智能视频监控技术融合了光电图像视频处理、计算机视觉模式识别和人工智能，比普通的视频监控系统具备更加强大的视频处理能力和智能因素，为客户提供了更多高级的视频分析功能，能减轻监控人员的劳动量，提高了监控的效率和监控系统的准确度和联动性。在对智能化要求越来越高的市场推动下，随着智能视频分析技术的不断成熟，视频监控系统向着智能化的方向发展将是必然趋势。

　　智能视频监控的优势

　　目前监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控系统的应用价值。

　　目前智能监控技术主要包括：身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。身份识别包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率，最好保证在98%以上，这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求，这是目前比较常见的智能分析目的；轨迹识别主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等；环境判断补偿识主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警，此类功能具备普遍的适应性，大部分监控点都有潜在需求。

　　智能视频监控的实现方式

　　目前，智能视频监控的实现方式有两种，一种是前端智能分析；另一种是后端智能分析。两种智能分析方式最大的区别在于前者是利用前端摄像机自身的芯片进行计算，而后者则是利用后端计算机纯软件的方式进行分析。但无论是前端嵌入式的还是后端软件方式，其功能的实现都是通过所开发的核心算法程序的运行而对视频信号进行分析而完成的。嵌入式与纯软件方式的区别仅在于运算平台不一样，前者可以在摄像机DSP芯片上完成核心算法的运行和相关计算；而纯软件方式的运算平台则是一台通用的计算机。

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