什么是智能視頻分析？技術有哪些？應用舉例

1.什么是智能視頻分析

智能視頻分析是指運用計算機視覺，通過連續處理和分析頭像，將運動中的各類物體從視頻中檢測、分離出來，再進行篩選、過濾，對目標進行分析、跟蹤和判斷，使普通監控系統具備了人工智能技術。

2.智能視頻分析的技術組成

(1)運動目標檢測：運動目標檢測是智能視頻處理技術的基礎，是從視頻圖像中去除掉背景成分，找出運動的物體或區域，在這個過程中盡可能地減少背景噪聲和前景噪聲的干擾，以便得到我們感興趣的運動目標。目前運動目標檢測方法主要包括時間差分法、光流法和背景差分法等。

(2)目標跟蹤：運動目標跟蹤是指在視頻序列中的每幀圖像中確定我們感興趣的運動目標的位置，并獲得該運動目標的其它一些運動參數(如運動目標的速度、加速度、方向等)和運動軌跡。目前進行運動目標跟蹤主要有確定性的方法和基于統計理論的跟蹤方法兩類。

(3)目標分類：目標分類的目的是從檢測到的運動區域中將特定類型物體的運動區域提取出來，如分類場景中的人、車輛等不同目標。根據可利用信息的不同，目標分類可以分為基于運動特性的分類和基于形狀信息的分類兩種方法。

(4)行為理解：目標的行為理解是指對目標的運動模式進行分析和識別。行為理解可以簡單地被認為是時變數據的分類問題，即將測試序列與預先標定的代表典型行為的參考序列進行匹配。通過在跟蹤過程中檢測目標的行為以及行為變化，根據用戶的自定義行為規則，判斷被跟蹤目標的行為是否存在威脅。

3.智能視頻分析的應用舉例

(1)人車流量檢測：人車流量檢測是指對過往行人和車輛進行智能識別、分析、統計的一種功能，當人或車通過或進入指定的界線和區域時，觸發自動識別、自動記錄和自動統計;或當人數和車輛數量達到設定的數值時，還會觸發報警。

(2)異常行為檢測：銀行、鬧市區、車站候車廳、節假日景區等都是人員復雜、人流量大的公共場所，極易造成諸如一些人員聚集、打架、擁擠、踩踏等異常狀況，這些行為的特點是突發性強、持續時間短，造成的危害大。這些異常行為的發生會擾亂公共場所秩序，危害公共安全，因此異常行為檢測在整個智能視頻監控系統中，對于應對和處理突發事件的作用尤顯重要。

(3)遺留物檢測：在智能視頻監控系統中，遺留物檢測是一個很重要的應用，普遍運用于火車、地鐵、機場、酒店等公共場所，在這些場合的視頻監控系統中，能自動地檢測遺留物品(如背包、手提箱、行李箱等)。遺留物檢測功能是一個關系到公共安全的非常重要的功能。

以上就是有關于智能視頻分析的定義、技術組成及應用的全面梳理，如果還想了解更多智能視頻分析的相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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