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智能视频监控的技术特点
智能视频监控技术一直在发展。然而，环境的复杂性和目标行为的多样性使得智能监控算法变得复杂，该算法通常是为特定应用而设计的。虽然已经提出了许多被证明有效的智能分析算法，但由于计算机数据处理能力的限制，这些算法不适合实时计算，适应性差，应用有限。
目前，视频智能分析已经取得了一些成果，它以目标的整个运动轨迹为研究对象，提取运动目标的运动特征或自身特征。这种研究对象不一定是人，也可以是车辆、动物、飞机、坦克等军事对象。以目标的局部运动为研究对象，提取局部“肢体语言”特征来分析判断目标的行为，如手语识别、步态识别、面部表情识别或运动识别等。
这类监控问题的难点在于运动模式的提取和高效可靠的识别算法。智能视频监控系统可以解决两个主要问题：一是将安防运营商从“盯着屏幕”的繁琐任务中解放出来。这部分工作由机器完成，异常情况能及时处理，如报警；另一种是在海量视频数据中快速搜索想要的图像。
对于以上两个问题，视频分析厂商经常提到的案例是：操作者盯着屏幕看10分钟以上，就会错过90%的视频信息，使得这项工作毫无意义；在伦敦地铁案中，安保人员花了70个工作小时才在大量磁带中找到所需信息。智能视频监控的核心内容是对特定目标的自动检测、跟踪和行为识别，包括运动检测、目标分类、目标跟踪和行为识别。比如跟踪人体：首先从实时图像序列中检测运动物体，然后在运动物体中判断人体，然后跟踪人体的运动轨迹，分析选择行为异常的人，比如在车站、机场留下包裹的人。* *，跟踪有异常行为的人。
