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来源: 发布时间:2024年07月03日

目前,大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题,尤其是在拥挤状态下,多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时,人体只有部分是可见的,而且这个过程一般是随机的,简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠,为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题,必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外,一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪,即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然,可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过,对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。20世纪90年代中期,随着计算机处理能力的提高和视频技术的发展。淮安家用智能摄像头检测

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(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)设立了视觉监控重大项目VSAM主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术。实时视觉监控系统不仅能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪,并可以检测人是否携带物体等简单行为。英国的雷丁大学(UniversityofReading)己开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;国际上很多期刊将智能监控中人的运动分析研究作为主题内容之一,为该领域的研究人员提供了更多的交流机会。无锡国产智能摄像头训练回溯,并根据视频图像信息人工或自动地做出相应的动作,以达到对监控目标的监视、控制、安全防范和智能。

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只需在现有的家庭微机上增加USB摄像头和相应的软件系统,就可实现功能强、价格低、性能可靠的数字化家庭监控系统。系统自动检测在家中采集到的图像,当发现异常时,通过Internet和短消息中心向用户指定的电话号码发送短消息,并将现场图像以Email方式发送给用户。用户收到短消息后通过检查Email就可对家中情况有清楚的了解。此外,用户出差在外时,也可以远程登录到家中计算机,观看家中安全情况或家人的生活健康状况。监控市场分析编辑 播报电信咨询公司博通智信日前在《国内外视频监控业务市场研究报告(2005)》中称,到2005年底,中国视频监控行业应用市场总产值将达到182亿元人民币。

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,还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析,运动目标的正确分类是完全必要的。但是,在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下),这个步骤就不是必需的了。在视频画面上人为的画一道线或曲线,可以识别出物体穿越此界限的行为。

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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。若使用多摄像头跟踪,可结合行人重识别技术。无锡生产智能摄像头措施

人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频的采集和处理,从而提高了图像质量,增强了视频监控的功能。淮安家用智能摄像头检测

采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样,常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合,也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。此外,多个摄像机也有利于解决遮挡问题。行为理解事件检测、行为的理解和描述属于智能监控高层次的内容。它主要是对人的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等加以描述。相比而言,以前大多数的研究都集中在运动检测和人的跟踪等底层视觉问题上,这方面的研究较少。近年来关于这方面的研究越来越多,逐渐成为热点之一。淮安家用智能摄像头检测

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