智能视频分析现状及应用
现阶段的智能视频分析应用
现阶段的智能视频分析应用目前典型的智能视频分析应用“智能”主要集中在以下四个方面：（1）摄像机保护。
这是首要任务，如果摄像机得不到保护，其他的一切都免谈。
因此对摄像机被遮挡、被移动、模糊等情况能及时自动转移、报警并通知维护人员。
（2）入侵检测和运动目标跟踪。
对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能够识别单个或多个目标的运动情况（如运动方向、运动速度等）。
在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。
（3）滞留物和搬移物报警。
当场景中（如候机室、会议室等）某一物体（如包裹、手提箱等）在敏感区域停留的时间过长，或原场景中存在的物体（如手提电脑、贵重仪表）被无故搬移时，系统就发出报警信号，同时自动在前面的视频画面中查找放置滞留物或搬走原有物品的可疑人。
（4）群体行为分析。
包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析。
能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域的人或车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等。
也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。
目前，智能视频监控产品在一些细分市场增长较快，比如交通领域，相关的智能产品开发和应用相对比较成熟，如道路状况分析、车辆统计、车牌识别、逆行、压黄线、违章停车，包括交通状况的监控，以及违法行为的抓拍等，都已有广泛应用。
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人工智能技术在视频分析中的应用
人工智能技术在视频分析中的应用在当今数字化的时代，视频已经成为信息传递和记录的重要方式。
从监控摄像头拍摄的画面到在线教育平台的课程视频，从社交媒体上的短视频到电影和电视剧的制作，视频无处不在。
然而，要从海量的视频数据中提取有价值的信息并非易事，这时候人工智能技术就发挥了重要作用。
人工智能技术在视频分析中的应用，极大地改变了我们处理和理解视频内容的方式。
过去，人工观看和分析视频是一项耗时且费力的任务，而且容易出现疏漏和错误。
如今，借助人工智能的力量，我们能够快速、准确地对视频进行分析，获取关键信息。
其中，目标检测和跟踪是人工智能在视频分析中的基础应用之一。
通过使用深度学习算法，人工智能系统可以识别视频中的各种物体、人物或车辆，并实时跟踪它们的运动轨迹。
这在交通监控、安防领域具有重要意义。
例如，在一个繁忙的路口，人工智能能够检测到车辆的违规行为，如闯红灯、逆行等，并及时发出警报。
行为识别也是一个关键的应用领域。
人工智能可以通过分析人物的动作和姿态，判断其正在进行的行为，如跑步、行走、打斗等。
这在公共场所的安全监控、体育赛事的分析等方面都有很大的帮助。
比如，在一个商场中，当系统检测到有人摔倒或发生异常行为时，能够迅速通知相关人员进行处理。
另外，情感分析在视频分析中也逐渐崭露头角。
通过分析人物的面部表情、语音语调以及肢体语言，人工智能可以推测出他们的情感状态，如高兴、悲伤、愤怒等。
这对于客户服务质量的评估、影视作品的效果评估等方面都具有参考价值。
比如，在客服与客户的沟通视频中，通过情感分析可以了解客户的满意度，从而改进服务。
除了上述应用，人工智能在视频内容的分类和检索方面也表现出色。
它能够根据视频的主题、场景、人物等特征，对视频进行自动分类和标注。
这使得用户在搜索视频时能够更加快速和准确地找到自己想要的内容。
想象一下，在一个拥有大量视频资源的在线平台上，用户只需输入几个关键词，就能迅速找到与之相关的视频，这大大提高了信息获取的效率。
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。
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。
理性与务实——点评智能视频分析行业发展现状
术 的 偏 差 往 往 会 让 用 户 觉 得 智 能 视 频 分 析 的 产 品华 而 不 实 ，这 无形 中增 大 了项 目的 沟通 成 本 ， 同 时 也 在 工 作 甚 至 口 碑 上 对 用 户 与 厂
家本 身造成 了不 良影响 。 智 能 视 频 分 析技 术 要 在 民 间真 正 推广 开
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对 智 能 视 频 分析 的 需 求是 视 频 监 控发 展 到 一 定 阶 段 后 必 然 出现 的 ， 它 能 很 好 地 缓 解 传 统视 频 监 控 中海 量信 息 冗余 的 问题 。 然而 虽 然 经 过 了 几 年 的 发 展 ，但 现 阶 段 ， 无 论 是
并 且 对 用 户 的 专 业 能 力 有 较 高 的 要 求 ， 例 如 需 要 针 对 不 同 的 光 线 条 件 、 天 气 变 化 调 整 参 数 设 置 — — 且 莫 说 是 普 通 用 户 ，就 连 专 业 的
同 于 人 脑 思 维 ，提 出 了 某 些 远 远 高 于 现 有 技
运 行 着 智 能 分 析 管 理 软 件 、 数 据 库 软 件 及 Ｗｅ ｂ服 务 ， 主 要 完 成 用 户 登 录 管 理 、报 警 信 号 管 理 、 事 件 图 片 的 搜 索 管 理 、 系 统 工 作 时 间设 置管理 、 警联 动管理 等 ， 要功 能如下 ： 报 主
◆ 进 行矩 阵 、报 警终端 的联 动等 ；
◆ 系 统 用 户 权 限 、 时 间 同步 设 置 ，设 备
不 能识 别 的图 片 ，用 户 可 以进 行 人 工识 别 并
手动 添加识 别结 果 。 回
７ 智能建筑 与城市信息 ２ １ 年 第９ ６ ００ 期 总第１ ６ ６ 期
智能视频监控市场分析
智能视频监控市场分析在当今数字化和信息化的时代，智能视频监控已成为保障公共安全、提升企业运营效率以及改善生活质量的重要手段。
随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，智能视频监控市场正呈现出蓬勃发展的态势。
智能视频监控系统的核心在于能够实时获取、分析和处理视频数据，从而为用户提供有价值的信息和预警。
与传统的视频监控相比，智能视频监控具有更高的自动化程度和智能化水平，能够有效减少人工干预，提高监控效率和准确性。
从市场需求方面来看，公共安全领域一直是智能视频监控的主要应用场景之一。
政府部门为了维护社会治安、打击犯罪，对于智能视频监控系统的需求持续增长。
例如，城市中的交通要道、公共场所、重要设施等都需要安装先进的视频监控设备，以实现对异常情况的及时发现和处理。
此外，随着城市化进程的加速，城市规模不断扩大，人口流动日益频繁，这也进一步加大了公共安全管理的难度，从而推动了智能视频监控市场的发展。
在企业领域，智能视频监控同样具有广泛的应用前景。
制造业企业可以通过监控生产线，及时发现生产过程中的问题，提高生产效率和产品质量；物流企业可以监控仓库和运输车辆，保障货物的安全和运输的及时性；金融机构可以监控营业场所，防范金融犯罪等。
这些应用场景都对智能视频监控系统提出了不同的需求，促使市场不断推出更加多样化和定制化的产品和解决方案。
在家庭领域，随着人们对生活安全和便利性的重视程度不断提高，智能视频监控也逐渐走进千家万户。
家庭用户可以通过手机等移动设备随时随地查看家中的情况，实现对老人、儿童和宠物的远程监护，同时还能对家庭安全进行实时预警。
从技术发展的角度来看，智能视频监控系统正朝着高清化、智能化和融合化的方向发展。
高清化意味着视频图像的清晰度越来越高，能够提供更多的细节信息，有助于提高监控的准确性和可靠性。
智能化则体现在系统能够自动分析视频数据，识别出异常行为、目标对象等，大大减轻了人工监控的负担。
融合化是指智能视频监控系统与其他技术，如物联网、大数据、云计算等的深度融合，实现更广泛的数据采集和更强大的数据分析能力。
智能视频分析技术在视频监控中的应用
智能视频分析技术在视频监控中的应用随着科技的发展和人们安全意识的提高，视频监控技术在现代社会中被广泛应用，给安全管理和公共治安维护提供了重要的技术手段。
然而，传统的视频监控系统只能提供一些简单的功能，如录像和回放等，很难满足复杂环境下的监控需求，而智能视频分析技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。
智能视频分析技术可以自动地对监控视频进行分析和处理，减少人工干预，提高监控效率和准确度。
它可以实现目标检测、运动跟踪、人脸识别、车牌识别、行为分析等复杂的功能，从而更快更准确地发现异常事件和威胁。
同时，它也可以实现对监控视频的实时监视和分析，对异常事件进行预警和快速响应，提高了监控系统的实时性和反应能力。
1. 人流量统计和预警在公共场所和商业区域，人流量汇聚，容易发生拥挤、踩踏等安全事件。
智能视频分析技术可以通过视频监控，自动统计人流量，并设置阈值，当人流量超过设定的阈值时，自动发出预警，提醒安保人员及时采取相应措施，避免人员聚集造成安全事故。
2. 行为分析和异常检测智能视频分析技术可以分析和检测人员行为模式，如奔跑、摔倒、抽烟、打架等，当发现异常行为时，系统能够自动识别并发出预警，安保人员可以及时采取相应措施，避免事态扩大。
此外，智能视频分析技术还可以识别异常物品，如包裹、背包等，及时发现行李中的危险物品，有利于提高安全防范水平。
3. 车辆管理和追踪智能视频分析技术可以通过监控识别出车辆的牌照号码、车型、颜色等信息，并且可以实现车辆进出记录和停车位管理。
此外，需要追车时，系统可以自动追踪车辆行踪，记录车辆运行轨迹和车速等信息，对处理交通事故、追查逃犯、控制交通流量等方面起到重要作用。
总之，智能视频分析技术在视频监控中的应用，不仅可以提高监控效率和准确度，还可以实现视频自动分析和处理，为安保人员提供有力的技术支持。
在未来，智能视频分析技术将会实现更多的功能和应用，为保障公共治安和安全事业的发展做出更大的贡献。
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智能视频分析现状及应用
一、现状
随着近年来视频监控的迅速发展，摄像头数量的快速增多，大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。
一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。
操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。
此外在事后分析报警事件时，需要操作人员及时找出相关录像；而传统视频监控缺乏对视频的智能分析，录像数据无法被有效地检索，只能根据大致的时间段来人工查找，导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。
解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。
对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录，从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。
事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。
能够对视频进行周界监测与异常行为分析，可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。
事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为，可以根据防目标的特点进行灵活设置，包括运动物体的种类和大小；系统能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗摄像头抖动。
事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能：
(1)非法闯入禁区：能够检测是否有行人或车辆进入预定区域，用户可灵活调节灵敏度。
比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标；
(2)非法逆行：当行人和车辆在指定区域逆向运动时，记录并发出报警；异常奔跑：测
试是否有可以人物在指定区域快速运动；
(3)打架：检测是否有打假斗殴事件；动态图像放大：能控制云台摄像机对移动目标进
行放大抓拍，并生成高清晰度图片。
(4)识别与分类：对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类；敏感区域滞留：检测
是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留，当滞留时间超过预设值，
系统将发出报警；
(5)门禁尾随监测：检测是否有人尾随通过门禁，发现即刻报警；
(6)聚众：检测群体聚集、滞留
(7)物品遗留：当环境出现物品遗留现象，即刻报警
(8)骤变：当视频图像发生巨大变化 ( 如摄像头被遮挡和大幅度移动 ) 时系统报警
事件检测与行为分析系统融合视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的先进技术。
目前主要的产品形式为后端中心处理方式和前端处理方式。
后端中心处理方式使用高性能智能视频服务器进行视频分析。
智能分析服务器一般通过软解码方式，解压数字视频流，然后进行事件检测与行为分析运算。
中心处理器可整合到第三方视频监控平台中，与主流视频监控平台无缝衔接。
事件分析结果和相关参数设置同样通过智能视频传输协议与视频监控平台进行通讯。
中心处理方式的系统每个服务器一般可以同时处理8路至16路视频。
1.事件检测与行为分析系统技术原理与评测
1.1.周界检测
1.1.1.技术原理
前景物体检测技术的主要应用。
该技术以固定摄像头监控用户所关心的区域，建立背景模型，过滤出前景物体并确定物体的运动路线。
基于前景物体的运动路线实现对运动物体的行为判别。
该技术的典型应用包括以下4类。
(1)区域进出：用户在监控场景定义一个多边形区域，当有物体进入、离开即触发报警
事件。
(2)区域滞留：用户在监控场景定义一个多边形区域，当有物体在区域滞留时间超过规
定阈值即触发报警事件。
(3)绊线：用户在监控区域定义一条线段。
当物体运动路线跨越该线段，即触发报警事
件。
(4)有向绊线：用户在监控区域定义一条线段。
当物体沿指定方向跨越该线段，即触发
报警事件。
1.1.
2.应用前提
摄像头需要固定，只在改变监测场景时才移动摄像头，否则无法建立稳定的背景模型；适用于空旷场景，如边防线，厂区周边等环境，一方面可获得较大的视野，另一方面该技术
不适用于前景物体拥挤的情况，这时场景下不同物体的前景由于相互粘连无法区分，基于前景而得到的运动路线也同时失效。
1.1.3.参考测试环境
在常规测试识别率、误警率和漏报率外，应考察以下针对性测试的结果。
(1)抖动：户外摄像头可能由于各类原因发生偶然或周期性的抖动，由于该技术一般要
求相机固定，因此需要测试在轻微抖动环境下的技术指标，考察系统性能指标的稳
定性。
(2)无关物体：测试环境中出现概率较高的如树叶抖动，花草摇动，云影等干扰物体出
现时的误报情况。
(3)天气：该系统的一般定位是全天候工作的实时监控系统，在下雨、雾、雪天气下测
试上述技术指标。
(4)光照：户外环境或室光照变化明显的环境，应进行24小时测试，获得上述三个技
术指标判断系统对光照变化的适应能力。
1.1.4.参考指标
识别率>80%，误警率<20%。
1.2.动态跟踪
1.2.1.技术原理
该技术的目的是实现对于指定目标物体的近距离持续跟踪。
目标物体的指定在全景摄像头的场景完成，在非空旷场景一般由操作人员指定，对于边防线等空旷场景可由计算机自行选择。
跟踪过程可分为锁定目标和持续跟踪两个阶段，跟踪摄像头和全景摄像头在物理上可以是同一个，主要取决于具体应用的需求和产品自身的水准。
在锁定目标阶段有两种技术实现，一种是基于特征模式分析的跟踪，例如以RGB图像进行模版匹配，由于摄像头逐渐拉近，物体的位置和大小同时发生变化，这时的锁定速度越高，则物体从视野中丢失的风险也越大，对于目标的速度大小及方差没有先验的情况下，一旦目标丢失重新锁定的代价很大，而相比之下锁定速度慢的代价则要小的多，特别是对于军政机关方面的敏感应用，应首先确保不丢失目标，其次考虑锁定耗时。
另一种是通过标定场景三维信息实现，锁定的速度可以有明显的提高，但标定过程比较繁复，且全景摄像头一旦改变角度，一般需用标定，维护的代价较大。
由于动态跟踪的应用带有较明显的敌我对抗性，在持续跟踪阶段，技术上必须对于目标物体改变运动方向、运动速度、暂时被遮蔽甚至故意躲入障碍物有一定的适应能力。
另一方
面跟踪摄像头自身的动态性能也直接影响跟踪的稳定性，这里的动态性能主要包括摄像头机械运动控制部分的时间常数、信令传输的延迟以及控制协议解析机制的合理性。
1.2.2.应用前提
避免在拥挤场景下使用该技术，场景拥挤程度越高，该技术的实用性也随之下降。
特别是采用多个跟踪摄像头接力的系统，在国的应用场景下，其系统整体的跟踪稳定性尤其需要通过实际测试加以验证。
摄像头安装尽量避免产生目标物体与周围运动物体持续严重遮挡的情况。
1.2.3.评价方法
除常规测试外，应根据应用需求选择以下针对性测试：
(1)锁定测试：单独测试锁定目标这个阶段的成功率。
(2)静止测试：目标长时间静止，考察系统自身稳定性。
(3)变速测试：在持续跟踪阶段，目标突然停住、改变方向或改变速度。
(4)遮蔽测试：目标周期性被行道树或电线杆遮蔽，或目标蓄意躲入障碍物。
(5)疑似目标测试：目标与其他运动物体相遇，或在目标被暂时遮蔽时，周围出现其他
运动物体。
1.3.逆行检测
1.3.1.技术原理
该技术用于出入口检测逆向进出的人或物体。
主要的技术特点在于根据物体运动模式来探测物体的逆行，在拥挤场景下仍然适用。
1.3.
2.应用前提
摄像头安装角度尽量减轻人或物体之间的遮挡。
建议俯视角度在45度~90度之间，摄像头视线应基本与人流方向一致，水平偏角在正负30%之。
1.3.3.评价方法
除（基本部分）叙述的测试方式外，可附加下列针对性测试：
拥挤场景针对性测试：以人行出入口为例，假设出入口水平方向可容纳N个人，可令2N~4N的人以较自然的方式结队通过，同时安排一人从相反方向进入，主要检测系统的漏报率。
短暂/局部行为针对性测试：安排一人在检测区域以身体的部分（如手臂、上身等）作相反方向的运动，或作短暂的后退动作（可根据应用需要），主要检测系统的误报率。
1.3.4.参考指标
识别率>80%，误报率<20%。
1.4.行人异常行为
1.4.1.技术原理
该技术用于检测监控区域疑似抢劫或犯罪后逃窜的高危行为。
技术实现主要有两种。
一类实现仍然基于前景物体检测，根据前景物体的运动路线来估计其速度，超过一定的数值就报警。
这种速度估值的精度较低，而且无法克服摄像机近大远小的问题；同时，无法区分行人和自行车上的人，实用性不高。
第二类实现采用特征运动模式分析技术，用模式识别的方法对于场景各部分可能出现的运动模式和运动速度进行学习，不但可以侦测出异常加速，对于罪犯逃窜时翻越栏杆、矮墙等平时出现机率很低的行为，也能够识别。
1.4.
2.应用前提
场景中运动人员以步行为主，摄像机俯视角度不低于30度，俯视角度较小时，应提高架设高度避免人之间的严重遮挡。
智美达科技。