理图像处理是视频监控系统中的关键步骤。
通过对采集画面的预处理和加工，可以有效提高系统的识别准确率和处理效率。
图像处理技术主要包括图像去噪、图像增强、边缘检测等，需要根据实际情况进行选择和调整。
3. 目标识别目标识别是基于人工智能的视频监控系统中的核心技术之一。
通过对采集画面进行分析和处理，系统可以自动识别出画面中的目标对象，并进行跟踪和分析。
目标识别技术可以根据实际需求采用传统的模式识别方法，也可以采用深度学习等先进的技术。
4. 行为分析行为分析是基于人工智能的视频监控系统中的另一项核心技术。
通过对目标对象的行为进行分析，系统可以自动判断是否存在异常行为并进行实时提醒或报警。
智能监控视频分析技术研究与应用
智能监控视频分析技术研究与应用智能监控视频分析技术是近年来新兴的领域，它通过利用计算机视觉和机器学习等领域的技术，对监控摄像头所捕获的视频进行实时分析与处理，以提供更高效、智能化的安防监控解决方案。
本文将介绍智能监控视频分析技术的研究进展和应用场景，并探讨其在安防领域中的潜力和挑战。
一、智能监控视频分析技术的研究进展1. 视频图像处理技术：智能监控视频分析的首要问题是对视频图像进行处理和分析。
图像处理技术研究人员已经开发出一系列算法，用于提取视频中的关键信息，例如目标检测、行为识别、运动追踪等。
这些技术能够对复杂的场景进行准确的分析与解释，为后续的应用提供基础。
2. 机器学习算法：为了提高智能监控视频分析的准确性和鲁棒性，研究者开始借鉴机器学习算法。
通过使用监督学习和无监督学习等方法，智能监控系统能够根据大量的数据进行训练和学习，不断优化算法，提高分析结果的准确性。
3. 多模态数据融合：智能监控视频分析的一个重要方向是多模态数据的融合。
除了视频图像外，还可以利用其他传感器（如声音、温度、光线等）所提供的信息，通过融合多种数据源来增强分析的效果。
例如，结合声音识别和图像分析技术，可以实现对异常行为的准确检测。
4. 实时处理技术：智能监控视频分析需要实时处理大量的视频数据，因此对于实时处理技术的研究也是必要的。
高性能的计算平台和并行处理技术能够极大地提高视频分析算法的处理速度，使得系统能够在实时场景下进行准确的监控和分析。
二、智能监控视频分析技术的应用场景1. 安防监控：智能监控视频分析技术在安防领域有着广泛的应用。
它可以帮助监控人员快速发现异常行为，如盗窃、暴力、火灾等，提供及时的报警和预警，保护公共安全。
此外，智能监控系统还能进行人员身份识别、车辆追踪等功能，帮助警方追捕犯罪嫌疑人。
2. 环境监测：智能监控视频分析技术可以应用于环境监测领域。
通过监控摄像头捕获的图像，可以实时分析交通流量、空气质量、垃圾处理等情况，为城市管理部门提供决策支持。
视频监控系统的研究与应用
视频监控系统的研究与应用近年来，随着科技的不断发展，视频监控系统在人们的日常生活中得到了广泛的应用。
视频监控系统指的是一种通过视频图像技术实现对目标对象进行实时监测、控制和处理的监控系统。
该系统将视频摄像机、数字视频服务器、传输网络、控制平台等各种工具进行整合，系统性地在目标对象中完成可视化控制和远程监视。
本文将就视频监控系统的原理、应用、优缺点进行论述。
一、视频监控系统的原理视频监控系统主要是由视频采集、图像传输、视频压缩、去噪、解码、显示和存储等多个环节组成。
其中，视频采集是整个系统的输入环节，采用摄像机进行采集后，传输到图像传输环节进行处理。
图像传输环节一般采用网络对采集到的视频图像进行传输，并通过网络对图像进行流式传输，以实现远程的观看和监控。
在视频压缩方面，主要采用MPEG2、MPEG4、H.264等技术，针对不同场景和需要进行压缩，以节省存储空间并提高传输速度。
解码环节主要是对经过压缩的视频图像进行展示，并还原为人类可识别的图像。
最后，进行实时的存储和管理。
二、视频监控系统的应用1. 公共安全公共安全是视频监控系统最主要的应用之一。
例如在市政道路、重要桥梁、机场、火车站等公共场所，用户可以借助视频监控系统实现对公共安全和秩序的监控，发现违法行为及时进行处理。
这样有利于保证社会治安的稳定和社会治理的规范化。
2. 交通运输视频监控系统在交通运输领域也有着重要的应用。
通过视频监控系统，可以实现对主要道路交通流量、交通堵塞、事故等情况的实时监测；对于高速公路、铁路等交通系统也可以进行监控，以保证交通状况的畅通和高效，使交通系统更加安全、舒适和智能。
3. 工业生产视频监控系统在工业领域也有诸多应用。
不论是工艺管理、设备监控等方面，都可以通过视频监控系统进行远程监控。
工业场地往往存在着很高的安全风险，通过安装视频监控设备，能够提高安全监管的效果，保证生产过程的正常运转。
三、视频监控系统的优缺点视频监控系统在实际应用中存在其优点和缺点。
智能摄像监控中的行为识别与分析研究
智能摄像监控中的行为识别与分析研究摘要：随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，智能摄像监控系统在安防领域得到了广泛应用。
其中，行为识别与分析是智能摄像监控系统的关键技术之一。
本文将对智能摄像监控中的行为识别与分析进行深入研究，分析其原理、应用场景和存在的挑战，并探讨未来的发展方向。
1. 引言随着摄像监控技术的进步，传统的摄像监控系统逐渐向智能化方向发展。
智能摄像监控系统基于人工智能和计算机视觉技术，可以实现自动识别和分析监控画面中的人体动作和行为模式。
行为识别与分析技术可以广泛应用于安防领域，提高对可疑人员和危险行为的监测精度和实时性。
2. 行为识别与分析原理行为识别与分析是指通过计算机视觉技术，对监控视频中的人体动作和行为模式进行自动化识别和分析。
具体而言，行为识别和分析主要包括人体姿势识别、行为分割与跟踪以及行为分类等步骤。
2.1 人体姿势识别人体姿势识别是行为识别与分析的基础环节，它通过分析监控视频中的人体轮廓和关键点位置来识别人体的姿势。
人体姿势识别常用的方法包括图像特征提取和机器学习算法。
基于深度学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）已经获得了较好的效果。
2.2 行为分割与跟踪行为分割与跟踪通过分析监控视频中的人体运动轨迹，将同一人体在不同帧之间进行匹配，并实现对人体行为的分割。
行为分割与跟踪常用的方法包括目标检测和多目标跟踪。
通过结合图像特征和运动信息，可以有效地实现对不同行为的分割和跟踪。
2.3 行为分类行为分类是指对识别出的行为模式进行分类和分析，常用的方法包括传统的机器学习算法和基于深度学习的方法。
通过建立行为模式数据库和训练分类器，可以实现对具体行为的自动分类和识别。
3. 应用场景行为识别与分析技术可以广泛应用于各个领域，以下为几个主要的应用场景。
基于机器学习的智能监控系统研究
基于机器学习的智能监控系统研究随着人工智能的快速发展和应用，机器学习已经成为人工智能领域的重要组成部分。
在智能监控系统方面，机器学习的应用也变得越来越广泛。
本文将探讨基于机器学习的智能监控系统的研究现状、技术特点以及主要应用。
一、研究现状智能监控系统一般包括多种传感器和摄像头设备，通过对收集到的视频、图像、声音等信号进行实时处理和分析，实现对被监控对象的行为和状态进行感知、跟踪和预测。
传统的智能监控系统主要是基于规则或深度学习模型实现的，这样的系统一般需要大量的人工标注数据以及专家的领域知识，且对于未知的环境和行为适应性不强。
随着机器学习技术的逐步成熟，目前基于机器学习的智能监控系统已经开始渐渐成为主流。
这类系统通常将监控过程视为一个机器学习问题，根据特定问题的具体需求，选择不同的监督学习、无监督学习或强化学习等算法，从大量的数据中提取出潜在的规律和特征，进而实现对监控对象的精准识别、跟踪和预测。
二、技术特点相比于传统的基于规则或深度学习的智能监控系统，基于机器学习的系统具有以下几个技术特点：1. 高效性：基于机器学习的系统不需要大量的人工标注数据以及专家的领域知识，大量数据的处理和特征提取都可以通过算法自动完成，大大提升了系统的处理效率。
2. 自适应性：基于机器学习的系统可以自动更新模型，并且能够根据不同环境和场景以及监测对象的变化而自适应地调整算法模型，提高了系统的适应性和鲁棒性。
3. 精度高：基于机器学习的系统可以对大量的数据进行高效的分析和处理，从而提取出更加准确和有用的数据特征，进而实现对监控对象的高精度识别、跟踪和预测。
4. 智能化：基于机器学习的系统通过对监控对象的学习和模拟，可以实现对应用领域的智能化需求，为相关领域带来更多的创新应用和技术发展。
5. 节约成本：基于机器学习的系统可以自动化地完成大量的数据分析和处理，减少了人工成本和时间成本，提高了监控系统的经济性和实用性。
三、主要应用目前，基于机器学习的智能监控系统已经广泛应用于各种领域，如工业制造、城市安防、交通监管等。
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浅谈智能视频监控系统的现状及相关技术
摘要：目前，智能视频监控系统逐渐替代了人力，出现在我们生活中。
本文主要介绍了智能视频系统的现状、主要技术及发展前景。
英文摘要：Nowad ays, the Intelligent Video Surveillance Systems are
gradually replacing the human resource. This paper is mainly describing the status, the main technology and the development prospects of the Intelligent Video Surveillance System.
1引言
智能视频监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体，分析抽取视频源中关键有用信息，快速准确的定位事故现场，判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作，从而有效进行事前预警，事中处理，事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统[1]。
如今，智能视频监控系统现在已经广泛的应用于我们的生活。
道路，机场，生活小区等许多场合，也越来越多的运用到。
对于普通视频监控系统，一个人必须坐在监视屏前面，眼睛要盯着甚至不止一台显示器，因此，若发生异常情况，人眼注意到它可能就需要几秒时间，更别说反应过来启动警报系统了。
在关键时刻，时间是很重要的，争分夺秒，不容浪费。
更何况，人眼容易疲惫，在需要长期集中注意力的环境下，可能不大适合。
而智能视频监控系统则很好的解决了这个问题。
机器之所以能取代人力，很重要的一点就是它们“不知疲惫”。
它们能持续不断的进行运转！还有，相较于人眼，CPU的运转速度显然更快。
对于异常情况，只需几十毫秒，甚至更快，就能有所察觉，并立即报警。
对于安全来讲，消息传递的及时性是很重要的一个指标。
因此，智能视频监控系统目前正处于高速的发展期。
随着监控系统应用的领域越来越大，监控的范围越来越广，所用的摄像机、显示器等硬件设备越来越先进，监控系统对于监控内容的检测、识别、跟踪、分析的要求也越来越高。
2智能视频监控系统的现状
智能视频监控是以数字化、网络化为基础的更高端的视频监控应用。
它能识别出不同的物体，若发现监视器画面上出现异常情况，能立即通知警报系统并提供有用信息，因此可以实现更加安全可靠的用户环境。
智能视频监控系统主要应用于以
下几个大类：对人、物的识别; 对人、物运动轨迹的识别; 对视频环境影响的判断和补偿。
(1)对静态物体的识别：主要识别监控系统所关心的内容，例如人脸识别、车牌号识别、虹膜识别等。
对于此类智能视频监控系统，最重要的就是识别的准确率。
举个例子，车牌号识别，对目前已有的系统，识别率高的在95%甚至98%以上，如此高的识别率，对道路管理做出了很大的贡献。
(2)对人、物运动轨迹的识别和处理：此类视频识别系统，主要包括虚拟警戒线、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、突然聚集等的识别。
对于该类系统，重要的是要能快速对系统环境做出识别、统计，对系统的准确率、及时性要求较高。
所以，基本的要求是能识别出异常的类型并统计及做出相应的后续处理，如警报等。
目前，运动轨迹识别运用的很广泛，如道路监控、商业监控等。
(3)对视频环境影响的判断和补偿：环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间等低亮度情况、摄像头抖动等。
目前，智能视频监控系统应用能够实现在恶劣视频环境情况下的监控功能。
此类功能关键技术点是在各种应用场合下，均能够有较高的识别率，尽量减少环境对视频监控的影响。
此类功能具备普遍的适应性，对环境的要求不高，当属高性能产品。
3智能视频监控系统技术难点及突破
想要让系统实现智能监控，在设计监控系统时，就必须详细规划从视频采集到分析的具体实现内容。
应包括：图像预处理，运动目标的检测、分割、预测及跟踪，视频内容分析。
⑴图像预处理：视频分析的实质就是对一个个图像帧的分析。
这时候，图像的质量就尤为重要。
自然采集的图像中，可能引入了各种噪声，典型的有：高斯噪声、椒盐噪声等。
一般来说，引入的噪声是随机性的，可以采用均值虑波、中值滤波、高斯滤波等方法去噪，提高信噪比。
均值滤波在噪声分布平均、峰值不高的情况下，是个很好的选择。
中值滤波在尖脉冲噪声情况下，能得到处理良好的图像。
高斯滤波对消除高斯白噪声的处理效果良好。
(2)运动目标检测：该步骤的主要目的是分离出运动目标和静止目标，即运动物体和背景。
现有主要算法包括：光流法、背景减法、帧差分法等。
光流法：这是一种基于帧间像素分析的算法。
其基本思想是通过计算出来的光流场来模拟运动场。
优点是能很好的处理背景的运动和遮挡问题；缺点是：计算方法过于复杂。
因此，虽然该算法能很好的检测出前景和背景，可是实时性不是很高，而且抗噪性差，因此也无法很好的运用于实时监控系统。
背景减法：该算法利用当前帧与背景图像之间的差异来检测运动区域的变化。
优点：算法简单；缺点：对外界环境的干扰较为敏感。
该算法是目前运动检测的主流方法，但是，在光照等动态场景情况下，受的干扰较大。
帧差分法：该算法利用序列中连续两帧或多帧图像之间的差异进行目标的检测和提取。
优点：算法简单，对光照的渐变不敏感；缺点：不能反映出运动物体的全部特征。
由于该算法仅是对运动像素点的提取，所以，像素点偏少，可能在运动目标内部产生空洞的现象。
对于在监控区域短暂停留的目标，很可能无法检测。
(3)图像分割：该步骤是为了分割目标物体和背景物体，大大缩减了要存储的视频容量，剔除了不必要的信息，为之后的视频分析做准备。
现有算法有：阙值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法。
阙值分割法：这是目前灰度图像分割普遍采用的方法。
这种算法首先确定一个灰度阙值，然后在将图像中各个像素的灰度值与这个阙值比较过后，将像素点分为两类：①像素灰度值>阙值；②像素灰度值<阙值。
以此来分割前景和背景。
边缘检测分割法：该算法通过检测不同区域的边界来对图像进行分割。
由于大大减小了分析时要处理的信息量，并且保护了目标的边界，该算法被看作处理许多复杂问题的关键，如边缘灰度过渡尖锐及噪声小的图像，但对光照等外界环境的影响敏感。
因此，该算法往往用来提取大的分区，而用其他算法配合分割图像。
区域跟踪分割法：该算法从某一像素点出发，按照区域增长原则，逐步增加属性一致的像素点，直至结果为假。
常用的方法有区域生长法、区域分裂法，跟踪效果好。
不足的是，图像块的初始划分是固定的，完全智能分割，分割的好坏受种子点和区域生长合并次序的影响。
(4)运动目标的预测及跟踪：该步骤实现了对图像序列中运动目标的分析，即运动目标的运动参数，如位置、速度、运动轨迹等，以此来完成更高智能的视觉任务。
其中，运用的最广的当属基于图像匹配的跟踪算法。
其基本思想是根据图像中目标对象的先验特征或估计特性来与预期目标进行比较，从而得出目标的真实位置。
其具体分类包括：运动模型、目标特征、纹理特征、形状特征、模板相关匹配等。
基于运动模型的跟踪：即根据目标的运动信息而进行的跟踪算法，主要运用在我们已知跟踪目标运动规律的情况下，我们可以利用它们预测目标的下一帧位置，以此来减小目标的搜索范围。
基于目标特征的匹配算法：根据目标特征在序列图像中寻找目标，进而跟踪运动目标。
可以先根据目标检测结果提取目标的显著特征，进而在连续帧上进行特征匹配，进而确定目标在当前帧中的位置。
基于纹理特征的跟踪算法：这种应用很广，纹理表达了物体的表面或结构，通过对纹理的描述，能很好的识别并跟踪目标。
基于形状特征的跟踪算法：形状特征包括边缘方向直方图、傅立叶描述子和Hough变换，它是描述图像内容的一个重要特征。
边缘直方图是最容易获取的形状特征，傅立叶描述子是将图像轮廓展成傅立叶级数，以一定精度描述轮廓，具有平移、旋转、尺度不变性。
Hough变换具有对平移、旋转以及尺度变换不敏感的特性，在噪声和遮挡的情况下仍然具有良好状态特性。
4结论
目前，智能视频监控系统主要应用在交通、安保等领域。
经由使用经验看来，智能视频控制系统的确能更好的替代人类，进行繁复单调却又重要的工作。
可是，由于技术的限制，该系统在准确率方面还无法做到令人满意的成绩。
因此，它还不能大范围的推广，只能应用于某些点。
由此可见，智能视频监控系统还有很大的发展空间。
在技术及硬件提高的基础上，人工智能必将替代低效的人力，以实现人力的解放及资源的最大利用。
参考文献：
[1]智能视频监控系统——百度百科
/view/4258695.htm
[2]王素玉、沈兰荪，智能视觉监控技术研究进展[J].中国图像图形学报，2007，9（12）：1506-1510
[3]侯志强;韩崇昭;;视觉跟踪技术综述[J];自动化学报;2006年04期
[4]郑世宝;智能视频监控技术与应用[J];安防科技;2009年03期。