智能视频分析技术的应用及发展前景
基于AI的智能音视频分析技术
基于AI的智能音视频分析技术智能音视频分析技术指的是基于AI技术的音视频数据分析，通过对音视频数据进行深层次的深度学习和辨识，实现对音视频数据的智能分析与处理。
一、智能音视频分析技术的应用场景智能音视频分析技术广泛应用于安防视频监控、智慧城市、医疗、教育、电商、娱乐等领域。
在安防视频监控方面，通过智能音视频分析技术的应用，能够快速发现安防事件，进行精准定位，从而提高安防工作效率。
在智慧城市方面，智能音视频分析技术可以帮助城市管理者实现对城市交通、环境、公共安全等全方位的数据监测与管理，并快速迅速预警，为城市管理提供更好的智能化解决方案。
在医疗方面，智能音视频分析技术可以有效降低医疗成本，缩短患者的等待时间，提高医疗服务的质量。
在教育方面，智能音视频分析技术可以帮助教师进行教学评价，精准评估学生学习情况，提升教学质量。
二、智能音视频分析技术的技术原理智能音视频分析技术基于AI技术，可以实现音视频数据的自动辨识、分类和分析处理。
最初的音视频数据需要进行特征提取，将音频转化为频谱图，将视频转化为图像序列，再利用人工智能算法对特征向量进行分析。
其中，深度学习技术扮演着重要的角色，通过对海量训练数据的学习，让计算机具有理解音视频数据的能力，实现对音视频数据的智能分析和处理。
三、智能音视频分析技术的应用案例1、安防监控对于安防监控来说，智能音视频分析技术可以帮助安防人员快速发现异常行为，并进行预警。
比如对于摇晃的画面、人员异常聚集、人员猝死等情况，可以通过智能视频技术进行识别和异常判断，及时通报给相关部门。
2、智能医疗在医疗方面，智能音视频分析技术可以帮助医生快速分析患者的病情，及时制定治疗方案。
比如利用语音识别技术，实现患者语音自述的转文字，再通过智能语音分析技术实现语音情绪识别，对情绪进行评估，了解患者的心理状态。
3、教学评价在教学方面，智能音视频分析技术可以帮助教师评价学生的学习效果，制定个性化辅导方案。
智能视频分析
智能视频分析智能视频分析：从技术到应用的探索智能视频分析是一种基于计算机视觉和图像处理技术的创新应用，通过对视频内容的深入分析和处理，使计算机能够理解视频中的内容和信息。
这一技术的崛起，为我们的生活带来了许多便利和可能性。
智能视频分析技术主要包括视频智能分割、视频目标识别、行为分析和视频搜索等功能。
通过这些功能，计算机可以准确地识别视频中的目标物体，并将其与数据库中的信息进行匹配，实现智能搜索和分析。
这一技术的广泛应用已经涉及到了诸如智能监控、智能交通、智能医疗和智能无人机等多个领域。
在智能监控领域，智能视频分析技术的应用日益广泛。
通过智能摄像头的安装和部署，计算机可以对监控区域内的视频进行实时分析和处理。
它可以帮助监控人员更好地监控和管理各类场所，例如商场、机场和公共交通等。
智能视频分析技术可以准确地识别出可疑物体或行为，并立即向监控人员发送警报信息，提高监控工作的效率和准确性。
在智能交通领域，智能视频分析技术也发挥着重要作用。
通过智能交通监测系统的部署，计算机可以对交通场景中的视频进行实时分析和处理。
它可以准确地识别出交通违法行为，例如闯红灯、逆行和超速等，从而提高交通管理的效率和精确度。
同时，智能视频分析技术还可以实现自动驾驶技术的进一步发展，提高交通安全和流畅度。
在智能医疗领域，智能视频分析技术可以用于对医学影像和手术视频的分析和处理。
它可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，提高医疗工作的效率和准确性。
通过对手术视频的分析，计算机可以用来辅助医生进行手术操作，大大减少手术风险和并发症的发生。
智能视频分析技术的应用，使医疗行业的发展进入了一个新的阶段。
智能无人机是智能视频分析技术的另一个重要应用领域。
通过对无人机飞行过程中的视频进行实时分析和处理，计算机可以帮助无人机更好地完成各类任务，例如航拍、形象报道、物流配送和环境监测等。
智能视频分析技术可以实现无人机对目标物体的自动识别和跟踪，提高无人机的飞行安全和任务效果。
视频分析技术的应用及发展
视频分析技术的应用及发展随着网络技术的发展，视频已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。
越来越多的人们利用视频来记录生活，传递信息，以及获取娱乐。
然而，视频的信息量巨大，只凭肉眼观察往往难以得到有效的分析结果。
所以，视频分析技术的应用也随之发展。
下文将从视频分析技术的应用场景、技术原理以及未来发展等角度来进行探讨。
一、视频分析技术的应用场景1. 安防领域：在保护公共安全、预防犯罪方面，视频分析技术起到了不可替代的作用。
比如，在商场、火车站、机场等公共场所，利用视频分析技术可以实时检测人群密集度、异常行为等情况，从而有效地保障公共安全。
2. 工业制造领域：在工厂、生产线等工业领域，利用视频分析技术可以实现对生产过程的实时监控。
比如，在汽车生产线上，利用视频分析技术可以进行零部件的自动检测，从而保障整个生产过程的品质。
3. 健康医疗领域：在医院、社区等健康领域，视频分析技术也可以实现对患者的实时监控。
比如，在老年人照护中，利用视频分析技术可以监测老年人的行为特征，从而提前发现老年人存在的问题，并及时进行干预。
二、视频分析技术的原理1. 视频数据采集：视频分析技术的第一步是将视频数据进行采集。
视频数据可以来自于视频摄像头、DVD等设备，也可以来自于网络等。
2. 视频处理：视频数据采集之后，需要进行处理。
视频处理包括视频压缩、视频格式转换、帧率调整等。
3. 物体检测：视频处理之后，需要进行物体检测。
物体检测是视频分析技术的重要环节。
利用视觉算法对视频中的物体进行提取，可以有效地提取出物体的相关特征。
4. 特征提取与分析：对物体进行提取之后，需要进行特征提取与分析。
通过对物体的颜色、形状、纹理等特征进行提取与分析，可以对物体进行更加精细的分类和判别。
5. 行为识别：在进行了特征提取与分析之后，需要进行行为识别。
行为识别是视频分析技术的核心部分。
利用视觉算法对视频中的行为进行分类，可以实现对人、车等物体的行为进行监控与分析。
人工智能在视频分析领域的应用与挑战
人工智能在视频分析领域的应用与挑战在过去的几年里，人工智能（AI）在许多领域都取得了显著进展，其中之一便是视频分析领域。
人工智能技术的快速发展为视频分析带来了许多新的应用和挑战。
本文将探讨人工智能在视频分析领域的应用与挑战。
一、人工智能在视频分析中的应用1. 视频内容识别和分类人工智能技术可以通过分析视频中的图像、音频和文本信息，实现对视频内容的自动识别和分类。
通过大量的样本数据训练，人工智能可以学习识别各种不同的视频内容，如人物、物体、场景等，并将其分类。
这一技术在安防领域、媒体管理和广告推荐等方面都有广泛的应用。
2. 视频智能分析人工智能可以通过对视频内容的深度学习和分析，实现对视频的智能分析。
它可以识别视频中的行为、情绪、物体动作等，并从中提取有用的信息。
例如，在监控视频中，人工智能可以识别嫌疑人的行为模式，并进行实时报警。
在医学领域，人工智能可以通过分析医学影像视频，提供对患者病情的智能诊断和预测。
3. 视频内容生成人工智能还可以通过对大量训练数据的学习，自动生成与视频相关的内容。
例如，可以通过训练模型，使其能够自动生成电影剪辑、视频广告等。
这项技术在创意产业和娱乐行业中有着广泛的应用。
二、人工智能在视频分析中面临的挑战1. 视频数据量大视频数据通常具有很高的维度和数据量，这对于人工智能算法和计算资源提出了很大的挑战。
处理大规模视频数据需要强大的计算资源和高效的算法，以便在合理的时间范围内完成分析任务。
2. 视频中的背景干扰视频中常常存在着各种背景干扰，如光线变化、噪声、动态场景等。
这些背景干扰对视频内容的分析和识别造成了困难。
人工智能需要具备对这些干扰进行自适应处理的能力，以提高视频分析的准确性和鲁棒性。
3. 隐私和安全问题视频分析涉及到大量的个人隐私和安全信息。
人工智能在视频分析中的应用必须考虑到隐私保护和信息安全的问题。
如何确保对视频数据的合法、安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
智能视频分析市场分析
智能视频分析市场分析简介智能视频分析是一种利用人工智能和机器学习技术对视频数据进行实时分析和处理的技术。
随着物联网、大数据和云计算技术的快速发展，智能视频分析在安防监控、智能交通、零售行业等领域得到了广泛应用。
市场规模据市场研究公司预测，全球智能视频分析市场规模在未来几年将持续增长。
2020年，全球智能视频分析市场规模已经超过100亿美元，并且预计将在2025年达到200亿美元以上。
市场驱动因素1.安全需求增加：随着恐怖主义、犯罪活动的增多，各行各业对安全的需求不断增加，智能视频分析技术可以帮助提高监控系统的效率和准确性。
2.智能城市建设：智能视频分析技术是智能城市建设的重要组成部分，可以实现城市交通管控、环境监测、应急救援等功能。
3.零售行业需求：智能视频分析技术可以帮助零售商实现智能化管理和精准营销，提高销售效率和顾客体验。
市场关键玩家1.Hikvision：中国领先的安防监控设备供应商，提供智能视频分析解决方案。
2.Dahua：另一家中国知名的安防监控设备供应商，同样提供智能视频分析技术。
3.Axis Communications：瑞典的网络摄像头制造商，在智能视频分析领域拥有丰富经验。
市场机遇1.5G技术发展：随着5G技术的普及和应用，智能视频分析技术可以实现更快的数据传输和响应速度。
2.人工智能技术进步：随着深度学习和神经网络技术的不断进步，智能视频分析技术的准确性和效率将得到进一步提升。
市场挑战1.隐私和数据安全：人们对于智能视频分析技术可能侵犯个人隐私和数据安全的担忧不断增加，这是智能视频分析市场发展的一个重要挑战。
2.技术标准化：智能视频分析技术还没有统一的技术标准和规范，不同厂商的产品和解决方案之间缺乏互操作性，限制了市场的发展。
市场趋势1.云端部署：越来越多的企业和机构选择将智能视频分析技术部署在云端，可以提高灵活性和可扩展性。
2.边缘计算：随着边缘计算技术的发展，智能视频分析技术可以在摄像头等终端设备上实现实时处理和分析。
AI技术在多媒体行业中的智能视频分析
AI技术在多媒体行业中的智能视频分析智能视频分析是指利用人工智能技术对视频进行深度学习和数据分析，以实现视频内容的自动解析、识别和理解。
在多媒体行业中，智能视频分析已经开始发挥着重要的作用，不仅提升了视频内容的质量，还改善了用户体验。
本文将详细探讨AI技术在多媒体行业中的智能视频分析应用。
一、智能视频分析的概述智能视频分析是指通过计算机视觉和深度学习技术，对视频中的图像、声音和文字进行智能识别和分析的过程。
它可以实现对视频中的物体、人物、场景、动作等不同内容的自动识别和解析。
通过智能视频分析，可以为视频内容添加各类标签，提供更丰富的元数据信息，从而为后续的视频推荐、搜索和分类等功能提供支持。
二、智能视频分析在多媒体行业中的应用1. 安防监控：智能视频分析可以实现对监控视频的实时监测和智能警戒。
利用AI技术，可以对视频中的行人和车辆进行智能识别和分析，及时发现异常行为和危险情况。
同时，智能视频分析还可以自动识别并报警处理疑似安全威胁的事件，提高安防监控系统的效率和准确性。
2. 媒体内容管理：在多媒体行业中，智能视频分析可以帮助媒体公司对视频内容进行自动标注和分类。
通过对视频中的人物、场景等元素进行识别和解析，可以为视频添加标签、生成摘要和关键词，为用户提供更精准的搜索和推荐结果。
同时，智能视频分析还可以自动识别和过滤不合规的内容，提高媒体内容管理的效率和质量。
3. 广告投放和分析：利用智能视频分析，广告公司可以根据用户的兴趣和需求，为其推送更为精准的广告内容。
通过对视频中的人物、场景、产品等进行智能分析，可以识别出用户的兴趣点和需求特征，从而为其提供个性化的广告推荐。
同时，智能视频分析还可以对广告投放效果进行监测和分析，为广告公司提供更精确的营销数据。
4. 视频创作和编辑：智能视频分析可以帮助视频创作者和编辑人员提升创作效率和质量。
通过对视频中的色彩、音频、动画等元素进行分析和处理，可以实现视频的自动修复、后期特效和音频优化。
基于深度学习的智能视频分析技术研究
基于深度学习的智能视频分析技术研究智能视频分析技术是近年来快速发展的一项科技领域，它基于深度学习的算法和技术，可以对视频内容进行智能分析与处理。
本文将对基于深度学习的智能视频分析技术进行研究，并探讨其应用前景与发展趋势。
一、深度学习在智能视频分析中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络思维的机器学习方法，其通过多层次的神经网络结构，可以从大量数据中进行自动学习和特征提取。
在智能视频分析中，深度学习能够处理海量的视频数据，并能够自动学习视频中的特征和模式。
它可以应用于视频目标识别、行为分析、场景理解等方面。
1. 视频目标识别基于深度学习的视频目标识别技术，可以通过对视频中的目标进行自动检测和识别，实现对视频中物体、人物等目标的自动定位和标注。
通过深度学习的特征提取和分类技术，可以大幅提高视频目标识别的准确度和效率。
2. 行为分析通过深度学习的神经网络结构，可以对视频中的人物行为进行自动学习和分析。
例如，在监控视频中，深度学习可以识别人员的走动轨迹、举止行为，从而判断是否出现异常情况。
这对于保障公共安全具有重要意义。
3. 场景理解深度学习在场景理解方面的应用也非常广泛。
通过对视频背景、环境的学习和建模，深度学习可以对视频场景进行自动分析和理解。
例如，可以自动识别出某个视频是在室内还是室外，是在山区还是海边等。
这对于视频分类、索引和检索等方面具有重要的价值。
二、基于深度学习的智能视频分析技术的发展趋势基于深度学习的智能视频分析技术以其卓越的性能和广泛的应用前景，吸引了众多研究者和企业的关注。
未来，基于深度学习的智能视频分析技术将呈现以下几个发展趋势：1. 模型优化和算法改进当前，深度学习在智能视频分析中已经取得了很多令人瞩目的成果。
然而，仍然面临着许多挑战，例如模型的泛化能力有限、训练过程中的数据不平衡等问题。
因此，未来的研究方向之一是进一步优化深度学习模型，改进算法，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
2. 多模态融合智能视频分析通常需要结合多种类型的数据信息，如视频、图像、音频等。
人工智能在视频分析中的应用
人工智能在视频分析中的应用人工智能技术的快速发展正在改变我们生活的方方面面，其中在视频分析领域的应用尤为引人关注。
随着摄像头和传感器技术的不断进步，视频数据量不断增加，传统的人工分析方法已经无法满足对视频数据的处理需求，而引入人工智能技术可以有效提高视频数据的处理效率和精度。
一、1.视频内容识别人工智能技术可以通过深度学习算法对视频中的图像内容进行识别和分类，实现对视频内容的精准识别。
例如，在监控视频中识别出人的脸部特征，实现人脸识别功能；在电影视频中识别出物体和场景，实现内容标签和搜索功能等。
通过视频内容识别技术，可以帮助用户快速定位视频中感兴趣的内容，提高视频的利用价值。
2.视频监控人工智能在视频监控领域的应用也日益广泛。
通过视频分析技术，可以实现对监控视频的自动检测和分析，例如识别出异常行为和危险情况，实现对监控区域的实时监测和预警。
同时，人工智能还可以对监控视频进行行为分析和轨迹跟踪，辅助安防人员更好地进行监控和管理工作。
3.视频搜索和推荐在视频网站和社交媒体等平台上，用户上传的视频数量庞大，如何让用户更快地找到感兴趣的视频内容成为了一个重要问题。
人工智能技术可以通过视频内容识别和行为分析等手段，为用户提供个性化的视频推荐和搜索服务，从而提高用户体验和视频平台的活跃度。
4.视频编辑和合成人工智能技术也可以在视频编辑和合成领域发挥重要作用。
通过深度学习算法，可以实现对视频内容的自动剪辑和特效处理，提高视频编辑的效率和质量。
同时，人工智能还可以实现对视频的自动合成和增强，为视频制作人员提供更多的创作工具和可能性。
5.视频分析和预测在业务应用和科研领域，人工智能在视频分析和预测方面也有着广泛的应用。
例如在交通管理领域，可以通过视频数据对车流量和拥堵情况进行实时监测和预测，帮助交通部门更好地规划交通路线和解决交通问题。
还可以通过视频分析技术对医学影像和生物视频等进行分析和诊断，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
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图１
车牌识别原理示意
取和更新技术”，将摄像机采集的视频信号进行处理和 综合分析，对道路上突发的交通事件（如压线、突然停 车、逆行、遗洒、行人跨越公路等）进行实时检测、报 警、记录、传输、统计，并将事件视频图像及报警区域 图像切换到主监控画面，提示管理人员进行应急处理。 ２．２在交通卡口系统中的应用 视频分析技术在交通卡口中的应用分２部分：一部 分是和电子警察相同的车辆检测及行为分析；另一部 分就是车牌识别，通过抓拍图片自动识别车辆牌照信 息。
察系统的视频分析已经不需要配备工控机，直接把视频 算法写入摄像机内，由摄像机完成此项工作。这除了得 益于摄像机内置处理器性能的提高外，视频分析技术的 智能化发展尤为重要。在以后的产品和技术发展中，视 频分析技术对前端设备的要求会越来越低，配置在前端 的设备会越来越少，越来越智能，承载的功能会越来越 多。 ３．４视频运算的稳定性越来越高 视频分析技术的稳定性一直是发展的难题，尤其 是道路车辆行进速度快，交通行业本身对检测精度要求 又很高，所以有些应用一直处在试用阶段，比如高速路 段的车辆检测采用线圈或雷达检测为主、视频为辅的方 式，视频测速不作为交通超速违章处罚依据等。在将来 视频分析技术进一步发展后，势必会越来越稳定，检测 精度越来越高，将全面取代其他复合检测手段。
４市场发展前景
《“十二五”交通运输信息化发展需求》提出：保 障交通运输系统的畅通、高效，要求加强对交通基础设 施和运输装备的运行监测，提高其运营管理水平和运行 效率；满足人民群众安全便捷出行，要求为公众提供优 质的出行信息服务；保障交通运输安全发展，要求提升 交通运输安全监管和应急处置的监测预警、通信保障和 决策支持水平。因此，作为缓解城市交通压力、减少交 通事故重要手段的智能交通建设成为政府投资重点。据 清科研究中心最新报告显示，我国智能交通行业进入快 速发展阶段，２０１２年智能交通行业整体市场规模近８００ 亿元，预计：至ｌＪ２０１５年，整体市场规模将超过２ ０００亿元， 市场增长率保持在１０％以上，并在未来的很长一段时间 内，持续增长并发展。因此视频分析技术作为智能交通 行业发展的核心技术，其市场发展前景不言而明，也将 获得巨大的发展空间。
及市场前景。 关键词：智能；视频分析技术；应用现状；发展
前景 费用上升、排污量增加，同时诱发交通事故，影响人们 的工作效率和身体健康。对于城市交通管理者来说，一 方面是日渐增长的交通压力，另一方面是警力人员捉襟 见肘，如何利用科技手段提高管理效率，增进交通良性 循环成为很多城市交通治理和发展的重要思路之一。高 清摄像机的广泛使用和基于高清图像的视频分析技术的 发展，为智能交通信息化提供了一种有效的技术手段，
３技术发展前景
视频分析技术在智能交通行业中已经广泛应用，技 术发展更是日新月异。近４年，依赖视频分析技术的产 品更新了２代产品，从标清到高清至现在的高清智能。 由于视频分析技术的高效及实用，在将来的技术发展 中，仍会保持快速发展，其发展方向主要有４方面。 ３．１适应的图像像素越来越高 过去，高清视频的视频分析是整个视频分析技术的 瓶颈，高像素的视频流对视频运算和前端设备的承载能 力有很高的要求。经过几年的技术发展，这一“瓶颈” 已经得到解决。现在，智能交通各系统已基本使用高清 摄像机作为基础数据源。在以后的技术发展中，摄像机 的像素还会越来越高，从目前主流的２００万、５００万像素 向更高清发展，视频分析技术也会随之适应相应的前端 设备。 ３．２视频分析的维度越来越宽 目前视频分析技术主要应用在交通行业电子警察系 统（包括车辆综合违章抓拍）、卡口系统、动态车流监 测系统。各系统中视频分析的数据基本固定，如电子警 察系统主要是检测车辆经过监测点、判别车辆闯红灯、 违章变道压线等各种违章行为，卡口系统中主要是识别 车辆牌照，动态车流监测系统主要是统计交通断面的交 通流信息。在今后的技术发展中，视频分析的数据维度 会越来越宽，包括复杂的交通行为分析、车身颜色识 别、车标车型识别、驾驶人员人脸识别等。 ３．３前端硬件设备越来越智能 在刚进入高清时代时，高清摄像机的视频分析基本 上是１台摄像机配备１台工控机来进行视频运算，然后发 展到２～４台摄像机配备ｌ台工控机。现在卡口、电子警
万方数据
智能视频分析技术的应用及发展前景
曾超
２．３在动态车流量监测系统中的应用 动态车流量监测系统采用视频图像处理技术，可 实时提供车流量、平均车速、车型、占有率等交通流 信息，适用于高速公路、城市快速路、桥梁、普通公路 的道路交通流信息采集，为交通信号控制、信息发布、 交通诱导、交通指挥和环境监测等提供依据和参考。采 用边缘特征车辆检测算法，结合区域特征处理，鲁棒性 高，受环境光线变化和阴影的影响小，不同的光照和天 气状况下均保持较高检测精度。
１我国交通环境分析
近１０年，我国城镇化发展迅速。目前我国城市人口 密集区，机动车和非机动车数量增长迅速，相对匮乏且 陈旧的道路交通设施、布局不尽合理的城市路网已经不 堪重负，导致城区交通拥堵频繁、交通秩序混乱等问题 日益严重。特别是早晚流量高峰期间，道路人流、车流 量基本处于饱和或超饱和状态，加上车辆违规行驶、商 贩占道摆摊设点、车辆乱停乱放、侵占道路等现象比较 严重，是城市交通管理的难点和热点。 交通拥堵使交通延误、车速降低、时间损失、燃料
２．１．１
车辆检测原理
采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心原理是 通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型 进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前 景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖 于背景建模算法性能。 ２．１．２视频检测红绿灯信号 视频分析算法对于红绿灯的检测综合运用了亮度比 较算法与灰度比较算法，在场景中红绿灯所在位置划定 检测区域，并对该区域的亮度与灰度变化进行实时检测 与判断，从而获知当前的红绿灯状态。 ２．１．３道路交通事件视频检测 道路交通事件视频检测系统基于视觉的车辆检测 和跟踪的视频分析技术。具有图像稳定、阴影消除、视 场校对、自动补偿等功能，能在不同环境条件下正常并 准确地进行视频检测和数据分析。采用“航天多目标识 别与跟踪技术”、 “图像预处理技术”及“图像背景提 （１）图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过 车或车辆违章行为进行实时、不问断记录、采集。 （２）预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的 关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原 始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马 校正、边缘增强、对比度调整等处理。 （３）车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后 面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重 要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像 预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确 定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的 起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列 坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法 可以对图像中的所有车牌实现定位。 （４）字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通 过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步 精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模 板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有 车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中 的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、 字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。车 牌识别原理示意见图１。
（５）字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征 提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函 数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形 式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。 （６）结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输
一８６．
（二徽。÷Ｉ苎。ＣＨ｜ＮＥｓＥ
ＲＡ｜｜Ⅵ硝Ｙｓ ２０ １３，０８
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万方数据
智能视频分析技术的应用及发展前景曾超
２．１
在电子警察系统中的应用 视频分析技术在电子警察中的应用，主要是利用视
频分析技术对行进车辆的行为进行分析，通过高清摄像 机抓拍的实时视频，对每一帧图像进行ｔ：ｌｆ．，ｘ，１分析，运用 智能算法计算图片的变化分析监控区域内车辆的变化曲 线，进而检测车辆经过并判断车辆的违章行为。
责任编辑王小红 收稿日期２０１
３－０７－１ ９ห้องสมุดไป่ตู้
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万方数据
智能视频分析技术的应用及发展前景
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 曾超 深圳中兴力维技术有限公司,广东深圳,518057 中国铁路 Chinese Railways 2013(8)
本文链接：/Periodical_zhongguotl201308023.aspx
并日益得到广泛应用。
２视频分析技术的应用现状
视频分析技术已在标清摄像机中进行一些应用， 如越界、人员聚集等，但是标清摄像机由于取景范围受 限，图像不清晰，尤其在快速变化的道路上很难实现有 效地分析和取证。 随着高清摄像机的大量使用，高清图像的视频分析 技术得以快速发展，已在城市智能交通系统中得到广泛 应用，其中应用最多的是电子警察、交通卡口和动态车 流量监测系统。
／；寒轨道交通视频技术实验室
智能视频分析技术的
应用及发展前景
曾超：深圳中兴力维技术有限公司，行业市场总监，广东深圳，５１
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摘
要：在我国交通环境分析的基础上，介绍视
频分析技术在电子警察系统、交通卡口系统和动
态车流量监测系统中的应用现状，从适应的图像
像素、视频分析的维度、前段硬件设备和视频运 算的稳定性等方面分析智能视频分析技术的发展