智能视频分析技术产品及发展趋势课件.pptx
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- 关 键 词:
- 智能 视频 分析 技术 产品 发展趋势 课件
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1、智能视频分析技术、产品及发展趋势智能视频分析技术、产品及发展趋势前景:市场容量巨大即将迎来爆发前景:市场容量巨大即将迎来爆发 智能视频分析指计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据视频内容分析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。目前来说,智能视频分析技术广泛应用于公共安全相关系统、建筑智能化、智能交通等相关系统。 智能视频分析大体上分为两大类,一类是以背景模
2、型建立为基础,主要包括周界防范在内的行为分析等。第二类是以特征识别为基础,包括车牌识别、人脸识别等。 智能视频分析的“短板” 虽然当前智能视频分析技术的主要原理阐述起来简洁明了,但是实施到具体的应用,还有许多复杂的技术问题。 1.无法完全消除误报的影响 例如运动目标识别中的背景建模技术,在控制漏报数量的同时,还不能完全的删除误报。在以目标识别为技术基础的周界防范产品中,误报的数量一直是反映该产品优劣的一大指标。而误报的数量是由背景模型与实际使用情况之间的差距造成的。模型的适应能力越强,造成的误报越少,背后要求的技术也越高。影响背景模型建立的因数很多,例如空旷的柏油马路和边上有树木的围墙,6m高
3、的摄像机与2m高的摄像机所拍摄的画面就需要不同的背景模型,白天和黑夜的状态需要的模型也不同。目前,行业中还没有开发出一种可以涵盖所有使用情况的背景模型来,也无法完全的解决随机事件的影响,如在黑夜环境下车灯造成的误报。 2.不具备行为的判断能力 例如周界防范,机器中行为分析的区域入侵功能能够发现活动目标,并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标(例如人体)提取出来。但是再进一步,这个闯入者的动机是什么,是偶尔路过,还是故意闯入,是否有意的往警戒区域内探望,这些都无法靠机器来识别。毕竟智能视频分析还只是一系列设定好的数学公式与程序,远没有达到人的判断能力。 3.特征识别技术对画面要求高
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