[ 導讀 ] 如今，在視頻監控領域，提及智能監控，相信很多人都了解，隨著智能監控的發展，視頻分析技術也日益受到關注。

        如今，在視頻監控領域，提及智能監控，相信很多人都了解，隨著智能監控的發展，視頻分析技術也日益受到關注。

        視頻分析技術提高智能化程度

        智能化視頻監控系統，其核心部分主要在于對視頻信息的分析，而滿足這一功能的關鍵在于其核心算法軟件部分。

        目前有三種方法出現于視頻分析市場。一種是單一算法。可以識別和捕捉出現在監控畫面里移動的物體。基于此最常見的應用就是劃定一塊區域，當有物體越過這條線則予報警。或者實現對單向通道監控，當有人從反方向通過時，系統報警。雖然此方法起到些作用，但它不能作為一個完整的解決方案，而且畫面中人數多的時候或復雜的行為就不能用。一種是對象跟蹤算法。通過使用一種圖形化的地圖，CCTV的攝像機可以捕捉移動的物體，這些對象被完全秘密監控。雖然這種方法有所進步，但它無法識別一些可以導致違規的行為，而且這種方法跟蹤對象需要攝像頭畫面的重疊。一種是多對象行為檢測。NEC提供的先進的行為分析算法是一種神經網絡算法，可以識別多個物體的多種行為，可以作為一個完備的安全方案，十分有效地應用到監控系統里，實時地發現各種違規行為。

        視頻圖像智能分析技術的研究和發展源于兩個主要應用領域：一是為了便于分析而對圖像信息自動進行判斷、改進和增強，是針對視頻圖像本身進行改進和增強的技術，主要應用是對視頻圖像的效果進行判斷、改進和增強，比如對視頻和圖像自動進行噪聲檢測濾除、顏色亮度自動校正等等。二是讓機器自動理解視頻圖像，并對圖像數據進行分析、存儲、傳輸和顯示，如工業制品的檢測識別、OCR字符識別以及安防領域的行為檢測、人臉檢測、車輛號牌檢測、逆行、闖紅燈等違法行為等檢測識別等。

        找準智能監控瓶頸推動普及應用

        智能視頻監控產品并不是一類即插即用式的產品，它的成功應用不僅僅取決于智能算法的先進性，而是一項系統的工作，包括客戶需求提煉及引導、系統方案設計、智能算法開發、產品移植、平臺軟件、現場調試等。算法供應商、設備商和系統集成商很難單獨覆蓋以上各個環節。所以只有將智能監控當做一個系統性工作來做，集全行業之力，求同存異，才能給智能監控帶來新的突破點。

        因為需求的差異性各不相同，成為阻止智能監控普遍應用的最大障癨。，算法問題是影響目前智能監控普及的重要診因之一。比如復雜條件或背景下的運動目標的檢測和跟蹤以及光照度問題，一直是視頻圖像處理的難點，也是視頻處理系統的實用性和可靠性的嚴重障癨。現場高密度光線變化，必定使得背景的圖形也隨之變化，一方面增大算法的難度和系統資源占有率，另一方面是前后景的運動目標難于分離出來加以區分和判斷。另外，運動目標與背景相似、高速運動與極慢速運動、陰影和物體的重疊部分以及非靜態背景、主芯片的處理能力和算法的優化程度等都會影響智能監控技術及其普及程度。但相信隨著技術的發展，可以越來越成熟化、標準化，同時算法的適應性加強，操作簡單，將會極大地提高它的普及率。

        以需求為導向，讓智能監控“叫好又叫座”

        隨著監控行業的不斷發展，智能監控產品應用范圍必然會擴展滲透至各個行業，而各個行業都勢必會結合各自的需求特點，對智能監控提出不同要求。安防監控領域對智能監控技術的要求，來自于具體行業特色監控的各種實際需求，每一種行業監控都可能需要若干類智能監控技術。

        各個行業對于智能分析的需求各不相同，而智能監控產品現在的行業細分還不充分，有時候會出現勉強應用的情況，造成在某些行業中的應用不夠理想。比如，有些智能監控產品只適用于空曠場景，而在項目中若被勉強應用于人車繁忙的場景，其效果就會大打折扣。這就需要廠商在開發智能產品時以需求為導向，以應用為出發點。

        D1Net評論：

        智能監控已經成為視頻監控發展的主流趨勢，立足當下，展望未來，智能監控的市場應用范圍會很細分，在常規產品上，將會衍生定制化的行業業務需要的產品。

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