几种主流的技术在视频监控系统中的应用
人脸识别技术在视频监控中的应用
人脸识别技术在视频监控中的应用随着科技的发展，人脸识别技术在各行各业中被广泛应用。
视频监控是其中一个重要的应用领域。
人脸识别技术可以辅助视频监控系统更加精准地追踪和识别人员信息，提高监控系统的安全性和效益。
一、人脸识别技术在视频监控中的原理人脸识别技术通过摄像头采集人脸图像，基于图像特征进行人脸识别，进而识别身份信息。
其过程主要可以分为以下几步：1. 图像采集：人脸识别系统通过摄像头获取人脸图像。
当人在系统摄像头前出现时，系统会根据预设程序抓取图像，并对人脸进行分割、预处理。
2. 特征提取：将分割后的人脸图像转化为数字特征。
算法会将人脸图像中的各种特征提取出来，并将其转化为数学公式和算法。
3. 特征匹配：以特征值作为匹配标准，将采集到的人脸图像与数据库中的人脸库比对，找到匹配的相似或完全匹配的特征向量，从而获得识别结果。
二、人脸识别技术在视频监控中的优势1. 实时性强：人脸识别技术已经可以做到毫秒级别的响应速度，可以快速地对大量的视频图像进行识别，从而保证监控系统的实时性。
2. 高精度：目前，人脸识别技术的准确度已经超过了人类，可以高精度地对大量的人脸信息进行识别，从而可以更加精准地追踪和识别人员信息。
3. 大数据支持：人脸识别技术可以将大量的人脸图像、视频信息存储在数据库中，以便后续人脸识别使用。
这样可以大大提高识别的效率和准确性。
三、人脸识别技术在视频监控中的应用1. 人员进出管理：在企业或机构的出入口设置人脸识别设备，可以实现对人员的进出管理。
通过一定的设置，人员的进出时间和身份信息都可以被准确记录，以便后期查询使用。
2. 重点区域监控：针对一些重点区域，如银行、政府机构等，可以设置人脸识别设备，对来访人员进行实时监控和识别，以提高安全性和保障秩序。
3. 监狱人员管理：在监狱中，可以设置人脸识别设备，用于实时监控在狱中的人员行踪，严密监控在狱中的犯罪行为，确保监狱安全。
四、人脸识别技术在视频监控中的未来发展目前，人脸识别技术在视频监控中的应用领域还有很大的发展空间。
PON技术在视频监控系统中的应用
PON技术在视频监控系统中的应用1. 引言1.1 背景介绍视频监控系统是一种通过网络连接摄像头和录像设备，实时监控特定区域的系统。
随着科技的不断发展，视频监控系统在家庭、商业和公共场所得到了广泛的应用。
传统的视频监控系统存在着线缆布线复杂、安装维护成本高等问题，而随着通信技术的进步，光纤接入网（PON）技术逐渐被引入到视频监控系统中，为其带来了更高效、更稳定的监控体验。
在过去，视频监控系统主要采用模拟摄像头和传统的有线网络连接方式，存在画质低、传输距离短等问题。
而随着PON技术的应用，视频监控系统可以实现高清画质、远距离传输和低时延的监控效果。
PON技术的高带宽、密集程度大大提高了视频监控系统的稳定性和可靠性，使监控画面更清晰，反应更及时。
本篇文章将从视频监控系统的概述开始，分析PON技术在视频监控系统中的作用、应用场景和优势，探讨PON技术在视频监控领域的未来发展趋势，以期对视频监控系统的发展有所促进和启示。
1.2 研究目的研究目的是探索PON技术在视频监控系统中的应用，分析其在提高视频监控系统性能和可靠性方面的作用。
通过深入研究PON技术在视频监控系统中的具体应用场景和优势，可以为实际应用中的视频监控系统设计和优化提供参考，从而提高视频监控系统的效率和效果。
还可以通过对PON技术未来发展趋势的分析，为视频监控系统的未来发展方向和技术选型提供指导，推动视频监控系统向更高水平的发展。
通过这些研究，可以深入了解PON技术在视频监控系统中的应用价值，为相关领域的研究和实践提供理论支持和实践指导。
2. 正文2.1 视频监控系统概述视频监控系统是一种通过网络传输视频信号来实现远程监控的系统。
它通过摄像头、视频录像机、视频服务器等设备，将监控区域的实时画面传输到监控中心或用户终端，实现对监控区域的实时观察和录像存储。
视频监控系统的主要组成部分包括监控摄像头、传输网络、监控中心和用户终端。
监控摄像头是系统的“眼睛”，负责采集监控区域的画面；传输网络是视频信号传输的通道，可以是有线网络或无线网络；监控中心是视频信号的接收与管理中心，用于实时监控和录像回放；用户终端是监控系统的用户界面，用户可以通过终端观看监控画面、进行操作控制。
人脸识别在视频监控中的应用
人脸识别在视频监控中的应用人脸识别技术是一种通过数字化照片或视频中的人脸图像进行身份识别的技术。
随着技术的不断发展，人脸识别已经在各个领域得到广泛应用，其中之一就是在视频监控中。
在视频监控中，人脸识别技术可以帮助实现自动识别和辨认人脸，从而对特定人员进行监控、追踪和管理。
以下是人脸识别在视频监控中的几个主要应用：1. 人员识别和追踪：人脸识别技术可以实时识别视频监控中的人员，并通过比对数据库中的人脸信息，确定其身份。
这可以帮助监控人员实时监测人员进出情况，快速发现异常行为和可疑人物。
2. 人员布控和报警：通过人脸识别技术，可以将特定的人员信息输入系统，系统会自动识别监控视频中出现的这些人员，并及时报警。
这样可以帮助保安人员更加高效地进行人员管理，防止黑名单人员进入。
3. 疑似人员检索：人脸识别技术可以将视频监控中的人脸信息与数据库中的图像进行对比，快速检索出疑似人员。
这个功能在犯罪调查中具有重要意义，可以帮助警方快速找出嫌疑人，提高侦破效率。
4. 人员轨迹分析：通过对监控视频中的人脸进行追踪和识别，可以获取人员的移动轨迹。
这可以帮助企事业单位对人员活动进行统计分析和管理，例如商场可以根据人员流动情况进行布置商品和员工，以提高营销效果和服务质量。
5. 智能监控系统：结合人脸识别技术和其他监控设备，可以建立智能监控系统。
该系统可以自动识别和跟踪特定人员，实时报警和记录异常行为，大大增加了监控系统的智能化和效率。
虽然人脸识别技术在视频监控中的应用前景广阔，但也存在一些潜在问题需要解决。
比如识别准确性、隐私保护等问题。
未来随着技术的发展和应用的进一步推广，人脸识别技术在视频监控中将会发挥更加重要的作用。
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。
人工智能技术在视频监控系统中的应用案例分析
人工智能技术在视频监控系统中的应用案例分析随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域的应用也得到了广泛的推广和应用。
视频监控系统作为一种重要的安全防控手段，也迎来了人工智能技术的应用。
本文将分析人工智能技术在视频监控系统中的应用案例，包括人脸识别、行为分析和异常检测等方面。
首先，人工智能技术在视频监控系统中的一大应用案例是人脸识别。
人脸识别技术利用人工智能算法对监控视频中的人脸图像进行分析和识别，从而实现自动识别和比对的功能。
例如，某大型商场在安装了人脸识别系统后，可以通过对系统中储存的人脸特征进行比对，及时发现潜在的安全风险，有效提高了安全性。
其次，行为分析是人工智能技术在视频监控系统中的另一个重要应用案例。
通过对监控视频中的人员或物体的行为进行分析，可以识别出异常行为并进行警示。
例如，一家银行利用人工智能技术对监控视频进行实时分析，当出现可疑人员或可疑行为时，系统可以自动报警并通知相关人员及时应对。
这样的应用案例有效提高了监控系统的效能，减少了犯罪事件的发生。
最后，在视频监控系统中应用人工智能技术还能实现异常检测的功能。
人工智能技术可以对监控视频进行智能分析，及时发现异常情况并进行预警。
例如，在地铁站使用人工智能监控系统，当有人摔倒、拥挤或出现其他异常情况时，系统可以自动发出警报并提醒工作人员，确保及时处理并保障乘客的安全。
以上仅是人工智能技术在视频监控系统中应用的一些典型案例。
随着技术的不断进步，人工智能技术在视频监控领域的应用将会继续扩大。
但是，人工智能技术的应用也面临着一些挑战和问题，如隐私保护和误报率等。
因此，我们需要在应用人工智能技术的同时，不断完善和加强相关的监管措施，确保技术的合理应用和社会的可持续发展。
总结起来，人工智能技术在视频监控系统中的应用案例包括人脸识别、行为分析和异常检测等方面。
这些应用案例提高了视频监控系统的智能化程度，帮助我们更加高效地发现和应对安全风险。
然而，人工智能技术的应用也需要注意隐私保护和误报率的问题，需要在技术的应用过程中保持平衡，取得安全和便利之间的良好平衡。
PON技术在视频监控系统中的应用
PON技术在视频监控系统中的应用【摘要】视频监控系统在现代社会中扮演着重要的角色，而PON技术的应用极大地提升了视频监控系统的效率和性能。
本文首先介绍了PON技术在视频监控系统中的应用以及视频监控系统的重要性。
接着分析了PON技术在视频监控系统中的传输优势、带宽支持、数据安全性、可靠性和扩展性。
通过这些分析，我们可以看到PON技术在视频监控系统中的巨大优势。
总结了PON技术在视频监控系统中的应用优势，并展望了未来PON技术在视频监控系统中的发展。
推动PON技术在视频监控系统中的应用将会为监控领域带来更多的创新和进步。
PON技术的发展将为视频监控系统带来更高效、更安全、更可靠的服务，为社会各个领域的安全监控起到积极的推动作用。
【关键词】PON技术、视频监控系统、传输优势、带宽支持、数据安全性、可靠性、扩展性、应用优势、未来发展、推动。
1. 引言1.1 介绍PON技术在视频监控系统中的应用PON技术（Passive Optical Network）是一种基于光纤通信的传输技术，通过一根光纤实现多用户的传输，具有传输速度快、带宽大、信号传输稳定等优势。
在视频监控系统中，PON技术可以实现高清视频的传输，保证视频数据的传输质量，为监控系统的稳定运行提供了重要支持。
通过PON技术，视频监控系统可以实现远程监控、高清视频传输、实时数据传输等功能，大大提升了监控系统的效能和便利性。
PON技术还可以保障视频监控系统的数据安全性，有效防止数据泄露和被篡改的风险，为监控系统的运行提供了可靠的保障。
在未来，随着PON 技术的不断发展和完善，相信其在视频监控系统中的应用将会得到进一步的推广和深化。
1.2 视频监控系统的重要性视频监控系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，其重要性不言而喻。
随着科技的不断发展和社会的进步，视频监控系统已经成为维护社会治安、保障公共安全的重要工具之一。
通过视频监控系统，监控人员可以实时监控各类场所的情况，及时发现异常情况并进行处理，有效预防和打击各种违法犯罪行为。
AI技术在视频监控中的应用指南
AI技术在视频监控中的应用指南一、引言随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的迅速发展，视频监控系统中的应用也得以显著提升。
AI技术在视频监控领域拓宽了我们对于安全与智能的理解，并为各种场景提供了更加高效、准确和可靠的解决方案。
本文将为您带来一份AI技术在视频监控中的应用指南，帮助您了解如何利用AI技术来改善视频监控系统。
二、AI技术在视频监控中的作用1.实时监测和警报AI技术使得视频监控系统具备了实时分析和处理图像或视频的能力。
通过使用深度学习算法和模式识别技术，系统可以自动识别关键物体，如人员、车辆、行李等，并及时发出预警信号。
这大大提升了视频监控系统的监测能力，降低了因为人工错误或疏忽而导致的安全风险。
2.智能搜索和回放传统的视频监控系统需要人工浏览大量录像资料以寻找所需信息。
然而，在有限的时间内完成这项任务是困难且耗时的。
AI技术可以通过人脸识别、车牌识别等功能，快速搜索并回放相关视频片段。
这样，只需较少的人力投入和时间成本，就能够从大量录像中准确定位到关键信息。
三、AI技术在不同场景的应用示例1.交通监控AI技术在交通监控领域具有广泛的应用前景。
由于交通流量庞大且复杂，传统的监控系统往往难以满足实时检测和分析的需求。
利用AI技术，系统可以自动识别违规操作、拥堵情况以及危险驾驶行为，并及时发出警报。
此外，AI算法还可以通过实时路况分析来优化信号灯配时方案，提高交通效率。
2.公共安全视频监控在维护公共安全方面起到了至关重要的作用。
当突发事件发生时，如火灾、爆炸或其他紧急情况，利用AI技术可迅速检测异常行为并传递警报信息。
同时，在人群密集区域进行监控时，通过机器学习算法可以预测可能出现的事态演变，并根据这些预测制定相应的安全措施。
3.工业监控工业监控是另一个适合应用AI技术的领域。
传统的工业监控系统往往需要大量人力资源，容易产生漏检和误判等问题。
借助AI技术，系统能够实时分析视频流中的各种异常情况，如设备故障、生产线拥堵或危险行为等，并及时提供预警通知，以避免潜在的安全问题。
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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几种主流的技术在视频监控系统中的应用一、引言随着通信、计算机、多媒体技术的发展，以及安防、金融、教育等行业日益增涨的客户需求，大型的远程视频监控系统正在全国各地迅速地建设起来。
视频监控在经历了模拟监控、数模结合监控、全数字化监控的发展后，正朝着网络化、平台化、大型化、综合化的方向发展。
传统的视频监控技术已无法满足新的业务需求与新的业务模式。
视频监控的发展，越来越需要各种技术的综合，并且不断创新。
未来的视频监控系统将是各种先进技术的集大成者。
下面简要阐述目前视频监控需要用到的各种主流技术。
二、流媒体技术实时视频监视与录像回放是视频监控的两大重要基本业务，其本质是将视频源上的多媒体数据传送到视频接收端。
实时视频监视要求完成视频的实时传输，具有很强的实时性；录像回放则类似于VOD业务，具有一定的实时性（但并非很强），要求画面清晰流畅，并且能完成各种播放控制操作。
我们可以将前端的摄像机看成是实时的A/V源，而将录像文件看成是存储的A/V文件，那么目前解决此类问题的一个很好的办法便是运用流媒体技术。
我们知道，流式传输及流媒体（StreamingMedia）是为了解决信息传输实时性问题而开发的。
流式传输主要指通过网络传输媒体（如音频、视频等）的技术总称，其特定含义为通过网络将音视频等信息传输到用户终端播放时，无须等全部文件下载完毕才可播放，而是将连续的音视频信息压缩后放于服务器，用户终端播放时只要将开始部分的内容存入其内存，其余数据流由用户终端在后台继续接收并播放，直至播放完毕或用户中止操作。
这样，用户播放媒体的等待时间将显著减少，且无须太大缓存。
流媒体指使用流式传输技术的连续时基媒体。
流式传输主要是为了区别于下载传输而提出的。
传统的下载转输方式有两个基本条件，一是基于文件操作，二是文件要全部下载后才能使用（播放）。
对于实时视频监视而言，不存在文件的概念，因此无法用“下载”的方式实现。
对于录像业务，录像数据可以以文件形式存在，但是，如果录像数据如果必须等完全下载后才能播放的话，会带来很大的时延，用户无法忍受。
所以，比较理想的方式是采用流式传输。
实现流式传输有顺序流式传输（ProgressiveStreaming）和实时流式传输（RealtimeStreaming）两种方法。
视频监控业务主要采用实时流式传输。
图1采用流媒体技术的视频监控示意图图1为采用流媒体技术的视频监控系统架构示意图。
网络摄像机可以看成是一台提供实时A/V源的服务器，当用户请求进行实时监视时，网络摄像机采用实时流式传输方式向用户终端传送监控画面。
考虑到多个用户同时访问网络摄像机将带来流量瓶颈等问题，可以使用视频服务器来进行中转，让视频服务器来提供强大的负载能力。
以上只是原理性的简要说明。
上述方案可以满足小型的视频监控系统，但在大型的视频监控系统中，监控前端设备与用户终端的数目都非常庞大，除了增加考虑组播、广播等方案外，更需要一套完善的媒体分发、调度机制来保证媒体的高效传送。
在这方面，目前尚无现成的成熟方案，中国通信标准化组织（CCSA）正对此展开积极研究，以便为未来的视频监控系统提供标准的媒体传送机制。
三、Presence可以很好地为服务于视频监控技术提到Presence，大家首先想到的肯定是即时通信（IM）。
而Presence技术与视频监控的结合似乎是一个比较新的提法。
以传统方式来思考，似乎两者没有太大瓜葛。
其实不然，Presence 可以很好地为服务于视频监控。
Presence，也作“PresenceInformation”，中文一般译为“呈现”，用以传达用户状态以及用户通过一组设备进行通信的能力。
Presence最常用于即时通信工具中，比如，在很多IM软件中有：联机、忙碌、离开、显示为脱机等状态。
这些便称为“Presence状态”，它们表征了用户当前所处的某种状态。
同时，这些状态还反映出与该用户与其他用户进行通信的能力，比如若用户处于“脱机”状态的话，别的用户便不能用即时消息与之通信。
几种主流的技术在视频监控系统中的应用(2)一个最简单的Presence过程如下：一个用户（称为Watcher）订阅（SUBSCRIBE）他感兴趣的另一用户（Presentity）的Presence状态，Presentity接受订阅请求。
以后Presentity的状态发生变化之后他会发布（PUBLISH）自己的新状态，这个新状态会通知（NOTIFY）给Watcher。
下图给出的是RFC2778提出的Presence模型。
图2RFC2778Presence模型从系统的角度来看，视频监控中的各个监控前端设备与IM系统中的用户有很多相似之处，比如说，系统应时刻了解各监控前端设备：（1）是否已登录到系统；（2）具备什么样的能力集（比如支持何种编码方式，是否支持加密，是否支持远程PTZ控制）；（3）是否正在被用户访问，以及被哪些用户访问等等。
不难发现，以上这些“状态”的维护正是Presence技术的擅长之处。
可见，如果能将Presence 的技术成果运用到视频监控系统中，将会带来很大的方便。
四、智能视频监控是网络化视频监控领域最前沿的应用模式之一智能视频（IV，IntelligentVideo）源自计算机视觉（CV，ComputerVision）技术。
计算机视觉技术是人工智能（AI，ArtificialIntelligent）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。
视频监控中所提到的智能视频技术主要是指：“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。
建造视频监控系统的目的，一是为了视觉上的延伸——把处于别地的画面通过网络与设备“拉近”到眼前，因此有了远程监控；二是为了智力上的延伸——让系统自动为我们分析问题并解决问题，于是有了智能监控。
当然，后者是更高层次上的要求，但也是视频监控今后发展的必然要求。
传统的视频监控系统缺乏智能，在很大程度上依赖于人的判断。
然而，人类有着自身难以克服的弱点，比如：（1）人力有限，人的反应与处理速度有限，导致我们在指定的时间内能够进行监视的地点有限。
这也就意味着各个被监控点并非每时每刻都处于监控当中。
（2）人并非一个可以完全信赖的观察者，无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候，由于自身生理上的弱点，我们经常无法察觉安全威胁，从而导致漏报现象的发生。
从上述分析来看，当开展大规模视频监控以后，智能监控实际上已不是可有可无的装饰品，而是系统所必备的一种能力。
否则，巨大的投资将由于缺乏人力资源的跟进以及人类自身的弱点，而有可能变为一种浪费。
智能视频技术可以在很多地方得到应用。
比如：（1）高级视频移动侦测：在复杂的天气环境中（例如雨雪、大雾、大风等）精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况，包括运动方向、运动特征等。
（2）物体追踪：侦测到移动物体之后，根据物体的运动情况，自动发送PTZ控制指令，使摄像机能够自动跟踪物体，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
（3）人物面部识别：自动识别人物的脸部特征，并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。
此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。
“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间，通常与门禁系统配合使用。
“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体，此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。
几种主流的技术在视频监控系统中的应用(3)（4）车辆识别：识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征，并反馈给监控者。
此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。
（5）非法滞留：当一个物体（如箱子、包裹、车辆、人物等）在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。
典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
（6）交通流量控制：用于在公路上监视交通情况，例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。
五、视频监控无线传输技术如果被监控点和中央控制中心相距较远且位置较分散，利用传统网络布线的方式不但成本非常高，而且一旦遇到河流山脉等障碍时，有线网络更是束手无策。
此时，无线网络的优势就能体现出来。
利用无线网桥技术，可以将多个被监测点与中央控制中心连接起来，且搭建迅速，可以在最短的时间内迅速建立起无线网络链路。
在无线监控系统中，无线网络主要扮演连接被监控点和监控中心数据传输链路的角色。
通过无线网络可以将远程的多个监控点设备连接起来，进行视频传输；同时，由于监控系统对视频质量要求较高，如何在无线网络中传输稳定高质量的视频信息也是无线数字监控系统中需要解决的关键技术之一；此外，从工程实现的角度考虑，桥接设备往往安装在室外，如何对这些设备进行远距离供电以及设备管理也是值得关注的问题。
六、红外热成像技术人眼能够感受到的可见光波长为0.38～0.78微米。
红外线属于波长大于0.78微米的电磁波。
自然界中，一切物体都会辐射不同波长的红外线，因此能够利用特制的探测设备分别检测出监控目标本身和背景之间的红外线波长，从而可以得到不同的红外图像，这红外图像称为热图像。
采用红外热成像技术，探测目标物体的红外辐射，并通过光电转换、信号处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的设备被称为红外热成像仪。
红外热成像仪在视频监控中的应用举例：1．夜间及恶劣气候条件下的目标监控夜晚，需可见光工作的设备已经不能正常工作，如果采用人工照明，则容易暴露目标。
若采用微光夜视设备，它同样也工作在可见光波段，依然需要外界光照明。
而红外热成像仪是被动接受目标自身的红外热辐射，无论白天黑夜均可以正常工作，并且也不会暴露自己。
同样在雨、雾等恶劣的气候条件下，由于可见光的波长短，克服障碍的能力差，因而观测效果差，但红外线的波长较长，特别是工作在8～14um的热成像仪，穿透雨、雾的能力较强，因此在夜间以及恶劣气候条件，采用红外热成像监控设备仍可以正常地对各种目标进行监控。
2．防火监控由于红外热成像仪是反映物体表面温度而成像的设备，因此除了夜间可以作为现场监控使用外，还可以作为有效的防火报警设备。
很多火灾往往是由不明显的隐火引发的。
用现有的普通方法，很难发现这种隐性火灾苗头。
而应用红外热成像仪可以快速有效地发现这些隐火，并且可以准确判定火灾的地点和范围，透过烟雾发现着火点，做到早知道、早预防、早扑灭。
3．伪装及隐蔽目标的识别伪装是以防可见光观测为主，犯罪分子作案时通常会隐蔽在草丛及树林中，由于野外环境的恶劣及人的视觉错觉，容易产生错误判断。
红外热成像仪是被动接受目标自身的热辐射，人体和车辆的温度及红外辐射一般都远大于草木的温度及红外辐射，因此不易伪装，也不容易产生错误判断。