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智能识别系统怎么报警
本文贡献者：【七弦鸣动】， 疑问关键字：智能视频分析原理， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答1.告警精确度高 智能视频分析系统内置智能算法,能排除气候与环境因素的干扰,有效弥补人工监控的不足,减少视频监控系统整体的误报率和漏报率
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视频图像智能分析技术
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贡献者回答能视频分析技术主要包括：设备行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。智美达在行为识别、图像质量、安全智能，功能操作方面都有良好的表现。色彩逼真，分辨率清晰。
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智能手机ar技术
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贡献者回答智能手机怎样实现AR技术？哪些手机有AR功能？ 单说AR技术也许有些人会觉得陌生，但AR技术已经融入了我们的生活中。相信经常使用百度地图的用户已经发现，AR实景导航已经加入地图中，开启后透过后置摄像头可以在实时场景中指出路线，对于广大路痴来说，可以说是拯救级别的必备工具。当然比较知名的还有之前风靡一时的《Pokemon Go》游戏以及春节期间AR找红包活动。可以说，AR技术已经在休闲娱乐、实用工具方面都有了可观的发展。
如果这些例子还不足以引起你的兴趣的话，那么科幻电影里那些可以实时显示外界信息的眼镜肯定可以引来你的目光，这其中的大部分功能都是对AR技术的应用。AR全称Augmented Reality，即增强现实。简单的说，它通过电脑技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。现在还没有像电影中一样的AR眼镜，但已有其雏形出现过，那就是谷歌的Google Project Glass。
Google Project Glass镜片上配备了一个头戴式微型显示屏，它可以将数据投射到用户右眼上方的小屏幕上，显示效果如同2.4米外的25英寸高清屏幕。并且可以根据环境声音在屏幕上显示距离和方向，在两块目镜上分别显示地图和导航信息，当用户盯着一栋建筑、一座地标时，关于这个建筑、地标的信息会即刻出现在镜片上。谷歌眼镜还会帮助佩戴者找到周围的朋友。虽然由于种种原因第一代的谷歌眼镜并没有获得广泛的推广，但却让我们看到了AR广阔的前景。
AR技术听起来十分简单，但其技术含量却远远超过我们表面上看到的这些。一个典型的AR系统结构由虚拟场景生成单元、透射式头盔显示器、头部跟踪设备和交互设备构成。其中虚拟场景生成单元负责虚拟场景的建模、管理、绘制和其它外设的管理；透射式头盔显示器负责显示虚拟和现实融合后的信号；头部跟踪设备跟踪用户视线变化；交互设备用于实现感官信号及环境控制操作信号的输入输出。
透射式头盔显示器采集真实场景的视频或者图像，传入后台的处理单元对其进行分析和重构，并结合头部跟踪设备的数据来分析虚拟场景和真实场景的相对位置，实现坐标系的对齐并进行虚拟场景的融合计算；交互设备采集外部控制信号，实现对虚实结合场景的交互操作。系统融合后的信息会实时地显示在头盔显示器中，展现在人的视野中。
手机AR则是将整个AR系统整合到一部手机上，摄像头负责采集图像，处理单元对其进行分析和重构，实现坐标系的对齐并进行虚拟场景的融合计算，交互也是通过人和手机的交互实现，处理后的图像就会显示在手机屏幕上，从而实现现实增强效果。
在前不久的WWDC 2017大会上，苹果宣布在iOS 11中带来了全新的增强现实组件ARKit，此举被称为苹果迈进AR领域最坚实的一步。而在这不久，便有很多与ARKit有关的消息传出。据悉，目前通过iPhone的AR功能可以实现测量距离，而且数据相当精确，通过AR和现实中尺子的对比说明了这一点，可以看到AR测量的跟尺子测量的完全一样。YouTube用户Matthew Hallberg用更是苹果ARKit做了一款AR版《我的世界》的demo，在AR版《我的世界》中，玩家可以用AR技术把自己的世界叠加在真实世界上。
在苹果ARKit之前，谷歌的Project Tango已经有了比较显著的发展。Project Tango是在谷歌在Google Project Glass失败后针对智能手机的增强现实项目，通过一系列摄像头、传感器和芯片，能实时为用户周围的环境进行3D建模，通过手机屏幕，能够将虚拟物品呈现在真实环境中。其中典型机型就是前不久刚刚在台湾上市的华硕Zenfone AR。
ZenFone AR是继联想的Phab 2 Pro之后的第二款Tango手机，也是第一款同时支持VR和AR的智能手机。华硕为了在Zenfone AR实现Tango技术，为其专门设计了三镜头系统，包含了能够追踪用户的动态追踪镜头、测量自身周围环境的深度感应镜头，最后再加上扑捉现实环境的2300万像素主摄像头。能够精准的记录、绘制三维空间信息，让虚拟和现实完美结合。
当然，苹果ARKit和谷歌Project Tango也是有区别存在的。
谷歌的Tango手机依靠堆硬件来满足AR技术需要的各个条件：运动追踪、深度感知、区域学习。Tango手机需要一颗鱼眼镜头和一颗红外传感器，等同于刚才提到Zenfone AR追踪用户的动态追踪镜头、测量自身周围环境的深度感应镜头。动态捕捉和深度感知后还需要进一步的对数据进行整合，Tango手机一旦检测到这个场景中有和之前某个场景中的深度和特征点匹配的点，就会将两个场景结合，最后经过一段时间的学习，所有新场景都会被Tango手机记住并且构成一整套空间，这就是区域学习。
苹果ARKit则是通过单摄像头实现的。ARKit使用一种称为“视觉惯性测距”（visual-inertial odometry）的技术，将来自iOS设备如iPhone/iPad的运动传感器的数据与设备相机可见的场景相结合，ARKit得以识别场景图像中的特征，并在用户移动装置时，追踪相机里这些特征在位置的变化。这种技术不在空间中创建3D模型，而是将对象“钉”在某一个点上，在现实中改变其比例与视角。
所以两种方案的优劣也显而易见，谷歌Project Tango能够获取更加全面的环境信息，但缺点在于需要较为复杂的硬件支持；苹果ARKit单摄像头附加运动传感器就可以实现，但无法实现深度感知，所以无法用于复杂的场景和功能。
而我们现在接触到的大多数AR功能，都跟苹果ARKit的原理类似，是没有进行深度感知的。就拿笔者在文初提到的百度地图AR导航来说，在室内打开后仍有方向指示（此时位置与定位位置不匹配），由此笔者推测其并不是根据实际场景进行计算导航，而是地图数据导航与实时场景的叠加。由于其他AR应用笔者并未接触过，所以在这里不多加评论，但想来现在大部分人接触到的AR都是通过简单的图像叠加实现的。
由于谷歌Tango技术较早的面世，目前已有不少基于Tango的应用和游戏被开发出来。比如可以用AR试衣，GAP公司在拉斯维加斯的CES大会上发布了一款应用程序DressingRoom，可让用户在增强现实体验中试穿衣服，该应用会把虚拟影像叠加在真实世界上，用户可以移动虚拟化身，通过不同的角度查看穿衣效果。
另外比较实用的就是购物，尤其体现在家居家装类。用户可挑选该场馆中的虚拟家居产品，并在手机上看到真实空间中1:1的摆放效果，并且可以移动和旋转商品，商品会自动贴合场景，当有多个商品存在时，彼此会保持相对位置，实际体验的效果十分真实。
当然对于手机AR技术的应用不仅仅于此，未来AR的发展显然会实现更强的实用性和娱乐性，而且随着AR技术的发展与完善，在使用体验上也会有较为长足的进步。
智能手机怎样实现AR技术？哪些手机有AR功能？ 单说AR技术也许有些人会觉得陌生，但AR技术已经融入了我们的生活中。相信经常使用百度地图的用户已经发现，AR实景导航已经加入地图中，开启后透过后置摄像头可以在实时场景中指出路线，对于广大路痴来说，可以说是拯救级别的必备工具。当然比较知名的还有之前风靡一时的《Pokemon Go》游戏以及春节期间AR找红包活动。可以说，AR技术已经在休闲娱乐、实用工具方面都有了可观的发展。
如果这些例子还不足以引起你的兴趣的话，那么科幻电影里那些可以实时显示外界信息的眼镜肯定可以引来你的目光，这其中的大部分功能都是对AR技术的应用。AR全称Augmented Reality，即增强现实。简单的说，它通过电脑技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。现在还没有像电影中一样的AR眼镜，但已有其雏形出现过，那就是谷歌的Google Project Glass。
Google Project Glass镜片上配备了一个头戴式微型显示屏，它可以将数据投射到用户右眼上方的小屏幕上，显示效果如同2.4米外的25英寸高清屏幕。并且可以根据环境声音在屏幕上显示距离和方向，在两块目镜上分别显示地图和导航信息，当用户盯着一栋建筑、一座地标时，关于这个建筑、地标的信息会即刻出现在镜片上。谷歌眼镜还会帮助佩戴者找到周围的朋友。虽然由于种种原因第一代的谷歌眼镜并没有获得广泛的推广，但却让我们看到了AR广阔的前景。
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AI智能视频分析盒子
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贡献者回答
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入侵探测报警系统如何识别自己人
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贡献者回答打架斗殴监测识别系统自动对学校、监狱区域进行实时检测，无需人工干预，一旦检测到打架斗殴时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（浮华一世，转身泪倾城）解答的关于“入侵探测报警系统如何识别自己人”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续阐述下文用户【香烟嗳上火柴】分析的“网络化智能视频监控系统的系统的意义”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
网络化智能视频监控系统的系统的意义
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贡献者回答随着人们对社会安全的重视，视频监控系统已经开始广泛的应用到各个领域和行业。产业发展态势呈现出明显的4P(Platform平台+Product产品+Provision服务+People大众)融合趋势。社会各行业需要实施远程视频监控的范围已逐步扩大，面向管理监控和生产经营监控发展，目前中国的视频监控集中在行业用户，个人用户市场特别是家庭安全领域的需求具备较大潜力。电信运营商宽带升级，使得现有的宽带网络能够满足用户多方面的需求，在传统的以文字和图片为主的内容服务上，能够提供具有视频和音频的多媒体内容服务。这是互联网技术发展的必然趋势，也为视频监控业务的发展提供了强有力的平台支持。需求与平台的结合，使得视频监控业务形成巨大的发展潜力。
视频监控系统作为所有安全保卫工作的眼睛，是第一信息收集来源。视频监控点的多少、架设范围直接决定了信息收集的程度，也决定了在处理突发事件和预防突发事件的效率和能力。为了能够全面监控，通常需要在监控点及其周边地区架设大量的摄像机，数量如此众多、范围如此广的视频监控点的无论是设备安装，还是机动性要求，现有的系统都无法满足要求，在降低成本、提高工作效率、增加机动性上只有使用移动智能监控系统才是解决这些矛盾的最佳选择。
在现实活中，大量的有意义的视觉信息包含在运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如说交通流量的监测、重要场所的保安、航空和军用飞行器的制导、汽车的自动驾驶或辅助驾驶等，我们往往对运动的物体更感兴趣。因此研究只对运动目标敏感的检测与跟踪系统是很有意义的。此外，运动目标的研究对象是图像序列，而研究图像序列的困难性一般要比单帧图像分析大。
近年来，随着计算机数字视频监控系统的不断发展，对视频动态检测的研究也越来越深入，现在视频动态序列检测的主要应用方向如下：
1、判断视频图像是否有变化；
2、单个目标的检测和提取，主要是检测相对较大目标的运动情况；
3、多运动目标的检测和提取，主要检测出屏幕上的多个运动物体运动方向及数量；
4、多运动小目标的检测和提取，主要是针对视频上出现的体积较小的物体。
在国外，美国、欧洲和日本已经开展了大量相关项目的研究。例如，1997年美国国防高级研究项目署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；实时视觉监控系统W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；英国的雷丁大学已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用是别的相关研究；IBM与Microsoft等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中。国内也有很多厂家生产出具有自动报警功能的监控系统，许多科研机构也就该领域做了大量研究，在人体运动视觉分析、交通行为事件分析、交通场景视觉监控等领域取得了许多科研成果。
网络化智能监控是运用无线通信、网络、图像处理与数据压缩、人工智能等技术实现视/音频监控功能的智能化系统。在传统录像监控系统中无法实现运动检测，网络传输和录像资料的快速检索等。传统的自动报警装置，大多采取单点信号报警，当采集点的物理量达到一定阈值，就向控制中心发出报警信号。这种报警装置的优点是安装便利、反应迅速，但缺点是适应范围小，对单点噪声过分敏感，容易误报，在防止误报和漏报两个方面无法做到兼得。因此，高可靠性、准确性的移动智能监控系统把握智能识别、智能判断、智能跟踪、智能调度等特点，其研究开发具有广泛的应用前景和潜在的经济价值。此项技术成果可以应用于各行各业的视频监控系统，例如金融证券保险业的安全监控、政府机关的安全监控、考场纪律的监控、边境保卫、监狱安全保卫、社区安防等方面，甚至在国防领域都有着十分广阔的应用前景。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（香烟嗳上火柴）贡献的关于“网络化智能视频监控系统的系统的意义”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续叙说下文用户【黑暗灵魂】分享的“煤矿复合灾害监测预警系统”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
煤矿复合灾害监测预警系统
本文贡献者：【黑暗灵魂】， 疑问关键字：智能视频分析原理， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答灾害监测预警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；对河道、湖泊等区域水位进行实时监测，监测到水位达到警戒水位时，及时进行预警，有效的协助管理人员处理，同时还可查看现场录像，方便事后管理查询，提升智能化管理水平。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（黑暗灵魂）回答的关于“煤矿复合灾害监测预警系统”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解析下文用户【野性稳江山】分享的“视频检索的智能视频”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
视频检索的智能视频
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贡献者回答智能视频处理成为视频监控的“救命稻草”
智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。运用智能视频分析技术，当系统发现符合某种规则的行为（如定向运动、越界、游荡、遗留等）发生时，自动向监控系统发出报警信号（如声光报警），提示相关工作人员及时处理可疑事件。
智能视频算法的实现
目前，智能视频技术实现对移动目标的实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等功能的主要算法分为以下五类：目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等。 目标检测（Object Detection）是按一定时间间隔从视频图像中抽取像素，采用软件技术来分析数字化的像素，将运动物体从视频序列中分离出来。运动目标检测技术是智能化分析的基础。常用的目标检测技术可以分为背景减除法（Background Subtraction）、时间差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三类。
背景减除法利用当前图像与背景图像的差分检测运动区域。背景减除法假设视频场景中有一个背景，而背景和前景并未给出严格定义，背景在实际使用中是变化的，所以背景建模是背景减除法中非常关键的一步。常用的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。背景减除法能够提供相对来说比较完全的运动目标特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况、摄像机抖动和外来无关事件的干扰特别敏感。
时间差分法充分利用了视频图像的时域特征，利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息。该方法对于动态环境具有较强的自适应性，不对场景做任何假设，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘。当运动目标停止时，一般时间差分法便失效。 光流法通过比较连续帧为每个图像中的像素赋予一个运动矢量从而分割出运动物体。
光流法能够在摄像机运动的情况下检测出独立的运动目标，然而光流法运算复杂度高并且对噪声很敏感，所以在没有专门硬件支持下很难用于实时视频流检测中。 目标跟踪（Object Tracking）算法根据不同的分类标准，有着以下两种分类方法：根据目标跟踪与目标检测的时间关系分类和根据目标跟踪的策略分类。 根据目标跟踪与目标检测的时间关系的分类有三种：
一是先检测后跟踪(Detect before Track)，先检测每帧图像上的目标，然后将前后两帧图像上目标进行匹配，从而达到跟踪的目的。这种方法可以借助很多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程没有充分利用跟踪过程提供的信息。
二是先跟踪后检测(Track before Detect)，先对目标下一帧所在的位置及其状态进行预测或假设，然后根据检测结果来矫正预测值。这一思路面临的难点是事先要知道目标的运动特性和规律。三是边检测边跟踪(Track while Detect)，图像序列中目标的检测和跟踪相结合，检测要利用跟踪来提供处理的对象区域，跟踪要利用检测来提供目标状态的观察数据。
根据目标跟踪的策略来分类，通常可分为3D方法和2D方法。相对3D方法而言，2D方法较快，但对于遮挡问题难以处理。基于运动估计的跟踪是最常用的方法之一。 目标识别（Object Recognize）利用物体颜色、、形状、尺寸等信息进行判别，区分人、交通工具和其他对象。目标识别常用人脸识别和车辆识别。
视频人脸识别的通常分为四个步骤：人脸检测、人脸跟踪、特征提取和比对。人脸检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸跟踪指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。常用方法有基于模型的方法、基于运动与模型相结合的方法、肤色模型法等。
人脸特征提取方法归纳起来分为三类：第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法。单一基于局部特征的提取方法在处理闭眼、眼镜和张嘴等情景时遇到困难，相对而言，基于整体特征统计的方法对于图像亮度和特征形变的鲁棒性更强。人脸比对是将抽取出的人脸特征与面像库中的特征进行比对，并找出最佳的匹配对象。
车辆识别主要分为车牌照识别、车型识别和车辆颜色识别等，应用最广泛和技术较成熟的是车牌照识别。 车牌照识别的步骤分别为：车牌定位、车牌字符分割、车牌字符特征提取和车牌字符识别。
车牌定位是指从车牌图像中找到车牌区域并把其分离出来。字符分割是将汉字、英文字母和数字字符从牌照中提取出来。车牌特征提取的基本任务是从众多特征中找出最有效的特征，常用的方法有逐像素特征提取法、骨架特征提取法、垂直水平方向数据统计特征提取法、特征点提取法和基于统计特征的提取法。车牌字符识别可以使用贝叶斯分离器、支持向量机(SVM)和神经网络分类器(NNC)等算法。 基于内容的图像检索技术是由用户提交检索样本，系统根据样本对象的底层物理特征生成特征集，然后在视频库中进行相似性匹配，得到检索结果的过程。现有基于内容的检索方法主要分为：基于颜色的检索方法、基于形状的检索方法和基于纹理的检索方法等。数据融合是将来自不同视频源的数据进行整合，以获得更丰富的数据分析结果。
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视频智能分析有哪些应用
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贡献者回答目前市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上主要以分析模块与解决方案为主导。
当前智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。
按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为核心开发的PC式前端分析设备。
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监控智能模式是什么意思
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贡献者回答视频监控就是所有场景的监控都是依托人一天24小时不间断去盯着，这样的监控方式很容易漏掉危险的事件，让视频监控系统成为一个事后的查询系统，无法实时发现危险事件。而现在智能视频监控就是利用最新的计算机视觉技术，他能识别目标，并提示你，实时遏制危险事件的发生
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