视频监控智能分析技术应用分析
人工智能在视频监控中的应用教程
人工智能在视频监控中的应用教程随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经渗透到了各个领域，视频监控也不例外。
人工智能技术的应用为视频监控系统带来了很多创新，极大地提高了监控效率和准确性。
本教程将介绍人工智能在视频监控中的应用，并提供一些相关的案例和技术解析。
一、人脸识别技术在视频监控中的应用人脸识别是人工智能在视频监控中最常见的应用之一。
通过人脸识别技术，视频监控系统能够识别摄像头中出现的人脸，并进行身份验证和比对。
这项技术在公共场所的安全监控中展现了巨大的潜力。
1. 人脸检测：人工智能技术可以准确地检测视频监控画面中的人脸，并进行自动裁剪和优化，以便提高后续的识别准确性。
2. 人脸识别：通过建立人脸数据库和训练AI模型，监控系统可以对人脸图像进行识别和比对。
一旦检测到某个人脸与数据库中的人脸匹配，系统就能够报警或执行其他相应的操作。
3. 实时监控：AI技术可以实时识别视频监控画面中的人脸，并与数据库进行比对，以实现实时监控和报警功能。
警察和安保人员可以通过这种监控系统及时发现犯罪嫌疑人或任何可疑行为。
二、行为分析技术在视频监控中的应用行为分析是人工智能在视频监控中的另一个重要应用。
通过对视频监控画面的分析，系统可以检测出某些特定的行为，如异常行为、闯入、快速移动等。
这种技术可以极大地提高监控系统的准确性和实用性。
1. 异常行为检测：通过学习正常行为模式，人工智能可以识别出异常行为，如携带行李进入禁止区域、跳墙等。
一旦监控系统检测到异常行为，就会自动触发报警机制。
2. 闯入检测：人工智能技术可以有效地检测到闯入行为，如未经授权的人员进入某个区域。
这项技术可以保护公共区域的安全，减少盗窃等犯罪行为的发生。
3. 快速移动检测：通过分析视频监控画面中的目标运动速度，人工智能可以识别出快速移动的物体。
这项技术在交通监控和安保监控中都有重要应用。
三、视频分析技术在视频监控中的应用除了人脸识别和行为分析，视频分析技术也是人工智能在视频监控中的重要应用之一。
视频监控数据分析
视频监控数据分析近年来，随着技术的发展和商业需求的增加，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
视频监控系统可以通过收集、存储和分析大量的监控数据，提供安全保障、管理决策和业务优化等方面的支持。
本文将探讨视频监控数据分析的重要性和应用场景，并介绍一些常用的数据分析方法和工具。
一、视频监控数据分析的重要性1. 安全保障：视频监控系统可以实时监控各类场所和设备，提供对潜在威胁的警报和预警，帮助进行及时的安全响应和处置。
数据分析可以通过识别异常行为、分析人流/车流量等指标，提高对潜在风险的感知和分析能力，进一步提升安全保障水平。
2. 管理决策：视频监控系统不仅能够监测实时场景，还可以通过存储大量的监控数据，为管理人员提供历史数据和趋势分析。
数据分析可以帮助管理人员了解运营状况、优化资源配置、制定规范和政策等，提升管理决策的科学性和有效性。
3. 业务优化：视频监控系统可以为企业提供商业价值，例如通过统计客流热力图、分析顾客购买行为等来优化营销策略；通过监测生产线、分析设备运行状态等来优化生产效率。
数据分析可以挖掘潜在的商业机会和问题，提供有效的解决方案，实现业务的持续优化。
二、视频监控数据分析的应用场景1. 安防领域：视频监控数据分析在安防领域具有重要的应用价值。
通过人脸识别、行为分析等技术，可以实现对异常事件的自动识别和报警，提高安全防护能力。
2. 城市交通：视频监控数据分析可以应用于城市交通领域，通过车辆识别、交通流量统计等技术，实现拥堵预警、路况优化等功能，提高交通管理效率。
3. 零售行业：视频监控数据分析在零售行业有着广泛的应用。
通过人流分析、购物行为分析等技术，可以为商家提供客流状况、商品热销等信息，帮助优化产品布局和销售策略。
4. 工业生产：视频监控数据分析可以应用于工业生产过程中，通过对设备、生产线的监测和分析，提高生产线效率、降低故障率，实现自动化运行和智能化控制。
三、视频监控数据分析的方法和工具1. 图像识别技术：通过使用深度学习、神经网络等技术，可以实现人脸识别、车辆识别等对监控数据进行自动化分析。
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。
智能视频监控系统的行为分析技术
智能视频监控系统的行为分析技术在当今社会，安全问题日益受到人们的关注。
无论是公共场所、企业单位还是家庭环境，都希望能够拥有可靠的安全保障措施。
智能视频监控系统作为一种高效的安全防范手段，正逐渐普及并发挥着重要作用。
其中，行为分析技术更是智能视频监控系统的核心组成部分，为我们提供了更加智能化、精准化的监控和预警能力。
智能视频监控系统的行为分析技术，简单来说，就是通过对监控视频中的图像和数据进行处理和分析，识别出其中人物或物体的行为模式，并根据预设的规则和标准判断这些行为是否正常或存在潜在的风险。
要实现这一目标，首先需要解决的是如何获取有效的视频数据。
监控摄像头是收集视频信息的“眼睛”，但不同的摄像头在分辨率、帧率、视角等方面存在差异，这会直接影响到后续的分析效果。
因此，在安装监控摄像头时，需要根据实际监控场景的需求，选择合适的摄像头类型和安装位置，以确保能够获取到清晰、全面的视频图像。
获取到视频数据后，接下来就是对这些数据进行处理和分析。
这一过程就像是一个复杂的解谜游戏。
计算机需要从海量的图像信息中提取出有价值的特征，比如人物的轮廓、动作、移动轨迹等。
为了做到这一点，通常会使用图像处理技术，如边缘检测、目标跟踪、特征提取等。
这些技术能够帮助计算机将视频中的人物或物体从背景中分离出来，并对其进行持续的跟踪和分析。
在行为分析中，一个关键的环节是建立行为模型。
这就好比为计算机设定一套判断行为的“规则手册”。
行为模型可以基于统计学方法、机器学习算法或者深度学习框架来构建。
通过对大量的正常行为和异常行为数据进行学习和训练，计算机能够逐渐掌握不同行为的特征和规律，并能够对新的行为进行准确的判断。
例如，在一个商场的监控场景中，正常的行为可能包括顾客的行走、购物、停留等。
而异常行为可能包括奔跑、打斗、偷窃等。
通过建立相应的行为模型，当监控系统检测到类似异常行为的特征时，就会及时发出警报，提醒相关人员进行处理。
然而，实际的监控场景往往非常复杂多变，这给行为分析技术带来了诸多挑战。
AI技术在视频监控中的应用教程
AI技术在视频监控中的应用教程
一、简介
AI技术在视频监控中的应用是一项新兴的技术，它可以提供非常出
色的视频监控能力。
使用AI技术，可以实现智能视频分析，更有效地执
行抓拍和识别技术。
它的应用可以提高视频监控的准确性和可靠性，从而
确保物业安全及时高效地执行。
二、AI技术在视频监控中的具体应用
1、使用AI技术进行人脸识别
AI技术可以通过复杂的算法，自动检测和识别人脸。
它可以辨识出
任何目标，即使它们有着复杂的姿态变化。
使用AI技术进行人脸识别可
以更加准确地识别出目标，并能及时发现罪犯。
2、使用AI技术进行物体检测
AI技术可以通过复杂的算法，实时识别摄像机使用的视频流及其它
的信息，如颜色，形状，大小等。
它可以识别出任何从天空到水面的物体，如车辆，船只或者任何隐藏的目标，从而及时发现异常活动。
3、使用AI技术进行行为分析
AI技术可以通过复杂的算法，实时分析行为，从而发现异常或可疑
行为。
它能够辨识出各种不同的动作，并准确分析行为，避免意外的安全
隐患。
4、使用AI技术进行视频分析
AI技术可以自动分析复杂的视频，对视频内容进行深入分析，从而精确抓取任何重要信息。
智能视频监控关键技术分析
１１ 背景差 分法 ，
对 于 背 景 差 分 法 来 说 ，运 动 目标 的获 得 则 是
通 过 视 频 图像 与 背 景 图 像 相 比较 。 尽 管 该 方 法 思
而能 够有 效检 测运动 目标 及其位 置 。
针 对 光 流 法 特 点 ，场 景 中的 任 何 信 息 不需 要 提 前 知 道 ，也 能 检 测 出独 立 运动 目标 。对 于动 态
背 景 较 为适 用 ，一 方 面 图像 的三 维 结 构 丰 富 的信 息 能 够 携带 ， 另外 一 方 面 还具 有 运 动 目标 的运 动 信 息 。但 是 计 算 量 大 、容 易 受到 噪 声 影 响 则 是 光
景下 比较适 用 。 ’
视频 监控 系统 Ｏ ） ｖｓ 能高 速分 析计 算视 频 图像 中的 海 量数 据 ，并 对 于其 中关 键 信 息进 行 自动 的 分 析
和 提 取工 作 ，这 样就 可 以对 于 不 同 目标 对 象 进 行
识 别 ，把 用 户 不 关 心 的数 据过 滤 掉 。 同时 在 自动 识 别 不 同 目标 对 象 时 候 ，还 能 够 发 现 系 统 中的 异 常 情 况 ，辅 以适 当 的 分 析 和描 述 ，进 行 最 快 方 式 的 报 警 处理 ，这 样 还 能 有效 帮 助相 关 人 员 进 行 危 机 处理 。所 以有 人 曾这 样 形 象 的描 述 智 能 视 频 监 控 系统 ： 智 能 视频 监 控 系统 就 是 对 传统 的 只有 眼 “
某 种 特 征 相似 的 元素 集 合 可 以在 视频 序列 图像 中
智能监控系统中视频分析技术的实时性能评估
智能监控系统中视频分析技术的实时性能评估随着科技的不断发展，智能监控系统在许多领域起着关键作用，从安全保障到工业生产监控。
而在智能监控系统中，视频分析技术扮演着非常重要的角色。
然而，视频分析技术的实时性能评估一直是一个具有挑战性的问题。
本文将探讨智能监控系统中视频分析技术的实时性能评估的相关问题和解决方案。
首先，我们需要了解什么是智能监控系统中的视频分析技术。
视频分析技术是指通过对视频图像进行处理和分析，提取出其中的特定目标或发现其中的异常事件。
这些技术涵盖了物体检测、跟踪、行为分析等多个方面。
在智能监控系统中，视频分析技术可以帮助监控人员快速获取重要信息，并及时作出响应。
然而，实时性是智能监控系统中视频分析技术的一个重要指标。
实时性要求视频分析技术能够在实时视频流中迅速准确地进行处理和分析，以及及时地提供关键信息。
实时性能评估的目标是评估视频分析技术在处理实时视频流时的准确性和延迟。
那么，如何评估智能监控系统中视频分析技术的实时性能呢？一种常用的评估方法是基于性能指标的评估。
性能指标通常包括准确率和延迟。
准确率表示系统对目标进行识别和跟踪的准确程度，而延迟表示系统对目标进行处理和分析的时间延迟。
评估者可以通过与真实目标或数据集进行比对，计算出准确率和延迟等性能指标，进而评估视频分析技术的实时性能。
除了基于性能指标的评估方法，还有一些其他的评估方法可以用于评估视频分析技术的实时性能。
例如，可以使用模拟器或仿真器来模拟实时视频流的场景，进而评估视频分析技术的处理效果和延迟。
此外，还可以使用真实的视频流数据，通过对比不同视频分析技术的处理结果和响应时间，来评估其实时性能。
然而，即使有了这些评估方法，要准确评估智能监控系统中视频分析技术的实时性能仍然面临一些挑战。
首先，视频分析技术在处理实时视频流时需要耗费大量的计算资源。
因此，评估者需要考虑系统的计算资源限制，并根据实际情况来选择适合的评估方法和指标。
智能视频分析在公共安全的应用
智能视频分析在公共安全的应用一、智能视频分析技术概述智能视频分析技术，作为现代信息技术的一个重要分支，正在公共安全领域发挥着越来越重要的作用。
这种技术通过分析视频内容来识别、跟踪和理解场景中的活动，从而为安全监控提供自动化和智能化的解决方案。
智能视频分析技术的核心在于其能够从原始视频数据中提取有用信息，实现对异常行为或特定事件的实时检测和响应。
1.1 智能视频分析技术的核心特性智能视频分析技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 实时性：能够对视频流进行实时分析，快速响应各种安全事件。
- 自动化：减少人工监控的需求，通过自动化技术实现对异常行为的识别和报警。
- 智能化：利用机器学习和算法，提高对复杂场景的理解和分析能力。
- 高准确性：通过不断的学习和优化，提高识别和分类的准确性。
1.2 智能视频分析技术的应用场景智能视频分析技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 交通监控：监测交通流量，识别违章行为，提高交通管理效率。
- 公共场所监控：在商场、机场、车站等人流密集区域，监测异常行为，预防犯罪。
- 边境安全：在边境地区，通过视频分析技术监控非法越境等行为。
- 重要设施保护：对核电站、水坝等关键基础设施进行监控，确保安全。
二、智能视频分析技术的实现智能视频分析技术的实现是一个多学科交叉融合的过程，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
以下是实现智能视频分析技术的几个关键步骤：2.1 视频数据采集首先，需要通过高质量的摄像头收集视频数据。
这些摄像头需要具备高分辨率和良好的夜视能力，以确保在不同环境下都能获得清晰的视频图像。
2.2 视频预处理视频预处理是提高视频分析准确性的重要步骤。
这包括去噪、增强对比度、调整亮度等，以改善视频质量，为后续分析打下良好基础。
2.3 特征提取与行为识别在视频分析中，特征提取是识别和分类目标的关键。
通过提取目标的形状、颜色、纹理等特征，结合机器学习算法，可以对视频中的行为进行识别和分类。
人工智能技术在视频图像分析中的应用案例分析
人工智能技术在视频图像分析中的应用案例分析摘要：随着人工智能技术的不断发展和创新，视频图像分析在各个领域的应用也日益增多。
本文将以案例分析的形式，介绍人工智能技术在视频图像分析中的具体应用，包括智能监控、自动驾驶、医学图像分析等领域，并探讨其对社会的影响和未来发展趋势。
一、智能监控智能监控系统利用人工智能技术对视频图像进行分析和识别，实现对画面中人、车等物体的检测、跟踪和识别。
通过对大量实时视频数据的处理，智能监控系统可以自动提取关键信息，对异常行为进行监测，并及时报警。
其中，深度学习算法的发展为智能监控系统的精确度和效率提供了极大的帮助。
例如，在银行和商店等公共场所，智能监控系统可以通过对视频图像的分析，实现对人群行为的异常检测和识别。
通过事先设置的规则和算法，系统可以自动发现异常行为，如人群聚集、拥挤、物品丢失等。
这极大地提高了监控效率，帮助员工及时发现和解决问题。
二、自动驾驶自动驾驶是人工智能技术在视频图像分析领域的又一重要应用。
通过对车载摄像头所拍摄的实时视频图像进行分析和识别，自动驾驶系统可以实现对道路、交通标志和其他车辆等的检测和跟踪，从而实现自动行驶和避免事故。
自动驾驶技术利用深度学习算法对视频图像进行处理，提取关键特征，并通过建立地图和行驶模型来规划车辆的行驶路线。
例如，谷歌的无人驾驶汽车项目Waymo就采用了深度学习算法来对实时视频图像进行分析和判断，从而实现车辆的自动驾驶。
三、医学图像分析医学图像分析是人工智能在视频图像领域的重要应用之一。
通过对医学图像（如X光片、CT扫描图像等）进行分析和处理，人工智能技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，在肺癌的早期诊断中，人工智能技术可以通过对CT扫描图像的分析，快速准确地检测和定位肿瘤，并进行病因分析和预测。
相比传统的人工分析方法，人工智能技术可以大大减少医生的工作量，并提高诊断的准确性和效率。
医学图像分析还可以应用于眼科、神经科学等领域。
智能视频分析技术在电力系统中的应用
智能视频分析技术在电力系统中的应用摘要：智能视频分析技术在电力系统中的应用是当下电力行业发展的重要趋势，通过对视频数据进行分析和处理，可以实现对电力环节的自动监控和管理，提高运维效率和安全性，它可以帮助发现设备异常情况、预警潜在风险，并提升电力供应的精确度和质量，智能视频分析技术的应用将为电力系统带来更高效、可靠和智能化的运营方式，推动电力行业朝着数字化转型的目标迈进。
关键词：智能视频；分析技术；电力系统智能视频分析技术主要用于电网运行过程中的监控工作，针对电网运行中可能出现的故障和问题采取针对性的措施进行监控，可以确保电网的安全运行。
文章分析了智能视频分析技术的应用优势，包括精准高效的识别能力、显著的抗干扰能力、提供个性化服务；然后分析了智能视频分析技术的应用原理，在具体运用中，要做好系统架构的构建，优化电网系统的监控状态和电力设备的运行状态，确保电网系统的正常稳定运行；最后分析了智能视频分析技术的实际应用，得出智能视频分析技术可处理大批量的电网信息，并维持电网系统稳定运行的结论。
1.智能视频分析技术概述1.1定义和原理智能视频分析技术是指利用计算机视觉、模式识别和人工智能等相关技术对视频图像进行自动分析和处理的技术。
其原理主要包括以下几个方面：视频采集与预处理：通过摄像头等设备采集视频图像，并对图像进行预处理，如去噪、去抖动等，以提高后续分析的准确性和稳定性。
目标检测与跟踪：通过目标检测算法，识别出视频中的目标物体，并利用跟踪算法对目标进行持续追踪，以获取目标的位置、大小和运动信息。
特征提取与描述：通过图像处理和特征提取算法，将视频图像转化为具有意义的特征表示，以便后续的分类、识别和分析。
行为识别与分析：利用机器学习和深度学习等方法，对视频图像中的目标进行行为识别和分析，例如人员活动、交通车辆行驶状态等，以实现对异常行为的识别和预警。
决策与应用：根据对视频数据的分析结果，进行决策和应用，如安全监控、智能交通管理、人员追踪与识别等，从而实现对相关领域的智能化管理和优化。
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视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展(de)今天,海量视频画面已经大大超过了人力有效处理(de)范围.而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统(de)作用与能力,使监控系统具有更高(de)智能化,大幅度降低资源与人员配置,全面提升安全防范工作(de)效率.目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域. 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用(de)一个分支,是一种基于目标行为(de)智能监控技术.它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系,从而使计算机从纷繁(de)视频图像中分辩、识别出关键目标(de)行为,过滤用户不关心(de)信息,其实质是自动分析和抽取视频源中(de)关键信息. 按照智能分析算法实现(de)方式进行区分,可以概括为以下几种类型(de)智能分析： 识别类分析：该项技术偏向于对静态场景(de)分析处理,通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术,实现对人、车、物等相关特征信息(de)提取与分析.如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等. 行为类分析：该项技术侧重于对动态场景(de)分析处理,典型(de)功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等. 图像检索类分析：该技术能按照所定义(de)规则或要求,对历史存储视频数据进行快速比对,把符合规则或要求(de)视频浓缩、集中或剪切到一起,这样就能快速检索到目标视频. 图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好(de)效果或者将不清楚(de)内容通过算法计算处理达到看得清(de)效果.如目前(de)视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等). 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现(de)雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见(de)摄像头故障进行准确分析、判断和报警,如视频质量诊断技术. 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法 相邻或间隔较近(de)两帧图像中按照对应位置直接进行像素值相减,从而获得差分图像.在差分图像中,若对应位置处像素值很小,则可认为其静止;如果对应位置(de)像素值较大,则可认为此处为运动部分. 帧差法相对简单,对于动态环境具有较强(de)自适应性,鲁棒性较好.但是易产生空洞现象,如果空洞过大则会影响轮廓完整性,将很难提取出准确(de)运动目标区域. 应用帧差法时要求背景绝对静止或基本无变化,噪声较小,目标运动速度不为零,目标区域内亮度变化较为明显.对于存在抖动、噪声等情况下(de)检测效果不佳,对于动态背景下(de)目标跟踪,则必须采用其他(de)方法先对全局运动做出补偿,如块匹配法、坐标变换法等. 背景差分法 混合高斯模型法(Gaussian Mixture Model,GMM)也称为统计背景模型法.该算法(de)思想是：对于缓慢变化(de)背景,可以用正态分布来表征像素灰度值(de)变化,每一种背景像素(de)值都可以通过多个高斯分布(de)加权和来描述.最早提出(de)是三分布 GMM,每个像素点用三个高斯分布来分别表征背景、前景(de)阴影、前景这三种不同(de)模式,但实际情况很复杂,对背景、前景等模式都限定只用一个高斯分布来描述是不够(de).因而之后又出现了固定分布数 K (de)混合高斯分布模型(Fixed-K Gaussian Mixture Model)以及后面发展而来(de)基于自适应分布数 K (de)混合高斯分布模型(Adaptive-K Gaussian Mixture Model,AKGMM). 二值化 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值(de)数字图像中直接提取出目标物体,最常用(de)方法就是设定一个阈值T,用T将图像(de)数据分成两部分：大于T(de)像素群和小于T(de)像素群.这是研究灰度变换(de)最特殊(de)方法,称为图像(de)二值化. 图像(de)二值化,就是将图像上(de)像素点(de)灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显(de)只有黑和白(de)视觉效果. 中值滤波 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点(de)灰度值设置为该点某邻域窗口内(de)所有像素点灰度值(de)中值. 中值滤波是基于排序统计理论(de)一种能有效抑制噪声(de)非线性信号处理技术,中值滤波(de)基本原理是把数字图像或数字序列中一点(de)值用该点(de)一个邻域中各点值(de)中值代替,让周围(de)像素值接近(de)真实值,从而消除孤立(de)噪声点. 膨胀腐蚀 膨胀和腐蚀是两种基本(de)形态学运算.腐蚀就是使用算法,将图像(de)边缘腐蚀掉,作用就是将目标(de)边缘(de)“毛刺”剔除掉,即将物体与周围背景点分离.膨胀就是使用算法,将图像(de)边缘扩大些,作用就是将目标(de)边缘或者是内部(de)坑填掉,即将物体与周围背景点结合. 2. 车牌识别算法 车牌定位算法 对经过预处理后(de)二值车牌图像进行一阶水平差分得到跳变点图,分别统计水平和垂直方向上(de)跳变点个数(投影),通过设置标签和区域连通,粗定位车牌(de)上下和左右边界;选取一定区域(de)车牌图像进行色彩空间转换,判断车牌底色;对大于一定倾斜角(de)车牌进行水平矫正,使字符在同一水平线上;对矫正后(de)灰度图像进行Sobel水平算子和垂直算子进行边缘检测并二值化,采用类似粗定位(de)方法对车牌进行细定位. 车牌切分算法 算法是基于二值图像进行(de),由于车牌颜色(de)不同,二值化车牌后得到黑底白字、白底黑字两种情况,这里将二值化后(de)车牌统一规定为黑底白字.由于二值图像会丢失掉很多信息以及汉字(de)结构等原因,可能会造成字符粘连模糊或断裂(de)缺陷,增加切分(de)难度.考虑到算法(de)实时性和适用性,采用投影法作为主要(de)分割法,根据车牌(de)先验知识(字符串(de)长宽比、字符间隙、字符(de)长宽比及笔划宽度),配以对粘连字符、断裂字符和车牌边框干扰(de)特殊处理来完成字符分割. 三、智能分析(de)现状和应用分析 1. 智能分析产品(de)发展现状 前端智能与后端智能 从智能分析产品部署来看,主要有两种模式：一类是前端智能产品,一类是后端服务器智能产品.两种产品各有千秋,其中前端智能正在快速发展中.前端视频分析顾名思义就是将智能视频分析算法集成在前端摄像机中,一台摄像机就可以实现智能分析.基于后端服务器(de)智能视频分析是指将智能算法软件安装在服务器中,前端普通摄像机(de)视频传入服务器,服务器对视频流进行图像分析和处理.前者(de)优点是对连接前端设备(de)网络带宽要求低,无需将视频传输回监控中心,只将报警信号传回即可,而且后端无需设置服务器机房,节省空间;但缺点是无法灵活切换各个前端设备(de)分析类型,一旦系统建设完成,无法改变特定前端设备(de)智能类型.后者(de)优势是可以灵活切换服务器取流(de)前端设备,对任意(de)前端设备都可以应用智能视频分析功能(把非智能变为智能),而且后续软件升级更方便快捷;但其缺点是当服务器数量较多时会占用较大(de)空间,同时对网络(de)带宽有一定(de)要求. 非压缩与压缩视频智能分析 绝大多数(de)智能视频分析算法是基于非压缩图像格式,如RGB或者YUV,所以图像信号在被采集以后不经过压缩直接送给视频分析单元.几乎所有(de)视频分析系统都自带有图像采集功能,通常是通过BNC输入模拟图像信号.新部署(de)图像监控系统中图像信号通常是以压缩图像流(de)形式存在.IPC通常也直接输出压缩图像流,这就要求必须将图像流解压还原成原始图像格式后再进行分析(前端智能可以直接使用YUV进行分析),常用(de)压缩格式都不是无损(lossless)压缩.和压缩前(de)原始图像相比,解压后(de)图像会损失掉一些信息,不过由于压缩算法(de)特点,丢失(de)信息通常是高频(de)噪声信号,所以对运动检测(de)影响是较小(de).当然前提是压缩流有足够(de)带宽,如果压缩比太高,图像会出现“马赛克”效应,给视频分析增加难度. 2. 智能视频分析(de)应用场景 (1)金融安保应用场景 视频智能分析在金融系统应用比较广泛,成熟度较好,普及率仅次于平安城市应用,基于视频智能分析(de)银行安保系统是每个银行(储蓄所,ATM机)(de)必备系统.主要包括以下检测： 人脸检测： 人脸检测抓怕,用于人脸叠加、比对;多人脸监测,用于ATM机取款检测;脸部遮挡监测,用于盗抢等监测. 滞留物检测： 取款人遗留物检测、加装读卡器、非法粘贴广告. 异常行为监测： 徘徊、 扭打、 人员接近、 长时间逗留. 视频异常检测： 视频遮挡、 视频丢失监测,防止出现视频存储丢失,需要时无法检索安保视频. (2)交通行业智能分析场景 实时提取各个城市路口监控视频中(de)车牌、车型、车标、颜色、驾驶者人脸等信息,通过分布式计算集群对大量车辆信息进行关联挖掘,即可生成整个城市交通状态(de)可视化网图,如道路拥堵情况,易于拥堵(de)时段、趋势,以及不同区域(de)车辆迁移路线,甚至根据时间、天气、节假日情况等信息预测交通状况,从而为城市交通决策、应急指挥提供精准、实时(de)参考数据和信息支撑. 车牌识别：技术和应用已经比较成熟,准确率较高,用户体验已很好. 拥堵检测：车速、车密度、排队长度、逆行、行人检测,交通事故检测抛,洒检测,车型、驾驶员检测. (3)群体事件分析 对人群等目标(de)正常行为和异常行为进行分析.能够对区域或场景中群体(de)行为进行分析,如统计穿越出入口或指定区域人(de)数量和密度,识别人群(de)整体运动特征,包括速度、方向等;检测公共场所是否有人员(de)聚集(规模)、奔跑、斗殴等异常行为,提前预警防止踩踏等恶性事件(de)发生. 四、智能分析面临(de)问题及未来发展趋势 1. 智能分析技术(de)难点 智能分析技术面临(de)难点是：智能分析(de)准确率、智能分析对环境(de)适应性及不同场景使用(de)复杂性. (1)检测准确率达不到理想效果.视频分析技术(de)准确率达不到非常理想(de)效果,特别是实时报警类(de)应用,误报率和漏报率都是客户最关心(de)问题.如果误报太高,客户也接受不了,如果漏报,客户更加接受不了.特别是一些要求比较高(de)应用,只要有漏报,实际作用就微乎其微. (2)智能分析对场景(de)要求较高,光照变化引起目标颜色与背景颜色(de)变化,可能造成虚假检测与错误跟踪.采用不同(de)色彩空间可以减轻光照变化对算法(de)影响,但无法完全消除其影响.