全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。——中国信息产业网2007年中国网络视频监控业务市场规模达到，预计2011年将达到。未来5年之内都将保持约38%的年增长率。——中国信息产业网智能监控智能监控技术编辑虽然目前监控摄像机在商业应用中己经普遍存在，但并没有充分发挥其实时主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来，当异常情况(如停车场中的车辆被盗)发生后，保安人员才通过一记录的结果观察发生的事实，但往往为时已晚。而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时智能监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当异常发生时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在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自动分析，实现对动态场景中目标的定位、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做出反应。智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合。或者像展厅这些场所，如果展示品缺少一件，设备也能发现并报警。湖南原装智能监控拆解

    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。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。9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。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，他可能与被检测目标的相连。也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状。

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    它主要是对人的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。相比而言，以前大多数的研究都集中在运动检测和人的跟踪等底层视觉问题上，这方面的研究较少。近年来关于这方面的研究越来越多，逐渐成为热点之一。8研究现状编辑智能监控具有的应用前景和潜在的经济价值，从而激发了世界上广大科研工作者及相关人士的浓厚兴趣，尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。例如，1997年美国**高级研究项目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)设立了视觉监控重大项目VSAM主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术。实时视觉监控系统不仅能够定位人和分割出人的身体部分，而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为。英国的雷丁大学(UniversityofReading)己开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;国际上很多期刊将智能监控中人的运动分析研究作为主题内容之一，为该领域的研究人员提供了更多的交流机会。在我国，这方面的研究近几年才开展起来的。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。

    智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行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（IntelligentSurveillance）是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，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。智能行为识别当前比较主流的识别归类：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。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。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。

   车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阈值速度的车辆速度。

    还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析，运动目标的正确分类是完全必要的。但是。在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下)，这个步骤就不是必需的了。智能监控人体跟踪人体的跟踪可以有两种含义，一种是在二维图像坐标系下的跟踪，一种是在三维空间坐标系下的跟踪。前者是指在二维图像中，建立运动区域和运动人体(或人体的某部分)的对应关系，并在一个连续的图像序列中维持这个对应关系。从运动检测得到的一般是人的投影，要进行跟踪首先要给需要跟踪的对象建立一个模型。对象模型可以是整个人体，这时形状、颜色、位置、速度、步态等等都是可以利用的信息；也可以是人体的一部分如上臂、头部或手掌等，这时需要对这些部分单独进行建模。建模之后，将运动检测到的投影匹配到这个模型上去。一旦匹配工作完成，我们就得到了终有用的人体信息，跟踪过程也就完成了。智能监控数据融合采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样，常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合，也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处。湖南原装智能监控拆解

连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性，限制与一般图像条件却是不吻合的。湖南原装智能监控拆解

    从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。遮挡处理目前，大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时，人体只有部分是可见的，而且这个过程一般是随机的，简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠，为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题，必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外，一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪，即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然，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。

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