随着以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等为的高性能DSP的出现，由嵌入式处理器来实时完成高速、大数据量的视频/音频编解码处理成为可能，结合网络通讯技术，使集可编程图像/声音编解码、本地存储、网络传输和自动化技术为一体的嵌入式数字视频监控系统应运而生。以DSP为的嵌入式数字视频监控系统，配合嵌入式实时操作系统，可以以应用为中心，根据应用对功能、可靠性、稳定性、成本、体积等的综合要求，对软/硬件进行裁剪，以满足视频监控发展的两大需要：数字化和网络化。目前监控领域当下流行的是嵌入式DVR（数字视频录像机或数字硬盘录像机）系统，使用TI的DM642或ADI的BF561等DSP芯片。4应用编辑应用实例从功能上讲，视频监控可用于安全防范、信息获取和指挥调度等方面，可以提供生产流程控制、大型公共设施的安防，也能为医疗监护、远程教育等提供各种服务。从应用领域上看，视频监控在各行各业都得到了的应用，除了档案室、文件室、金库、博物馆等重要部门的监视和报警，在公共场所进行安全监控，在其他经济和生活领域进行管理和控制也是必不可少的。
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而类似人数统计等新的商业机会将会出现。11智能交通监控编辑1、车流总量（辆/小时）：由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。2、车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阈值速度的车辆速度。3、车间距（米）：相邻车辆之间的距离。4、车辆密度：侦测监控视场内车辆的拥护程度。5、排队：可检测车辆的排队长度。6、逆向行驶：反方向行驶的车辆。7、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。8、违章停车：在非法停车处停车的车辆。9、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。10、车牌识别：对违法车辆进行车牌抓拍。12优势包括编辑IV应用程序的智能实际上是对视频图像的一种数学分析算法，及其对分析后所产生的数据结果的应用。该功能所带来的优势包括：降低带宽占用率当智能视频应用集成到网络视频设备后，只需要在网络上传输更少的数据便可以达到与原来同样的效果。提高人力资源利用智能系统带来更高的工作精度和更少的误报警，提高发现威胁安全事件先兆的识别率。更好的决策支持，同时提供音频和视频的分析。例如，玻璃破碎的声音，一旦您在系统中预定义该声音需要得到重视，那么该声音会触发PTZ网络摄像机自动转向到事发地点。
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而且还需要利用特征识别技术来识别与其交流的人是谁。目前的研究主要集中在人的脸像识别、步态识别或特定行为的识别。近距离时一般可以通过跟踪人脸来加以身份识别;如果是远距离的监控，脸的特征可能被隐藏，或者分辨率太低不易识别，然而进入监控领域的人的运动步态是可见的，这了步态作为一个独特的生物行为特征应用于人的身份鉴别。由于人的步态具有易于感知、非侵犯性、难于伪装等优点，近来己引起了计算机视觉研究者们浓厚的研究兴趣。行为理解与描述高层处理的转变人的行为理解是需要引起高度注意并且是相当有挑战的研究方向，因为观察人的终目标就是分析和理解人的个人行为、人与人之间及人与其它目标的交互行为等。目前人的运动理解还是集中于人的跟踪、标准姿势识别、简单行为识别等问题，如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。近年来利用机器学习工具构建人行为的统计模型的研究有了一定的进展，但行为识别仍旧处于初级阶段，连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性，而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的，因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前。
可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处，如果市内各要道口都有智能识视频服务器，系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中，一旦此牌照的车辆在视野中出现过，就能立即告警。节省许多警力资源。车速测量比如高速路上有200M的速度提示区，时时提醒驾驶员不要超速行驶，然而超速行驶还是屡屡发生；试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器，我们只要在视野中画两道线，如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度，并且超速时立即报警。流量统计智能设备能识别出过往的行人和车辆，同时能统计出过往的人或车的数量；试想在一个十字路口或者一个会展中心的门口，安装这样一个智能设备，就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。逆行告警比如单行道，或者车站、机场的出口或入口，车流人流都是单方向的，一旦有人逆行，系统会自动识别出，并产生报警。涂鸦行为识别原本洁净的墙面，被人乱贴小广告、电话或者乱涂乱画等，有碍市容。有了智能监控系统设备，就能及时发现这样的涂鸦行为，并及时告警。那么该声音会触发PTZ网络摄像机自动转向到事发地点。
并通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防，同时启动手机录像功能并处理警情。环境建模要进行场景的视觉监控，环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下，环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。其中为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素，如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。目标分类对于人体监控系统而言，在得到了运动区域的信息之后，下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标，比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外。还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析。
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现在越来越多的视频被记录下来，但由于时间的关系，这些视频信息很少会被完整的分析。东莞直流智能监控故障排查
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