智能视频分析技术产品及发展趋势 PPT课件
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智能视频分析技术、产品及发展趋势-PPT资料31页PPT
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— 鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
智能视频分析技术、产品及发展趋势PPT资料
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
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自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
基于大数据深度学习的智能视频分析及应用最新PPT课件
充分的机器学 习后，环境变化和車以外对象的检测也能高精度，柔性对应！无需再开发！
低成本
对于变化的情况，无需再 由图像解析专家进行 智能开发和调优 ！
高精度
采用 机器学習领域世界领先
的图像解析技术
高柔性
通过充分的机器学習、人能 识别的事，行为，机器一般 都能办到 ！
No.1
RAPID 機械器習
无需专家，基于自动机器学习的智能视频图像处理
6. 机器深度学习- 疑似车辆发掘 (技术实用，国内首创，自有技术)
- 根据公安,交通,海关等政府客户的疑似车辆定义, 软件自动在海量数据中计算挖掘出特定疑似 车辆 …
- 借助该软件， 可轻松发掘各类疑似和违规车辆的活动规律，数十倍，百倍提高执法效率 ！
7. 机器深度学习的交通智能分析 (技术实用，国内一流，开发中)
问题： Hadoop是目前应用得最广的大数据平台，Hadoop平台有多达200多个配置参数对平 台的性能有着重要影响，没有调优的大数据平台性能一般不好。但, 优化这些参数配置是一个 非常困难的工作（太多参数组合）, 这类有经验的性能专家非常少。 自动调优：利用机器学习方式开发的自动调优软件，让机器完成大量枯燥运行试验数据的自动 观察学习，智能评价，最后自动推荐优化配置参数。
- 无需人工数十小时，数百十小时长时间审看，代之以机器高效查询 - 可借助视频特征由机器快速查询，提高效率数百倍 ！
3. 智能机器学习 (技术实用，国际一流，OEM+自有技术)
- 面对多变复杂的监控对象，让机器具备自学习能力，柔性适应变化 ！ - 避免每次监控对象的变化，产生新开发； 节省成本，节省开发时间 ！
基本数据展示模块
可也选可，用可第定三制方，软件
智能视频分析市场分析
智能视频分析市场分析简介智能视频分析是一种利用人工智能和机器学习技术对视频数据进行实时分析和处理的技术。
随着物联网、大数据和云计算技术的快速发展，智能视频分析在安防监控、智能交通、零售行业等领域得到了广泛应用。
市场规模据市场研究公司预测，全球智能视频分析市场规模在未来几年将持续增长。
2020年，全球智能视频分析市场规模已经超过100亿美元，并且预计将在2025年达到200亿美元以上。
市场驱动因素1.安全需求增加：随着恐怖主义、犯罪活动的增多，各行各业对安全的需求不断增加，智能视频分析技术可以帮助提高监控系统的效率和准确性。
2.智能城市建设：智能视频分析技术是智能城市建设的重要组成部分，可以实现城市交通管控、环境监测、应急救援等功能。
3.零售行业需求：智能视频分析技术可以帮助零售商实现智能化管理和精准营销，提高销售效率和顾客体验。
市场关键玩家1.Hikvision：中国领先的安防监控设备供应商，提供智能视频分析解决方案。
2.Dahua：另一家中国知名的安防监控设备供应商，同样提供智能视频分析技术。
3.Axis Communications：瑞典的网络摄像头制造商，在智能视频分析领域拥有丰富经验。
市场机遇1.5G技术发展：随着5G技术的普及和应用，智能视频分析技术可以实现更快的数据传输和响应速度。
2.人工智能技术进步：随着深度学习和神经网络技术的不断进步，智能视频分析技术的准确性和效率将得到进一步提升。
市场挑战1.隐私和数据安全：人们对于智能视频分析技术可能侵犯个人隐私和数据安全的担忧不断增加，这是智能视频分析市场发展的一个重要挑战。
2.技术标准化：智能视频分析技术还没有统一的技术标准和规范，不同厂商的产品和解决方案之间缺乏互操作性，限制了市场的发展。
市场趋势1.云端部署：越来越多的企业和机构选择将智能视频分析技术部署在云端，可以提高灵活性和可扩展性。
2.边缘计算：随着边缘计算技术的发展，智能视频分析技术可以在摄像头等终端设备上实现实时处理和分析。
视频智能分析—客流统计课件
景区客流统计案例总结词
景区客流统计对于保障游客安全和提高游客体验具有重要意义。通过视频智能分析技术， 可以实时监测景区内的人流量，为景区管理提供数据支持。
详细描述
在景区内安装视频监控设备，并采用智能分析技术，可以实现对景区内的人流量进行实 时统计和分析。这有助于景区管理层了解游客的流动情况，合理安排安保人员和资源， 保障游客安全。同时，通过分析客流数据，景区可以更好地了解游客的需求和行为习惯，
05
未来展望与挑战
视频智能分析技术的发展趋势
深度学习算法的持续优化
实时处理能力的提升
随着深度学习技术的不断进步，视频 智能分析在目标检测、行为识别等方 面的准确率将得到进一步提升。
随着计算能力的增强，视频智能分析 将实现更快速的目标检测、跟踪和行 为识别。
多模态数据融合
未来视频智能分析将融合图像、声音、 文本等多种数据模态，以提供更丰富、 更准确的场景理解。
目标轨迹分析
通过对目标轨迹的分析，可以 得出客流的方向、速度等信息。
行为分析技术
行为检测
在视频中检测出人的各种行为，如行走、奔 跑、停留等。
行为分析
通过对行为的时序和空间分析，可以得出客 流的行为模式和规律。
行为识别
根据行为的特点和规律，对行为进行分类和 识别。
异常行为检测
通过比较正常行为和异常行为的特点，可以 检测出异常行为，如拥挤、争执等。
景区
旅游景区、博物馆等场所可以利用 客流统计系统了解客流量情况，优 化游客服务和安全管理。
03
视频智能分析在客流统计中 的应用
人脸识别技术
01
02
03
04
人脸检测
在视频中检测出人脸的位置和 大小，为后续的人脸识别做准
景区客流统计对于保障游客安全和提高游客体验具有重要意义。通过视频智能分析技术， 可以实时监测景区内的人流量，为景区管理提供数据支持。
详细描述
在景区内安装视频监控设备，并采用智能分析技术，可以实现对景区内的人流量进行实 时统计和分析。这有助于景区管理层了解游客的流动情况，合理安排安保人员和资源， 保障游客安全。同时，通过分析客流数据，景区可以更好地了解游客的需求和行为习惯，
05
未来展望与挑战
视频智能分析技术的发展趋势
深度学习算法的持续优化
实时处理能力的提升
随着深度学习技术的不断进步，视频 智能分析在目标检测、行为识别等方 面的准确率将得到进一步提升。
随着计算能力的增强，视频智能分析 将实现更快速的目标检测、跟踪和行 为识别。
多模态数据融合
未来视频智能分析将融合图像、声音、 文本等多种数据模态，以提供更丰富、 更准确的场景理解。
目标轨迹分析
通过对目标轨迹的分析，可以 得出客流的方向、速度等信息。
行为分析技术
行为检测
在视频中检测出人的各种行为，如行走、奔 跑、停留等。
行为分析
通过对行为的时序和空间分析，可以得出客 流的行为模式和规律。
行为识别
根据行为的特点和规律，对行为进行分类和 识别。
异常行为检测
通过比较正常行为和异常行为的特点，可以 检测出异常行为，如拥挤、争执等。
景区
旅游景区、博物馆等场所可以利用 客流统计系统了解客流量情况，优 化游客服务和安全管理。
03
视频智能分析在客流统计中 的应用
人脸识别技术
01
02
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04
人脸检测
在视频中检测出人脸的位置和 大小，为后续的人脸识别做准
《智能视频监控》PPT课件
IVS研究现状
➢1997年，美国国防高级研究项目署设立了以卡内基梅隆大学牵头，麻省理工学院等高 校参与的视觉监控重大项目VSAM，主要研究用于战场及普通民用场景监控的自动视频 理解技术
➢美国康奈尔大学计算机系设计了一套航拍视频检测与持续跟踪系统，该系统能够对多 运动目标实现长时间的准确跟踪，即使发生短时间内目标被遮挡或目标时静时动的情况
➢公安部主导的“平安城市”计划，促进了视 频监控市场的迅速增长，全国约有200万个监 控摄像机用于城市监控与报警系统。
➢青藏铁路全线1300路通道采用视频分析，对 全线铁路进行入侵保护。
1 vs 1
1 vs N
智能视频监控系统是利用计算机视觉技术，在不需要 人为干预的情况下，对视频信号进行处理、分析和理 解，并对视频监控系统进行控制，从而使视频监控系 统具有像人一样的智能。
目标跟踪依据目标及其所在的环境，选择能唯一表示目标的特征，并在后续 帧中搜索与该特征最匹配的目标位置。常用的跟踪算法包括：基于特征的跟 踪算法，基于3D模型的跟踪，基于主动轮廓模型的跟踪以及基于运动估计的 跟踪等。
目标分类利用一些图像特征值实现目标类型（一般是人和车）的甄别。用于 目标分类的特征有空间特征和时间特征两种，空间特征包括目标轮廓、目标 尺寸、目标纹理等，时间特征包括目标大小的变化、运动的速度等。
可应用于监控物理周界和虚拟周界的区域监视是否有目标迚入或预迚入可用于监控边界监狱机场化学基地等周界1997年美国国防高级研究项目署设立了以卡内基梅隆大学牵头麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目vsam主要研究用于战场及普通民用场景监控的自动视频理解技术美国康奈尔大学计算机系设计了一套航拍视频检测与持续跟踪系统该系统能够对多运动目标实现长时间的准确跟踪即使发生短时间内目标被遮挡或目标时静时动的情况2005年美国中央佛罗里达大学计算机视觉实验室开发出了基于matlab的cocoa系统用于无人机低空航拍视频图像的目标检测与跟踪处理2003年由欧盟发起法国的silogic公司和英国的雷丁大学等十几家机构参与研究的avitrack项目该系统主要针对机场停机坪周围的环境检测和跟踪停机坪中出现的飞机汽车以及行人等其目的是为机场管理者所关心的机场流量及调度形成一个强有力的决策辅助工具以便提高机场的利用率同时对机场的安全提供一个有力的保障
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
智能视频分析：功能分类及五大新趋势
智能视频分析：功能分类及五大新趋势随着监控清晰度的跨越式提升以及存储设备的龟速式爬升，智能分析成为解决当前后端设备矛盾最行之有效的方法。
智能视频分析功能分类目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，根据其实现的方式进行区分，海康威视的孙杰视把其概括为以下几种类型的智能分析。
1、诊断类智能分析。
诊断类智能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、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。
诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。
目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
2、识别类智能分析。
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。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。
模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。
车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。
3、行为类智能分析。
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、占道经营检测和客流统计等。
移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标。
智能视频分析五大新趋势一、智能码流技术智能码流，是系统根据图像识别后，根据画面运动主体的运动速度，将正常录制的视频进行码流调整，进行最后的视频存储。
物联网智能视频技术分析PPT课件
4.1.4智能视频技术的应用前景
• 1.安全相关类应用 • 高级视频移动侦测（Advanced Video Motion Detection）：在复杂的天气环境中
(例如雨雪、大雾、大风等)精确的侦测和识
别单个物体或多个物体的运动情况，包括运
动方向、运动特征等。
• 物体追踪（Motion Tracking）：
智能视频监控系统能够识别不同的目标，发现 监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳 的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更 加有效的协助工作人员处理危机，并最大限度 的降低误报和漏报现象，实现计算机智能分析、 描述和理解视频画面中的内容。
智能视频技术是智能视频中最为核心的关键技
术。
智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能， 对视频画面中的海量数据进行快速分析，过滤 掉工作人员不关心的信息，为工作人员提供有
监控系统规模日益庞大，数以万计的摄像监
控设备同时工作，成千上万的工作人员紧盯
着屏幕。仅依靠视频监控中工作人员的人眼，
即使是专业操作人员也难以有效可靠地完成
任务。智能视频技术能够在视频图像及图像
描述之间建立映射关系，从而使计算机能够 理解视频画面中的内容。
物联网的迅猛发展，以及人们对智能化的强
烈需求，智能视频监控迎来巨大的发展机遇，
用的关键信息。
4.1.2物联网与智能视频技术
• 1.智能视频技术亦是物联网感知层的重要技
术之一
• 物联网技术最基础的是感知层技术，从现阶
段来看，物联网发展的瓶颈主要位于感知层。 感知层的主要作用是采集信息并识别目标， 采集设备包括二维码标签和识读器、RFID标 签和读写器、摄像头、GPS、传感器、传感
器网络等。一般意义上，传感器包括诸如RFID、
智能视频分析系统功能介绍PPT课件
智能视频分类 系统功能及应用方式
技术 场合
门禁控制应用
考勤管理应用
典型应用 环境
金融机构门禁； 金库门禁； 军事、军火库； 公司、机关门禁； 监狱门禁； 各类仓库门禁； 社区、小区门禁； 运动场馆； 其他重要设施的工地； ……
公司、工厂考勤； 政府部门、机关单位考 勤； 学校、幼儿园考勤； ……
（可配套专用考勤管理 软件）
在系统前端的监控点，配置带智能视频分析功能和存储功能的视频编 码设备，在前端进行警情分析和视频存储。当报警产生，实时上报警 情和即时视频。优点：对网络带宽要求相对较低；适合较大规模的视 频监控系统做智能视频分析。
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
? 系统实现方式二：中心视频分析+中心存储
智能视频监控系统的组成，主要由以下部分组成：
? 视频拍摄部分：监控摄像机； ? 视频处理部分：智能网络视频DVS/DVR； ? 系统管理部分：系统视频监控软件平台； ? 传输部分：宽带有线网络/3G无线网络构成；
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
? 系统实现方式一：前端视频分析+前端存储
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
交通流量统计功能
车流量检测是智能交通的基础部分，在系 统中占有重要地位。目前有多种方法检测车 流量，例如：电磁感应装置法和车流信息的 超声波检测法。而实际上，前进中的车辆速 度、种类始终变化，所以普遍存在反射信号 不稳定，测量误差大的问题。 FIRS现提供基 于智能视频分析车辆行为分析的方法检测交 通流量，在道路或公共场所，设置车辆流量 检测区域。通过实时的车辆检测、方向判别 和轨迹分析进行区域内的车辆流量统计，借 此判断车辆拥塞程度。
技术 场合
门禁控制应用
考勤管理应用
典型应用 环境
金融机构门禁； 金库门禁； 军事、军火库； 公司、机关门禁； 监狱门禁； 各类仓库门禁； 社区、小区门禁； 运动场馆； 其他重要设施的工地； ……
公司、工厂考勤； 政府部门、机关单位考 勤； 学校、幼儿园考勤； ……
（可配套专用考勤管理 软件）
在系统前端的监控点，配置带智能视频分析功能和存储功能的视频编 码设备，在前端进行警情分析和视频存储。当报警产生，实时上报警 情和即时视频。优点：对网络带宽要求相对较低；适合较大规模的视 频监控系统做智能视频分析。
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
? 系统实现方式二：中心视频分析+中心存储
智能视频监控系统的组成，主要由以下部分组成：
? 视频拍摄部分：监控摄像机； ? 视频处理部分：智能网络视频DVS/DVR； ? 系统管理部分：系统视频监控软件平台； ? 传输部分：宽带有线网络/3G无线网络构成；
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
? 系统实现方式一：前端视频分析+前端存储
智能视频系统介绍 系统特点 发展过程 系统组成
智能视频分类 系统功能及应用方式
交通流量统计功能
车流量检测是智能交通的基础部分，在系 统中占有重要地位。目前有多种方法检测车 流量，例如：电磁感应装置法和车流信息的 超声波检测法。而实际上，前进中的车辆速 度、种类始终变化，所以普遍存在反射信号 不稳定，测量误差大的问题。 FIRS现提供基 于智能视频分析车辆行为分析的方法检测交 通流量，在道路或公共场所，设置车辆流量 检测区域。通过实时的车辆检测、方向判别 和轨迹分析进行区域内的车辆流量统计，借 此判断车辆拥塞程度。
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24
人群运动模式检测
25
面部识别
26
车牌识别
27
视频监控系统智能升级解决方案
接入 智能视频分析仪
智能视频监控 管理平台
声光报警器 设备现场报警
自动识别可疑事件
音箱语音报警
28
结束语
构建物联世界，服务企业发展
29
8
区域入侵检测
9
拌线检测
10
物品遗留检测
11
物品丢失或移走检测
12
有方向拌线检测
13
有方向区域检测
14
摄像头遮挡检测
15
摄像头模糊检测
16
摄像头被移动检测
17
逆向行为检测
火焰检测
18
烟雾检测
19
车流密度检测
20
徘徊、逗留检测
21
人数统计
22
人群聚集检测
23
打架、斗殴检测
智能视频分析技术、产品及发展趋势
1
前景：市场容量巨大即将迎来爆发 智能视频分析指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标
分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据视频 内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一 旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警， 监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信 息，实现报警的场景重组并采取相关措施。目前来说，智能视频分析 技术广泛应用于公共安全相关系统、建筑智能化、智能交通等相关系 统。
4
2.不具备行为的判断能力 例如周界防范，机器中行为分析的区域入侵功能能够 发现活动目标，并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标（例 如人体）提取出来。但是再进一步，这个闯入者的动机是什么，是偶尔路过， 还是故意闯入，是否有意的往警戒区域内探望，这些都无法靠机器来识别。毕 竟智能视频分析还只是一系列设定好的数学公式与程序，远没有达到人的判断 能力。 3.特征识别技术对画面要求高 对于基于特征识别的分析技术，对于图像的要求 比较高。除了画面本身清晰度外，也需要清楚的展示目标物体的特征，目前计 算机的识别能力大大低于人类对物体特征的识别能力，不同的光照条件和拍摄 角度，都将改变计算机所看到的特征。因此，对摄像机的安装以及周围环境的 要求比较高。例如车牌识别的产品，对车牌在画面中呈现的角度，像素大小都 有比较严格的要求，这些高要求限制了该类产品的实施与应用。
6
目前，专注于智能视频分析领域的厂商也越来越多，综合型的企业代表如 海康威视，专项智能行业型的如卓扬科技、智安邦科技、文安科技等；国 外企业代表如美国的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。
市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分 析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR 等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受 传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频 分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些 重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品 形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视 频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大 的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这 一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上 主要以分析模块与解决方案为主导。
7
1. 离开区域检测 2. 区域入侵检测 3. 拌线检测功能 4. 逆向运动检测 5. 物品遗留检测 6. 物品丢失检测 7. 摄像头遮挡检测 8. 摄像头移动监测 9. 摄像头模糊检测 10. 视频信号丢失检测
11. 火焰检测 12. 烟雾检测 13. 人数统计 14. 车流密度统计 15. 徘徊检测 16. 聚集检测 17. 打架斗殴检测 18. 人群运动模式检测 19. PTZ跟踪 . ……
5
当前主流智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、 生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技 术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应 用。
按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、 行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等 等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前 端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为 核心开发的PC式前端分析设备。目前，最为稳定也是最常用的是第一 种，即嵌入式前端分析设备，其特点是布点灵活、稳定，易于管理和 维护。
2
智能视频分析大体上分为两大类，一类是以背景模型建立为基础， 主要包括周界防范在内的行为分析等。第二类是以特征识别为基础， 包括车牌识别、人脸识别等。
3
智能视频分析的“短板” 虽然当前智能视频分析技术的主要原理阐述起来简洁明 了，但是实施到具体的应用，还有许多复杂的技术问题。 1.无法完全消除误报的影响 例如运动目标识别中的背景建模技术，在控制漏报数 量的同时，还不能完全的删除误报。在以目标识别为技术基础的周界防范产品中， 误报的数量一直是反映该产品优劣的一大指标。而误报的数量是由背景模型与实 际使用情况之间的差距造成的。模型的适应能力越强，造成的误报越少，背后要 求的技术也越高。影响背景模型建立的因数很多，例如空旷的柏油马路和边上有 树木的围墙，6m高的摄像机与2m高的摄像机所拍摄的画面就需要不同的背景模型， 白天和黑夜的状态需要的模型也不同。目前，行业中还没有开发出一种可以涵盖 所有使用情况的背景模型来，也无法完全的解决随机事件的影响，如在黑夜环境 下车灯造成的误报。
人群运动模式检测
25
面部识别
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车牌识别
27
视频监控系统智能升级解决方案
接入 智能视频分析仪
智能视频监控 管理平台
声光报警器 设备现场报警
自动识别可疑事件
音箱语音报警
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结束语
构建物联世界，服务企业发展
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8
区域入侵检测
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拌线检测
10
物品遗留检测
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物品丢失或移走检测
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有方向拌线检测
13
有方向区域检测
14
摄像头遮挡检测
15
摄像头模糊检测
16
摄像头被移动检测
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逆向行为检测
火焰检测
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烟雾检测
19
车流密度检测
20
徘徊、逗留检测
21
人数统计
22
人群聚集检测
23
打架、斗殴检测
智能视频分析技术、产品及发展趋势
1
前景：市场容量巨大即将迎来爆发 智能视频分析指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标
分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据视频 内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一 旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警， 监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信 息，实现报警的场景重组并采取相关措施。目前来说，智能视频分析 技术广泛应用于公共安全相关系统、建筑智能化、智能交通等相关系 统。
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2.不具备行为的判断能力 例如周界防范，机器中行为分析的区域入侵功能能够 发现活动目标，并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标（例 如人体）提取出来。但是再进一步，这个闯入者的动机是什么，是偶尔路过， 还是故意闯入，是否有意的往警戒区域内探望，这些都无法靠机器来识别。毕 竟智能视频分析还只是一系列设定好的数学公式与程序，远没有达到人的判断 能力。 3.特征识别技术对画面要求高 对于基于特征识别的分析技术，对于图像的要求 比较高。除了画面本身清晰度外，也需要清楚的展示目标物体的特征，目前计 算机的识别能力大大低于人类对物体特征的识别能力，不同的光照条件和拍摄 角度，都将改变计算机所看到的特征。因此，对摄像机的安装以及周围环境的 要求比较高。例如车牌识别的产品，对车牌在画面中呈现的角度，像素大小都 有比较严格的要求，这些高要求限制了该类产品的实施与应用。
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目前，专注于智能视频分析领域的厂商也越来越多，综合型的企业代表如 海康威视，专项智能行业型的如卓扬科技、智安邦科技、文安科技等；国 外企业代表如美国的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。
市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分 析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR 等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受 传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频 分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些 重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品 形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视 频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大 的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这 一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上 主要以分析模块与解决方案为主导。
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1. 离开区域检测 2. 区域入侵检测 3. 拌线检测功能 4. 逆向运动检测 5. 物品遗留检测 6. 物品丢失检测 7. 摄像头遮挡检测 8. 摄像头移动监测 9. 摄像头模糊检测 10. 视频信号丢失检测
11. 火焰检测 12. 烟雾检测 13. 人数统计 14. 车流密度统计 15. 徘徊检测 16. 聚集检测 17. 打架斗殴检测 18. 人群运动模式检测 19. PTZ跟踪 . ……
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当前主流智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、 生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技 术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应 用。
按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、 行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等 等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前 端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为 核心开发的PC式前端分析设备。目前，最为稳定也是最常用的是第一 种，即嵌入式前端分析设备，其特点是布点灵活、稳定，易于管理和 维护。
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智能视频分析大体上分为两大类，一类是以背景模型建立为基础， 主要包括周界防范在内的行为分析等。第二类是以特征识别为基础， 包括车牌识别、人脸识别等。
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智能视频分析的“短板” 虽然当前智能视频分析技术的主要原理阐述起来简洁明 了，但是实施到具体的应用，还有许多复杂的技术问题。 1.无法完全消除误报的影响 例如运动目标识别中的背景建模技术，在控制漏报数 量的同时，还不能完全的删除误报。在以目标识别为技术基础的周界防范产品中， 误报的数量一直是反映该产品优劣的一大指标。而误报的数量是由背景模型与实 际使用情况之间的差距造成的。模型的适应能力越强，造成的误报越少，背后要 求的技术也越高。影响背景模型建立的因数很多，例如空旷的柏油马路和边上有 树木的围墙，6m高的摄像机与2m高的摄像机所拍摄的画面就需要不同的背景模型， 白天和黑夜的状态需要的模型也不同。目前，行业中还没有开发出一种可以涵盖 所有使用情况的背景模型来，也无法完全的解决随机事件的影响，如在黑夜环境 下车灯造成的误报。