浅谈视频行为分析的应用
视频监控系统算法的使用技巧与行为识别分析
视频监控系统算法的使用技巧与行为识别分析随着科技的发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，它不仅可以提高安全性和管理效率，还能提供大量的数据用于行为分析和决策支持。
然而，视频监控系统的操作并不简单，需要掌握一定的技巧和算法知识，特别是在行为识别分析方面。
本文将介绍一些视频监控系统算法的使用技巧以及行为识别分析的方法和应用。
首先，我们要了解视频监控系统中常用的算法。
在视频监控系统中，常见的算法包括运动检测、目标跟踪、行为分析等。
运动检测算法可以通过比较相邻帧之间的像素差异来检测到物体的运动，从而触发报警或者执行其他操作。
目标跟踪算法是基于运动检测结果的基础上，对运动目标进行跟踪和识别，可以用于追踪特定人物或物体的运动轨迹。
行为分析算法则是通过分析目标的运动轨迹和动作特征来判断其行为是否可疑或危险。
在使用视频监控系统算法时，我们需要注意以下几点技巧。
首先，合理设置算法的参数。
不同的场景和需要会有不同的要求，我们可以根据实际需求调整算法的参数，如灵敏度、阈值等，以达到更好的效果。
其次，选择适合的算法。
不同的算法适用于不同的应用场景，我们需要根据实际情况选择适合的算法，以提高算法的准确性和效率。
此外，对于大规模的视频监控系统，我们可以考虑使用分布式算法和GPU加速等技术，以提高系统的并行处理能力和效率。
行为识别分析是视频监控系统中非常重要的应用之一，它可以通过对目标的运动和动作进行分析，来判断其行为是否可疑或危险。
在行为识别分析中，我们需要掌握一些常见的方法和技巧。
首先是基于规则的方法，通过定义一系列的规则来判断目标的行为是否符合预期，如禁止进入某个区域、禁止停留等。
这种方法简单直观，但需要手动设置规则，不适用于复杂场景。
其次是基于机器学习的方法，可以通过训练一个分类器来判断目标的行为类别，如奔跑、打架、偷窃等。
这种方法需要大量的训练数据和复杂的特征工程，但可以适应更复杂的场景。
最后是基于深度学习的方法，可以通过深度神经网络来学习目标的行为模式，如异常行为检测、人物识别等。
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。
视频监控中的行为识别与分析
视频监控中的行为识别与分析随着科技的发展和社会的进步，视频监控系统在我们日常生活中扮演了越来越重要的角色。
与传统的监控相比，视频监控系统不仅可以提供更清晰、更广角度的画面，还能通过先进的图像处理技术进行行为识别与分析，从而提高监控的智能化水平。
本文将重点讨论视频监控中的行为识别与分析技术以及其在不同领域中的应用。
行为识别与分析是指通过对视频监控中的行为进行自动识别和分析，从而实现对异常行为的判断和预警。
视频监控中的行为可以分为人体行为和非人体行为两大类。
在人体行为方面，传统的行为识别主要基于目标检测和跟踪技术，通过对视频中的人体目标进行分析来实现行为识别。
例如，对于监控场景中发生的各类人体动作，如走路、奔跑、摔倒等，可以基于目标检测和运动轨迹分析来自动识别并进行报警。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的行为识别方法也逐渐成为主流，该方法通过网络自动学习行为特征，实现对复杂行为的准确识别和分类。
在非人体行为方面，主要包括车辆行为和物品行为的识别与分析。
对于车辆行为识别，智能视频监控系统可以通过车牌识别、车辆轨迹分析等手段，实现对车辆的实时追踪和异常行为的监测，如超速、占道等。
对于物品行为识别，系统可以通过对监控场景中的物体进行跟踪和分析，实现对物品的移动、出现、消失等行为进行监测和报警。
视频监控中的行为识别与分析技术在安防领域中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助安防人员提高监控效率和工作质量。
传统的监控需要人工对大量监控画面进行观察和判断，工作量大且容易出现疏漏，而行为识别与分析技术可以实现对异常行为的自动识别和报警，极大地减轻了安防人员的工作负担。
其次，行为识别与分析技术可以帮助安防人员提前发现潜在的安全隐患。
例如，在人群密集的公共场所中，如果有人突然奔跑或摔倒，系统可以即时识别并发出报警，便于及时采取措施防止事态扩大。
此外，行为识别与分析技术还可以辅助犯罪侦查工作，通过对案发现场的监控画面进行分析，帮助警方获取犯罪嫌疑人的特征信息和行动轨迹。
视频监控中的行为分析与异常检测
视频监控中的行为分析与异常检测在当今社会，视频监控系统已经广泛应用于各个领域，如公共安全、交通管理、企事业单位等。
为了更好地利用视频监控系统，提高其使用效能，行为分析与异常检测成为了重要的研究方向之一。
本文将探讨视频监控中的行为分析与异常检测技术。
首先，视频监控中的行为分析技术是指通过对视频流进行实时分析和处理，提取出其中的行为信息，以便进行进一步的分析和应用。
行为分析技术可用于目标识别、目标追踪、运动分析等方面。
通过识别不同的行为模式，如走路、奔跑、举手等，可以更好地理解视频中的行为信息。
同时，可以利用行为分析技术识别出某些特定的行为模式，如闯入、抢劫等，从而提高监控系统的警戒能力。
其次，异常检测技术在视频监控系统中的应用也非常重要。
异常检测是指对视频流中的行为进行分析，发现与正常行为模式不符合的情况，识别出异常事件。
异常事件可能包括入侵行为、交通事故、火灾等。
通过将正常行为模式与异常行为模式进行比对，可以及时发现并报警异常事件，从而保证公共安全。
视频监控中的行为分析与异常检测技术主要包括以下几个关键步骤。
首先，需要进行视频数据的采集和预处理。
通过视频摄像头等设备采集视频数据，并对其进行预处理，包括去噪、增强、滤波等操作，以减少图像中的噪声和干扰。
其次，对预处理后的视频数据进行特征提取。
特征提取是行为分析与异常检测的关键步骤之一。
通过提取视频数据中的相关特征，如颜色、纹理、形状等，可以将图像信息转化为计算机可处理的数据形式，为后续的行为分析和异常检测提供支持。
接下来，利用机器学习算法进行行为分析和异常检测。
机器学习算法可以通过对大量的视频数据进行训练，从中学习到各种行为模式和异常模式。
在实际应用中，可以根据具体的需求选择不同的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、深度学习等。
通过将视频数据输入到已经训练好的模型中，可以对其进行分类和判断，实现行为分析和异常检测的功能。
此外，还可以结合其他相关的技术，如目标追踪、光流分析等，提高行为分析和异常检测的准确性和鲁棒性。
视频监控中的人员行为分析与识别
视频监控中的人员行为分析与识别视频监控技术的广泛应用已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，为了提高监控效率和准确性，人员行为分析与识别技术逐渐被引入到视频监控系统中。
本文将从视频监控中的人员行为分析、人员行为识别及其应用方面进行探讨。
视频监控中的人员行为分析是指通过对视频中人员的行为、动作、姿态等进行分析，挖掘出其中蕴含的信息并进行处理。
人员行为分析主要包括目标检测、行人跟踪、行人计数、姿态识别等多个方面的内容。
通过这些分析，可以对视频中的人员行为进行全面、准确的了解，从而帮助监控人员更好地掌握场景中的情况。
人员行为识别是指通过对视频中的人员特征进行分析，进行人员身份的识别和辨别。
常见的人员行为识别技术包括人脸识别、行人重识别、人员属性分析等。
人脸识别技术通过分析人脸的特征点和纹理等信息，对目标进行身份识别。
行人重识别技术则通过对行人行走的姿态和外貌进行分析，判断是否为同一人。
人员属性分析则是通过对人员的服装、性别、年龄等进行分析，对目标进行进一步的区分和识别。
人员行为分析与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在交通领域中，人员行为识别可以用于交通监管，通过识别交通违法行为，提高交通管理效率。
在安防领域中，人员行为分析与识别可以用于对可疑人员的识别和跟踪，提高安全防范能力。
在商业领域中，人员行为分析与识别可以用于对顾客行为的分析，帮助商家更好地了解消费者需求，提高销售额。
在智慧城市建设中，人员行为分析与识别可以用于人流分析、交通疏导等方面，提升城市管理水平。
然而，人员行为分析与识别技术也面临着一些挑战和难点。
首先是复杂场景下的误检问题。
复杂场景中，光线、阴影、遮挡等因素会影响人员行为的准确分析和识别。
其次是大数据处理问题。
视频监控在实时采集视频数据时会产生大量的数据，如何快速、准确地对数据进行分析和识别，是当前亟需解决的问题。
此外，隐私问题也是人员行为分析与识别技术面临的一大挑战。
在利用这些技术的过程中，如何保护个人隐私，合理使用这些数据，是一个需要深思熟虑的问题。
如何使用计算机视觉技术对视频进行行为分析
如何使用计算机视觉技术对视频进行行为分析计算机视觉技术是人工智能的一个重要分支，它通过对图像和视频的处理和分析，实现对物体、人体以及动作的识别和理解。
在视频行为分析方面，计算机视觉技术能够帮助我们从大量的视频数据中提取有用的信息，进而帮助我们分析和理解视频中的各种行为。
一、行为识别和跟踪行为识别是计算机视觉技术中的一个重要研究方向，它旨在识别和分析视频中的各种行为，比如人的动作、人的态度、交通流量等。
在实际应用中，行为识别可以用于视频监控系统中的人员追踪、异常行为检测以及交通流量统计等方面。
行为识别的一般流程包括特征提取、行为建模和分类三个步骤。
在特征提取方面，可以使用计算机视觉中常用的特征，比如颜色、纹理、形状等。
在行为建模方面，可以使用统计模型、机器学习模型等方法来对行为进行建模和表示。
最后，使用分类算法对行为进行分类和识别。
行为跟踪是行为分析的另一个重要任务，它主要是跟踪视频中的目标物体的位置和运动轨迹。
行为跟踪可以应用于视频监控、交通管理等领域，在实时性要求较高的场景中具有重要的价值。
在行为跟踪中，可以使用目标检测算法来检测目标物体的位置，然后使用跟踪算法对目标物体进行跟踪，最终得到目标物体的运动轨迹。
二、行为分析的挑战和解决方法在视频行为分析中，由于视频数据的特点和复杂性，存在一些挑战需要克服。
首先，视频数据通常是大规模、高维度的，需要对数据进行降维和压缩，以提高处理效率。
其次，视频中的行为可能受到光照、背景等因素的干扰，需要进行去噪和背景建模。
此外，视频中可能存在目标遮挡、姿势变化等问题，需要解决目标检测和跟踪中的遮挡和形变问题。
针对这些挑战，计算机视觉技术提出了一些解决方法。
首先，通过特征提取和降维技术，可以提取视频数据中的关键特征，减少数据维度，从而提高处理效率。
其次，可以使用背景建模和去噪算法，对视频数据进行预处理，提高行为识别和跟踪的准确性。
此外，可以使用目标检测和跟踪算法，在目标遮挡和姿势变化的情况下仍能准确跟踪目标物体的位置和运动轨迹。
视频分析中的动作识别与行为分析研究
视频分析中的动作识别与行为分析研究第一章：引言在当今信息化的时代，视频分析技术成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
视频中的动作识别与行为分析作为视频分析的重要内容，对于人类行为理解、安防监控、智能交通等领域都具有重要的应用价值。
本文将着重研究视频分析中的动作识别与行为分析，探讨其研究现状、方法和应用。
第二章：动作识别算法动作识别是指通过对视频中人体或物体进行特征提取和分类，进而识别出不同的动作行为。
目前，常用的动作识别算法包括基于像素的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于像素的方法：该方法主要通过像素级别的运动信息来识别动作。
典型的方法有基于差分图像的方法和基于光流场的方法。
2. 基于特征的方法：该方法通过提取视频中的特征来描述动作，并将其输入分类器进行分类。
常用的特征包括形状特征、统计特征和时空特征等。
3. 基于深度学习的方法：该方法利用深度神经网络对视频进行学习和分类，具有较好的性能。
常用的方法包括2D卷积神经网络、3D卷积神经网络和循环神经网络等。
第三章：行为分析方法行为分析是指通过对视频中的人体或物体进行轨迹分析、行为模式推断等手段，对行为进行分析和理解。
常用的行为分析方法包括轨迹分析、时间序列建模等。
1. 轨迹分析：该方法主要通过对视频中目标的轨迹进行分析和建模来推断行为。
可以通过目标的速度、加速度等信息来进行行为分类。
2. 时间序列建模：该方法将视频序列映射为一系列时间序列数据，并采用时间序列分析的方法进行行为推断和分类。
常用的方法包括隐藏马尔可夫模型和条件随机场等。
第四章：应用领域动作识别与行为分析技术在各个领域都有广泛的应用。
以下列举几个典型的应用领域：1. 人类行为理解：动作识别与行为分析技术可以应用于人类行为理解领域，如行为识别、事件检测等。
通过对人类行为进行分析，可以更好地理解人类行为规律和心理状态。
2. 安防监控：动作识别与行为分析对于安防监控领域尤为重要。
智能监控视频数据中的行为分析算法研究
智能监控视频数据中的行为分析算法研究随着科技的发展，智能监控系统的应用越来越广泛，其涉及的领域包括公共交通、商业等等。
智能监控系统中最关键、最重要的技术之一就是行为分析算法。
行为分析算法指的是对监控视频中的行为进行分析和识别。
本篇文章将会讨论智能监控视频数据中的行为分析算法研究。
一、行为分析算法的意义行为分析算法的作用是识别和分析监控视频中的行为。
可以将这些行为分为两大类：一是正常行为，另一种是异常行为。
正常行为指客流量、路人行走速度等，而异常行为则是指行人走返、突然停顿、携带可疑物品等。
通过对这些行为的分析，可以及时发现异常行为，避免事故发生，从而保证公共安全。
二、传统的行为分析算法许多传统的行为分析算法从视频帧中提取特征以识别不同的行为，但这些方法通常是基于人工制定的规则。
例如，对于人流密集的地区，可以规定一个行人数阈值进行报警。
但是，这些规则需要人工不断改进，并难以适应场景之间的差异。
传统的算法无法从视频中自动提取有用的信息，因此远不足以满足实际需求。
三、深度学习在行为分析算法中的应用随着深度学习技术的发展，越来越多的应用将其运用到智能监控系统中。
深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像处理方面表现非常优秀。
CNN 可以对输入的特征进行学习和提取，从而实现对监控视频中的行为进行自动分类和识别。
例如，可以使用基于CNN的行人检测和跟踪模型，自动识别监控区域中的行人。
此外，可以结合循环神经网络（RNN）对视频序列中的连续行为进行分析，提高行为识别的准确性。
四、未来的发展趋势在未来，行为分析算法有望越来越逐渐地朝向更加智能化和自动化的方向发展。
除了深度学习之外，还可以运用强化学习的技术。
强化学习可以帮助行为分析系统自动学习和优化策略，从而更好地预测和识别各种不同的行为类型。
总之，行为分析算法在智能监控系统中的应用十分重要。
深度学习技术给传统的算法带来了巨大的改进，但是未来还有很大的可发展空间。
随着技术的不断发展，相信行为分析算法在智能监控系统中的应用将会越来越广泛，更加准确、可靠、智能。
视频监控系统中的行为识别与分析
视频监控系统中的行为识别与分析随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域被广泛应用。
视频监控系统的主要用途是对指定区域进行实时监控，以保障公共安全和预防犯罪活动。
然而，仅仅记录监控画面并不能从中获取有用的信息，因此行为识别与分析成为了视频监控系统中的一个重要环节。
行为识别与分析是指通过视频监控系统中的摄像头对目标对象进行识别，并进一步分析其行为特征和动作。
这一过程主要包括目标检测、目标跟踪和行为分析三个步骤。
目标检测是指通过算法识别监控画面中的目标对象，如人员、车辆等。
目标跟踪则是指对目标对象进行实时追踪，以获得其运动轨迹。
最后，行为分析则是基于目标跟踪的轨迹数据，分析目标对象的行为模式和动作。
在视频监控系统中，行为识别与分析有着广泛的应用。
其中，一项重要的应用是安全监控。
通过行为识别与分析，监控人员能够及时发现异常行为，如盗窃、抢劫等犯罪活动，从而能够及时采取措施进行干预。
另外，行为识别与分析还可以应用于交通管理领域。
通过对交通监控摄像头所拍摄画面的行为分析，可以判断交通流量、拥堵情况等，并调整交通信号灯的时间间隔，从而提高交通效率。
在行为识别与分析中，常用的技术包括背景建模、行为特征提取和动作识别等。
背景建模是指通过对摄像头拍摄的画面中的静态背景进行建模，以便进一步识别出目标对象。
在背景建模中，最常用的算法是基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的算法。
行为特征提取则是指对目标对象的行为进行特征提取，以便进行进一步的分析。
常用的行为特征包括目标运动速度、运动方向、运动轨迹等。
动作识别是指对目标对象的行为进行分类，以识别出不同的动作。
常见的动作识别算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
值得注意的是，行为识别与分析在视频监控系统中并非一项简单的任务。
视频监控系统中的行为识别与分析技术
视频监控系统中的行为识别与分析技术第一章引言随着科技的不断发展与进步，视频监控系统在社会安全和管理中扮演着至关重要的角色。
然而，仅仅将大量视频数据存储下来并不能真正提高安全性和效率。
因此，在视频监控系统中进行行为识别与分析是必不可少的。
本文将介绍视频监控系统中的行为识别与分析技术，并探讨其应用和挑战。
第二章视频行为识别与分析基础2.1 视频行为识别视频行为识别是指通过对视频数据的分析和处理，识别出其中的特定行为或活动。
这需要采用图像处理、模式识别、机器学习等技术，将视频数据转化为可识别的行为特征，并与事先建立的行为模型进行比对，最终确定行为类别。
2.2 视频行为分析与视频行为识别相对应的是视频行为分析，它不仅识别行为类别，还对行为进行分析和解释。
行为分析可以提供更多的上下文信息，例如行为的持续时间、频率、目标之间的关系等。
第三章视频行为识别与分析方法3.1 图像处理技术图像处理技术是视频行为识别与分析的基础。
其中，包括图像增强、目标检测、跟踪与分割等技术。
通过这些技术，可以提取出更合适的图像特征，为下一步的行为识别提供更有效的数据。
3.2 模式识别与机器学习模式识别和机器学习是视频行为识别与分析的关键技术。
这些技术通过建立模型和学习数据，能够自动发现行为特征，并进行分类和识别。
常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树、隐马尔可夫模型(HMM)等。
3.3 深度学习与神经网络近年来，深度学习和神经网络在视频行为识别与分析中发挥了重要作用。
通过构建深度神经网络，可以从原始视频数据中提取出更高级别的特征，并实现更准确的行为分类和识别。
第四章视频行为识别与分析的应用4.1 安全监控视频行为识别与分析技术在安全监控领域具有广泛的应用。
例如，可以识别出异常行为，并发出警报。
同时，还可帮助调查人员追踪犯罪嫌疑人，提供有力证据。
4.2 交通管理视频行为识别与分析技术可以用于交通管理，例如识别出车辆违规行为，监测交通拥堵情况等。
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浅谈视频行为分析的应用
一.智能视频分析产品产生背景 (2)
目标市场....................................................................................... 2 ..........
三.实现技术....................................................................................... 2 ..........
四.主要功能描述
4.1出现或消失规则................................................................................................................ 3 ...........
4.2遗留规则 ........................................................................... 4 ..............
4.3绊线规则 ........................................................................... 5 ..............
4.4滞留规则7.
4.5进入规则 ........................................................................... 7. .............
4.6离开规则 ........................................................................... 8 ..............
4.7更改场景.9.
五.系统拓扑图10
.智能视频分析产品产生背景
安防监控从视频存储进入前端视频智能分析
毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间
由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意相关信息更有效的监视
数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间
二.目标市场
视频智能分析主要应用于物流仓库、机场车站、楼宇智能、ATM自助银行、军队
仓库、监狱看守所、博物馆、石油石化行业、钢铁冶金行业、电力行业、公路隧道等各类安全性高、报警及时响应场所。
三.实现技术
视频分析方法主要有两类：
■背景减除方法就是利用当前图象和背景图象的差分来检测出运动区域的一种方法。
优点：此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度都比较高，
具有良好的性能表现。
背景的建模是背景减除法的技术关键。
一般采用在系统设置时期设
置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“选取3 —5分钟的学习时间。
一
般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。
■时间差分法，又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提
取所需要的动态目标信息
时间差分方实质就是利用相邻贞图象相减来提取前景目标移动的信息。
此方法不能完全提取所有相关特征象素点,在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。
两种技术实现对比
四.主要功能描述
4.1出现或消失规则
功能详细描述：
在监视场景中，当警戒区域内特定位置的某件或多件物品（物品可分为人、车、任意物品）的状态发生变化（突然消失或突然出现）进行检测分析，并自动发出报警信息，提醒相关人员。
使用用例1 :
博物馆内的重要文物丢失
特点：自动检测指定区域内被搬移，盗取的物体；
物品放置在检测区域内或者从检测区域内被取走达到一定的时间；
客户自定义指定区域物体告警的颜色，告警动作；
出现规则还可应用于电力、油站、建筑物等的起火、爆炸自动发出报警信息，提醒相
关人员。
使用场所：
•建筑物屋顶出现人
•金库盗贼出现（如地面地底进入）
•人出现地铁轨道或地铁隧道
4.2遗留规则
功能描述
为了防止不法人员对一些重要设施进行破坏，如在重要设施旁丢弃易燃，易爆等危险物品，采用不明遗留物检测，可防止重大事故的发生。
使用用例
4.3绊线规则
功能描述
在摄像机监视的场景范围内 ，可根据监视需要和目的设置多个警戒区域 ，每个警戒区
域内可任意设置 1条绊线，还可以制定穿越绊线的非法方向 。
当有移动目标按照禁止穿越
方向穿越警戒线即产生报警信息，并用告警框标识出该移动目标及其运动轨迹 。
丈亍可匠留了不珈吕，姿蜂日戒如芳肯誓加品茂雀位直
町M0L 丄百不酣史自樹.牙饶5■检』出些
铁轨上有不明遗留物，系统实时报警
单向绊线检测
检测是否有人，物体或车辆突然从某个指定方向越过预定边界，单方向进行检测双向绊线检测
是否有人，物体或车辆突然从任意方向越过预定边界，双方向进行检测
使用用例
双向绊线检测是指目标穿越二条线告警。
双警戒线是指在摄像机的监控画面内二条断开的线条，并定义二条线条为A与E。
如下图所示
可作如下应用
B after A :表示先穿过A线后再穿过B线才告警。
Both in any order :表示不论从那个方向，只要穿过A和B两条线即告警。
when both are crossed with in 0 minu tes and 10 sec onds : 表示物体从一条线至U另外一条线所用时间在10秒内。
4.4滞留规则
功能描述
通过摄像机采集视频信息，并运用智能视频分析技术分析画面中的活体移动目标，并统计计算设定区域内的目标数量和密度，当数量值超过预设的阈值时自动产生报警信息，提示监控人员采取针对性的措施。
可应用于人群非法集会监测、机场验证大厅等场景。
使用场所
•人游荡在ATM自助机旁
•消防通道的车辆游荡
• 人游荡在高防盗区域内
•人游荡在停放的飞机旁
4.5进入规则
功能描述
在摄像机监视的场景范围内，根据监控需要和目的设置警戒区域，侦测指定的目标从
任何方向进入指定的侦测区域。
使用用例
4.6离开规则
功能描述
在摄像机监视的场景范围内，可根据监控需要和目的设置警戒区域，离开”事件侦测：在摄像机监控的场景内，检测指定的目标从任何方向离开指定的侦测区域
使用用例
4.7更改场景
功能描述
摄像机监视的场景改变或移动方位
(1)摄像机的位置移动
(2)更改另一台摄像机的视频分析
(3)PTZ功能摄像机不能采用此规则
4.8摄像机场景变化
功能描述
当摄像机拍摄画面改变超过所设定的变动比例时则发出报警故障，视
，亦可应用于侦测摄像机频信号不稳定(室内外)灯光强烈变化等状况。
使用用例
1•窃贼进入把摄像机镜头遮挡。
五.系统拓扑图
系统主要组成主要分为三大部分 ：
1.前端的视频米集设备（网络摄像机）。
2•编码存储服务器。
3. 智能（行为）分析服务器。
4. 管理控制中心：对行为分析服务器产生的报警信息做进一步处理 1 ）.核实报警的真实性。
可通过另外一台云天相机对报警事件进行详细调查 2） .及时通知，提醒监控人员。
3） .触发其他外部相应手段。
前段设备 网络摄像机
控制中心服务器。