智能视频监控系统供应

   智能视频监控是当前市场中应用较为广泛的一种产品，作为智能视频监控系统供应商来说对于的市场需要观察的较为透彻，我们知道智能视频监控系统是一种利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为的一种智能监控仪器产品。

       在当前看来国内的智能视频监控系统其技术充分吸收了背景减除方法、时间差分方法等视频分析编码算法的优点，供应商的生产厂家也有达到了领新水平的，可以兼容*代---第四代的各类模拟监控和数字监控。后可以用于道路、仓库、地下停车场、酒吧、管道、园区等    智能视频监控系统光线较暗或无光照环境且要求高清画质的场所。
 

     图像帧率:在带宽允许的情况下，视频图像传输均可达到30帧/秒 云 台:远程控制云台电机，上下100度，水平350度转动 语音：支持外接语音信号 移动侦测:支持移动侦测并可触发报警(/FTP/向告服务器发送信息) 用户访问:内置Web Server,允许远程用户通过Web浏览器直接访问网络摄像机 认证/加密:用户凭密码访问网络摄像机，3级访问权限设置，保证用户使用安全

智能视频监控系统帧差法

   基本原理是在图像序列相邻的两帧或者三帧采用基于像素的时间差分通过阈值化来提取图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减，然后对差分图像二值化。在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阈值时，可以认为（主观经验）此处为背景像素；如果对应像素值变化很大，可以认为这是有运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素 ，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。优点：相邻两帧的时间间隔很短，用前一帧图像作为后一帧图像的背景模型具备较好的实时性，其背景不积累，更新速度快，算法计算量小。缺点：阈值选择相当关键，阈值过低，则不足以抑制背景噪声，容易将其误检测为运动目标；阈值过高，则容易漏检，将有用的运动信息忽略掉了。另外，当运动目标面积较大，颜色*时，容易在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。

智能视频监控系统如何对目标进行跟踪

   大多数跟踪算法的执行顺序遵循预测-检测-匹配-更新四个步骤。以前一帧目标位置和运动模型为基础，预测当前帧中目标的可能位置。在可能位置处候选区域的特征和初始特征进行匹配，通过优化匹配准则来选择的匹配，其相应目标区域即为目标在本帧的位置。除了更新步骤，其余三个步骤一般在一个迭代中完成。预测步骤主要是基于目标的运动模型，运动模型可以是简单的常速平移运动到复杂的曲线运动。检测步骤是在目标区域通过相应的图像处理技术获得特征值，形成待匹配模板。匹配步骤是选择的待匹配模板，它所在的区域即是目标在当前帧的位置。一般以对目标表象变化所作的一些合理假设为基础，常用的方法是候选特征与初始特征的互相关系数zui小。更新步骤是对初始模板的更新，这是因为在跟踪过程中目标的姿态、场景等会发生变化，模板更新由利于跟踪的持续进行。根据匹配采用的属性不同，可将目标跟踪算法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪以及基于模型的跟踪，也可以将这几类方法相互结合用于目标跟踪。