智能視頻監(jiān)控技術未來大勢所趨

    物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為未來很多年內(nèi)發(fā)展的必然趨勢，互聯(lián)網(wǎng)的誕生讓信息能夠快速的共享傳播，而物聯(lián)網(wǎng)會在此基礎上會讓人們的生活變得更加的便捷高效！而智能視頻監(jiān)控領域則是物聯(lián)網(wǎng)大框架里面的一個非常重要的研究領域，如果整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)比作是一個人的話，那么智能視頻監(jiān)控就是一個人的眼睛！而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控設備未來肯定會和計算機智能技術結合起來，比如目前傳統(tǒng)市場的監(jiān)控矩陣設備未來肯定會開發(fā)出更多的接口來滿足智能設備的需要，只有這樣才能進一步滿足用戶的需求！

    智能視頻監(jiān)控技術源自計算機視覺與人工智能的研究，它的主要研究目標是利用計算機視覺技術、圖像視頻處理技術和人工智能技術對監(jiān)控視頻的內(nèi)容進行描述、理解和分析，并能根據(jù)分析的結果對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高層次的智能化水平。圖1給出了一個典型的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本工作流程。

    智能視頻分析模塊獲取視頻序列后，首先通過圖像恢復或超分辨率復原技術提高圖像質量，然后對場景中的目標進行檢測、分類和跟蹤，進而實現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析理解，包括場景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內(nèi)容的理解描述等。最后根據(jù)設定的規(guī)則產(chǎn)生報警，進而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務處理。各步驟介紹如下：

    1、目標檢測將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區(qū)域從圖像背景中分離出來，它處于視頻監(jiān)控技術的前端，是各種后續(xù)處理的基礎。目前，算法主要包括背景減法、相鄰幀差法和光流法等。

    2、目標分類利用一些圖像特征值實現(xiàn)目標類型（一般是人和車）的甄別。用于目標分類的特征有空間特征和時間特征兩種，空間特征包括目標輪廓、目標尺寸、目標紋理等，時間特征包括目標大小的變化、運動的速度等。

    3、目標跟蹤依據(jù)目標及其所在的環(huán)境，選擇能唯一表示目標的特征，并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標位置。常用的跟蹤算法包括：基于特征的跟蹤算法，基于3D模型的跟蹤，基于主動輪廓模型的跟蹤以及基于運動估計的跟蹤等。

    小編總結：傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)結合是大勢所趨，傳統(tǒng)的視頻矩陣切換器應該認識到這一點，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，移動終端已經(jīng)成為上網(wǎng)主流設備，家里有老人孩子放一個智能監(jiān)控設備是不是放心很多？出差在外不放心在家里不同角落放置一個監(jiān)控設備，通過監(jiān)控矩陣把家里的一舉一動傳輸?shù)阶约旱氖謾C中是不是很安心……所以未來智能視頻監(jiān)控技術也是大勢所趨！