智能视频监控的异常检测
智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术研究
智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术研究智能视频监控系统在如今的社会中扮演着至关重要的角色，广泛应用于公共场所、交通管理和安防领域。
然而，单纯的图像传输和存储已经不能满足实际需求，人流分析与异常检测成为了智能视频监控系统的核心技术之一。
本文将围绕智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。
首先，人流分析是智能视频监控系统中的一项重要功能，旨在对场景中的人群数量、行为轨迹和密度进行分析和统计。
通过人流分析，可以实时监测人流量，分析拥堵情况，为城市交通管理和公共安全提供重要参考。
目前，人流分析技术主要分为两类：基于视频图像的方法和基于传感器的方法。
基于视频图像的人流分析方法主要利用计算机视觉技术，通过对视频图像中的人群进行检测、跟踪和统计，实现对人流量、密度和行为的分析。
这类方法通常包括背景建模、前景检测和目标跟踪等步骤。
背景建模用于对场景中的静态背景进行建模，从而提取前景目标；前景检测则是通过对图像中的前景目标进行检测，找出人群的位置；目标跟踪则是在视频序列中对人群进行跟踪，获取其轨迹信息。
通过这些步骤，可以实现对人群数量、密度和行为的准确分析。
而基于传感器的人流分析方法则通过在场景中布置传感器设备，如热红外传感器和微波传感器，来实时检测人群的存在和运动。
这类方法不依赖于视频图像，因此在一些特殊场景中具有更好的适用性。
传感器可以通过感知人群体温分布和移动特征，进而实现人流量和密度的统计分析。
传感器技术还可以结合其他传感器，如声音传感器和光照传感器，实现更全面的人流分析。
除了人流分析，异常检测也是智能视频监控系统中的重要功能之一。
异常检测旨在实时监测和识别图像中的异常行为或事件，包括人员聚集、人员流动方向逆行、目标遗留等。
异常检测技术可以帮助安防人员有效发现和应对突发事件，提高公共安全水平。
目前，异常检测技术主要分为基于统计方法和基于机器学习方法两类。
基于统计方法的异常检测技术利用事先建立的模型，通过对图像序列的统计特征进行分析，来判断是否存在异常行为。
智能视频监控的异常检测
中图分类号：Ｔ ２７ Ｐ７
文献标识码 ： Ａ
文章鳊号 ：１ ７ ９９ ２１ ） ３ ０４—２ ０ —５ ０ ９（０ ２—０７０ １
Ａｎ ｍ ａ ｙＤｅ ｅ ｔｏ ｆ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｄ ｏＭ ｏ ｉ ｒ ｏ ｌ ｔ ｃ ｉｎ ｏ ｔ ｌ ｇ ｎ Ｉ ｉ Ｖｉ ｅ ｎ ｔ ｏ
Ｋ ｅ ｗ ｏ ｄｓＶｉ ｅ ｏ ｉｏ ； ｙ ｒ ： ｄ ｏｍ ｎｔ ｒＡｎｏ ａｙ ｄ ｔｃ ｉｎ； ａｍ ｙｓｅ ｍ ｌ ｅｅ ｔｏ Ａｌｒ ｓ ｔｍ
一
、
概述
展 的 必然 趋势 。
（ ） 三 本文 主要 工作 。由于 不 间断地 分析 监视 场 景 内的活 动 、 子 技术 、计 算机 技 术和 通信 技术 的发展 ，视 频技 术 在 国民经 济 的 日夜 值 守工作 量过 于 繁重 ，借 助智 能 网络 视频 监控 系 统 的海量 存 各个 领 域获 得 了广泛 的 应用 。 储 能 力 ， 在对 于 大多 数非 重要 安全 场所 大 多采 用全程 录像 监 控 ， 现 从 功 能上讲 ，视频 监控 可用 于 安全 防范 、信 息 获取 和指 挥调 在需 要 时再检 索 查询 相关 录像 进行 回放 。 度等方面，可以提供生产流程控制、大型公共设施的安防，也能 智 能 网络 视 频监 控系 统 的 网络 摄 像机 分布 范 围广 ，所 在环 境 为 医疗 监护 、远 程 教育 等提 供各 种 服务 。 差异 大 ，许 多摄 像机 易 受到干 扰 或损 坏 ，如 果未被 及 时发 现将 可 从 应 用领 域上 看 ， 频监 控 在各 行各 业都 得 到 了广泛 的应 用 ， 能遗 漏 重要 信 息 。本 文对 智 能 网络监 控 系统 中得 硬件 故 障 ，图像 视 除 了档 案 室 、文件 室 、金库 、博物 馆等 重要 部 门 的监视 和报 警 ， 异 常检测 、异常 分析 等若 干 关键 技术 进行 了深 入研 究 ， 并建 立 了 在 公共 场 所进 行安 全监 控 ，在 其他 经 济和 生活 领域 进行 管 理和控 带 有 自动识 别报 警 系统 的视 频监控 设 备故 障检 测系 统 。 制 也 是必 不可 少 的 。 二 、 智能视 频 监控 理论 技术 基础 及关 键技 术 （ ）视 频监 控技 术 的发 展历 程 。视 频监 控技 术 的发 展可 以 二 （ ）智 能视频 监控 的结构 与功 能 。一 般 的智 能监控 系 统体 一 分 为 三个 阶段 ： 系 结构 主要 包 括摄 像机 组 、 能监控 服 务器 、 智 视频 索 引服 务器 ． 视 ｌ模 拟 视频监 控 系 统 。由模 拟摄 像机 、 多画 面分 割器 、视 频 频 存储 系 统和用 户 操作 终端 五部 分 。 ＿ 矩 阵 、模 拟监 视器 和磁 带 录像 机 （Ｃ ） 构 成 ，摄像 机 的图像 经 ＶＲ 等 在 该体 系 结构 中 ，像机 获取 的视 频 在数 字化 的 同时 就传 送给 过 同轴 电缆 （ 其他 介质 ） 输 ， 由ＶＲ 或 传 并 Ｃ 进行 录像 存储 ，由于Ｖ Ｒ Ｃ 智 能视 频 监控 服务 器进 行 分析 ， 自动检 测感 兴趣 的 活动 或 事件 ， 磁 带 的存 储容 量 非常有 限， 因此 ＶＲ Ｃ 需要 经 常地更 换磁 带 以实现 长 给 出实 时 告警 并产 生丰 富 的视频 索 引， 同时对 摄像 机 进行 控 制 。 期存储 ， 自动 化程 度 很低 ， 另Ｓｖ Ｒ ｂｃ 的视频 检索 效率 十分 低 下 。 智 能视 频 监控 服务 器 是实现 智 能视 频监 控 的关键 组 成 部分 。 ２数 字视 频 监控 系 统 。 ． 产生 与２ 世纪 ９年 代 ，以ＤＲ Ｏ Ｏ Ｖ 为主 要标 其 功 能是 对摄 像机 获取 的视 频 进行 智能 处 理 ，先检 测 出其 中 的感 志 性 产 品 ，模 拟 的视 频 信 号 ｄＤ Ｒ 现 数字 化 编 码压 缩 并进 行 存 兴 趣运 动 目标 ，然 后跟 踪它 们 ，对 跟踪 得 到的 一些 参数 通过 分类 ￣Ｖ实 储 。Ｄ Ｒ ＶＲ Ｖ对 Ｃ 实现 了全面 取代 ， 在视频 存 储 、检索 、浏览 等方 面 模 块 、实 时告 警模块 等 处理 实现 系统 的 智能 。 实 现 了飞 跃 ，之后 ＤＲ 网络功 能上 不 断强 化 。 Ｖ在 （ ）智 能视 频监 控关 键技 术 。智 能视 频监 控 主要 涉及 的 是 二 ３ 智 能 网络视 频监 控 系统 。 开始 于本世 纪初 ，主要 由网络摄 视 频分 析技 术 ，包括 强健 的 目标 检测 、拥 挤 条件 下 的 目标 跟 踪 、 ． 像 机 、视频 编 码器 、 高清摄 像 机 、 网络录 像机 、海 量存 储 系统 及 关 节体 的跟 踪 ， 以及基 于此 并 结合 生物 技术 （ 人脸 识 别 ）的语 如 视 频 内容分 析 技术 构成 ，可 以实现 视频 网络 传 输 、远程 播放 、存 义推 理 、活 动理 解和 状态 感 知 、多媒 体 化描述 方 法 。另 外还 涉及 储 、视 频分 发 、远程 控制 、 频 内容 分析 与 自动报 警 等多 种功 能 。 如 何设 计 多机 网络化 硬件 框 架 、引入 多 摄像 机 系统 、完 善知 识 库 视 智 能 网络 视频 监控 正 逐渐 成 为视 频监 控领 域 的主流 ，他 的智 等 等 。 快 速准 确 的运动 检 测 。运动 检测 主 要是 从监 控摄 像 机所 捕 捉 能 性和 可靠 性 高 ，能提 供远 程 访 问能 力 ，以及 解 决了视 频 图像 远 程 传输 问题 ， 视频 资 料管 理保 存方 便 ，数字 化系 统 图像清 晰 、抗 的序列 图像 中检测 是否 有运 动 目标存 在 。 实时 性 、 棒性 的基 于 三维 模型 的车 辆与 行人 及 物体 的定 位 、 鲁 干 扰 能力 强 ，网 络视 频监 控 系统 使用 现有 的 网络 系统 ，使 整个 网 识 别和 跟 踪 。基于 移动 摄 像机 的视 觉监 控 技术 ， 即将现 有 参数 固 络 系 统硬 件和 软件 资源 共 享 以及 任务 和 负载共 享 ，是 监控 系统 发
智能监控系统中的异常检测与报警算法研究
智能监控系统中的异常检测与报警算法研究近年来，随着科技的不断发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛应用，如视频监控系统、工业自动化监控等。
在大规模的监控系统中，异常检测和及时的报警是保障系统安全的重要环节。
异常检测是通过对监控数据进行分析和比较，检测出与正常情况不一致的事件或行为。
其目的是准确识别出潜在的异常情况，避免事态恶化。
针对不同的监控系统，可以采用不同的异常检测算法。
下面将介绍几种常见的异常检测算法。
1. 统计学方法统计学方法是最常用的异常检测方法之一。
它基于对数据分布的统计分析，通过计算数据的均值、方差、标准差等统计量来判断数据是否异常。
如果某个指标的值明显偏离于正常范围，那么就可以认为出现了异常状况。
然而，统计学方法对于数据分布的假设要求较高，对于复杂的非线性关系较难处理。
2. 机器学习方法机器学习方法在异常检测领域有着广泛的应用。
其中，基于无监督学习的方法是常见的异常检测算法之一。
这类方法通过对正常数据样本的建模，然后将新数据与模型进行比较，检测出异常数据。
常用的无监督学习算法包括聚类算法、深度学习算法等。
相比于统计学方法，机器学习方法可以更好地处理复杂的数据分布。
3. 时间序列方法时间序列方法是一种专门针对时间相关数据的异常检测算法。
该方法将数据中的时间维度考虑进去，从而更准确地判断出异常情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、季节性分解等。
该方法主要适用于对时间变化敏感的场景，如金融市场、网络数据等。
4. 异常图检测方法异常图检测方法是一种基于网络拓扑关系的异常检测算法。
它通过构建网络节点之间的连接关系，并根据数据流的变化情况检测出异常节点或异常连接。
该方法主要适用于网络监控系统，对于实时监测和报警具有较高的效果。
在智能监控系统中，除了异常检测之外，及时的报警也是非常重要的。
当异常情况被检测出来后，系统应该能够及时地向相关人员发送报警信息，以便他们能够采取相应的措施。
在报警算法的设计中，需要考虑以下几点：1. 灵敏度与误报率的权衡报警算法的灵敏度指的是检测的准确程度，即能够检测到真正的异常情况。
视频监控系统中的异常检测与识别研究
视频监控系统中的异常检测与识别研究摘要：随着科技的不断进步，视频监控系统在社会生活中的应用越来越广泛。
然而，仅仅依靠人工监控来检测和识别异常行为已经无法满足实际需求。
因此，视频监控系统中的异常检测与识别研究成为了一个热门领域。
本文将针对该研究领域的现状、挑战及应用前景进行深入探讨。
一、引言视频监控系统的快速发展使得异常检测与识别成为一个重要的研究方向。
异常检测与识别的目标是从大量的视频数据中自动检测和识别出异常行为，以提高监控系统的效率和准确性。
目前，相关研究主要集中在两个方面：基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
二、基于特征提取的方法基于特征提取的方法是传统的异常检测与识别方法之一。
该方法通过提取视频中的各种特征，如颜色、纹理、形状等，然后使用机器学习算法对这些特征进行分类和识别。
这种方法的优点是易于实现和理解，但也存在着一些缺点。
首先，手工提取特征需要大量的时间和精力，并且很难描述视频中的复杂特征。
其次，机器学习算法对于特征的选择和参数调整非常敏感，可能导致过拟合或欠拟合的问题。
三、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来发展起来的一种异常检测与识别方法。
通过使用深度神经网络，这种方法可以自动从视频中学习到更高层次的特征表示，并且具有良好的泛化能力。
此外，基于深度学习的方法还可以处理复杂的视频场景和多变的光照条件。
与传统方法相比，基于深度学习的方法能够更好地提高异常检测和识别的准确性和鲁棒性。
四、挑战与解决方案然而，视频监控系统中的异常检测与识别仍然存在一些挑战。
首先，视频数据的复杂性和多样性使得异常检测和识别变得更加困难。
其次，在实际应用中，异常行为可能会受到光照、遮挡和环境变化的影响，从而导致误报或遗漏。
针对这些挑战，我们需要采取一系列解决方案。
例如，引入多源信息来提高检测准确性，使用时空关系建模来提高鲁棒性，以及结合深度学习和传统方法来充分利用两者的优势。
五、应用前景随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，视频监控系统中的异常检测与识别在各个领域都有广阔的应用前景。
视频监控中的异常事件检测与识别
视频监控中的异常事件检测与识别随着科技的不断发展和进步，视频监控系统在各个领域得到了广泛应用，为人们的日常生活和工作带来了便利。
然而，随之而来的问题是监控系统所涉及的视频数据庞大，无法人工逐一监控，因此需要一种智能化的异事件检测与识别技术，能够准确、快速地识别出监控画面中的异常事件。
本文将讨论视频监控中的异常事件检测与识别技术的现状、方法和挑战。
首先，视频监控中的异常事件检测与识别技术现状。
目前，异常事件检测与识别技术主要分为两类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是根据人工定义的规则来进行异常事件的检测与识别，例如通过设置特定的阈值或条件来判断是否发生异常事件。
这种方法的优势在于简单、实时性强，但是其缺点是需要人工对监控场景进行事先规则定义，并且对于复杂场景难以适应。
而基于机器学习的方法则是通过对大量的监控数据进行训练，建立模型来进行异常事件的检测与识别。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这种方法的优势在于能够自动从数据中学习特征，并且对于复杂场景有较好的适应能力，但是其缺点在于需要大量的训练数据和运算资源。
其次，视频监控中的异常事件检测与识别的方法。
针对视频监控中的异常事件，研究人员提出了多种方法来进行检测与识别。
其中一种常用的方法是基于背景建模的异常事件检测。
该方法通过对视频帧进行背景建模，将背景模型与当前帧进行比较，从而检测出背景突变的区域，从而判断是否发生异常事件。
此外，还有基于运动信息的异常事件检测方法，通过对视频帧中的运动信息进行分析，识别出异常事件所对应的运动特征。
另外，还有一些新兴的方法也得到了广泛的关注。
例如，基于深度学习的异常事件检测与识别方法。
深度学习是近年来在计算机视觉领域取得重要突破的技术，它可以自动从数据中学习特征，并具有较强的模式识别和分类能力。
通过利用深度学习模型，可以有效地对视频监控中的异常事件进行检测与识别。
此外，还有基于行为特征的异常事件检测与识别方法，通过对视频中的行为特征进行分析，可以识别出与正常行为不符的异常事件。
监控视频中异常事件检测与识别技术研究
监控视频中异常事件检测与识别技术研究1. 异常事件检测与识别技术的概念与背景在人类社会的发展过程中，监控技术已经成为了非常重要的一种安全保障手段。
监控视频的使用，在提高社会治安水平、保护人民生命财产安全、维护社会稳定等方面起到了不可替代的作用。
随着监控视频技术的不断进步，现在很多关键领域的安全都依托于视频监控系统，如交通安全、机场安全、银行保险等众多领域。
监控视频的产生量之大，监控内容之复杂，以及人们对于自身安全的需求之强，使得人工的监管方式已经难以胜任。
面对如此庞大的视频数据及极易出现的重要异常事件，如何有效地完成对监控视频中的异常事件检测与识别，成为了监控视频技术研究的重点之一。
大数据技术的兴起及深度学习技术的应用，极大地促进了监控视频异常检测技术的发展，为提高监控视频系统的安全性、稳定性和依据性提供了有力技术支撑。
2. 常用的异常事件检测算法2.1 基于背景差分的异常事件检测算法基于背景差分的技术是一种较早应用于视频监控系统的异常事件检测算法。
该算法通过建立背景模型，将当前视频帧与背景模型进行对比，从而判断是否有异常事件出现。
然而，当存在背景目标运动的时候，该算法可能会出现误判情况，对于行人等小目标的检测率也较低。
2.2 基于熵变的异常事件检测算法基于熵变的异常事件检测算法是一种新兴的异常事件检测算法。
该算法通过分析图像的熵变化，来识别出监控视频中的异常事件。
算法通过计算每一帧图像的熵，从而得到图像熵的变化值，并以此为指标，实现对监控视频中异常事件的检测识别。
该算法的优点在于，对于目标大小、形状、运动状态等不敏感，同时误报率较低。
2.3 基于深度学习的异常事件检测算法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的异常事件检测算法也日渐成熟。
该算法通过对大量监控视频数据进行训练，从而实现对监控视频中异常事件的检测识别。
此类算法通常采用卷积神经网络进行特征提取，并以迁移学习的方式进行模型训练，过程中充分利用已标注数据以提高模型的准确度。
基于人工智能的视频监控系统中的异常行为检测
基于人工智能的视频监控系统中的异常行为检测人工智能（AI）技术在各个领域中展示出了极强的应用潜力，其中之一是视频监控系统。
随着技术的不断进步，基于人工智能的视频监控系统中的异常行为检测已成为一个热门的研究和应用方向。
异常行为检测的目标是通过利用人工智能算法来检测和识别视频监控画面中出现的异常行为，从而实现对于潜在威胁的及时发现和预警。
本文将介绍基于人工智能的视频监控系统中的异常行为检测的相关技术和方法。
首先，基于人工智能的视频监控系统中的异常行为检测需要处理海量的视频数据。
传统的方法往往采用基于规则的算法来进行异常行为检测，但由于人类行为的复杂性和多样性，这种方法往往会出现误报和漏报的情况。
为了解决这个问题，人工智能技术的引入成为了必然选择。
人工智能算法不仅能够从大量的视频数据中学习出行为模式，还能够根据学习到的模式来判断行为是否异常，从而提高检测的准确性。
在基于人工智能的视频监控系统中，常用的异常行为检测方法包括基于图像处理的方法和基于深度学习的方法。
基于图像处理的方法主要是利用图像处理技术对视频监控画面进行处理和分析。
这种方法通常包括前景提取、轮廓提取和运动特征提取等步骤。
前景提取可以将视频画面中的前景目标从背景中提取出来，轮廓提取则可用于提取目标的外框轮廓。
通过对运动特征的提取和分析，可以判断出是否存在异常行为。
然而，基于图像处理的方法在处理复杂场景和复杂行为时，往往会出现误报和漏报的情况。
相比之下，基于深度学习的方法在异常行为检测中表现出更强的优势。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的人工智能算法，能够从数据中学习到更加抽象和高级的特征表示。
在视频监控系统中，深度学习的方法可以通过构建卷积神经网络（CNN）来对视频画面进行特征学习和提取。
通过多层卷积层和全连接层的组合，可以将视频画面中的细节特征进行抽象和表示，从而实现人类无法觉察的高级特征的提取。
基于深度学习的方法可以更加准确地判断出是否存在于异常行为，有效地降低了误报和漏报的情况。
人工智能在视频监控中的行为识别与异常检测
人工智能在视频监控中的行为识别与异常检测随着科技的快速发展，人工智能技术被广泛应用于各个领域，其中之一就是视频监控。
通过人工智能技术，在视频监控中实现对行为的识别与异常检测，不仅可以提高监控系统的效率和精确度，同时也极大地方便了人们的生活和工作。
视频监控是一种广泛应用于公共场所、交通路口、商业建筑等地方的技术手段，旨在实时监测和记录周边环境的状态。
传统的视频监控系统主要通过人工来对监控画面进行观察和判断，但是由于监控画面的数量庞大、分辨率高、复杂性强，往往会导致人工判断的不准确性和低效率。
而人工智能技术的应用，则可以解决这些问题。
行为识别是通过对目标在视频中的动作和行为进行分析和识别，从而判断其所属的类别或类型。
人工智能技术可以针对不同的目标和场景，通过训练模型进行行为识别的分类和判断。
在视频监控中，行为识别可以应用于人的行为、车辆行驶、物体移动等方面。
对于人的行为识别，人工智能技术可以通过对视频中的人体姿态、动作进行分析和识别，进而判断其所属的类别，如行走、奔跑、僵直等。
通过行为识别，可以提前预警和识别一些不安全和犯罪行为，有助于社会治安的维护和公共安全的保障。
车辆行驶行为识别是指对监控画面中的车辆进行分析和识别，判断其是否遵守交通规则和警示标志等，如闯红灯、逆行、超速等。
通过人工智能技术在视频监控中实现对车辆行为的识别，可以提高交通监控的效率，同时也方便了对交通违规行为的处罚和管理。
除了人的行为和车辆行为外，物体移动行为的识别也是视频监控中的重要应用领域。
通过对视频监控中物体的移动轨迹、速度等进行分析和识别，可以判断物体的运动状态和所属类别，如人员聚集、物品丢失等。
通过对物体移动行为的识别，可以提前预警一些异常情况和事件，为人们的生活和工作提供更好的保障。
除了行为识别，异常检测也是人工智能在视频监控中的另一个重要应用。
通过对视频监控中的行为和状态进行分析和比对，人工智能可以判断是否存在异常行为或事件。
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智能视频监控的异常检测摘要：视频监控在国民经济中发挥着越来越重要的作用，本文在对视频监控技术的构成与发展进行研究分析的基础上，针对智能网络视频监控系统图像采集范围广、通道数量多，难以实时全面兼顾的特点，对硬件故障，图像异常检测、异常分析等若干关键技术进行了深入研究，并建立了带有自动识别报警系统的视频监控设备故障检测系统。
关键词：视频监控；异常检测；报警系统anomaly detection of intelligent video monitorzhang guimao1,liu xiang2, liu qu2(1 xinjiang dushanzi tianli high-tech co.,ltd.,karamay 833600,china;2 xinjiang dushanzi petrochemicalcompany,communications company,karamay 833600,china) abstract:video monitor in the national economy is playing an increasingly important role in this paper,the composition of video surveillance technology with the development of research and analysis,based on the intelligent network video surveillance system for image acquisition range,number of channels and more difficult to fully take into account the characteristics of real-time,hardware failure,the image anomaly detection,anomaly analysis,a number of key technologies in-depth study, and the establishment of analarm system with automatic identification of video surveillance equipment fault detection system.keywords:video monitor;anomaly detection;alarm system 一、概述（一）研究背景。
视频信息具有直观、生动等特点，随着电子技术、计算机技术和通信技术的发展，视频技术在国民经济的各个领域获得了广泛的应用。
从功能上讲，视频监控可用于安全防范、信息获取和指挥调度等方面，可以提供生产流程控制、大型公共设施的安防，也能为医疗监护、远程教育等提供各种服务。
从应用领域上看，视频监控在各行各业都得到了广泛的应用，除了档案室、文件室、金库、博物馆等重要部门的监视和报警，在公共场所进行安全监控，在其他经济和生活领域进行管理和控制也是必不可少的。
（二）视频监控技术的发展历程。
视频监控技术的发展可以分为三个阶段：1.模拟视频监控系统。
由模拟摄像机、多画面分割器、视频矩阵、模拟监视器和磁带录像机（vcr）等构成，摄像机的图像经过同轴电缆（或其他介质）传输，并由vcr进行录像存储，由于vcr磁带的存储容量非常有限，因此vcr需要经常地更换磁带以实现长期存储，自动化程度很低，另外vcr的视频检索效率十分低下。
2.数字视频监控系统。
产生与20世纪90年代，以dvr为主要标志性产品，模拟的视频信号由dvr实现数字化编码压缩并进行存储。
dvr对vcr实现了全面取代，在视频存储、检索、浏览等方面实现了飞跃，之后dvr在网络功能上不断强化。
3.智能网络视频监控系统。
开始于本世纪初，主要由网络摄像机、视频编码器、高清摄像机、网络录像机、海量存储系统及视频内容分析技术构成，可以实现视频网络传输、远程播放、存储、视频分发、远程控制、视频内容分析与自动报警等多种功能。
智能网络视频监控正逐渐成为视频监控领域的主流，他的智能性和可靠性高，能提供远程访问能力，以及解决了视频图像远程传输问题，视频资料管理保存方便，数字化系统图像清晰、抗干扰能力强，网络视频监控系统使用现有的网络系统，使整个网络系统硬件和软件资源共享以及任务和负载共享，是监控系统发展的必然趋势。
（三）本文主要工作。
由于不间断地分析监视场景内的活动、日夜值守工作量过于繁重，借助智能网络视频监控系统的海量存储能力，现在对于大多数非重要安全场所大多采用全程录像监控，在需要时再检索查询相关录像进行回放。
智能网络视频监控系统的网络摄像机分布范围广，所在环境差异大，许多摄像机易受到干扰或损坏，如果未被及时发现将可能遗漏重要信息。
本文对智能网络监控系统中得硬件故障，图像异常检测、异常分析等若干关键技术进行了深入研究，并建立了带有自动识别报警系统的视频监控设备故障检测系统。
二、智能视频监控理论技术基础及关键技术（一）智能视频监控的结构与功能。
一般的智能监控系统体系结构主要包括摄像机组、智能监控服务器、视频索引服务器．视频存储系统和用户操作终端五部分。
在该体系结构中，像机获取的视频在数字化的同时就传送给智能视频监控服务器进行分析，自动检测感兴趣的活动或事件，给出实时告警并产生丰富的视频索引，同时对摄像机进行控制。
智能视频监控服务器是实现智能视频监控的关键组成部分。
其功能是对摄像机获取的视频进行智能处理，先检测出其中的感兴趣运动目标，然后跟踪它们，对跟踪得到的一些参数通过分类模块、实时告警模块等处理实现系统的智能。
（二）智能视频监控关键技术。
智能视频监控主要涉及的是视频分析技术，包括强健的目标检测、拥挤条件下的目标跟踪、关节体的跟踪，以及基于此并结合生物技术（如人脸识别）的语义推理、活动理解和状态感知、多媒体化描述方法。
另外还涉及如何设计多机网络化硬件框架、引入多摄像机系统、完善知识库等等。
快速准确的运动检测。
运动检测主要是从监控摄像机所捕捉的序列图像中检测是否有运动目标存在。
实时性、鲁棒性的基于三维模型的车辆与行人及物体的定位、识别和跟踪。
基于移动摄像机的视觉监控技术，即将现有参数固定的静态摄像机改进参数可自动调节的动态摄像机。
多摄像机的协作监控。
单个摄像机视野有限，要监控大范围的动态场景就需要多个摄像机，此外，多摄像机也有利于解决遮挡问题。
多摄像机的定标与数据融合是两个关键问题。
事件的机器学习方法，拟通过对序列图像进行自组织、自学习的方法建立事件的分布模式，从而达到事件识别的目的。
异常现象的检测、报警与目标的行为预测。
视觉监控系统的最终目的是为了解释监视场景中所发生的事件，根据要求对异常事件进行报警，并能根据当前目标所处的状态对将要发生的事件进行预测。
研究对目标运动情况给出语义上的解释的方法，并将简单的行为识别与语义理解推广到对监控场景的自然语言描述。
远距离的身份识别。
生物特征识别技术与人的运动分析的结合是视觉监控系统的一个重要问题。
脸像与步态是具有可感知性与非接触性优点的生物特征，是目前被认为可以用于视觉监控系统中的身份识别的两个主要生物特征。
研究脸像、步态，体形特征相融合的人的身份识别算法，以便自动从监控视频中确认可疑份子。
（三）异常检测系统流程。
一般的视频异常检测系统流程主要是读取视频图像，然后检测出目标，对目标提取特征后，根据设定的标准情况进行异常判断及分析。
视频异常检测中的关键是目标检测和异常分析。
目标检测的关键是根据不同的情况选择合适的参考帧，判别特征与判别准则。
参考帧的选取可以有两种：一种是静止的背景图像；第二种使用动态背景，不停的使用当前帧替代参考帧，这种方式下检测到的多为景物中相对运动的对象。
判别特征的选取和判断当前图像与参考图像相似度的方法很多，可以通过像素特征例如灰度、色彩分量等信息，也可以通过直方图等统计信息的变化来进行判断，还可以考虑采用压缩域的特征进行判断。
三、视频监控设备故障检测系统（一）系统功能与结构。
本系统应用视频智能识别技术替代人工巡检，针对安防应用领域设备量巨大，出现故障后不能及时、准确定位的问题，通过分析监控视频这一安防系统中最常见的数据源，实现自动巡检、自动定位问题、实时告警等功能，以便迅速对产生故障的安防设备做出反应，确保生产生活的安全进行。
图1 系统结构本系统的核心功能是对安防设备运作情况的实时智能监控。
系统的结构如图1所示。
从拓扑结构上看，本系统由图像智能检测服务器、网络服务器、数据库服务器、视频存储服务器和客户终端组成。
网络服务器与安防监控系统网络相连，负责接收安防系统内部各个设备的视频和控制等信号，并将其转发给图像智能检测服务器以备处理；图像智能检测服务器、网络服务器、数据库服务器和视频存储服务器连接于智能检测专用网内，相互协调完成检测、报警、存储、录像、报表、数据分析等相关功能；客户终端既可以安装于智能检测专用网内，也可以安装于安防系统网络内，供用户查看报警信息和报表、视频等相关数据，可以为不同终端设置各自的权限。
图2 软件主界面（二）系统详细功能。
主要包括的安防设备实时智能监控、数据统计和管理两个方面。
1.安防设备实时智能监控。
视频监控设备故障智能检测系统的自动监控和检测功能如下：图像模糊：检测由于灰尘、相机故障、聚焦、镜头质量等多方面因素造成的图像模糊不清的现象。
图像闪烁：检测由于线缆接触不良或者相机内部故障等造成的图像时好时坏的现象。
图像过暗：自动检测由于夜晚光照不足、人为遮挡、遭到喷涂或者摄像机自身故障等原因造成的图像过暗的现象。
图像过亮：自动检测由于环境光过强、摄像机增益控制失效等原因导致的图像过亮现象。
摄像机无信号：自动检测由于摄像机自身故障、电源故障或者视频信号线断开等原因造成的摄像机信号丢失。
云台检测：自动检测云台在上、下、左、右等各方向上是否运转正常。
定时检测：用户可自主设置自动检测的起止时间与检测项目，避免干扰正常生产过程。
2.数据统计和管理。
在自动检测故障的核心功能基础上，本系统还提供了实用的数据统计和报表生成功能，方便用户根据数据统计进行任务安排和管理。
系统实现的数据统计和管理功能包括：故障率：检测在一定时期内一组设备发生故障的几率，并由大到小排序，以便对设备质量进行统计。
故障持续时间：统计在一定时期内一组设备从发生故障开始到故障得到处理所持续的时间，以便对检修人员的响应速度进行统计。
详细数据报表：统计并打印一定时期内所有的故障详细记录，包括车间名称、通道名称、故障发生时间、故障原因、检修人员等。
四、结束语随着社会经济的发展，基于安全目的视频智能监控技术的发展己成为社会发展程度的重要标志之一。