時間：2016年07月15日 瀏覽數：
視頻智能分析通常可以分為幾部分：運動目標的識別、目標跟蹤與行為理解。智能監控系統是指在特定的監控區域內實時監控場景內的永久或是臨時的物體，通過對視頻傳感器獲取的信息進行智能分析來實現自動的場景解析、預測被觀察目標，并進行交互性行為。接下來，就視頻智能分析關鍵技術進行解析并介紹智能分析的新應用。
智能分析算法特點及應用范圍
智能視頻分析技術是計算機視覺技術在安防領域應用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監控技術。智能視頻分析技術廣泛應用于平安城市、金融行業、政法監管、商業等領域。應用大體可以分為兩類：
第一類是與安全相關的應用，也是目前智能視頻分析主要的應用，其主要作用是協助安全部門提高對重要部位、重要物品的安全防護，對可疑人員的識別。例如視頻診斷、周界防范、異常行為檢測、人臉識別、車牌識別、PTZ動態跟蹤、圖幀技術、煙火檢測等。
第二類是與非安全相關的應用，主要面向零售、服務、管理等行業，做為管理和服務的輔助工具，用以提高服務水平和營業額。此類應用主要包括：人流量統計、熟客識別、人群控制、熱度圖分析、交通流量控制等。
智能分析主要算法
1、目標檢測算法
運動檢測(MotionDetection)是把視頻中變化的區域與背景圖像精確分離出來，即正確分割出運動目標區域或輪廓，這是任何系統設計實現首先要考慮的問題。
2、目標跟蹤算法
目標跟蹤(ObjectTracking)就是通過對攝像機采集到的圖象序列進行計算分析，計算出目標在每幀圖像上的二維位置坐標，并根據不同的特征值，將圖像序列中不同幀中同一運動目標關聯起來，得到各個運動目標完整的運動軌跡，也就是在連續的視頻序列建立運動目標的對應關系。
3、行為識別算法
行為識別(BehaviorUnderstanding)是近年來被廣泛關注的研究熱點，它是指對目標的運動模式進行分析和識別，并用自然語言等加以描述。同目標識別與跟蹤技術相比，行為動作識別技術是監控領域的較高研究層次，在計算機視覺中是一個極具有吸引力及挑戰性的課題。
