下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言，过去的许多工作是语音理解，但语音识别受距离和环境噪声的限制，尤其在机场等高噪声环境，将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要，研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析，但还不能分析大多数人的正常姿势，这意味着人机之间的通讯局限于几个特定的姿势，这个局限是人的姿势结构的不易理解造成的，而且跟踪多人的系统由于来自摄像机的分辨率、计算机处理能力和视角的影响而不能准确的估计身体姿势。为了完成优化尺度和广域的分析，可以寻求准确实时的多摄像机的信息融合方法，以便机器更好地理解人的通信行为。目前音频和视频的信号处理相对，如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战。人的运动分析与生物特征识别相结合在智能房间的门禁系统、安全基地的视觉监控系统、高级人机交互等应用中，人的运动分析与生物特征识别相结合的研究日益显得重要。在人机交互中不仅需要机器能知道人是否存在、人的位置和行为。

    比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法，从右到左为非法。福田区光宇直流智能监控维护保养

    中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室己经成立智能视觉监控研究组，开展这方面的研究，目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并终推向实用。首先届全国智能视觉监控学术会议于2002年5月25一26日在北京市西郊宾馆成功举行。国内有一些视频监控方面的产品，如Anychat、黄金眼、行者猫王等，应用于交通控制，监狱管理等方面。另外，国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR)，将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来，以备查询，该系统只是简单的检测出有无运动对象，而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚，技术还不够完善，开发出的产品距离智能化还有一定差距，在实际的应用中，受到很多限制，还有待于进一步的完善。智能监控研究难点编辑尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展，但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。智能监控运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像，比如天气的变化，光照条件的变化，背景的混乱干扰，运动目标的影子，物体之间或者物体与环境之间的遮挡，以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难，以运动目标的影子为例。福田区金宏威智能监控装置反常行为视频 公园、广场、车站等公众场合，人流众多。

    智能监控智能监控（IntelligentSurveillance）是嵌入式视频服务器中，集成智能行为识别算法，能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。智能监控识别归类编辑智能行为识别当前比较主流的识别归类：智能监控物体识别能区分出移动物体的类别和行为。是轿车，还是摩托车、还是人、还是飞机等等，同时还能判断移动物体是行走、倒下、速度或其他，这是其他识别的基础。智能监控越界识别在视频画面上人为的画一道线或曲线，可以识别出物体穿越此界限的行为。比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法，从右到左为非法，一旦车辆行驶跨越了这个界线，设备判断其是否非法，非法则产生报警。智能监控轨迹跟踪识别处移动物体之后，能在移动的元素后面画出其运动经过场所的轨迹。如广场、车站等公众场所，人流穿梭，设备能显示并记录下每个人的走动轨迹，如果一个人长时间在视野中徘徊游荡，超过一定时间，则设备自动报警提示发现可疑行为人物。若使用多摄像头跟踪，可结合行人重识别技术。智能监控丢失物体识别设备能识别出视野场景中的物体多出一个或者少了一个，适合仓库、车站、展厅、安检等场所。

    智能监控摄像机的使用使用单一摄像机的三维人的跟踪研究还很缺乏，身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而容易产生歧义现象，因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优点是很明显的。同时，多摄像机的使用不可以扩大监视的有效范围，而且可以提供多个不同的方向视角以用于解决遮挡问题。很明显，未来的智能监控系统将极大受益于多摄像机的使用。对于多摄像机跟踪系统而言，我们需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像。也就是说，多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较重要的问题。智能监控性能评估一般而言，鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如，系统的鲁棒性对于监控应用特别重要，这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作，因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要，例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此，如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时，如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。智能监控（Intelligent Surveillance）是嵌入式视频服务器中。

    智能监控发展趋势编辑随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展，下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言，过去的许多工作是语音理解，但语音识别受距离和环境噪声的限制，尤其在机场等高噪声环境，将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要，研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析，但还不能分析大多数人的正常姿势，这意味着人机之间的通讯局限于几个特定的姿势，这个局限是人的姿势结构的不易理解造成的，而且跟踪多人的系统由于来自摄像机的分辨率、计算机处理能力和视角的影响而不能准确的估计身体姿势。为了完成优化尺度和广域的分析，可以寻求准确实时的多摄像机的信息融合方法，以便机器更好地理解人的通信行为。目前音频和视频的信号处理相对，如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战。人的运动分析与生物特征识别相结合在智能房间的门禁系统、安全基地的视觉监控系统、高级人机交互等应用中。尊重人才注重技术，使客户在享受信息科技发展新成果的同时不断获得大的收益。罗湖区直流智能监控装置维修

集成了智能行为识别算法。福田区光宇直流智能监控维护保养

    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。福田区光宇直流智能监控维护保养

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