孔秋羽
南京亚嘉科技有限公司 210000
摘 要：在社会经济快速发展的现代化社会当中，网络逐渐进入了人们的生活，并且伴随着智能科技的发展而不断地提升自身的发展水平，在此基础之上，智能化地视频监控系统也经历了更新、发展、进步等多个过程。智能视频监控系统综合了多个高科技技术，也是现在计算机视觉发展领域的一个主流方向和趋势。智能视频监控的应用过程中不需要认为干预，仅仅通过计算机技术就可以深入分析图像序列，精准识别和跟踪所选中的目标，由此可以更近一步地判断目标所呈现的各种行为，从而实现合理的指导与规划，这也是本篇文章我所阐述的主要内容，希望可以贡献我的微博之力。
关键词：智能视频监控；计算机；视觉；视频；图像
现阶段，深入研究和应用智能视频监控是一个显著趋势，在智能视频监控当中充分应用了计算机所具有的优势，并且借助其中的图像处理技术以动态化的检测图像序列，合理地对运动目标进行分类，及时跟踪定位的运动目标，以及精准地激烈和描述监视场景目标当中的一系列行为。然而处理水平也有低级、中级和高级之分，比如运动检测、目标分类以及目标跟踪等并不可以将其归为高级处理，只能将其看做视觉中的低级和中级处理部分，但是其中设计到的行为理解和描述也被划分为高级处理行列。
1 智能视频监控系统的研究背景以及研究意义
从目前来看，在人们的日常生活与工作当中都普遍应用智能视频监控系统，这也意味着很多监管工作都不需要认为操作了，从企业发展的角度来看，可以为其节省一定的人力资源成本。应用该系统之后，所有的进出监控区域都可以实现实时的监控，在整个过程中工作人员可以及时了解意外或者是突发情况的发生，并且工作人员可以定位到发生意外或者是突发情况的具体位置，同时还可以掌握突发事件的有效信息，在此基础之上工作人员具有了警惕心理，也可以提升应用解决对策的效率。除此以外，智能视频监控系统可以一整天或者是全方位的监控不同场景和环境下发生的突发情况，也正式由于这一特征受到了光大用户的欢迎。
无论是在人们的日常生活当中，还是在各个领域的工作当中，智能视频监控系统都发挥了积极作用。比如人们可以在家里面安装这一系统以查看家里老人或者孩子的情况以防止意外事件的发生，还可以在银行仓库等这些场所安装智能视频监控系统以应对发生的紧急事件；还可以在城市道路上或者红绿灯的路口安装这一系统以远程监控车辆违规的情况；同时还可以将该系统安装在医院以帮助医生实时监控病人的身体情况。但是随着我国高新科技的发展与提升，社会的发展需要更加智能化的视频监控系统，要在时空领域创新视频监控系统以保障监控系统运行的可行性，很多监控区域是无法通过人工完成监控任务的，对于那些特殊领域来说，为了提升监控的效率，所要求的响应时间是非常短暂的，如果应用人工处理，智只会降低视频监控系统所体现出的实效性，甚至会完成严重的后果。
如今，依然有很多科研人员致力于智能视频监控系统的研究，希望可以研发出更好的视频监控系统。通过分析可以得知，智能视频监控系统的智能化和自动化方向的特点可以从一下几个方面体现就来：首先就是监控系统可以实现全天候和全方位的监控，并且监控的性能不会发生改变；其次监控系统具有较高的实时性，可以在短暂的时间内完成响应工作；及时会有意外情况的发生，也不会打破原本的计划与安排；系统的性能完好，在有效检测目前情况的同时可以准确预测可能会存在危害事件，提升报告的准确性；最后一个特点就是在该系统的应用下，资源具有多样化的用途。由此可见，要想提升生活的水平以及工作的效率，严格落实智能化的理念是必然的，智能化具有广阔的市场前景和发展机遇，但同时也面临着巨大的挑战，总而言之智能视频监控的出现增强了我国的国防实力，提升了人们的生活水平。
2 智能视频监控系统的发展方向
2.1 运动分割
运动分割工作具有一定的复杂性，特别是快速准确的运动分割，但同时它又是至关重要的，在动态环境当中出现的图像会受到天气变化、光照条件变化、摄像机运动等诸多因素的形象，同时物体与环境之间以及背景的混乱干扰等因素也将会影响到其中涉及的图像。就比如以运动目标的影子，很有可能这个影子与检测目标具有十分紧密的联系，但是也有可能它与目标处于相互分离的状态。如果影子与检测目标有联系，那么目标的形状将会被影子影响，在这样的背景下基于形状的识别方法的可靠性就降低了，但是如果影子与检测目标分离，很多人会认为整个场景中的目标是影子。现阶段背景减除方法是图像运动分割中一个比较适用的方式，但是现在并不可以建立具有强烈的适应性的背景模型，这是相当困难的。但是值得称赞的是，现在大多数研究学者在构建自适应背景模型的时候应用了时空统计的方法，这一方式突破了环境的限制，是一个较为适用的方法。
2.2 遮挡处理
现阶段，目标之间互相遮挡和人体自行遮挡的问题还不可以通过运动分析系统得以有效解决，如果在轻松的状态下多目标检测和跟踪问题还可以处理与解决，但是如果是处于拥挤的状态下，这些问题都是难以解决的。而且一旦遮挡现象出现，人们只能看见部分目标，然而这个过程具有不可训练的特征，在这样的情况下依赖于背景减除进行运动分割的技术无法在突显其应用优势。所以这就要求相关人员花费足够的时间和精力开发更好的模型，如此便可以更高效地处理遮挡时特征与目标部分之间的准确应对问题，由此一来遮挡和深度所带来的歧义性问题也得到了处理与解决，除此之外还要意识到遮挡前后的跟踪初始化的自举方法是缺乏的。利用统计方法获取相关的图像信息以预测目标姿势以及具体的位置是现阶段经常被使用的一种方法，同时也是比较有效的方法。
2.3 三维建模与跟踪
通过分析和调查可以发展，在早期的运动分析过程中应用二维跟踪方法所获得的成效还是十分显著的，特别是在不需要精确姿势回复和低图像分辨率的应用场合中更能凸现出来，简单快速是二维跟踪的显著优势，但是二维跟踪方法最大的缺点就是会受到摄像机角度的限制。与二维跟踪方法相比，三维方法不受时空的限制，并且还可以保障物理空间表达的准确性，在遮挡的准确预测和处理方面也具有显著的优势。但是从目前来看，基于视觉的三维跟踪研究还不够完善，具有很大的局限性，而且维姿势恢复的实际很少出现，特别是还有一些系统增添了相应的约束条件。但从另外一个角度来看，三维跟踪的应用也产生了遮挡处理以及摄像机的标定等复杂问题。比如建模，模型的建立需要分析各种参数，并对其进行综合表达，所以相关人员要在3D建模与跟踪方面投入足够的时间和精力。
2.4 性能评估
通常情况下，运动分析系统当中包含了三个基本要求，但是要结合实际情况有针对性的制定工作方案，确保系统性能的提升，现在最需要研究也是最值得研究的一个问题是如何降低计算代价。与此同时，还要掌握各种用户、环境以及实验条件等多种数据以检测该系统是否具有实时性的特征，这是非常重要的，也是极为必要的。
3 结束语
在大数据的时代背景下，计算机的功能随着科技的发展而逐渐提升，所以现在的智能视频监控系统综合了各个学科的知识，并且在准确识别和定位目标的基础之上深入分析目标的具体表现行为，随着科技的快速发展，计算机领域将会迎来更多的发展和变革，但是要足够的资金支持，还需要安排大量的技术人员进行研发与分析，从而打破技术的局限性。
参考文献：
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