智能視頻監控系統供應
智能視頻監控是當前市場中應用較為廣泛的一種產品，作為智能視頻監控系統供應商來說對于的市場需要觀察的較為透徹，我們知道智能視頻監控系統是一種利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過對序列圖像自動分析對監控場景中的變化進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為的一種智能監控儀器產品。
在當前看來國內的智能視頻監控系統其技術充分吸收了背景減除方法、時間差分方法等視頻分析編碼算法的優點，供應商的生產廠家也有達到了領新水平的，可以兼容*代---第四代的各類模擬監控和數字監控。后可以用于道路、倉庫、地下停車場、酒吧、管道、園區等 智能視頻監控系統光線較暗或無光照環境且要求高清畫質的場所。
圖像幀率:在帶寬允許的情況下，視頻圖像傳輸均可達到30幀/秒 云 臺:遠程控制云臺電機，上下100度，水平350度轉動 語音：支持外接語音信號 移動偵測:支持移動偵測并可觸發報警(/FTP/向告服務器發送信息) 用戶訪問:內置Web Server,允許遠程用戶通過Web瀏覽器直接訪問網絡攝像機 認證/加密:用戶憑密碼訪問網絡攝像機，3級訪問權限設置，保證用戶使用安全
智能視頻監控系統幀差法
基本原理是在圖像序列相鄰的兩幀或者三幀采用基于像素的時間差分通過閾值化來提取圖像中的運動區域。首先，將相鄰幀圖像對應像素值相減，然后對差分圖像二值化。在環境亮度變化不大的情況下，如果對應像素值變化小于事先確定的閾值時，可以認為（主觀經驗）此處為背景像素；如果對應像素值變化很大，可以認為這是有運動物體引起的，將這些區域標記為前景像素 ，利用標記的像素區域可以確定運動目標在圖像中的位置。優點：相鄰兩幀的時間間隔很短，用前一幀圖像作為后一幀圖像的背景模型具備較好的實時性，其背景不積累，更新速度快，算法計算量小。缺點：閾值選擇相當關鍵，閾值過低，則不足以抑制背景噪聲，容易將其誤檢測為運動目標；閾值過高，則容易漏檢，將有用的運動信息忽略掉了。另外，當運動目標面積較大，顏色*時，容易在目標內部產生空洞，無法完整地提取運動目標。
智能視頻監控系統如何對目標進行跟蹤
大多數跟蹤算法的執行順序遵循預測-檢測-匹配-更新四個步驟。以前一幀目標位置和運動模型為基礎，預測當前幀中目標的可能位置。在可能位置處候選區域的特征和初始特征進行匹配，通過優化匹配準則來選擇的匹配，其相應目標區域即為目標在本幀的位置。除了更新步驟，其余三個步驟一般在一個迭代中完成。預測步驟主要是基于目標的運動模型，運動模型可以是簡單的常速平移運動到復雜的曲線運動。檢測步驟是在目標區域通過相應的圖像處理技術獲得特征值，形成待匹配模板。匹配步驟是選擇的待匹配模板，它所在的區域即是目標在當前幀的位置。一般以對目標表象變化所作的一些合理假設為基礎，常用的方法是候選特征與初始特征的互相關系數zui小。更新步驟是對初始模板的更新，這是因為在跟蹤過程中目標的姿態、場景等會發生變化，模板更新由利于跟蹤的持續進行。根據匹配采用的屬性不同，可將目標跟蹤算法分為四類：基于區域的跟蹤、基于特征的跟蹤、基于變形模板的跟蹤以及基于模型的跟蹤，也可以將這幾類方法相互結合用于目標跟蹤。
