虹口区大规模智能监控

快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像，比如天气的变化，光照条件的变化，背景的混乱干扰，运动目标的影子，物体之间或者物体与环境之间的遮挡，以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难，以运动目标的影子为例，他可能与被检测目标的相连，也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状，从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。南京声之影的巨型智能监控一体化，能满足复杂场景需求吗？虹口区大规模智能监控

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在处理人、物运动轨迹方面，智能监控技术已经非常细致且多元化。这包括虚拟警戒线的设置、智能跟踪、人数和车流统计、物体出现和消失的监测、人员突然奔跑或聚集的识别等。这些技术不仅用于数量统计，更在于对异常情况的快速判断和报警。对于数量统计类技术，其**在于准确发现并统计异常情况，以降低误差为目标。此外，运动轨迹识别处理技术还受到监控场景的深刻影响。这类技术的挑战在于及时发现异常，并尽量避免遗漏，以提高预报的准确性。目前，此类功能已广泛应用于平安城市建设、商业监控等领域。

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