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看視頻監(jiān)控智能分析充分發(fā)揮作用-成都視頻監(jiān)控公司

    現(xiàn)在隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模的不斷迅速發(fā)展壯大，給視頻監(jiān)控分析造成了一定的壓力，這么多攝像頭的日常維護是一項非常艱巨任務(wù)，因而視頻監(jiān)控智能分析應運而生，擔負起了大量攝像機的自動檢測和診斷的工作成都視頻監(jiān)控公司。

    視頻智能分析方法主要有背景模型法和時間差分法兩類。背景模型法是利用當前圖象和背景圖象的差分（SAD）來檢測出運動區(qū)域，可以提供比較完整的運動目標特征數(shù)據(jù)，精確度和靈敏度比較高，具有良好的性能表現(xiàn)。背景的建模和自適應是背景模型法的關(guān)鍵，一般在系統(tǒng)設(shè)置時期設(shè)置系統(tǒng)自適應學習時間來建模，根據(jù)背景實際“熱鬧程度”選取3~5分鐘的學習時間。系統(tǒng)建模完成后，隨著時間的變化，背景會有相應的改變，而系統(tǒng)具有“背景維護”能力，可以將一些后來融入背景的圖象，如云等自動加為背景。時間差分法就是高級的VMD,又稱相鄰幀差法，即利用視頻圖像特征，從連續(xù)得到的視頻流中提取所需要的動態(tài)目標信息。時間差分法的實質(zhì)是將相鄰幀圖像相減來提取前景目標的移動信息。此方法不能完全提取所有相關(guān)特征像素點，只檢測出目標的邊緣，在其提取的運動實體內(nèi)部可能出現(xiàn)空洞成都視頻監(jiān)控公司。

    視頻分析的過程（背景模型法）是：首先，系統(tǒng)進行背景學習，學習時間因背景熱鬧程度不同而有所不同，期間系統(tǒng)自動建立背景模型；之后，系統(tǒng)進入“分析”狀態(tài)，如果前景出現(xiàn)移動物體，且處在設(shè)置的范圍區(qū)域內(nèi)、大小滿足設(shè)置，系統(tǒng)將會對該目標進行提取和跟蹤，并根據(jù)預設(shè)的算法（入侵、遺留、盜竊等）觸發(fā)報警（期間如果背景中出現(xiàn)雨雪、中云、波浪、搖擺的柳樹等物體，或發(fā)生攝像機抖動的情況，系統(tǒng)將啟動預處理功能來加以過濾）。在觸發(fā)報警之前，系統(tǒng)能夠進行目標識別，即將提取的目標與已經(jīng)建立的模型進行比對，并選擇最佳的匹配成都視頻監(jiān)控公司。

    該智能分析算法主要由核心基本智能分析算法模塊和特殊應用領(lǐng)域的智能分析算法構(gòu)成。核心基本智能分析算法模塊共有7種，分別為區(qū)域入侵監(jiān)測、絆線檢測、遺失檢測、遺留檢測、方向檢測、徘徊檢測、人群流量統(tǒng)計（計數(shù)）。這些智能應用可以不受行業(yè)和領(lǐng)域的限制，在任意項目上通用。特殊應用領(lǐng)域的智能分析算法則以插件的方式，針對不用行業(yè)領(lǐng)域定制開發(fā)，并采用組合的方式，以便靈活應對不同項目的需求。這些特殊應用領(lǐng)域的智能分析算法共有8種，分別為對象識別（人、車輛和物區(qū)分）與軌跡識別、PTZ動態(tài)跟蹤、人臉識別、車牌識別、圖像增強（水霧、雨霧、煙霧、沙塵或干擾過濾）、圖像穩(wěn)像（防震動、抖動、晃動）、數(shù)字全景拼接和煙火監(jiān)測成都視頻監(jiān)控公司。