解析：视频图像智能分析处理技术
视频ai关键知识点总结
视频ai关键知识点总结随着人工智能技术的飞速发展，视频AI技术在各个领域的应用越来越广泛，包括视频分析、视频内容识别、视频监控等方面。
视频AI技术的应用不仅可以提高工作效率，还可以为人们带来更好的生活体验。
本文将从视频AI的基本原理、关键技术、应用场景等方面进行详细介绍和总结。
一、视频AI的基本原理视频AI技术是指利用人工智能技术对视频进行分析、识别和处理的一种技术。
其基本原理是通过计算机视觉技术分析视频中的图像数据，识别其中的物体、人、动作等内容，再利用深度学习、神经网络等人工智能算法进行处理，最终实现对视频数据的智能化处理和应用。
视频AI技术主要涉及以下几个方面的基本原理：1. 计算机视觉技术：视频AI技术的基础是计算机视觉技术，它主要包括图像处理、目标检测和跟踪、动作识别等方面。
通过对视频数据中的图像进行处理和分析，识别其中的目标和动作，并将其转化为计算机可识别的数据。
2. 深度学习算法：深度学习是视频AI技术的关键算法，通过构建深度神经网络模型，实现对视频数据的智能分析和处理。
深度学习算法可以通过大量的数据训练模型，从而实现对视频中各种图像和动作的准确识别和分析。
3. 神经网络模型：视频AI技术通常基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行实现。
CNN主要用于图像处理和目标检测，RNN主要用于动作识别和视频内容分析，两者结合可以实现对视频数据的全面智能化处理。
以上是视频AI技术的基本原理，下面将介绍视频AI技术的关键技术和应用场景。
二、视频AI的关键技术视频AI技术主要包括以下几个关键技术：1. 视频内容识别：视频AI技术可以实现对视频中的物体、人、动作等内容的识别，从而实现对视频数据的智能化分析和处理。
视频内容识别技术主要包括目标检测、动作识别、人脸识别等方面。
2. 视频分析与处理：视频AI技术可以实现对视频数据的分析和处理，包括视频压缩、视频编解码、视频编辑等方面。
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。
监控系统的视频分析技术解析
监控系统的视频分析技术解析随着科技的不断发展，监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
而监控系统的视频分析技术作为其中的重要组成部分，更是发挥着至关重要的作用。
本文将对监控系统的视频分析技术进行深入解析，探讨其原理、应用以及未来发展趋势。
一、视频分析技术的原理视频分析技术是指通过对监控摄像头拍摄到的视频进行处理和分析，提取出其中的有用信息，实现对监控场景的智能感知和分析。
其原理主要包括以下几个方面：1. 图像处理：视频分析技术首先会对监控摄像头拍摄到的视频图像进行预处理，包括去噪、增强、边缘检测等操作，以提高后续分析的准确性和效率。
2. 物体检测：通过目标检测算法，视频分析技术可以识别监控画面中的各种物体，如人、车、动物等，从而实现对监控场景的实时监测和分析。
3. 运动跟踪：视频分析技术可以对监控画面中的运动目标进行跟踪，分析其运动轨迹和行为特征，从而实现对异常行为的检测和预警。
4. 行为识别：通过深度学习等技术，视频分析技术可以识别监控画面中的各种行为，如闯入、打架、交通违法等，为安防管理提供重要参考。
5. 数据分析：视频分析技术还可以对监控数据进行统计分析，生成报表和图表，为决策提供科学依据。
二、视频分析技术的应用视频分析技术在各个领域都有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 公共安全：视频分析技术可以用于城市安防监控、交通管理、火灾预警等领域，提高公共安全水平，减少事故和犯罪事件的发生。
2. 工业生产：视频分析技术可以用于工厂生产线的监控和质量检测，实现对生产过程的实时监控和管理，提高生产效率和产品质量。
3. 商业零售：视频分析技术可以用于商场、超市等场所的人流统计、商品陈列监控等，为商家提供精准的营销决策支持。
4. 智能交通：视频分析技术可以用于交通信号控制、车辆违章检测、智能停车管理等，优化城市交通流量，提高交通运行效率。
5. 医疗卫生：视频分析技术可以用于医院病房的监控和护理，实现对患者的实时监测和关怀，提高医疗服务质量。
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智能视频分析技术是基于人工智能和图像处理技术的一种应用，可以通过对视频流的实时分析和处理，提供更高效、智能的视频监控系统。
在视频监控领域，智能视频分析技术的应用可以大大提升监控系统的效果和效率，以下是智能视频分析技术在视频监控中的主要应用。
1. 行为识别和行为分析：智能视频分析技术可以对监控视频进行实时分析，识别不同的行为，如行走、奔跑、打斗等，还可以对一些特定的行为进行自定义设置，如禁止闯入、携带违禁物品等。
通过这种方式，可以帮助监控人员快速发现异常行为，预警，并采取相应措施。
2. 人脸识别和人员跟踪：智能视频分析技术可以对监控视频中的人脸进行识别和分析，通过与数据库中的人脸信息进行比对，可以迅速识别出特定人员，实现人员跟踪和实时监控。
这在安全防范、警告系统中有着重要的应用，可以帮助监控人员更好地判断和追踪目标。
3. 智能报警和联动控制：通过智能视频分析技术，监控系统可以根据预设的规则和条件，及时发出警报，实现智能报警功能。
当监控区域内出现烟雾、火灾、异常温度等情况时，系统可以自动发出警报，并联动控制其他设备，如启动灭火系统、打开应急照明等，提高应急处置效率。
4. 沉默报警和预测分析：除了通过视频分析技术进行主动报警外，智能视频分析技术还可以进行沉默报警。
通过分析监控视频中的行为、物体等信息，系统可以自动检测到异常情况，并通过提示或记录方式向监控人员提供辅助信息，帮助监控人员更好地分析和判断。
5. 数据存储和管理：智能视频分析技术可以对监控视频进行实时的编码和压缩处理，从而减少视频存储空间，提高存储效率。
系统可以对存储的视频进行智能分析，提取重要信息，如关键人员出现、重要事件发生等，并自动进行分类和归档，方便后续查询和审阅。
6. 多摄像头协同监测：智能视频分析技术可以将多个摄像头进行协同监测，通过对多个视频流进行实时分析和处理，可以提供更全面、详细的监控信息，帮助监控人员更好地把握整个监控区域的情况，提高监控效果。
智能视频分析技术(2023最新版)
智能视频分析技术⒈简介⑴定义⑵目的⑶背景⑷范围⒉技术概述⑴智能视频分析的基本原理⑵智能视频分析的主要应用领域⑶智能视频分析的优势和挑战⒊视频数据采集与处理⑴视频数据采集设备⑵视频数据的格式和编码⑶视频数据的传输和存储⑷视频数据预处理⒋视频特征提取⑴物体识别与跟踪⑵运动检测与分析⑶行为分析与识别⑷人脸识别与表情分析⑸声音分析与处理⒌智能视频分析算法⑴传统视觉算法⑵深度学习算法⑶混合智能算法⒍系统架构与实现⑴智能视频分析系统的基本架构⑵硬件设备需求⑶软件平台选择⑷系统的集成与部署⑸系统性能评估与优化⒎数据安全与隐私保护⑴视频数据的存储与访问控制⑵数据加密与解密⑶隐私保护技术与措施⒏法律合规与道德问题⑴相关法律法规介绍⑵智能视频分析的伦理与道德问题⑶监控合规与公私利益平衡附件：- 技术说明书- 系统测试报告- 用户手册- 示例代码注释：⒈智能视频分析技术：指基于图像和视频数据的分析算法和技术，通过智能算法实现对视频中的物体、场景、行为等信息的理解和分析。
⒉物体识别与跟踪：指通过图像检测和跟踪算法实现对视频中的物体进行识别和跟踪的技术。
⒊运动检测与分析：指通过图像处理和分析技术检测和分析视频中的动态变化和运动信息的技术。
⒋行为分析与识别：指通过智能算法对视频中的人体动作、行为进行分析和识别的技术。
⒌人脸识别与表情分析：指通过图像处理和人脸识别算法实现对视频中的人脸进行识别和分析的技术。
⒍声音分析与处理：指通过音频处理和分析技术实现对视频中的声音进行识别和处理的技术。
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。
视频图像处理与分析技术研究
视频图像处理与分析技术研究概述：随着科技的发展和网络速度的提高，视频图像处理与分析技术作为计算机视觉领域的重要分支，得到了广泛应用和研究。
视频图像处理与分析技术旨在从视频中提取有用信息，解决图像增强、目标检测与跟踪、运动估计和视频分割等问题，为各行各业带来了诸多应用。
本文将从图像处理、视频特征提取、目标检测与跟踪、运动估计以及视频分割等方面给出详细介绍，并举例说明不同领域中的应用情况。
一、图像处理图像处理是视频图像处理与分析技术的基础，它包括图像增强、图像滤波、图像压缩等多个方面。
图像增强是一种改善图像质量的技术，例如，去除噪声、增强边缘特征、调整图像亮度和对比度等。
图像滤波是图像处理中常用的技术，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，用于去除图像中的噪声。
图像压缩是将图像用更少的比特数来表示的技术，例如，JPEG和PNG都是常用的图像压缩方法。
二、视频特征提取视频特征提取是视频图像处理中的关键环节，它有助于对视频进行分类、识别和分析。
常用的视频特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、动作特征等。
颜色特征是从图像中提取的表示颜色信息的特征，例如，直方图、颜色矩和颜色空间等。
纹理特征是描述图像纹理信息的特征，例如，方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）等。
形状特征是对目标形状进行建模和描述的特征，例如，轮廓特征和边缘特征等。
动作特征是描述物体运动信息的特征，例如，光流和角点等。
三、目标检测与跟踪目标检测和跟踪是视频图像处理与分析技术中的重要任务。
目标检测是从图像或视频中自动识别和定位目标的过程，例如，行人检测、车辆检测和人脸检测等。
目标跟踪是在视频序列中对目标进行连续跟踪的过程，例如，单目标跟踪、多目标跟踪和目标重识别等。
目标检测和跟踪的应用广泛，例如，视频监控、交通管理和智能驾驶等领域。
四、运动估计运动估计是视频图像处理与分析技术中的重要任务，用于估计图像序列中的物体或相机的运动信息。
运动估计包括全局运动估计和局部运动估计。
人工智能技术在视频图像处理中的应用
人工智能技术在视频图像处理中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，其在各领域的应用也越来越广泛。
其中，在视频图像处理领域，人工智能技术的应用也越来越成熟，为人们的生产生活带来了更多便利。
一、人工智能技术在视频图像处理中的应用在视频图像处理领域，人工智能技术的应用主要包括以下几个方面：1. 视频监控人工智能技术在视频监控领域中的应用已经相当广泛了。
比如，通过智能算法可以对监控视频进行自动分析和判断，对异常行为进行预警并及时处理。
这既能够提高监控效率，又能够降低人力成本。
2. 图像识别人工智能技术在图像识别方面的应用也十分广泛。
比如，通过卷积神经网络等技术，可以对图像内容进行快速、准确的分类和分析。
这在一些需要对大量图像进行处理的领域非常有用，比如医学影像、工业检测等。
3. 视频剪辑人工智能技术还可以在视频剪辑方面发挥作用。
通过智能算法，可以对视频进行自动剪辑，把其中的噪音和无用信息去除，保留有价值的内容。
这不仅可以提高视频编辑效率，还能够提高视频的质量和观感。
4. 视频增强人工智能技术也可以在视频增强方面发挥作用。
比如，在低光环境下拍摄的视频通常会比较模糊，但是通过智能算法可以对视频进行增强，提高其清晰度和质量。
这对于一些需要进行高清视频传输的领域非常重要。
二、人工智能技术在视频图像处理中的优势人工智能技术在视频图像处理中有以下几个优势：1. 高效性人工智能技术可以对大量的图像和视频进行处理，而且处理速度非常快。
这在一些需要对大量数据进行分类和分析的领域非常有用，比如医学影像、工业检测等。
2. 准确性人工智能技术可以对图像和视频内容进行高精度的分析和识别。
这对于一些需要进行精确判断和预测的领域非常有用，比如人脸识别、自动驾驶等。
3. 自动化人工智能技术可以实现对视频和图像的自动处理和管理，减少了人工干预的需求。
这对于一些需要对大量数据进行处理和管理的领域非常有用，比如智能家居、智能交通等。
三、人工智能技术在视频图像处理中的应用前景随着人工智能技术的不断发展，其在视频图像处理领域的应用前景也越来越广阔。
视频图像分析与识别技术的研究与应用
视频图像分析与识别技术的研究与应用近年来，随着数字化技术的不断发展，视频图像分析技术也得到了迅速的发展，将其广泛应用于安防、医学、教育等领域，成为技术创新和社会发展的重要驱动力。
一、视频图像分析技术的研究现状视频图像分析技术主要分为三个阶段：图像处理、计算机视觉和深度学习。
其中，图像处理阶段主要涉及图像增强、噪声滤除等技术。
计算机视觉阶段则主要研究如何实现对图像的自动理解和分析。
深度学习阶段则通过神经网络的学习、训练和优化来实现对视频图像的识别和分类。
目前，视频图像分析技术已经广泛应用于各个领域。
比如在安防领域，通过利用摄像头和视频分析技术，可以实现对危险区域的监控和人员的识别。
在医学领域，视频图像分析技术可以用于诊断和治疗，特别是在眼科、神经科和肿瘤科等领域，利用高清摄像技术可以实现对身体的深层次观测和检测。
在教育领域，通过视频分析技术可以实现对学生的监控和学习行为的分析，从而为教师提供更加有效的教学方法和学生反馈。
二、视频图像分析技术的应用案例1.安防领域：利用视频分析技术，可以实现对监控区域的实时监测和人员识别，防止犯罪事件的发生。
同时，还可以将多个摄像头的监测结果进行整合和分析，提高安全监控的效率和精度。
2.医学领域：通过视频图像分析技术，医生可以更加准确地获取患者的身体内部信息，从而实现对疾病的判断和治疗。
同时，还可以将不同的视频分析技术整合，形成一个全面的诊断标准和治疗计划，提高治疗的效果。
3.教育领域：通过视频图像分析技术，可以对学生的学习行为和学习效果进行跟踪和分析，帮助教师更好地了解学生的学习状态和反应。
同时，还可以通过视频教学的方式，为学生提供更加生动、直观的教学内容。
三、视频图像分析技术的未来发展趋势随着视频图像分析技术的不断进步和创新，未来在以下几个方面将得到更广泛的应用和发展：1.跨领域融合：视频图像分析技术将与其他相关技术进行融合，例如大数据、云计算等，将为更多领域的发展提供新的思路和解决方案。
人工智能的图像处理和图像分析技术
人工智能的图像处理和图像分析技术引言：人工智能（Artificial Intelligence）是模拟并实现智能的理论和技术，它利用计算机和数学的方法对复杂问题进行处理和解决。
在现代社会中，人工智能无处不在，它的应用涉及到各个领域，其中之一就是图像处理（Image Processing）和图像分析（Image Analysis）技术。
图像处理和图像分析技术是人工智能技术在图像领域的应用，其广泛应用于医学影像、计算机视觉、安防监控等领域。
本文将详细介绍人工智能的图像处理和图像分析技术，包括其基础概念、原理和应用。
一、图像处理技术概述图像处理是指对图像进行处理、改变或增强的技术。
在人工智能领域中，图像处理技术作为一项基础技术，为其他图像分析和图像识别等技术提供了重要的支持。
常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像压缩等。
1. 图像滤波图像滤波是通过滤波操作改变图像的频谱特性，以达到去噪、平滑或锐化等目的。
在图像处理中，常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。
低通滤波器可以减小图像中的高频成分，从而实现图像的平滑和去噪。
高通滤波器则可以增强图像中的细节和边缘。
2. 图像增强图像增强是指通过调整图像的对比度、亮度和颜色，使图像的特征更加明显和突出。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度增强和颜色增强等。
3. 图像压缩图像压缩是指通过减少图像数据的存储量来实现压缩和传输的技术。
图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。
有损压缩是通过牺牲图像的一些细节信息来实现压缩比的提高，而无损压缩则是保留图像的全部信息，但压缩比相对较低。
二、图像分析技术概述图像分析是指对图像进行特征提取、目标检测和分类等操作的技术。
图像分析技术在人工智能领域中被广泛应用于计算机视觉、医学影像和安防监控等领域。
1. 特征提取特征提取是图像分析的关键步骤，它通过将图像转换为数学或统计特征来描述图像的内容。
常用的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和颜色特征提取等。
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解析：视频图像智能分析处理技术
视频监控是安防系统中最有效的手段之一。
自上世纪九十年代大量应用以来，特别是随着平安城市等大型工程的建设，成千上万的视频图像给广大工作人员的监看与管理工作带来困难。
一个监控人员往往要兼顾几百路甚至上千路的监控视频信号，长时间工作后监控人员将逐渐进入一个生理疲劳状态，往往会因过度疲劳而无法在第一时间对视频画面中潜在的安全事件作出响应。
如何从海量图像中自动发现、分析有用的信息并立即进行处理，使视频监控系统重新成为防患于未然的重要手段，这已经成为安全系统建设和安全管理部门越来越关心的重要问题之一。
面对越来越多的监控点，海量视频监控系统如果不加视频分析将只是“可视”而不能有效“监控”。
因此，人们期望有一种产品能通过对视频图像的识别、分析而自动捕获到可疑目标，及时对可能发生的安全事件进行预警，降低监控人员工作强度。
智能分析处理技术的涵义国内技术现状智能视频分析利用智能神经网络技术，对视频图像进行分层处理，分离出对系统有用的人或物体。
神经网络是基于模拟人脑智能特点和结构的一种信息处理系统，它通过对人脑的基本单元的建模和典型的激励函数的设计，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有并行分布处理与存储、高度自适应和自学功能、能分析较为复杂的非线性系统的软件模拟技术。
视频图像智能分析处理技术就是自动的分析和抽取视频源中的关键信息。
如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。
智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉冗余的信息，为监控者提供有用的关键信息。
智能分析的“心脏”：DSP+算法
智能视频监控之所以能够担当起智能视频分析的重要角色，从而以主动监控改变传统被动监控方式，其根本的实现手段在于采用高速
数字信号处理器（DSP）的高速实时的性能，极大地提高监控的即时性和有效性。
德州仪器通用DSP业务发展部经理郑小龙认为，随着DSP性能的增强，视频智能分析算法可以由CPU处理转到DSP实时处理，于是视频智能分析实现了由后台转到前端的过渡。
更多设备的数字视频监控产品可以借助于DSP增加视频分析功能以实现全面智能化。
TI的通用数字媒体处理平台（DaVinci）经过几年的推广已为很多数字视频监控客户所认可，在拓展到智能视频分析应用中，有利于数字监控系统兼顾降低系统成本、缩短开发周期，以及支持丰富的接口标准。
其中具有代表性是带有AMR核心的DM644x和不带有AMR 核心的DM643X系列平台，两者都有C64x+的DSP核心，这是由C64x核心的升级，既可以兼容C64x的算法软件，又具有更高的性能和效率。
场景复杂性促智能分析技术多元化发展
近年来，智能视频分析技术得到了迅速发展。
智能视频分析技术以及其市场正在慢慢的渗透到各个行业中。
把智能化技术和现有的安防产品相结合可以用于很多方面，从目前的技术和安防产品结合情况来看，以下几种需求可以得到满足：对运动目标进行检测、跟踪，对其行为进行分析，提高实时预警的性能；对输入图像流进行逻辑抽象，生成视频索引，提高视频检索的效率；根据场景内容进行镜头控制、视频压缩，既降低视频数据的总量，又保证异常事件发生时采集图像的质量；利用预警时视频中捕获的人脸图像进行时候调查、认证。
北京博睿视科技是一家成立于 2007年6月，致力于智能视频监控算法的研究和智能视频监控系统的开发工作的公司。
拥有雄厚的智能视频监控技术储备和研发能力，拥有一流的、具有高度实战能力的研发团队，能够将智能视频监控技术最优化的应用于智能视频监控产品的开发过程中，已经推出了几大系列的智能视频监控系统，包括博睿视防卫系统、博睿视烟雾检测系统、博睿视火焰检测系统、博睿视人群监控系统、博睿视统计系统、博睿视跟踪系统、博睿视诊断系统，可以满足多个应用场所的视频分析处理要求。
在目前日益复杂的视频监控系统的状况下，智能视频分析不仅要保持日常管理操作的简单和便捷，还要考虑系统覆盖范围越来越广的特点以及兼顾系统的经济、有效性。
最后，它还必须将监控系统与门禁控制系统、报警系统融合到同一个平台，允许集成其他相关技术，同时保持系统的灵活性和可扩展性。
上海卓扬科技有限公司基于全球领先的ObjectVideoOnBoard？智能视频分析技术，率先开发出了自主品牌的 IVOSystem系列智能视频分析系统，得到了各界的广泛关注。
该系统将摄像机、智能视频分析、视频编码、通信网络完美结合，对人、车及其它物体进行自动识别，并对其行为进行识别、分析、判断，可以对各种安全事件进行主动预警。
包括穿越单警戒线、穿越双警戒线、进入、离开、出现、消失、弃置、取走、场景变化、滞留等规则可供设置。
日本NEC公司推出的SmartCatch智能视频分析技术是一种用于CCTV监控的行为识别解决方案。
它可以捕捉到各种预先设定的违规组合行为，如进入安全敏感区域、违规停车、遗留物品、移动或破坏物品等，系统能通过各种方式（响铃、短信息、邮件）自动产生告警信号。
SmartCatch适合现有的监控系统，包括与CCTV视频监控录像、门禁系统共同使用。
它可以随时根据需要进行扩充，通过软件来配置管理、监控和报告。
SmartCatch兼容模拟和数字摄像机，也可以与其他的感应器，如门禁控制、生物识别、微波设备结合。
视频图像智能分析的作用
智能视频分析需要自动识别监控对象，及时感知目标对象所发生的变化，而当异常情况出现时能够实现自动报警等功能。
我们知道，“监”和“控”是相辅相承的，前一部分的“监”做到并不太难，而后一部分“控”要真正做到才是至关重要的。
能够更好更快的实现“控”的要求，就必须通过智能视频分析技术，来提升“监” 的有效性。
智能视频分析技术的产业化发展为视频监控智能化提供了绝好的机遇。
智能视频分析系统对视频中异常行为事件进行实时提取和筛选，并及时发出预警，改变了传统视频监控系统只能“监”不能“控”的
被动状态，解决了事后取证难的问题，让监控变得更加主动。
其相比于传统视频监控系统更加快速的反应时间以及更加强大的数据检索和分析功能，使得监控能力得到极大的改善。
随着技术的不断成熟，在世界范围内逐渐出现了一些专业的IVS 研究厂家，像美国的ObjectVideo、Vidient；以色列的NICE、Mate、IOImage；澳大利亚的IOmniscient 等。
这些厂家都相继进入中国市场，一度造成外国厂商独占国内智能视频分析市场的局面。
而终究因其技术与中国国情的差异性，无法真正渗透中国市场。
这一现状给国内的智能视频技术研究厂家带来挑战的同时，同样也提供了一个非常好的发展机遇。
国内逐渐出现了像智安邦、飞瑞斯、贝尔信等专业的智能视频分析研究厂家，相关产品也先后在平安城市以及各重点行业取得突破性应用。
公安部在其“十一五”规划中明确提出：将人脸识别、智能的目标识别与分析作为其七个重点发展方向当中的两个，由此可见其重要性。
如今，智能视频监控在国内已经有了一定规模的应用：青藏铁路2007年10月竣工验收，全线1300路通道采用智能视频分析，对全线铁路进行入侵保护；北京地铁5号线，全线23个车站，重点区域均采用了丢炸弹及入侵探测；北京航空信息中心机房，采用了入侵及防尾随探测；北京奥运会、上海世博会、广州亚运会场馆建设项目，均已建和预算使用智能视频分析技术……
结束语
有专家指出，继模拟、数字和IP监控之后，下一波兴起的将是包含智能监视和智能分析的智能监控技术。
智能视频监控是一种执行智能视频分析和全自动视频监控的高级解决方案。
它能从模拟或数字视频流中自动跟踪并识别对象，分析运动并提取视频信息。
智能视频监控允许用户利用安全摄像机轻松监测并保证各区域的安全，同时还降低了人工成本，并提高了生产效率。
当前，一些专业视频分析研究厂家也正着手完善现有的核心技术，进一步提升和优化现有算法结构，在功能、应用和价格上力求更加注重用户的实际需求，以实现最佳的系统产品形式。
为使智能视频技术得到更广泛应用，TI所推出的视频分析基础函数库，该函数库名位VLIB，支持基于C64+x核心开发具有特色的智能视频应用算法。
VLIB的实质是集合了超过40 种软件的DSP函数内核，客户通过调用这些函数库，即可实现背景建模与背景抽取算法、目标特性提取、跟踪与识别、以及低级别像素处理等功能。
郑小龙告诉记者，如果把研发视频分析产品看作是建造智能化大厦，则VLIB函数库所提供的好比是建筑材料，开发者无须再从头新型最底层的工作，而只需专注于具体的应用实现。
据深圳市永研科技发展有限公司总经理张永福介绍，近年来，有单一算法、对象跟踪算法、多对象行为检测算法三种方法出现于视频分析市场。
单一算法：可以识别和捕捉出现在监控画面里移动的物体。
虽然此方法起到些作用，但它不能作为一个完整的解决方案，而且画面中人数多的时候或复杂的行为就不能用。
对象跟踪算法：通过使用一种图形化的地图，摄像机可以捕捉移动的物体，这些对象被完全秘密监控。
虽然这种方法有所进步，但它无法识别一些可以导致违规的行为，而且这种方法跟踪对象需要摄像头画面的重叠。
多对象行为检测：这是通过一种神经网络算法，可以识别多个物体的多种行为，可以作为一个完备的安全方案，十分有效地应用到监控系统里，实时地发现各种违规行为。