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智能视频分析技术被人们寄予厚望

发布人: 已被浏览:1510 次 2012/11/01
  智能视频分析技术一度被人们寄予厚望,但由于早期在应用中受到投资成本过高、识别可靠率受限等因素的影响,使得这一技术曲高和寡。而如今,高清视频监控系统的出现,提供了更为清晰、细部的视频画面,也为智能视频分析应用奠定了坚实的物质基础。
  针对信息管理方面,在
高清视频的支持下,智能视频内容分析技术日益成熟,它使系统更智能化,减少了人员监看的投入,提高了工作效率,有利于更为有效地应用视频资源。但从整体系统的角度出发,智能数字矩阵视频分析技术的价值仍然没有得到真正的体现,特别是在一些大型的监控项目,或是与用户自身业务相结合的应用中,智能视频诊断技术如何帮助系统由“被动”监控转变为“主动”预警,从而提高服务质量;智能视频分析技术如何帮助用户提高业务水平,创造更大的经济效益等等,这些都是网络高清视频监控系统在未来发展中的一项“智能化”目标。
  从“被动”变为“主动”
  以智能视频诊断技术的开发为例,其通过控制监控中心矩阵主机的视频切换输出或连接数字视频流媒体管理服务器,来获取前端所有
摄像机的视频信号,实时检测、及时发现摄像头故障和以及相关损坏情况,有效地预防因硬件导致的图像质量问题及所带来的损失。如NICESystem开发的摄像机干扰侦测技术将系统的预警机制大大提前,当前端摄像机的图像完整性受到破坏时,如摄像机方向改变、摄像机被遮挡、摄像机对焦不准,或背景过暗或过亮时,系统将“主动”发出警示,及时通知后端的管理人员进行检测,以避免重要信息的遗漏。
  此外,智能视频分析技术另一个发展的重点是针对不同行业的业务情况,根据不同的应用需求,将很多高性价比的应用(如:商业智能)结合在其中,选择更适合的软件、更高效的存储等,来设计实施不同的应用方案,以达到系统最佳的效率、可靠性以及低能耗。
  提升视频信息的管理效率
  根据不同的智能
数字矩阵视频分析算法,智能视频系统可以延伸出多种不同的功能应用,在当前的实际应用中,应用较多的智能视频分析技术大致上可以分为两大类:一种是针对人、物和运动轨迹做的简单图像分析,包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、红绿灯识别、虚拟警戒线、人数统计、车流统计、物品遗留/被盗、人员徘徊、自动PTZ跟踪等等。
  另一种则是视频检索技术,主要用于在海量的视频中快速搜索有用的信息。
数字矩阵视频检索技术指的是基于内容的检索与识别,也被称为视频摘要技术,它基于时间轴压缩,通过对视频的结构和内容进行分析,从原视频中提取出有意义的部分,并将其以某种方式进行组合,是提供监控视频快速浏览、检索的一种新方法。
根据统计,目前商业场所、交通和金融行业是智能视频分析技术应用量较多的领域,但平均应用水平仍相对偏低,约为20%左右,市场开发潜力巨大。视频监控都是作为事后取证的一项重要技术手段,而借助高清视频技术的支持,智能视频分析的可靠度大幅提升。
数字矩阵视频监控系统由原来“被动式”的事后取证模式,转变为“主动式”的提前预警模式,在网络化高清监控系统的整体架构之内,让用户更加深刻地体会到其应用的优势。
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