智能视觉系统内容提要什么是智能视觉？什么是智能视觉？智能视觉监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解,在不需要人为干预的情况下,在不需要人为干预的情况下,通过智能视觉系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息,异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息,有效地协助安全人员处理危机,并最大限度地降低误报和漏报协助安全人员处理危机,现象。象。内容提要智能视频监控系统特点智能视觉系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析智能视频分析第四代视频安防系统的核心技术，给传统视频监控安装一个会思考的大基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析,从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体;自动分析、抽取视频源中的关键有用信息,形成相应事件和告警的监控方式，从而使传统监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使其成为人的大脑内容提要智能视频监控系统发展历程智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析内容提要智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析智能视频监控系统功能分类根据不同的智能视频分析算法,根据不同的智能视频分析算法,智能视频监控系统智能视频分析算法可以延伸出多种不同的功能应用,可以延伸出多种不同的功能应用,具体的智能视频监控系统功能分类如下：系统功能分类如下:人脸识别系统监视布控系统照片比对系统周界入侵检测PTZ目标跟踪人数统计应用AB防尾随检测非法停车检测视频稳定交通流量统计物体消失侦测可疑物出现侦测人脸检测与捕捉人群密度检测工业自动化检测绊线检测内容提要周界入侵检测周界入侵检测是利用运动目标的智能视频分析原理,周界入侵检测是利用运动目标的智能视频分析原理,在摄像机监视的场景范围内，在摄像机监视的场景范围内，根据监控需要和目的设置警戒区域,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,旦发现有满足预设警戒条件,目标及其行为,一旦发现有满足预设警戒条件,则自动产生报警信息,并用告警框标示出进入警戒区的目标,产生报警信息,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。同时标识出其运动轨迹。通过在视频监控区域内，设定相关的报警警戒区域通过在频监控区或内设定相关的警警妪域当人侵或离开、逗留等,将自动发出报警信号,当有人入侵、或离开、逗留等,将自动发出报警信号,并记录现场的视频画面。并记录现场的视频画面。智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析警戒区域设定围墙翻越入侵区域异常闯入内容提要人数统计系统人数统计是通过摄像机采集视频信号，由软件进行智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析分析统计人数。通过视频分析检测活体（人体头部及肩通过视频分析检测活体（通过视频分析检测活体的形状,部）的形状,并计算通过设定区域和方向的数量达至到精确统计人的目的,确统计人的目的，优秀的算法极大地提高活体统计精确度高于95%以上。人数统计系统广泛用于商业领域、度高于以上。人数统计系统广泛用于商业领域、95乐场所、公交、客运车辆等。乐场所、公交、客运车辆等。客流视频分析客流数据统计柱状图客流数据统计曲线图内容提要人脸识别系统人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析别的一种生物识别技术一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有一种生物识别技术人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人人脸的图像或视频流脸,进而对检测到的人力进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、图像采集、人脸定位人脸别预处理人脸图像采集忆存储和比对辨别,达到识别不同人身份的目的。忆存储和比对辨别内容提要人脸识别系统分类利用人脸作为凭证的方式,在不同的应用环境能发挥不同的作用，人脸识别系统可分为以下几种类型：人脸识别门禁系统人脸识别考勤系统人脸识别系统智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析人脸识别认证系统人脸识别布控系统内容提要交通流量统计功能车流量检测是智能交通的基础部在系统中占有重要地位。分,在系统中占有重要地位。目前智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析有多种方法检测车流量,例如:有多种方法检测车流量,例如：电磁感应装置法和磁感应装置M流信的超波检法而际上检测法而际上前前进的车速度种类始终化所以普遍速度种类始终化在反信号稳定在反信号不稳定滝误差大的问题。FIRS现提供基于智能视频分问题。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在道路或公共场所,量,在道路或公共场所,设置车辆流量检测区域。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，内的车辆流量统计，借此判断车辆拥塞程度。拥塞程度。内容提要可疑物出现侦测可疑物出现侦测与类似物体的消失侦测,采用区域检测对比算法来实现的。侦测,采用区域检测对比算法来实现的。智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析分析视频流每一帧的码流,分析视频流每一帧的码流,如果达到符合计算要求的目标出现则发出报警信号。合计算要求的目标出现则发出报警信号。并且物品的形状大小可以定义。且物品的形状大小可以定义。对于实际应用，在摄像机监视的场对于实际应用，景范围内，景范内当满殿条大小的包裹碎片行李等品包裹碎片行李等被放置或遗弃的时候自动产生报警信息,弃的时候自动产生报警信息,并在物品停放位置产生告警W目关人员注意靜常物品遗留。此外,有常物品留。此外场景内警戒区域外的物品遗留将不会产生告警;域外的物品遗留将不会产生告警;对于有人看管的物品可以被检测忽略。有人看管的物品可以被检测忽略。内容提要视觉监控系统工作流程智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析内容提要超分辨率复原超分辨率复原技术采用信号处理法方法，在改善图像质量的超分辨率复原技术采用信号处理法方法采用信号处理法方法，同时，试图恢复成像系统截止频率之外的信息，同时，试图恢复成像系统截止频率之外的信息，是提高空间分辨率改善图像质量的有效方法。辨率改善图像质量的有效方法。建立一个联系原始高分辨率图像和实际获取的低分辨率图像的观测模型是关键。像和实际获取的低分辨率图像的观测模型是关键。最初通过在频域消除频谱混叠来恢复图像的高频信息，最初通过在频域消除频谱混叠来恢复图像的高频信息，提高空间分辨率，器理论思想是傅里叶变换的移位特性傅里叶变换的移位特性。空间分辨率，器理论思想是傅里叶变换的移位特性。但该模型局限于全局位移和线性空间不变，难以将空域先验知识考虑。局限于全局位移和线性空间不变，难以将空域先验知识考虑。空域方法可以将复杂的运动模型与相应插值迭变、可以将复杂的运动模型与相应插值、空域方法可以将复杂的运动模型与相应插值、迭变、滤波和重采样过程放在一起处理，更符合图像退化的复杂过程。重采样过程放在一起处理，更符合图像退化的复杂过程。智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析内容提要目标检测目标检测处于视觉监控技术的最底层，是各种后续处理的基目标检测处于视觉监控技术的最底层，智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析现在一些算法大多针对某一类问题提出，础。现在一些算法大多针对某一类问题提出，主要包括背景减相邻帧差法和光流法等。法、相邻帧差法和光流法等。背景减法：背景减法：将当前每一帧图像域事先存储或实时获取的背景图像相减，一定阈值T图像相减，计算出于背景偏离超过一定阈值T的区域作为运动区域。区域。相邻帧差法：相邻帧差法：禾U用序列中连续两帧或几帧图光流法：通过研究图像序列的光流场实现运动目标检测。光流场是空间运动像间的差异进行目标的检测和提取。目标的检测和提取。光流法：通过研究图像序列的光流场实现运动目标检测。物体被观测表面上的像素点运动产生的瞬时速度场，包含了物体编码结构和动态行为的重要信息。度场，包含了物体编码结构和动态行为的重要信息。内容提要目标分类目标分类的两个关特征键问题是特征量的提取和分类器的构目标分类的两个关键问题是特征量的提取特征量的提取和智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析造。主要包括空间特征和时间特征主要包括空间特征和时间特征。特征主要包括空间特征和时间特征。空间特征是与单帧图像里的目标相关的些特征，如目标形状大小、位置等。图像里的目标相关的一些特征，如目标形状大小、位置等。时间特征与跟踪过程相联系，如目标大小的变化、时间特征与跟踪过程相联系，如目标大小的变化、运动速度等。度等。分类器常用的有贝叶斯分类器，人工神经网络分类器以分类器常用的有贝叶斯分类器，常用的有贝叶斯分类器及新兴的支撑向量机分类器等。及新兴的支撑向量机分类器等。内容提要目标跟踪运动目标到跟踪过程，就是依据目标及其所处的环境,智能视频系统介绍系统特点发展过程智能视频分类系统功能及应用技术简析选择能够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的过程。常用的算法包括基于特征、3维模型、活轮廓模的方法。特征通各帧间运动目标个体特征的匹配实现跟踪（目标的周长、面积、质心等全局特征和线段、角点等局部特征）。3D模型：依据一定的投影规则，将预先建立的3维目标模型投影到2维平面，与平面图像中的目标进行匹配以实现跟踪。轮廓模型：在图像域内定义可变形曲线，通过能量函数的最小化，调整snake的自然形状使其与对象轮廓一致。内容提要视频内容分析异常识别：检测方法主要分为基于模型基于分类器两种方基于模型和异常识别：检测方法主要分为基于模型和基于分类器两种方基于模型方法强调对异常事件的检测，它对正常（异常）法。基于模型方法强调对异常事件的检测，它对正常（异常）事件建立相应的统计模型，事件建立相应的统计模型，通过判断待检测事件是否符合该模型确定是否为