视频监控管理系统的智能化发展趋势

 　　验证与识别

　　人们把解决现行视频监控系统的不足寄望予智能化，甚至期望它能解决目前存在的所有问题，然而现实与期望相差还很远。

　　图像的自动解释是视频监控系统智能化的基本标志，但其真正的含义、基本功能及实现的途径是经过很长时间的探索才逐渐清楚的。通过图像来识别个体是安全系统最迫切的要求，近年来，图像识别有了大量的成果，各领域，特别是安全领域都有了初步的应用，主要有两种方式：

　　验证：通过对监控目标的识别，确认目标的身份及正在发生行为的合法性。这是安防系统的基本功能和典型应用；

　　识别：将输入特征与数据库中大量的参考值进行比对，确定目标的身份，以发现各种事件的相关线索。是侦察系统的典型应用，这样的系统要建立海量的样本数据库。

　　以上两种方式和应用都要求系统首先要定义特征，并保证原始输入和现场输入的相关性，也就是建立一个稍加限制的环境。然而通常的视频监控系统达不到这个要求。这就必须导找一个新的途径，我们知道图像的两个分辨能力为图像识别、内容分析提供了条件，成为图像技术研究的方向。内容分析自主的定义(简单)特征不与原始输入相对比，而是通过图像关联来实现目标的识别、行为分析和预测等，所以称为图像内容分析。它以通常的视频(监控)系统为基础平台，是监控系统智能化的方向和实现途径。

　　图像内容分析的研究分四个阶段，产品和应用也分四个层面：

　　将(运动)目标从视频图像中分离出来。并能在简单环境下(单目标、背景单纯)对目标分类；

　　在简单环境下对目标进行行为分析，判定其运动的方向、方式，目标的复合或离散，发现和告警异常的行为；产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪；进行目标的统计、关联、过滤、趋势预测等；

　　在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现上述功能，并实现(单源、多源)图像的关联；

　　实现视频语义的解析，通过对一个图像序列的分析，理解其包含的真实信息。