快速準(zhǔn)確的運動分割是個相當(dāng)重要又是比較困難的一個問題。這是由于動態(tài)環(huán)境中捕捉的圖像受到多方面的影像，比如天氣的變化，光照條件的變化，背景的混亂干擾，運動目標(biāo)的影子，物體之間或者物體與環(huán)境之間的遮擋，以及攝像機的運動等。這些都給準(zhǔn)確有效的運動分割帶來了困難，以運動目標(biāo)的影子為例，他可能與被檢測目標(biāo)的相連，也可能與目標(biāo)分離，在前者情況下，影子扭曲了目標(biāo)的形狀，從而使得以后基于形狀和基于狀態(tài)空間模型的方法定義每個靜態(tài)姿勢作為一個狀態(tài)，這些狀態(tài)之間通過的識別方法不再可靠;在后者情況下，影子有可能被誤認(rèn)為為場景中一個完全錯誤的目標(biāo)。盡管目前圖像運動分割主要利用背景減除方法，但如何建立對于任何具有自適應(yīng)性的復(fù)雜環(huán)境中動態(tài)變化的背景模型仍是相當(dāng)困難的問題。一個可喜的發(fā)展是，一些研究者們正利用時空統(tǒng)計的方法構(gòu)建自適應(yīng)的背景模型，這對于不受限環(huán)境中的運動分割而言是個更好的選擇。巨型智能監(jiān)控怎么用，南京聲之影有視頻教程嗎？普陀區(qū)什么是智能監(jiān)控

使用單一攝像機的三維人的跟蹤研究還很缺乏，身體姿勢和運動在單一視角下由于遮擋或深度影響而容易產(chǎn)生歧義現(xiàn)象，因此使用多攝像機進行三維姿勢跟蹤和恢復(fù)的優(yōu)點是很明顯的。同時，多攝像機的使用不僅可以擴大監(jiān)視的有效范圍，而且可以提供多個不同的方向視角以用于解決遮擋問題。很明顯，未來的智能監(jiān)控系統(tǒng)將極大受益于多攝像機的使用。對于多攝像機跟蹤系統(tǒng)而言，我們需要確定在每個時刻使用哪一個攝像機或哪一幅圖像。也就是說，多攝像機之間的選擇和信息融合是一個比較重要的問題。性能評估一般而言，魯棒性、準(zhǔn)確度、速度是智能監(jiān)控系統(tǒng)的三個基本要求。例如，系統(tǒng)的魯棒性對于監(jiān)控應(yīng)用特別重要，這是因為它們通常被要求是自動、連續(xù)地工作，因此這些系統(tǒng)對于如噪聲、光照、天氣等因素的影響不能太敏感;系統(tǒng)的準(zhǔn)確度對于控制應(yīng)用特別重要，例如基于行為或姿勢識別的接口控制場合;而系統(tǒng)的處理速度對于那些需要實時高速的監(jiān)控系統(tǒng)而言更是非常關(guān)鍵。因此，如何選擇有效的工作方案來提高系統(tǒng)性能、降低計算代價是個特別值得考慮的問題。同時，如何利用來自不同用戶、不同環(huán)境、不同實驗條件的大量數(shù)據(jù)測試系統(tǒng)的實時性、魯棒性亦相當(dāng)重要。嘉定區(qū)智能監(jiān)控生產(chǎn)廠家作為巨型智能監(jiān)控銷售廠家，南京聲之影競爭力如何？

目前，大部分智能監(jiān)控系統(tǒng)都不能很好地解決目標(biāo)之間互遮擋和人體自遮擋問題，尤其是在擁擠狀態(tài)下，多人的檢測和跟蹤問題更是難處理。遮擋時，人體只有部分是可見的，而且這個過程一般是隨機的，簡單依賴于背景減除進行運動分割的技術(shù)此時將不再可靠，為了減少遮擋或深度所帶來的歧義性問題，必須開發(fā)更好的模型來處理遮擋時特征與身體各部分之間的準(zhǔn)確對應(yīng)問題。另外，一般系統(tǒng)也不能完成何時停止和重新開始身體部分的跟蹤，即遮擋前后的跟蹤初始化缺少自舉方法。當(dāng)然，可喜的進步是利用統(tǒng)計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預(yù)測;不過，對于解決遮擋問題**有實際意義的潛在方法應(yīng)該是基于多攝像機的跟蹤系統(tǒng)。

二維方法在早期智能監(jiān)控系統(tǒng)中證明是很成功的，尤其對于那些不需要精確的姿勢恢復(fù)或低圖像分辨率的應(yīng)用場合(如交通監(jiān)控中的行人跟蹤)。二維跟蹤有著簡單快速的優(yōu)點，主要的缺點是受攝像機角度的限制。而三維方法在不受限的復(fù)雜的人的運動判斷(如人的徘徊、握手與跳舞等)、更加準(zhǔn)確的物理空間的表達、遮擋的準(zhǔn)確預(yù)測和處理等方面的優(yōu)點是用于行為識別;同時，三維恢復(fù)對于虛擬現(xiàn)實中的應(yīng)用也是必需的。目前基于視覺的三維跟蹤研究仍相當(dāng)有限，三維姿勢恢復(fù)的實例亦很少，且大部分系統(tǒng)由于要求魯棒性而引入了簡化的約束條件。三維跟蹤也導(dǎo)致了從圖像中人體模型的獲取、遮擋處理、人體參數(shù)化建模、攝像機的標(biāo)定等一系列難題。以建模為例，人體模型通常使用許多形狀參數(shù)所表達。然而，目前的模型很少利用了關(guān)節(jié)的角度約束和人體部分的動態(tài)特性;而且過去的一些工作幾乎都假設(shè)3 D模型依據(jù)先驗條件而提前被指定，實際上這些形狀參數(shù)應(yīng)當(dāng)從圖像中估計出來?？傊? D建模與跟蹤在未來工作中應(yīng)值得更多的關(guān)注。南京聲之影巨型智能監(jiān)控操作，需要專業(yè)知識嗎？

人的行為理解是需要引起高度注意并且是相當(dāng)有挑戰(zhàn)的研究方向，因為觀察人的**終目標(biāo)就是分析和理解人的個人行為、人與人之間及人與其它目標(biāo)的交互行為等。目前人的運動理解還是集中于人的跟蹤、標(biāo)準(zhǔn)姿勢識別、簡單行為識別等問題，如人的一組**通常的行為(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定義和分類。近年來利用機器學(xué)習(xí)工具構(gòu)建人行為的統(tǒng)計模型的研究有了一定的進展，但行為識別仍舊處于初級階段，連續(xù)特征的典型匹配過程中常引入人運動模型的簡化約束條件來減少歧義性，而這些限制與一般的圖像條件卻是不吻合的，因此行為理解的難點仍是在于特征選擇和機器學(xué)習(xí)。目前，用于行為識別的狀態(tài)空間方法和模板匹配方法通常在計算代價和運動識別的準(zhǔn)確度之間進行折中，故仍需要尋找和8開發(fā)新的技術(shù)以利于提高行為識別性能的同時，又能有效地降低計算的復(fù)雜度。南京聲之影巨型智能監(jiān)控生產(chǎn)廠家，技術(shù)先進嗎？楊浦區(qū)智能監(jiān)控哪家強

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只需在現(xiàn)有的家庭微機上增加USB攝像頭和相應(yīng)的軟件系統(tǒng)，就可實現(xiàn)功能強、價格低、性能可靠的數(shù)字化家庭監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)自動檢測在家中采集到的圖像，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常時，通過Internet和短消息中心向用戶指定的電話號碼發(fā)送短消息，并將現(xiàn)場圖像以Email方式發(fā)送給用戶。用戶收到短消息后通過檢查Email就可對家中情況有清楚的了解。此外，用戶出差在外時，也可以遠程登錄到家中計算機，觀看家中安全情況或家人的生活健康狀況。電信咨詢公司博通智信日前在《國內(nèi)外視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)市場研究報告（2005）》中稱，到2005年底，中國視頻監(jiān)控行業(yè)應(yīng)用市場總產(chǎn)值將達到182億元人民幣。比上一年增長20．5% ,中國視頻監(jiān)控行業(yè)應(yīng)用市場未來幾年將繼續(xù)保持20%左右的增長速度?！袊O(jiān)控網(wǎng)目前我國的視頻監(jiān)控市場已經(jīng)規(guī)模啟動，這項業(yè)務(wù)的發(fā)展前景不可估量。行業(yè)用戶市場快速擴張。個人用戶市場巨大潛能亟待開發(fā)。2008年北京奧運會舉辦在即，預(yù)計到2008年，科技強警示范城市將達到180個?！捌桨渤鞘小钡慕ㄔO(shè)促進了視頻監(jiān)控市場的迅速增長，預(yù)計到2008年，全國約有200萬個監(jiān)控攝像頭用于城市監(jiān)控與報警系統(tǒng)。普陀區(qū)什么是智能監(jiān)控

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