智能视频分析技术及市场介绍

智能视频技术及市场介绍

一、智能视频的概念

智能视频（IV，IntelligentVideo）源自计算机视觉（CV，ComputerVision）技术。计算机视觉技术是人工智能（AI，ArtificialIntelligent）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而智能视频技术主要指的是：“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为使用者提供有用的关键信息。

智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。

二、智能视频的应用领域

智能视频的应用大体上可以分为安全相关应用和非安全相关应用两大类。安全类相关的应用是目前市场上存在的主要智能视频应用，市场上对于此类应用的需求不断增长。这些应用主要作用是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。此类应用主要包括：高级视频移动侦测（AdvancedVMD）、物体追踪（MotionTracking）、人物面部识别（FacialDetection）、车辆识别（Vehicle Identification）和非法滞留（Object Persistence）等。

除了安全相关类应用之外，智能视频还可以应用到一些非安全相关类的应用当中。这些应用主要面向零售、服务等行业，可以被看作管理和服务的辅助工具，用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括：人数统计（PeopleCounting）、人群控制（FlowControl）、注意力控制（AttentionControl）和交通流量控制（Traffic Flow）等。

2.1 目前的视频监控系统存在的问题

图2-1：视频监控系统现状

●人类自身的弱点

在很多情况下，人类并非一个可以完全信赖的观察者，无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候，由于自身生理上的弱点，我们经常无法察觉安全威胁，从而导致漏报（False Negatives）现象的发生。

●监控时间

目前的视频监控系统无法按照1:1的比例为监控摄像机配置监视器。这意味着各个监控点并非每时每刻都处于监控当中。同时由于技术和环境的限制，无法通过增加监视器的数量和人力实现1:1的监视。

●误报和漏报

误报（False-Positive）和漏报（False-Negative）是视频监视系统中最常见的两大问题。漏报指的是在监控点发生安全威胁时，该威胁没有被监控系统或安全人员发现。误报指的是位于监控点的安全活动被误认为是安全威胁，从而产生错误的报警。

●数据分析困难

报警发生后对录像数据进行分析通常是安全人员必须要做的工作之一，而误报和漏报现象则进一步加剧了对数据分析的需求。安全人员经常被要求找出与报警事件相关的录像资料，找到肇事者、确定事故责任或评估该事件的安全威胁。

由于目前的视频监控系统缺乏智能因素，录像数据无法被有效的分类存储，最多只能打上时间标签，因此数据分析工作变得及其耗时，并且很难获得全部的相关信息，而经常发生的误报现象使无用数据进一步增加，从给数据分析工作带来更大的难度。

●响应时间长

对于安全威胁的响应速度关系到一个安全系统的整体性能。目前的视频监控系统都由安全工作人员对安全威胁作出响应和处理，这对于处理一般性的、实时响应要求较低的安全威胁来说已经足够。

但是很多情况下，在威胁发生时，需要安全系统的多个功能部分，甚至多个安全相关的部门在最短的时间内协调配合，共同处理危机。这时候，监控系统的响应速度将直接关系到人身或财产的损失情况。

2.2 智能视频监控的主要优势

●24×7全天候可靠监控

智能视频监控系统彻底改变了以往完全由安全工作人员对监控画面进行监视和分析的模式，它通过嵌入在前端设备（网络摄像机或视频服务器）中的智能视频模块对所监控的画面进行分析，并采用智能算法与用户定义的安全模型进行对比，一旦发现安全威胁立刻向监控中心报警。

●提高报警精确度

智能视频监控系统能够有效提高报警精确度，大大降低误报和漏报现象的发生。智能视频监控系统的前端设备（网络摄像机和视频服务器）集成了强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确地定义安全威胁的特征。

例如：用户可以定义一道虚拟警戒线，并规定只有跨越该警戒线（进入或走出）才产生报警，从警戒线旁边经过则不产生报警。如图所示，用户定义只有穿越房门的活动才产生报警，而经过房门的活动不产生报警。

提高响应速度

智能视频系统拥有比普通网络视频监控系统更加强大的智能特性，它能够识别可疑活动（例如有人在公共场所遗留了可疑物体，或者有人在敏感区域停留的时间过长），因此在安全威胁发生之前就能够提示安全人员关注相关监控画面，使安全部门由足够的时间为潜在的威胁做好准备工作。

三、智能视频的技术概况

一般来说，智能视频技术按技术复杂性分为两个大阶段：“视频检测”阶段和“视频识别”阶段。视频检测又分为三个小阶段：第一阶段是从视频图像中将运动物体提取出来，第二阶段是运用模式识别技术对运动物体进行分类，第三阶段是运用目标跟踪技术获得运动物体的运动轨迹。视频识别是智能视频技术的最高阶段—如身份识和行为识别等。

目前的智能视频技术正处于“视频检测”的成熟阶段并向“视频识别”阶段进行拓展。

3.1 智能视频技术的发展历程

智能视频技术研究历史可追溯至上世纪60、70年代基于图像的模式识别。最早的方法比较直观和简单，研究主要集中于简单几何特征的提取，由于这些特征点的检测极不稳定，且提取的信息量有限，因而无法使智能视频技术取得突破性的发展。从80 年代开始，人们开始利用图像的灰度信息或基于图像的底层特征（例如DCT、小波等）进行图像识别，并涌现了许多应用神经网络进行人脸识别的算法。

目前有不少国内研究机构正在进行积极的智能视频技术研究。例如中科院自动化所生物识别与安全技术研究中心、中科院计算所和清华大学。此外，微软亚洲研究院-视觉计算组也在进行这方面的研究。但是国内研究基本上是在学术上作的工作多一些，将学术成果推广到产品中，相对来说是很薄弱的。

除了目标的特征识别以外，在CV（即计算视觉Computer Vision领域）中，行为分析也尤为重要。1997年美国国防高级研究项目署（Defense Advanced Research

Projects Agency）设立了以卡内基梅隆大学为首、麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM（Visual Surveillance and Monitoring），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；1998年英国的雷丁大学（University of Reading）已经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；2000年由Haritaoglu I 等人提出的W4系统是一套实时视觉监控系统，它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；2004年由欧盟出资启动的，雷丁大学与法国INRIA等研究机构联合实施的机场智能监控项目AVITRAC能够对停机坪场景进行目标跟踪和异常行为检测与报警，为机场保安这一911后的重大安全课题提供了智能化的解决方案。近年来，IBM、INTEL和Microsoft 等公司也逐步将基于智能视频的技术应用于商业应用中。中国科学院自动化所国家模式识别实验室等也在研究人的步态分析与识别等课题。

3.2 智能视频的工作流程

迄今为止，关于智能视频技术还没有相关的国际标准，不过普通的工作流程可以被描述为：

1. 一个较长的序列被分割成可供分析的单独场景或短片。因为不同的场景具有不同的直方图，或不同的色彩频率分布，其直方图相对于前面有突变的帧时可以被视为场景改变；

2. 改变场景内的前景目标被检测为与背景分离；

3. 单独的前景目标被提取或者被分割，然后逐帧跟踪。跟踪包括检测目标的位置和速度，它可能不断变化或临时静止；

4. 当需要识别时，该目标的特征被提取，以进行分类；

5. 如果该事件某种程度上像关注的目标，则向管理软件和/或管理人员发布告警。

3.3 前景/背景检测

期望智能视频技术能够检测出变化或者可疑的活动，相对于通常为静止或者不关注的背景，这些活动正在前景中变化。过去，对前景/背景检测的运算有限。而如今，

智能视频分析系统

智能视频分析系统

目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (8) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (9) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (10) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (11)

一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计 杨浩荣王健聪 (北京理工大学珠海学院电气工程及其自动化系) 引言：机器人技术作为20世纪最伟大的发明之一，自上世纪60年代问世以来，已获得巨大的进步。在机器人技术不断成熟的今天，机器人在工业领域大放异彩的同时，它已快速地在农业、军事、服务等非工业领域不断拓展，并取得一定的成果。 关键词：市场需求智能扫地机器人寻路算法 Market research report on intelligent robot sweeps the floor, and the overall design Yang Haorong Wang Jianlin Abstract:robot technology as one of the greatest inventions of the 20th century, since the 1960 s, has acquired great progress. In today's robot technology continues to mature, to shine in the field of industrial robot at the same time, it has quickly in non-industrial sectors such as agriculture, military and service development, and achieved certain results. Key words: market demand intelligent sweeping robot pathfinding algorithm 1.市场需求及其调查： 作为新兴的朝阳产业，机器人出现的时间虽然短暂，但是对社会的影响是巨大的，对人类的影响也是深远的。其中，服务型机器人因更为贴近人类的生活已经有越来越多的大企业把目光投注到服务型机器人上，并制定了一些列的产品开发战略规划，产品内容包括从提供家庭日常服务的机器人到机器人玩具。尤其是玩具机器人，因为技术起点相对低，目前已成为诸多大的生产厂家的追逐热点。 服务型机器人，如今的定义尚未统一。服务型机器人的范围很广。 为了更高地了解人们对服务型机器人的了解与期望，我们进行了问卷调查，调查结果如下：

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案 一、概述 随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。 二、功能描述 1.视频流直播 通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储 监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储 到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应 在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。 全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。 通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。 4.视频智能分析 人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。 人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。 人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。 区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结 合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。 三、系统展示

智能化视频行为分析平台建设方案设计

基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

人工智能市场调研分析报告

人工智能市场调研分析报告

目录 第一节人工智能与深度学习 (3) 一、人工智能：让机器像人一样思考 (3) 二、机器学习：使人工智能真实发生 (4) 三、人工神经网络：赋予机器学习以深度 (4) 四、深度学习：剔除神经网络之误差 (5) 第二节深度学习的实现 (5) 一、突破局限的学习算法 (6) 二、骤然爆发的数据洪流 (6) 三、难以满足的硬件需求 (7) 第三节现有市场——通用芯片GPU (8) 一、GPU是什么？ (8) 二、GPU和CPU的设计区别 (8) 三、GPU和CPU的性能差异 (9) 四、GPU行业的佼佼者：Nvidia (10) 五、Nvidia的市场定位：人工智能计算公司 (11) 六、Nvidia的核心产品：Pascal家族 (12) 七、Nvidia的应用布局：自动驾驶 (13) 八、Nvidia的产业优势：完善的生态系统 (14) 第四节未来市场：半定制芯片FPGA (14) 一、FPGA是什么？ (14) 二、FPGA和GPU的性能差异 (15) 三、FPGA市场前景 (16) 四、FPGA现有市场 (17) 五、FPGA行业的开拓者：Intel (17) 六、Intel的产品布局 (17) 七、Intel的痛点：生态不完善 (18) 八、Intel的优势 (19) 第五节投资前景 (20)

第一节人工智能与深度学习 2016年，AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前，AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段，围棋等级分上升至3168分，而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈，AlphaGo每盘的胜算只有约11%，而结果是3个月之后它在与李世石对战中以4比1大胜。AlphaGo的学习能力之快，让人惶恐。 一、人工智能：让机器像人一样思考 自AlphaGo之后，“人工智能”成为2016年的热词，但早在1956年，几个计算机科学家就在达特茅斯会议上首次提出了此概念。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，也就是我们今日所说的“强人工智能”。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知、所有的理性，甚至可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能目前还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。 我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类，或者Facebook的

(产品管理)视频智能行为分析产品需求文档

（产品管理）视频智能行为分析产品需求文档

壹．智能视频分析产品产生背景2 二．目标市场2 三．实现技术及系统架构方式评估3 3.1视频分析技术实现评估3 3.2视频分析系统架构评估3 四．竞争分析4 4.1竞争对手4 4.2典型的厂家及其产品功能4 五．主要功能描述6 5.1 智能财产保护6 5.2不明遗留物检测6 5.3智能人数统计6 5.4人群聚集度检测7 5.5移动物体自动跟踪8 5.6智能虚拟墙8 5.7绊线检测9 5.8.逗留和徘徊检测10 六．系统需求11 七．性能要求12 八、产品规格形态及价格策略12

壹．智能视频分析产品产生背景 安防监控从视频存储进入前端视频智能分析 毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间 由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意关联信息更有效的监视 数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间二．目标市场 三．实现技术及系统架构方式评估 3.1视频分析技术实现评估 视频分析方法主要有俩类： 壹类是背景减除方法。背景减除方法是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的壹种方法。 优点：此方法能够提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度均比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。壹般采用于系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“选取3－5分钟的学习时间。壹般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有壹些改变，系统具有”背景维护“能力，即能够将壹些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。 另壹类是时间差分法，又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。 时间差分方实质就是利用相邻贞图象相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有关联特征象素点，于运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

最新海康威视智能行为分析产品介绍汇编

海康威视智能行为分析产品介绍 一．背景介绍 随着监控系统的普及化及庞大化，传统监控系统的缺限越来越突出，首先人在面对枯燥的监控画面时无法长时间的集中注意力，造成人为监控的可靠性不高，再者现在的监控系统越来越庞大，具有几百上千路视频的监控系统如果采用人为监控的话，其人力成本也会非常昂贵，因此传统监控设备往往只能起到事后追踪的作用。智能化监控系统的优势就在于它可以一天24小时不间断的忠实的对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，其成本相当低廉。 杭州海康威视在多款视频监控产品中加入智能算法库，实现视频监控产品的智能化。 二．技术简介 智能视频监控技术（intelligent video surveillance）主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术（也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流）。 智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。 首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块（blob）从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。 目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。 目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近搜索该运动目标。 目标分类技术对跟踪成功的目标进行分类，将目标分为人和车辆两类。目标分类技术利用一些图像特征值实现目标类型的甄别，例如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等等。 轨迹分析技术对跟踪成功的目标的运动轨迹进行分析，对运动轨迹进行平滑及误差修正，使目标的运动轨迹更加接近于真实状态。 事件检测技术则将目标信息与用户设定的报警规则进行逻辑判断，判断是否有目标触发了报警规则，并做出报警响应。

智能视频分析技术图文稿

智能视频分析技术集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署 角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时 监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗 殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠 近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告 警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

智能视频分析现状及应用

智能视频分析现状及应用 一、现状 随着近年来视频监控的迅速发展，摄像头数量的快速增多，大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。此外在事后分析报警事件时，需要操作人员及时找出相关录像；而传统视频监控缺乏对视频的智能分析，录像数据无法被有效地检索，只能根据大致的时间段来人工查找，导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录，从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。 事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。能够对视频进行周界监测与异常行为分析，可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。 事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为，可以根据防目标的特点进行灵活设置，包括运动物体的种类和大小；系统能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗摄像头抖动。 事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能： (1)非法闯入禁区：能够检测是否有行人或车辆进入预定区域，用户可灵活调节灵敏度。 比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标； (2)非法逆行：当行人和车辆在指定区域逆向运动时，记录并发出报警；异常奔跑：测 试是否有可以人物在指定区域快速运动； (3)打架：检测是否有打假斗殴事件；动态图像放大：能控制云台摄像机对移动目标进 行放大抓拍，并生成高清晰度图片。 (4)识别与分类：对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类；敏感区域滞留：检测 是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留，当滞留时间超过预设值， 系统将发出报警；

智能视频分析技术图文稿

集团文件发布号：（9816?UATWW?MWUB-WUNN?INNUL?DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够白动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1）重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和高度符合一定标准。

2）围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3）监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4）出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5）军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6）哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7）系统可方便的设定多种告警联动策略： 8）可以集中对每个监控点进行如防策略的远程设定； 9）系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2. 1 系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2. 2 系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

视频智能行为分析产品需求

一．智能视频分析产品产生背景.............................. 二．目标市场.............................................. 三．实现技术及系统架构方式评估............................ 视频分析技术实现评估...................................................... 视频分析系统架构评估...................................................... 四．竞争分析.............................................. 竞争对手.................................................................. 典型的厂家及其产品功能.................................................... 五．主要功能描述.......................................... 智能财产保护............................................................. 不明遗留物检测............................................................ 智能人数统计.............................................................. 人群聚集度检测............................................................ 移动物体自动跟踪.......................................................... 智能虚拟墙................................................................ 绊线检测.................................................................. .逗留与徘徊检测........................................................... 六．系统需求.............................................. 七．性能要求.............................................. 八、产品规格形态及价格策略............................... 一．智能视频分析产品产生背景 安防监控从视频存储进入前端视频智能分析 毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间 由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意相关信息更有效的监视 数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间

我国人工智能市场营销趋势及策略分析(上海环盟)

我国人工智能市场营销趋势及策略分析

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 (3) 第一节人工智能市场销售渠道分析 (3) 一、营销分析与营销模式推荐 (3) 1、渠道构成 (3) 2、销售贡献比率 (4) 3、覆盖率 (4) 4、销售渠道效果 (4) 5、渠道建设方向 (5) 二、销售渠道存在的主要问题 (5) 三、营销渠道发展趋势与策略 (6) 第二节人工智能市场营销策略分析 (9) 一、中国人工智能营销概况 (9) 二、人工智能营销策略探讨 (13) 1、中国人工智能产品营销策略浅析 (13) 1、营销策略的目标的制定 (13) 2、选择合适的市场营销途径 (13) 3、产品组合策略 (14) 4、价格组合策略 (14) 5、促销组合策略 (14) 2、人工智能新产品的市场推广策略 (15) 2、户外广告 (15) 3、报纸书刊 (15) 4、网络信息推广 (15) 3、人工智能细分产品营销策略分析 (15) 1、品牌营销策略 (16) 2、销售渠道营销策略 (16) 3、价格营销策略 (16) 1

第三节人工智能营销的发展趋势 (17) 一、未来人工智能市场营销的出路 (17) 二、中国人工智能营销的趋势预测 (17) 2

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 第一节人工智能市场销售渠道分析 一、营销分析与营销模式推荐 1、渠道构成 人工智能行业产品主要体现在终端应用上，我国人工智能产品销售渠道主要由线上、线下渠道构成。 1）线上渠道 由于互联网的威力越来越大，网络营销因其独有的优势和特点逐渐成为人工智能行业营销新宠。尤其针对人工智能产品的自身特点来说，网络营销在打造品牌的知名度和美誉度等方面有着得天独厚的优势。 2）线下渠道 1、传统销售渠道。这种模式是由一群独立的制造商、批发商和零售商组成的分销组织形态，各渠道成员之间是一种松散的合作关系，每个成员都是一个独立的利益主体，他们各自追求自身利益的最大户，渠道中没有一个成员对其他成员有足够的控制力，最终使整个分销渠道效率低下。所以也被称为松散型分销模式。该模式的优点是成员独立性强，进退自由；能够促使企业不断创新；适用于中小企业，在进入市场时可以借助这种关系迅速成长。缺点则是各自谋求自身利益的最大化，整体效率下降；成员之间缺少信任感和忠诚度；临时性的交易关系，安全系数低；各种渠道资源无法有效共享；成员缺少渠道建设的积极性。 2、垂直销售渠道。该模式是由制造商、批发商、零售商所组成的一种统一的联合体，每个成员把自己视为分销系统的一份子，关注整个垂直系统的成功。该模式的优点是合理管理库存，削减分销成本；便于把握需求动向；抑郁安排生产与销售；渠道控制力强；有利于组织竞争者加入；商品质量有保障，服务水品高。缺点则较为明显，系统维系成本高，经销商缺乏独立创造性。 3、水平销售渠道。该模式是指由两个或两个以上的公司联合开发新的营销 3

视频监控智能分析技术应用分析

视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。 按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析： 识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。 行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。 图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。 图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法

中国人工智能市场分析及预测

2018年中国人工智能市场分析及预测

随着中国人工智能技术的快速发展以及和商业应用的快速推广，人工智能才插上了腾飞的翅膀，已成为各国之间的竞争新赛道。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。 随着人工智能的快速发展，国家相继出台一系列政策支持中国人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中提到分三步走，第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》的发布，它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化，足以看出国家对人工智能产业化的重视。 具体政策如下：

资料来源：中商产业研究院整理 行业投融资情况 据统计数据显示，2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了%。 数据来源：中商产业研究院整理 在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长%。

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术 学号：1017082020 名字：黄振华 内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字：检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及

视频智能行为分析产品需求

一．智能视频分析产品产生背景 (2) 二．目标市场 (3) 三．实现技术及系统架构方式评估 (3) 3.1视频分析技术实现评估 (3) 3.2视频分析系统架构评估 (4) 四．竞争分析 (5) 4.1 竞争对手 (5) 4.2典型的厂家及其产品功能 (5) 五．主要功能描述 (7) 5.1 智能财产保护 (7) 5.2不明遗留物检测 (8) 5.3智能人数统计 (9) 5.4人群聚集度检测 (10) 5.5移动物体自动跟踪 (11) 5.6智能虚拟墙 (12) 5.7绊线检测 (13) 5.8. 逗留与徘徊检测 (13) 六．系统需求 (15) 七．性能要求 (16) 八、产品规格形态及价格策略 (16)

．智能视频分析产品产生背景 安防监控从视频存储进入前端视频智能分析 毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间 由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意相关信息更有效的监视 数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间

目标市场 三．实现技术及系统架构方式评估 3.1视频分析技术实现评估 视频分析方法主要有两类：一类是背景减除方法。背景减除方法是利用当前图象和背景图象的差分（SAD ）来检测出运动区域的一种方法。 优点：此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度都比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“ 选取3－5 分钟的学习时间。一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护“能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。 另一类是时间差分法，又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频

2020年智能机器人行业市场分析报告【调研】

2020年智能机器人行业市场分析报告【调研】 2020年2月

目录 1. 智能机器人行业概况及市场分析 (6) 1.1 智能机器人行业市场规模分析 (6) 1.2 智能机器人行业结构分析 (6) 1.3 中国智能机器人行业市场驱动因素分析 (7) 1.4 智能机器人行业特征分析 (7) 1.5 智能机器人行业PEST分析 (8) 2. 智能机器人行业政策环境 (11) 2.1 行业政策体系趋于完善 (11) 2.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (11) 2.3 宏观环境下智能机器人行业的定位 (12) 2.4 “十三五”期间智能机器人建设取得显著业绩 (12) 3. 智能机器人产业发展前景 (14) 3.1 中国智能机器人行业市场规模前景预测 (14) 3.2 中国智能机器人行业市场增长点 (14) 3.3 智能机器人进入大面积推广应用阶段 (15) 3.4 政策将会持续利好行业发展 (15) 3.5 细分化产品将会最具优势 (15) 3.6 智能机器人产业与互联网等产业融合发展机遇 (16) 3.7 智能机器人人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17) 3.8 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (18) 3.9 建设上升空间较大，需不断注入活力 (18)

3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19) 4. 智能机器人行业竞争分析 (21) 4.1 智能机器人行业国内外对比分析 (21) 4.2 中国智能机器人行业品牌竞争格局分析 (23) 4.3 中国智能机器人行业竞争强度分析 (23) 4.4 初创公司大独角兽领衔 (24) 4.5 上市公司双雄深耕多年 (25) 4.6 互联网巨头综合优势明显 (26) 5. 智能机器人行业存在的问题分析 (27) 5.1 政策体系不健全 (27) 5.2 基础工作薄弱 (27) 5.3 地方认识不足，激励作用有限 (27) 5.4 产业结构调整进展缓慢 (27) 5.5 技术相对落后 (28) 5.6 隐私安全问题 (28) 5.7 与用户的互动需不断增强 (29) 5.8 管理效率低 (30) 5.9 盈利点单一 (30) 5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (31) 5.11 法律风险 (31) 5.12 供给不足，产业化程度较低 (31) 5.13 人才问题 (32)

智能机器人行业市场分析报告

智能机器人行业市场分析报告

目录 第一节智能化“大脑”推动产业进入关键历史时期 (5) 第二节智能机器人爆发的两大主因：交互+应用 (8) 一、主因一：机器人有望成为下一代人机互动新交口 (8) 1.1、人机交互有望再次被颠覆 (8) 1.2、智能机器人符合人机交互的发展规律 (16) 二、主因二：愈发强大的数据获取、处理与应用能力 (17) 第三节AI——智能机器人发展的核心推动力 (22) 一、AI 是提升人机交互体验的关键 (24) 二、AI 显著提升机器人的数据处理与应用性能 (30) 第四节产业趋势：重心向服务类机器人转移 (40) 第五节中央到地方，政策多点开花 (45) 第六节机器人发展趋势分析 (48)

图表目录 图表1：1998-2014 年全球工业机器人销量（万台） (5) 图表2：全球工业机器人市场分布情况 (5) 图表3：中国本土品牌的份额在提升 (6) 图表4：2016 年新兴科技技术成熟度曲线图 (7) 图表5：人机交互的四个阶段 (8) 图表6：基本交互时代 (10) 图表7：基本交互时代的代表设备 (10) 图表8：图形交互时代 (12) 图表9：图形交互时代的代表设备 (12) 图表10：语音交互时代 (13) 图表11：语音交互时代的代表设备 (14) 图表12：体感交互时代 (15) 图表13：体感交互时代的代表设备 (15) 图表14：人机交互的发展规律和趋势 (16) 图表15：2008-2013 年全球手机、智能手机市场规模 (18) 图表16：中国智能手机市场规模 (18) 图表17：处理器芯片的进化 (19) 图表18：CPU 制程发展趋势 (20) 图表19：NVIDIA 移动端历代GPU 性能天梯图 (20) 图表20：软硬一体化促生“机器人+”模式. (21) 图表21：AI 的技术构成 (23) 图表22：机器人产业链 (23) 图表23：各单词平台识别准确率 (24) 图表24：2013-2015 美国智能手机用户使用语音助手的比例 (25) 图表25：语音搜索份额正在提升 (26) 图表26：谷歌语音搜索量较2008 年增长35 倍以上 (26) 图表27：国际语音识别市场份额 (27)

智能视频分析技术与设备开发

智能视频分析技术与设备开发 摘要：随着科学技术的发展，智能视频技术在各领域中应用的越来也广泛，智能视屏分析技术在在视频监控领域中占据重要地位，尤其是近几年智能视频设备产品开发也开始的不断发展，但是在发展过程中，智能视频分析技术的性能还应进行提高，并且能够适应各种环境，因此本文主要对智能视频分析技术和设备开发进行探讨，使其在以后能够得到更好的应用。 关键词：智能视频分析技术设备开发 中图分类号：TP2391.41；TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）04-0235-01 由于这几年智能视频的迅速发展，人们对智能视频分析和设备已经不陌生，智能视频产业的发展和从业人数增加、企业数量的攀升以及技术的不断提高有很大的关系，另外随着智能视频产业的迅速发展，对智能视屏分析技术的要求也越来越高，因此怎样提高智能视频分析技术以及对设备的开发，是我们研究的一个重要课题。 1 智能视屏分析技术的概况 智能视屏分析技术，我们可以简单的理解为通过计算机的强大的数据处理能力，对无用的和干扰的信息处理掉，并

对关键的有用信息进行抽取和自动分析，它在传统的监控系统中，让摄像机成为人的眼睛，智能视屏分析相当于人的大脑，并且学习和思考的方式更为“聪明”，这使视屏监控系统的作用和能力得到发挥和拓展，并且在节省资源和人员配置的同时，保证了安全防范的工作，智能视屏分析技术在视屏网络监控中得到了更好的应用。 视频诊断、视屏分析以及视屏增强都是属于智能视屏分析技术，其中又包含许多的功能和算法，视屏诊断包括有清晰度检测、视屏干扰检测、亮度色度检测、视频丢失以及非正常抖动等检测，视屏分析包括区域入侵、绊线检测、遗留遗失、方向检测、烟火烟雾检测等，另外视频增强包括的算法有稳像、去雾以及去噪以及全景拼接等，这样算法和功能表现出视频分析技术的强大功能，在各个领域中的应用会越来越广泛。 2 智能视屏分析技术的应用 2.1 目标移动轨迹的跟踪 目标移动轨迹的跟踪就是在监控区域的范围内，对移动的目标进行跟踪，目标监控是最基本的应用，同时其它事件检测是在目标监控基础之上进行的。目标移动轨迹跟踪可以对移动的目标进行分类，分类的依据是目标的形状，同时它对目标物的大体尺寸也能够计算出来，另外结合具有坐标定位功能的快球摄像机，就会达到对特定的移动目标进行跟踪