异常检测和监控系统
监控系统中的异常行为检测研究
监控系统中的异常行为检测研究随着科技的发展，人们对于安全的要求也越来越高，其中涉及到的监控系统在安全领域中具有重要的地位。
而针对于监控系统中的异常行为检测问题，近年来也受到了广泛的关注。
异常行为检测是指通过对于监控数据的分析，发现其中的不符合规律的行为，从而及时识别异常行为，保障安全。
本文将从监控系统中的异常行为检测入手，展开相关的研究探讨。
一、监控系统中异常行为的定义监控系统中的异常行为指的是在一定时间范围内，通过监控数据分析，发现其中某些行为不符合规律、不具有代表性，存在不确定性的情形。
常见的异常行为包括数据波动、数据量暴增、数据缺失、峰值出现等，这些异常行为会对于监控系统的有效性和安全性带来不利影响。
二、监控系统中的异常行为检测在对于监控系统中的异常行为进行检测的过程中，我们需要将监控数据进行分类，确定其各个属性，以及设定相应的监控策略，从而减少误判率和漏报率。
主要的异常行为检测方法如下：1、统计学方法统计学方法是目前较为常用的一种监控方法，其主要依据数据分析和验证，建立与监控数据所拟合的模型，并以此为基础，识别异常数据。
常用的统计学方法有：3σ原则、箱线图、离岸点检测等。
2、机器学习方法机器学习方法在异常行为检测领域中也备受关注，通过对于大量的监控数据进行分类、学习和预测，从而减少人工干预，提高安全性。
常见的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等，这些方法的应用使得异常行为检测更加精确和快速。
3、深度学习方法深度学习方法的优势在于其可以对于大量的数据进行学习，在相对较短的时间内建立准确的模型。
与传统的机器学习方法相比，深度学习方法能够更加准确地检测到异常行为，同时也能够更快地反应并作出相应的处理。
深度学习方法在数据领域的应用也越来越广泛，已经成为监控系统中的重要应用手段之一。
三、监控系统中异常行为的应用监控系统中的异常行为检测不仅仅是为了保障安全，同时也涉及到生产效率、节约成本、提高管理质量等，因此异常行为检测也在很多领域得到普遍应用。
安全监控系统监测、监控异常上报制度范文（4篇）
安全监控系统监测、监控异常上报制度范文第一章总则第一条为了加强企业安全管理，及时发现和处理安全问题，提升安全生产水平和保证职工生命财产安全，制定本制度。
第二条本制度适用于本企业所有生产经营活动中涉及的安全监控系统的异常情况的监测和上报工作。
第三条安全监控系统的异常情况包括但不限于以下情况：1. 监控系统故障或失效；2. 监控设备损坏或无法正常工作；3. 异常报警或报警信号失效；4. 监控录像缺失或录像无法回放；5. 其他安全监控系统异常情况。
第二章责任及流程第四条安全监控系统的管理责任由安全主管负责。
安全主管应负责以下工作：1. 安排负责人定期检查监控系统运行情况；2. 及时上报监控系统异常情况；3. 协调相关部门解决监控异常问题；4. 定期组织安全培训和演练，提高员工的安全意识和操作能力；5. 监督整改措施的执行情况。
第五条监控系统异常上报的程序如下：1. 发现监控系统异常情况后，由发现者立即向所在部门负责人汇报；2. 部门负责人收到上报后，应及时对情况进行核实和确认；3. 部门负责人将情况上报给安全主管，同时协调相关部门解决问题；4. 安全主管收到上报后，应及时组织相关人员进行处理，并制定解决措施；5. 安全主管应向企业领导层和相关部门报告监控系统异常情况，并报告解决措施和整改计划；6. 监控系统异常问题解决后，应将解决情况及时通知相关人员，并进行记录和归档。
第三章监控异常上报要求第六条监控异常上报应包括以下要素：1. 异常情况的具体内容、时间、地点和原因；2. 监控异常的影响范围和可能带来的安全风险；3. 紧急情况的应急预案和相关救援措施；4. 监控异常的处理情况和解决方案；5. 监控异常问题的整改计划和完成情况；6. 监控异常问题的相关照片和录像；7. 其他需要说明的事项。
第四章监控异常的处理和整改第七条监控异常情况应及时进行处理和整改。
1. 对于监控系统故障或失效情况，应由技术人员进行维修和排除故障；2. 对于监控设备损坏或无法正常工作情况，应及时更换或修理设备；3. 对于异常报警或报警信号失效情况，应进行报警系统检修和测试；4. 对于监控录像缺失或录像无法回放情况，应查找故障原因并进行修复；5. 对于其他安全监控系统异常情况，应根据具体情况制定相应的处理和整改方案。
监控系统的异常行为检测
监控系统的异常行为检测随着技术的进步和发展，监控系统在各个领域中扮演着重要的角色。
监控系统的异常行为检测技术，作为保障系统稳定运行和安全性的重要手段之一，受到了广泛的关注和应用。
本文将会介绍监控系统的异常行为检测的原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的挑战和未来发展趋势。
一、监控系统的异常行为检测原理监控系统的异常行为检测是通过对监控数据进行分析和处理，识别出与正常行为模式不一致的行为并发出警报。
其原理基于以下两个核心思想：1. 正常行为模式建模：首先，需要对监控系统的正常行为模式进行建模和学习。
这包括对历史数据的统计分析和特征提取，以及对正常行为的模式进行建立。
正常行为模型可以基于统计方法、机器学习、深度学习等技术手段进行建模。
2. 异常行为检测：通过与正常行为模式进行对比，对监控数据进行实时监测和检测。
当监控数据与正常行为模式存在显著差异时，即可判断为异常行为，并触发相应的警报机制。
异常行为检测可以采用规则引擎、机器学习算法、模型识别等方法实现。
二、监控系统异常行为检测的方法监控系统的异常行为检测方法多种多样，根据具体要求和应用场景的不同，可以选择不同的技术手段。
1. 基于规则的方法：规则引擎是一种常见的异常行为检测方法，它通过定义一系列规则和阈值来判断监控数据是否属于异常行为。
该方法适用于那些异常行为可以通过具体规则进行判断的场景，例如温度超过阈值、流量异常等。
2. 基于统计的方法：统计方法利用统计学知识对监控数据进行分析和处理，通过计算监控数据的均值、方差等统计量来判断其是否属于正常行为。
常见的统计方法包括均值-方差法、概率分布模型等。
3. 机器学习方法：机器学习方法在监控系统的异常行为检测中得到了广泛的应用。
通过对大量的监控数据进行训练和学习，机器学习模型可以自动发现并学习正常行为模式，并对异常行为进行预测和检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、神经网络等。
视频监控系统中行为识别与异常检测
视频监控系统中行为识别与异常检测随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而对于大规模的监控系统来说，如何快速准确地识别行为和检测异常成为了一个重要的问题。
本文将探讨视频监控系统中的行为识别与异常检测技术，并介绍其在安全监控、交通管理等领域的实际应用。
行为识别是视频监控系统中的一个重要任务，它旨在通过对视频中的人员、车辆等进行分析，判断其所进行的行为。
通过行为识别，我们可以实时监控人员的活动轨迹、车辆的行驶状态等，从而提前发现潜在的安全风险。
现代视频监控系统通常采用计算机视觉技术，将视频帧转化为数字形式，在此基础上进行分析和处理。
行为识别的关键在于特征提取和分类。
特征提取是指从视频中提取出能够代表行为特性的特征，比如人体的运动特征、车辆的行驶速度等；而分类是指根据这些特征，将视频分为不同的行为类别，如行走、奔跑、停车等。
传统的行为识别方法主要依赖手工提取的特征，如Haar特征、HOG特征等。
但这种方法存在容易受到光照、遮挡等因素影响的缺点。
近年来，基于深度学习的行为识别方法取得了令人瞩目的成果，通过卷积神经网络等模型自动学习出特征表示，并在大规模数据集上进行训练和优化，进一步提升了行为识别的准确度和鲁棒性。
异常检测是视频监控系统中的另一个重要任务，它旨在通过对视频中的行为进行分析，检测出与正常行为有显著差异的异常行为。
对于大规模的监控系统来说，人工检查每一个视频是不现实的，因此需要借助自动化的工具来快速准确地发现异常。
异常检测通常包括两个阶段：训练阶段和测试阶段。
在训练阶段，我们利用已标注的正常行为样本，训练一个模型来表示正常行为的分布。
在测试阶段，我们将待检测的行为与训练阶段学到的模型进行比较，根据模型的输出判断是否存在异常行为。
异常检测的关键在于建模和判别。
建模是指对正常行为进行建模，通常采用概率模型、聚类模型或者深度学习模型等。
判别是指根据建模的结果，对待检测行为进行判断，常见的方法包括最近邻、One-class SVM等。
监控系统中的异常检测与预警
监控系统中的异常检测与预警随着科技的不断进步，监控系统已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
从保护我们的家庭安全到保护社会的公共安全，监控系统扮演着重要的角色。
然而，仅有监控设备并不足以确保安全，因为监控视频往往是海量的，人工检测异常行为是一项艰巨且低效的任务。
因此，异常检测与预警系统的出现成为了必要。
一、异常检测系统的原理和方法异常检测系统采用先进的计算机视觉技术和机器学习算法，能够自动分析监控视频，并精确地检测出异常行为。
常见的异常行为包括入侵、盗窃、火灾等，这些行为对安全造成了威胁。
异常检测系统的工作原理可以总结为以下几个步骤：1. 视频数据采集：监控系统会实时采集监控视频，并将其传输到异常检测系统。
2. 特征提取：异常检测系统会对每帧视频进行特征提取，以提取出与异常行为相关的信息。
3. 异常检测：通过机器学习算法，异常检测系统会对提取的特征进行分析和识别，判断是否存在异常行为。
4. 提示预警: 一旦发现异常行为，异常检测系统会即时通过声音、图像或者文字等方式向相关人员发送预警信息。
值得一提的是，异常检测系统通常需要经过训练和学习才能达到较高的准确性。
通过大量的样本数据，系统能够建立起对正常行为和异常行为的识别模型，从而提高检测的准确率和误报率。
二、异常检测系统的应用场景异常检测系统广泛应用于多个领域，为我们的生活带来了便利和安全。
1. 家庭安防：家庭监控系统通过异常检测和预警功能，能够及时发现和阻止入室盗窃、火灾等事件的发生，保护家庭成员的人身安全和财产安全。
2. 城市安防：城市监控系统通过异常检测功能，能够监控公共场所的异常行为，如抢劫、扒窃等，及时调度警力，提高治安维稳能力。
3. 交通管理：交通监控系统通过异常检测功能，能够实时监控交通流量和交通事故，并及时进行预警和处理，提高交通管理效率和安全性。
4. 工业安全：在工业生产过程中，异常检测系统可以监控设备运行状态，及时发现异常情况，防止事故的发生，保障生产安全和员工的身体健康。
安全监控系统监测、监控异常上报制度(5篇)
安全监控系统监测、监控异常上报制度为保证我矿安全监测监控系统的正常、准确的运行，当系统出现异常情况时，应按以下进行上报。
一、煤矿瓦斯监测监控系统异常种类有：1、瓦斯浓度超限；2、传感器报警点定义不当；3、馈电断电报警；4、矿井瓦斯监测系统无记录；5、其它安全系统异常情况或安全隐患。
当出现以上异常情况时，值班人员应按异常情况上报程序进行上报。
二、煤矿瓦斯监测监控系统值班员发现瓦斯超限报警，必须立即通知煤矿值班领导负责组织隐患的排查，并立即将采取措施和处理结果上报。
同时要在处理过程中每半小时和报警消除后的处理结果及时上报备案。
三、煤矿瓦斯监测监控系统值班员发现系统无数据，瓦斯曲线不正常、馈电断电报警等异常情况，必须立即通知矿值班领导和安全技术人员组织排查。
四、煤矿瓦斯监测监控系统值班人员收到上级管理部门的指令和处理决定书要及时通知矿值班领导，并就处理情况每半小时上报一次，若情况消除则只报送结果，以备核查。
15五、接到报警(或断电)信号后，应立即通知通风队值班人员查明原因，并报告跟班安全员、瓦检员或工程师。
六、接到事故报警后，要立即报告值班矿领导和总工程师并协助进行事故处理。
七、井下维护人员，发现各类探头报警或不安全隐患时，在尽可能查明情况后，应立即向上级主管汇报。
八、矿长、总工程师应经常通过终端了解井下安全情况，调用计算机贮存的资料更好地指挥安全生产。
九、通风负责人应负责组织分析、研究监测系统的数据，结合井下采掘动态，掌握矿井瓦斯等变化规律，并制定相应的防治措施。
安全监控系统监测、监控异常上报制度（2）根据安全监控系统的特点和需求，建立监测、监控异常上报制度是非常重要的。
下面是一个可能的制度流程示例：1. 异常监测：安全监控系统会不断地监测各种安全事件和异常情况，包括但不限于入侵检测、网络攻击、异常设备行为等。
系统会将这些异常情况记录下来，并进行相应的处理。
2. 异常上报：一旦安全监控系统检测到异常情况，应当立即将异常信息上报给相关部门或人员。
软件系统运维技术中的系统监控与异常检测方法
软件系统运维技术中的系统监控与异常检测方法在软件系统的运维过程中，系统监控与异常检测是至关重要的技术。
通过实时监控系统的运行状态和检测系统中的异常情况，可以及时发现并解决问题，保证系统的正常运行。
本文将介绍一些常用的系统监控与异常检测方法。
首先，系统监控是指对系统运行状态的实时监测和收集。
常用的系统监控方法包括：1.性能监控：通过监测系统的性能指标，例如CPU利用率、内存使用率、磁盘空间等，来评估系统的运行状况和资源使用情况。
可以使用工具如Zabbix、Nagios 等来实现性能监控。
2.日志监控：通过收集系统日志并进行分析，发现系统异常行为和问题。
可以使用工具如ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）来进行日志监控。
3.网络监控：监控网络流量、网络设备等，发现网络故障和异常。
可以使用工具如Wireshark、Nmap等来实现网络监控。
除了系统监控，异常检测也是系统运维中的重要环节。
异常检测是通过对系统运行数据进行分析，识别出与正常行为不符的异常情况。
以下是常用的异常检测方法：1.统计学方法：通过对系统运行数据的统计学分析，例如均值、方差等，来确定是否存在异常情况。
可以使用统计学工具如孤立森林算法、离群值检测等来进行异常检测。
2.机器学习方法：利用机器学习算法对系统运行数据进行建模和训练，从而判断未知数据是否属于异常情况。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、聚类分析等。
3.时间序列分析：通过对系统运行数据的时间序列进行分析，发现异常模式和趋势变化。
可以使用ARIMA模型（自回归滑动平均模型）等来进行时间序列分析和异常检测。
值得一提的是，系统监控与异常检测不仅仅是识别问题，还需要及时采取相应的措施。
对于监控到的异常情况，相关的应急响应机制是不可或缺的。
例如，当监控到CPU利用率过高时，可以通过自动扩展计算资源或者优化代码来降低负载。
此外，系统监控与异常检测技术还可以与日志分析、性能优化等技术相结合，从而全面提升系统的运维效率和质量。
计算机控制智能监控中的异常检测
计算机控制智能监控中的异常检测近年来，随着计算机技术的迅速发展，计算机控制智能监控系统在各个领域得到广泛应用。
智能监控系统通过计算机对监控场景进行全天候、全方位的监测和分析，提供实时的安全保护。
异常检测是智能监控系统中至关重要的一项功能，它能够及时识别和响应异常情况，增强监控系统的安全性和可靠性。
本文将探讨计算机控制智能监控中的异常检测技术。
一、异常检测的意义异常情况在各种安全监控环境中时有发生，例如火灾、盗窃、入侵等，这些异常情况都可能对人身财产安全造成严重威胁。
通过智能监控系统对异常情况进行及时发现和处理，可以减少事故发生的概率，最大限度地保护人们的生命财产安全。
二、异常检测的方法1.基于图像处理的异常检测技术基于图像处理的异常检测技术是应用最为广泛的一种方法。
该方法通过对监控图像进行分析和处理，利用计算机视觉技术检测出图像中的异常情况。
例如，通过监控摄像头获取的图像进行目标检测和运动分析，如果检测到与正常情况不符的目标运动轨迹或者异常物体，就会触发报警系统。
2.基于数据分析的异常检测技术基于数据分析的异常检测技术是一种通过对监测数据进行统计分析和模式识别的方法。
该方法通过建立正常数据的模型，然后对实时数据进行比对和分析，如果发现数据的特征与正常模型明显不符，就会判断为异常情况。
例如，对电力系统的监测数据进行分析，可以及时发现电力线路的过载、短路等异常情况。
三、异常检测的挑战和解决方案虽然异常检测在智能监控系统中具有重要意义，但是也面临着一些挑战。
1.数据量大、复杂性高智能监控系统需要处理大量的监测数据，这些数据的种类繁多、结构复杂，往往包含了大量的噪声和冗余信息。
如何从这些数据中准确地提取出异常情况成为了一个难题。
针对这个挑战，研究人员提出了一些解决方案。
例如，利用机器学习算法对数据进行训练和学习，建立准确的异常检测模型。
同时，对数据进行预处理和特征选择，去除冗余信息和噪声，提高异常检测的准确性和效率。
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异常检测和监控系统美国5666157 A摘要监控系统有至少一个主摄像机将真正的区域的图像转换成电子视频信号的第一级分辨率。
该系统包括用于所在的区域内从所述至少一个摄像机输出的视频信号的个人或个人取样的动作。
个人采样运动的视频信号被电子与运动这是表示有犯罪意图的人已知的特性比较。
个人或个人的犯罪意图的电平，然后确定与一个适当的报警信号。
说明本发明的技术领域本发明一般涉及监视系统，并且更具体地，涉及检测和特定异常的视频和音频输入信号作出响应可训练监控系统。
发明背景现今的监控系统中的复杂性，效率和精度而变化。
早期的监控系统使用多个闭路摄像机，每个连接到一个专门的监控。
这种类型的系统的工作原理以及足够低的覆盖位点，即需要高达或许6摄像机的地方。
在这样的系统中，一个人可以扫描6显示器，在“真实”时间，并有效地监控整个（尽管小）的保护区，将提供准备的一个相对高的水平，以向内所观察到的异常行为或情况响应保护区。
在这个简单的监控系统，它是留给保安人员的自由裁量权来决定，第一，如果有正在进行中的任何异常事件的保护区域内，第二，关注的层面放在那个特定的事件，第三，什么应采取行动以响应特定事件。
整个系统的可靠性取决于工人观察监视器的警觉性和效率。
许多监控系统，但是，需要使用更多数量的摄像机（例如，超过六）向警方更大的区域，如至少每间客房设在一个大型博物馆。
为了充分保证保护区内可靠和完整的监督，无论是更多的人员必须被用来不断地观察了额外要求的显示器（每台摄像机之一），或较少的显示器可以在一个简单的轮换计划使用其中显示器按序显示输出的图像的多台摄像机，显示每个相机的也许只有几秒钟的图像。
在另一种现有技术的监视系统（简称为“四边形”系统），四个摄像机连接到单个显示器的屏幕连续和同时显示四个不同的图像。
在“quaded四”现有的监控系统，16相机连接到一台监视器的屏幕上现在显示，连续和同时所有十六个不同的图像。
这些改进流动人员少，以充分监督监测，以覆盖更大的保护区。
这些改进，但是，仍然需要至少一个人的持续关注。
上述multiple-image/single屏系统的分辨率差和复杂的视觉受到影响。
整个系统的可靠性仍依赖的警觉性和安全人员看着监视器的效率。
正在观看的显示器的人员仍背负着识别在监视器上的一个显示不正常行为或状态，确定哪一个摄像头，并且该保护区的相应的区是记录了异常的情况下，确定关注的水平放置在特定事件，最后，当确定必须采取的响应特定事件相应的操作。
最终，人们认识到人类的人员不能可靠地监测“实时”影像从一个或几个相机的时间长“手表”的时期。
这是很自然的，任何人要成为无聊而进行单调的任务，如在一个或几个连续监测凝望，等待着一些不寻常或异常发生时，一些东西，可能永远不会发生。
如上面所讨论的，它是这降低了整个监控系统的整体可靠性人类链路。
美国专利号4737847授予Araki等。
公开了一种改进的异常的监视系统，其中运动传感器被定位在保护区域内，首先确定感兴趣的地方，例如入侵者的物体的存在。
在该系统由美国专利中披露。
4737847号，并在规定的“警告级别”区域被保护区域内定义。
这取决于这些区域中的物体或人在检测到的，移动到和时间的长度所检测的物体或人保持在一个特定的区域中确定物体或进入该区域的人是否应该被认为是一个异常事件或威胁。
在美国专利中公开的监视系统。
4737847号并删除一些监察的责任，否则放在人类的人员; 然而，这样的系统可以通过他的存在相对于特定区域只确定入侵者的“意图”。
入侵者的实际动作和声音都没有测量或观察到。
一个熟练的犯罪分子可以很容易地确定明显的区域的警告级别的受保护区域内，并采取相应的行动; 花一点时间在区具有高警戒水位，例如。
因此，它是本发明的一个目的是提供一种监视系统，该系统克服了现有技术中的问题。
它是本发明的目的是提供这样一种监测系统，其中潜在的异常事件是由一个计算机之前召唤人类监督员确定的另一个目的。
本发明提供一种监测系统，比较特定人士或特定的测量运动与训练的，预定的一套“典型”的运动，以确定犯罪或恶作剧事件的级别和类型的另一个对象。
它是本发明的另一个目的是提供一种监视系统，传送来自各种传感器的数据，以在那里它可以被记录，以作为证据的位置。
它是本发明的目的是提供这样的一种监视系统，该系统是可操作日日夜夜的另一个目的。
它是本发明的另一个目的是提供一种监视系统，该系统可以剔除出实时事件这表明犯罪意图使用武器，通过解决武器相对的低温，以较高的体温，通过识别所采取的姿态人与武器。
这又是本发明的另一个目的是提供一种监视系统，可消除或减少目前需要确定异常事件的电视显示器和守卫的数量，因为这个系统将在接近实时执行此功能。
发明内容在本文所公开的本发明的优选实施例包括具有至少一个主摄像机用于转换的区域的真实图像转换成电子视频信号，在分辨率中的第一级的监视系统和装置，用于从摄像机输出的视频区域内的采样动作。
这些元素相结合，与用于电子比较采样的运动与运动这是指示从事犯罪活动，并用于确定这种犯罪活动的个人水平的已知特征。
与其相关联的装置，用于激活至少一个次级检测器，并具有分辨率更高的第二级相关联的记录装置，所述起动装置响应于确定犯罪活动的预定电平之中。
具体实施方式的详细描述参照图如图1所示，图像输入装置10，可以是包括一个光导摄象管和中等分辨率的CCD /电视摄像机，例如，约11/2英寸，一个相机的任何常规的电子图像拾取设备的红外或可见光谱中的操作（或两者）长度约1英寸，直径，重量约3盎司，包括特定部署的变焦透镜安装。
此装置适用于连续操作，并在第一观察区域进入常规视频电子信号内翻译的视图（“真实的”）图像的字段。
另外，高速率摄/录，高达300帧/看（类似于那些由伍德兰希尔斯，加利福尼亚州，索尼和其他NAC视觉系统制造）可作为图像输入装置10。
这将使检测身体部位是指示性犯罪意图，即使是非常迅速的运动，他们的记录，如下文所述。
比较常用的相机以每秒30帧，并不能提供足够的分辨率捕获如此快速的全身运动。
图象输入装置10，而不是连续操作，也可以由一个“警报”信号从低分辨率摄像机的处理器或来自音频/字识别处理器检测到可疑事件时激活。
图象输入装置10包含一个预处理程序它规格化了广泛的照度水平，尤其是对于外观察。
预处理器模拟一个脊椎动物的视网膜上，其具有高效率和准确的归一化处理。
一个这样的预处理器（VLSI视网膜芯片）是由加州技术研究所加利福尼亚州帕萨迪纳使用这个特殊的预处理器芯片的卡弗·米德实验室制造会增加本发明的自动视觉能力变化时光照强度和光反射可否则削弱图像分辨率。
表示从图像输入信号10顷转换成数字化的信号，然后发送到图像处理装置12，处理器装置控制每个组摄像机将通过人工智能系统，基于动态模式识别原则处理，将进一步描述下文。
图像处理装置12包括一个图像分析器光栅，有效地细分每个图像以隔离每对人。
图像处理的图像栅格分析子系统是指12段，每段采样图像识别和隔离每对物体（或人），并且每个“二对一”组的三个人分开。
在“二对一”分组代表共同抢劫的情况，其中两个人接近一个受害者，一个来自于受害者和其他前面从后面。
向前抢劫犯告诉潜在的受害者，如果他不放弃他的钱，（或手表，戒指等），第二抢劫犯会拍他，刺或以其他方式伤害他。
本组有三人将因此被认为是一个进展中的潜在犯罪，因此将被分割和图像处理方法进行分析。
对于变焦镜头系统中的图片元素有用的输入装置10，变焦镜头子系统的要领编写由L.莫茨和L.伯格斯坦三篇论文，在文章中标题为“变焦镜头系统”中描述美国，卷光学学会杂志。
52，四月，1992，这篇文章在此通过引用并入。
变焦系统的本质是，以改变焦距，使得被观察的物体将被聚焦和放大在其像平面。
在自动版本变焦系统，一旦一个目的是在相机的视场的视场（FOV），透镜移动到对象聚焦在摄像机的图像平面上。
由CCD阵列产生的，用于由所述图像平面，以校正聚焦误差信号分为两半，并测量差异，在每个分段，直到该对象是在中心。
划分CCD阵列成两个以上的段，说四个象限，是一种能够实现自动定心，这与单脉冲雷达的情况下。
无论段的数目时，误差信号被用于产生对象的期望的跟踪。
在宽视场中（WFOV）的操作，可能会有一个以上的对象，因而特别注意了变焦系统的设计和其相关联的软件和固件的控制。
假设三个对象，由于是“二对一”上述潜在威胁抢劫，那三个人都在一个平面上，可以编写一个转移从一个对象到下，从一个面到另一个面，在规定的顺序排列。
另外，作为对象的WFOV内移动它们会被自动跟踪的方位角和仰角。
原则上，变焦将集中最接近的物体上，假设光的每个对象上的安装是相同的，使得从闭合开始的规定序列对象将进行从剩余的对象，例如，从右到左。
然而，当这三个对象都位于不同的平面上，但仍然在相机的WFOV内，变焦，从图像分析的分割子系统的输入装置12将集中的最接近像平面的右侧的对象上，然后继续将焦点移动到左边，着眼于下一个对象，并在接下来的顺序。
在上述所有情况下，自动变焦可以更自然地选择在家中的人与最明亮的发射或反射，然后继续下一个亮度等等。
这将是一个强度/时间选择多路变焦系统的一种形式。
输入相机相对于被监视的区域的相对定位将影响精度由该图像分析器光栅段的每个图像。
在本实施例中，有利于对输入摄像机从位于正上方的点监视查看的区域，例如，与输入摄像头安装在高墙上，实用塔，或者一个红绿灯支撑塔架。
输入摄像机的高度最好是足够的，以尽量减少输入摄像机和监视的个体的移动之间闭塞。
一旦每个采样视频帧中的对象进行分割（即，检测和隔离的），分析是由位于各图像的每一个特定的段中的每个对象的详细的动作，以及它们相对于其他对象的相对运动。
每个图像帧段，一旦数字化，通过图像的帧存储器的存储处理装置12存储在帧。
从图像输入每个帧单元10从已经存储在处理的前一帧中减去装置12使用任何常规的差分处理。
涉及多个差分步骤的差分过程发生在该处理部分12。
各图像所得到的差值信号（从装置12的差分的子单元输出）指示所有已发生从一帧到下一帧的变更。
这些变化包括位于该段内的个人和他们的四肢，如武器的任何变动的任何动作。
参照图 3，差分信号对图像的后续采样帧的每个移动对象（称为“轨道”）的集合，使得每个参与运动的类型，速度和方向（向量）的测定，处理，将提取的加速度，即，注意变化速度的：和加速度变化相对于时间（称为“抽筋”），并与已知的物理犯罪行为存储关联的签名本。
例如，后续的差分信号可以揭示一个人的手臂被移动到一个很高的位置，如手臂的运动的上限，也就是说，在他头顶）以较快的速度。
这种特殊的运动可以被感知，如下所述，作为一种敌对的运动与需要保安人员的专家分析可能的犯罪活动。
的两个轨迹的交点表示两个移动物体的交点。