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二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的，尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点，主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时，三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限，三维姿势恢复的实例亦很少，且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例，人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而，目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3 D模型依据先验条件而提前被指定，实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之，3 D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。南京声之影巨型智能监控一体化，整合效果明显吗？六合区工业智能监控

20世纪90年代中期，随着计算机处理能力的提高和视频技术的发展，人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频的采集和处理，从而**提高了图像质量，增强了视频监控的功能。这种基于多媒体计算机的系统称为第二代视频监控系统，即模拟输入与数字压缩、显示和控制系统。因为**设备是数字设备，因此可以称为数字视频监控系统。网络数字视频到了20世纪90年代末特别是近两三年，随着网络带宽、计算机处理能力和存储器容量的迅速提高，以及各种实用视频信息处理技术的出现，视频监控进入了全数字化的网络时代，称为第三代视频监控系统，即全数字视频监控系统或网络数字视频监控。第三代视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为**，以智能实用的图像分析为特色，引发了视频监控行业的技术**。徐州工业智能监控巨型智能监控联系方式，信息准确无误吗？

采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样，常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合，也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。此外，多个摄像机也有利于解决遮挡问题。行为理解事件检测、行为的理解和描述属于智能监控高层次的内容。它主要是对人的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。相比而言，以前大多数的研究都集中在运动检测和人的跟踪等底层视觉问题上，这方面的研究较少。近年来关于这方面的研究越来越多，逐渐成为热点之一。

随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展，下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言，过去的许多工作是语音理解，但语音识别受距离和环境噪声的限制，尤其在机场等高噪声环境，将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要，研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面**做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析，但还不能分析大多数人的正常姿势，这意味着人机之间的通讯*局限于几个特定的姿势，这个局限是人的姿势结构的不易理解造成的，而且跟踪多人的系统由于来自摄像机的分辨率、计算机处理能力和视角的影响而不能准确的估计身体姿势。为了完成优化尺度和广域的分析，可以寻求准确实时的多摄像机的信息融合方法，以便机器更好地理解人的通信行为。目前音频和视频的信号处理相对**，如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战。南京声之影巨型智能监控生产厂家，工艺精湛吗？

只需在现有的家庭微机上增加USB摄像头和相应的软件系统，就可实现功能强、价格低、性能可靠的数字化家庭监控系统。系统自动检测在家中采集到的图像，当发现异常时，通过Internet和短消息中心向用户指定的电话号码发送短消息，并将现场图像以Email方式发送给用户。用户收到短消息后通过检查Email就可对家中情况有清楚的了解。此外，用户出差在外时，也可以远程登录到家中计算机，观看家中安全情况或家人的生活健康状况。电信咨询公司博通智信日前在《国内外视频监控业务市场研究报告（2005）》中称，到2005年底，中国视频监控行业应用市场总产值将达到182亿元人民币。比上一年增长20．5% ,中国视频监控行业应用市场未来几年将继续保持20%左右的增长速度。——中国监控网目前我国的视频监控市场已经规模启动，这项业务的发展前景不可估量。行业用户市场快速扩张。个人用户市场巨大潜能亟待开发。2008年北京奥运会举办在即，预计到2008年，科技强警示范城市将达到180个。“平安城市”的建设促进了视频监控市场的迅速增长，预计到2008年，全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。作为巨型智能监控销售厂家，南京声之影口碑如何？泰州个性化智能监控

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人的行为理解是需要引起高度注意并且是相当有挑战的研究方向，因为观察人的**终目标就是分析和理解人的个人行为、人与人之间及人与其它目标的交互行为等。目前人的运动理解还是集中于人的跟踪、标准姿势识别、简单行为识别等问题，如人的一组**通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。近年来利用机器学习工具构建人行为的统计模型的研究有了一定的进展，但行为识别仍旧处于初级阶段，连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性，而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的，因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前，用于行为识别的状态空间方法和模板匹配方法通常在计算代价和运动识别的准确度之间进行折中，故仍需要寻找和8开发新的技术以利于提高行为识别性能的同时，又能有效地降低计算的复杂度。六合区工业智能监控

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