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运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。目标分类对于人体监控系统而言，在得到了运动区域的信息之后，下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标，比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度。盐城国内智能摄像头高度

一般而言，鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如，系统的鲁棒性对于监控应用特别重要，这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作，因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要，例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此，如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时，如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。盐城国内智能摄像头高度比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法。

他可能与被检测目标的相连，也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状，从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。

遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时，三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限，三维姿势恢复的实例亦很少，且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例，人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而，目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3 D模型依据先验条件而提前被指定，实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之，3 D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。

该系统系网络但无需电脑即可立完成！本地存储器24小时录像，异地可通过上网手机或电脑可观看及操作家中所有监控画面。系统自带无线报警模块，可匹配无线门磁、探头、烟感器等无线报警触发设备，当有人闯入监控防区，系统会自动打电话、发短信、邮件给指定的4位手机用户，同时本地会产生声光笛。远程用户收到警情电话、信息后可以通过上网手机或电脑查看监控画面情况，并通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防，同时启动手机录像功能并处理警情。这种基于多媒体计算机的系统称为第二代视频监控系统，即模拟输入与数字压缩。淮安国内智能摄像头装置

公园、广场、车站等公众场合，人流众多，任何突发的危害人身安全的行为都可能造成重大损失和负面影响。盐城国内智能摄像头高度

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