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智能视频分析系统应用范例
如果有一天，城市的一角突然发生案件。嫌疑人立即逃向不远处的轿车，试图驾车逃跑。然而，他的一举一动已经落入了公共安全监控网之中，难以遁形。首先，带有声音识别和声源定位功能的智能视分析系统检测到枪声之后立即调整摄像头角度和方向，对准枪声来向，同时启动一次报警，报告案件发生的大致位置。该摄像头采集视频，检测运动*，分析人物的行为特征，并立即定位、跟踪嫌疑人。定位后，通知系统内处于合适位置的多个摄像头提取嫌疑人面部特征，试图驾驶的车辆的车牌等，并上传到管理系统，视频采集哪家好，建立数据库表项，分发到车站，机场，银行，海关等*单位。监控系统转而跟踪该车辆。在嫌疑人运动的路上设置警力拦截和追捕。即使嫌疑人侥幸逃脱现场追捕，当他出现在全国任何一个摄像头前的时候，仍然无法逃脱被抓的命运。
智能视频分析系统的功能
1、奔跑检测 对奔跑追逐事件进行检测，在事件状态达到设定的条件后产生报警。
2、人员剧烈活动检测 检测*监控区域多人运动强度特征、运动轨迹特征以及速度等特征，区分人员的行为，视频采集，实时监测并报警。
3、人脸遮挡检测 对设定区域内(尤其适用于atm机)摄像机所正对的人脸的遮挡行为进行检测，符合设定条件时产生报警。
4、烟雾检测 检测所设定区域中的烟雾，当烟雾的特征和运动特性满足用户设定的阈值时产生报警。
5、火焰检测 检测所设定区域中的火焰，当火焰的特征和运动特性满足用户设定的阈值时产生报警。
6、人员脱岗/睡岗检测 检测值班人员是否脱岗、遇袭昏迷或在岗位上睡着，超过设定时间报警。
7、安全帽检测 系统检测以人脸为基础，快速准确检测人脸的同时实时识别是否佩戴安全帽，同时多人识别。
智能视频分析系统——产品形态
从智能分析系统的产品形态来说，分为两类，一类是由智能算法dsp来实现，常见于安装在前端的智能分析摄像机与智能分析视频服务器。目前，采用此种方式的系统较多，其是将具智能分析功能的软硬件前置在视频采集端。在常规视频监控系统中，视频占用了大量的存储空间和传输带宽，如何来解决这些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占用了带宽，采用智能分析的目的是为了缓解视频存储所需要的空间和传输所需的带宽压力，或者对于一些不重要的视频采用低码流方式进行压缩和传输。这样，视频采集价格，更有助于提升监控系统的应用价值。算法处理由前端来实现，后端的服务压力非常小，由此可以在一个系统中配置大量的智能分析摄像机。
另一类是采用后端pc服务器加智能分析软件的运行模式，像aimetis、iomniscient都是采用此种方式。采用此种方式因为由后端pc服务器来进行处理，从处理的性能上来说，要优于前端智能分析摄像机的处理，由于算法对硬件资源占用很大，在同时处理多个分析时，系统的处理能力不足就表现出来了。因为后端pc服务器有强大的分析处理能力(与前端dsp软件方式相比)，所以pc服务器处理方式通常被应于非常重要的智能分析场合。
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