隨著現(xiàn)代信息社會的不斷發(fā)展，人們對安全的需求不斷增加，使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安全防范領域的運用越來越廣泛。但目前所使用的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，大部分仍然依賴人的視覺判斷，只能完成一定時間內(nèi)的視頻存儲記錄，為事后分析提供證據(jù)，這與安防實現(xiàn)提前預防的本真目的相去甚遠。近年來，智能視頻監(jiān)控技術已引起了眾多國內(nèi)外研究者的廣泛關注，而美、英等國率先開展了大量的項目研究。1997年美國國防高級研究項目署設立了以卡內(nèi)基梅隆大學(CMU)為首、麻省理工學院(MIT)等眾多高校參與的視覺監(jiān)控重大項目VSAM，它主要研究用于戰(zhàn)場及普通民用場景進行監(jiān)控的自動視頻理解技術;實時視覺監(jiān)控系統(tǒng)W4不僅能夠定位人和分割出人的身體部分，而且通過建立外觀模型來實現(xiàn)對多人的跟蹤，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為，其中MIT開發(fā)的Pfinder系統(tǒng)可以對單個人進行較為準確的跟蹤。此外，英國的雷丁大學也開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關研究。

　　而自“9.11事件”以后，智能視頻監(jiān)控領域的研究更是吸引了眾多企業(yè)眼球。如ObjectVideo、NICE、IBM、Microsoft、GE和UTRC等業(yè)界巨頭，針對特定應用場合，紛紛推出相應的智能監(jiān)控的產(chǎn)品。這些智能視頻技術產(chǎn)品主要應用于對安全性要求高和高風險的場合，如國境線、碼頭、煉油廠、化工廠、核電站以及水的凈化處理等。ObjectVideo的產(chǎn)品基于計算機視覺技術，能夠提供檢測、分類、跟蹤以及分析威嚇或者感興趣的行為;NICE的產(chǎn)品主要包括對飛機場或其他交通場所的遺落行李的檢測，安全區(qū)域的車輛行人檢測，人流統(tǒng)計等;GE公司的VideoIQ產(chǎn)品專注于實現(xiàn)多種場景下的人的檢測，可針對大范圍的戶外場景的人的檢測跟蹤，同時對于進入特定區(qū)域的人進行報警;IBM與Microsoft等公司則逐步將基于視覺的手勢識別接口引入商業(yè)領域。除上述國際大廠牌外，在智能視頻監(jiān)控研究良玉還活躍著眾多來自以色列的廠商，Mate、Nicevision、Ioimage等。其中Mate主推的BehaveWatch可檢測六種異常行為，包括路徑檢測、突然出現(xiàn)報警、定向運動檢測等，并提出了三層防護概念;NiceVision公司的視頻分析對不同的威脅提供實時偵測功能，包括闖入者、車輛、被遺棄的行李和包裹、周邊及設施保護、阻塞安全出入口及消防路線、盜竊偵測/防止安全設備被移動、計算人數(shù)、車輛和其它物件、顯示人群聚集、監(jiān)控安全率水平、量度人流、顯示企圖尾隨進入入口處控制點等;Ioimage公司的產(chǎn)品則可實現(xiàn)五種行為的檢測，包括入侵探測、PTZ自動跟蹤、遺留物體探測、非法滯留探測、移動物體探測等。另外，法國CitiLog公司在智能視頻監(jiān)控的研究上也頗有建樹，其產(chǎn)品多為視頻事件自動檢測系統(tǒng)，主要應用于智能交通領域。其核心技術是動態(tài)圖像背景自適應技術和車輛圖像跟蹤技術，徹底消除了光線、雨雪、灰塵對系統(tǒng)的影響，可以及時檢測監(jiān)控區(qū)域內(nèi)發(fā)生的交通事件，采集交通數(shù)據(jù)，輔助進行交通控制等。

　　隨著光電等高新科技的發(fā)展，國內(nèi)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)也正由數(shù)字化、網(wǎng)絡化逐步邁向高清智能化。早先對智能視頻的研究由中科院自動化牽頭，其主要研究動態(tài)場景的視覺監(jiān)控，工作集中在運動檢測、生物特征識別等方面。緊隨其后，不少高校的實驗室和安防廠商也滲入該研究領域中，典型代表如清華大學計算機系在計算機視覺方面的研究(其主要集中在人臉識別，物體的主動跟蹤等方面)，此外還有上海交大、浙大、天大、武大、華中科大、武漢理工大等高校，以及杭州?？低?、武漢樂通光電高新技術研究所與智安邦、飛瑞斯、貝爾信等安防企業(yè)。

　　在國外供應商源源不斷地將智能化產(chǎn)品引入中國，以及國內(nèi)的智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品陸續(xù)涌現(xiàn)的情形下，增加對智能視頻分析技術的認識和了解，對于業(yè)內(nèi)人士和用戶來說都很有必要。因而本文分別就智能視頻分析技術及其作用，智能視頻監(jiān)控技術與智能視頻分析技術的關系，以及如何評估智能視頻分析技術的作用等問題作一論述，供安防工程商與用戶選用參考。

　　智能視頻分析技術及其作用

　　視頻分析(video analyzing)是用計算機從視頻中通過運算和分析，提取視頻中有用信息的一項技術。對計算機來說，視頻圖像只是一個數(shù)據(jù)數(shù)列，一個包含每一幀每一個像素點的灰度值或彩色值的數(shù)列，其目標信息包含在那些像素點的值所組成的平面圖像序列中，是需要從“整體”上進行“理解”才能獲得的。而視頻分析技術便是通過特定的核心算法程序提取視頻信號中所包含的內(nèi)容信息或個體運動信息，以實現(xiàn)計算機對于視頻的理解—— “明白”視頻中所展現(xiàn)的內(nèi)容或者發(fā)生的的事情，即“事件”。

　　視頻分析技術范圍很廣，只要是從視頻中通過運算處理，提取有用信息的方式都可稱作視頻分析技術。目前發(fā)展相對成熟并形成產(chǎn)品投入實際項目應用的技術，如車牌識別技術、視頻檢索技術、視頻人臉檢測等，皆可歸為“視頻分析技術”。嚴格來講，這類技術原本只是視頻分析技術中較為粗淺的一部分，不過由于它們已被較好地挖掘和應用，出現(xiàn)一些專門的稱謂，才被單獨提了出來。當前，通常所說的視頻分析技術一般特指從視頻中目標運動行為的分析、提取和識別，它常用于安防監(jiān)控領域，其所指稱的范圍比之字面含義已有大幅縮小。

　　視頻分析技術運作流程是：首先使得計算機知道視頻中“發(fā)生的是什么事”，再將其與對應的規(guī)則相比對和判斷，由此計算機即可斷定事件的特性。從視頻中個體運動行為的分析、提取和識別角度來看，即令計算機判斷出這些個體進行了一些什么行為，進而能夠判斷這些行為是否符合某些規(guī)則，是否屬于“某一類型”的行為。一旦出現(xiàn)的行為或事件不符合相應的規(guī)則，即刻發(fā)出告警信息，從而擺脫人工的干預和判斷，實現(xiàn)令計算機“代替”人進行監(jiān)控，也即實現(xiàn)了自動監(jiān)控或“智能監(jiān)控”。[nextpage]

　　實際上，智能視頻分析技術，起源于計算機視覺技術。計算機視覺(ComputerVision)技術，是人工智能(ArtificialIntelligent)研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容。計算機視覺技術可分為低層視覺技術(Low-level Vision)與高層視覺技術(High-level Vision)。低層視覺技術要解決特征提取、運動檢測、多目標根蹤等基本問題;高層視覺技術要解決對場景的語義理解，如目標運動軌跡的判別，異常行為異常事件的最終結論等。因此，在計算機視覺領域中，一個最根本的問題就是如何從底層原始視頻數(shù)據(jù)得到高層的語義理解，而智能視頻監(jiān)控技術中的智能視頻分析技術的研究正是緊緊圍繞這個基本問題，其研究范圍不是僅局限于某個特定問題，而是涉及到計算機視覺中從底層到高層的許多基本問題。

　　智能視頻監(jiān)控技術主要是對視頻自動進行分析，從視頻中提取關鍵信息，發(fā)現(xiàn)與識別異常的感興趣事件，從而可以替代人為監(jiān)控或者協(xié)助人為監(jiān)控。顯然，視頻分析與識別涉及到復雜的軟件算法，它可以通過編程識別出奇怪與異常的行為。視頻內(nèi)容分析與識別軟件能通過分析現(xiàn)場或記錄的視頻流，檢測識別出可疑的活動、事件或者行為模式。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化是指在不需要人為干預的情況下，系統(tǒng)能自動實現(xiàn)對監(jiān)控畫面中的異常情況進行檢測、識別，并及時作出預/報警。

　　視頻分析技術通常采用背景減除技術來進行圖像變化的檢測(如入侵、丟包、逆行等都是一種模式的圖像變化)，即對視頻幀與基準背景圖像進行比較，相同位置的像素(區(qū)域)變化則認為是變化了的區(qū)域，對這些區(qū)域進一步處理、識別、跟蹤，得到包括目標位置、尺寸、形狀、速度、停留時間等基本形態(tài)信息和動態(tài)信息，完成目標的跟蹤和行為理解之后，也就完成了圖像與圖像描述之間的映射關系，從而使系統(tǒng)進一步進行規(guī)則判定，直到觸發(fā)報警。

　　目前，普遍使用的運動目標檢測方法就是背景減除法，其算法雖較簡單，但仍然會受到光線、天氣等自然條件及背景自身變化(海浪、云影、樹葉搖動等情況)的影響。針對不同的天氣以及自然干擾，已應用有多種附加算法(過濾器)來彌補這些干擾。隨著光電圖像處理技木及微電子技術的發(fā)展，相信智能視頻分析技術會進一步成熟。

　　從廣義上來說，也可以把智能視頻分析技術分為如下三類。

　　視頻分析類

　　該類主要是在監(jiān)控圖像中找出目標，并檢測目標的運動特征屬性。如目標相對的像素點位置，目標的移動方向及相對像素點移動速度，目標本身在畫面中的形狀及其改變。根據(jù)以上的基本功能，視頻分析可分為以下幾個功能模塊。

　　· 周界入侵檢測、目標移動方向檢測;

　　· 目標運動、停止狀態(tài)改變檢測;

　　· 目標出現(xiàn)與消失檢測;

　　· 人流量、車流量統(tǒng)計;

　　· PTZ自動追蹤系統(tǒng);

　　· 系統(tǒng)智能自檢功能等。

　　視頻識別類

　　該類包括人臉識別、步態(tài)識別與車牌識別，其主要技術是在視頻圖像中找出局部中一些畫面的共性。如人臉必然有兩個眼睛，如果可以找到雙目的位置，那么就可以定性人臉的位置及尺寸(在現(xiàn)有技術條件下，人臉識別系統(tǒng)必須在雙目可視的情況下，才可進行人臉比對)。視頻識別類其主要包括。

　　· 人臉識別系統(tǒng);

　　· 步態(tài)識別系統(tǒng);

　　· 車牌識別系統(tǒng);

　　· 照片比對系統(tǒng);

　　· 工業(yè)自動化上的零件識別即機器視覺系統(tǒng)等。

　　視頻改善類

　　該類主要是針對一些不可視、模糊不清，或者是對振動的圖像進行部分優(yōu)化處理，以增加視頻的可監(jiān)控性能。具體包括。

　　· 紅外夜視圖像增強處理;

　　· 車牌識別影像消模糊處理;

　　· 光變與陰影抑制處理;

　　· 潮汐與物體尺寸過濾處理;

　　· 視頻圖像穩(wěn)定系統(tǒng)等。[nextpage]

　　智能視頻監(jiān)控與智能視頻分析的關系

　　智能視頻監(jiān)控技術其實是計算機視覺技術在安防領域的應用延伸。而計算機視覺技術作為人工智能的分支之一，它主要研究計算機如何能夠像人腦通過人眼一樣，分析和理解圖像或者視頻中的內(nèi)容。智能視頻監(jiān)控借助于計算機強大的數(shù)據(jù)處理功能，依靠算法，對圖像或者視頻中的海量數(shù)據(jù)進行高速分析與理解，去粗取精，去偽存真，向使用者提供真正有用的關鍵信息。這種技術的范圍包括攝像機的標定和三維重建，背景圖像的獲取與維護，目標檢測、識別與跟蹤，運動的語義理解、運動估計等。

　　目前，計算機視覺技術應用遍布遙感圖像分析、文字識別、醫(yī)學圖像處理、圖像數(shù)據(jù)庫、工業(yè)檢測、多媒體技術、視覺監(jiān)控與軍事等多個領域。計算機視覺技術在智能視頻監(jiān)控中主要是解決攝像機的定標，多個攝像機的協(xié)同，基于主動視覺的感興趣區(qū)域劃分，景深及目標尺寸估計，目標的運動估計，目標的分類及行為分析，特殊情況報警及控制，系統(tǒng)的動態(tài)學習等問題。

　　智能視頻監(jiān)控(Intelligent Video Surveillance)技術業(yè)界簡稱IVS技術，而智能視頻分析則被稱作IVA(Intelligent Video Analyzing)技術。智能視頻監(jiān)控技術主要是對視頻自動進行分析，從視頻中提取關鍵信息，發(fā)現(xiàn)和識別異常的相關事件，從而可以替代人為監(jiān)控或者協(xié)助人為監(jiān)控。顯然，視頻分析與識別涉及到復雜的軟件算法，它可以通過編程識別出奇怪與異常的行為。視頻內(nèi)容分析與識別軟件能通過分析現(xiàn)場或記錄的視頻流，檢測識別出可疑的活動、事件或者行為模式。因此，智能視頻監(jiān)控技術的核心，就是智能視頻分析技術，而智能視頻分析技術的核心，應為復雜的智能軟件算法。顯然，它的研究不但有極其重要的實踐意義，而且還有重要的理論研究意義。然而，如何定位智能視頻分析技術，用戶又應如何識別智能視頻分析技術的真?zhèn)文?

　　實際上，智能視頻分析技術是一種通過高級的視頻分析，將原始的視頻數(shù)據(jù)轉化為可執(zhí)行的信息和系統(tǒng)智能的技術。智能視頻分析技術在視頻監(jiān)控系統(tǒng)(以及其他視頻系統(tǒng))中的應用，將使用戶獲得更多、更精確的參考信息，從而進一步幫助用戶作出更快、更好的決策。

　　智能視頻分析技術也可以說是網(wǎng)絡視頻產(chǎn)品功能的自然擴展，如Axis多年以前就已在其網(wǎng)絡視頻產(chǎn)品中集成了移動探測(Motion Detection)功能，只有在指定的區(qū)域內(nèi)有運動物體出現(xiàn)時，視頻數(shù)據(jù)才會被發(fā)送和傳輸，從而大大減少了用戶對無用數(shù)據(jù)的接收和存儲。也就是說，在視頻管理軟件的控制和管理下，只存儲有運動物體出現(xiàn)、視頻圖像發(fā)生變化時段內(nèi)所發(fā)生的事件。這些存儲下來的事件可以被用來進行事后詳細分析與取證，并使得對關鍵的視頻的搜索變得非常簡單、快捷。

　　從狹義上來說，智能視頻分析是對視頻畫面進行分析，從而在畫面中截取一些有用的信息，它在某種程度上代替監(jiān)控人員，節(jié)省了人力資源。根據(jù)以上的定義要求，首先開發(fā)出了移動偵測系統(tǒng)。其原理是在畫面中用前一幀的畫面減去現(xiàn)在這一幀的畫面，從而找出兩者的差異，然后通過差異占總體畫面的百分比產(chǎn)生報警信號。但采用這種方式往往誤報率十分高，因為畫面十分容易因外界因素而產(chǎn)生細微或大幅度的變化，如下雨、日光下的光線變化等外界環(huán)境因素。因此，這種方式不能在大規(guī)模、大場景下采用。嚴格來說，移動偵測不能定性為智能視頻，但它確實是智能視頻分析的最早體現(xiàn)模式。

　　眾所周知，“監(jiān)”和“控”是相輔相承的，做到“監(jiān)”并不太難，而真正做到“控”才是至關重要的。如要更好更快地實現(xiàn)“控”的要求，就必須通過智能視頻分析技術，來提升“監(jiān)”的有效性。智能視頻分析技術需要自動識別監(jiān)控對象，及時感知目標對象所發(fā)生的變化，而當異常情況出現(xiàn)時能夠實現(xiàn)自動報警等功能。

　　智能視頻分析技術的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展為視頻監(jiān)控智能化提供了絕好的機遇。智能視頻分析系統(tǒng)對視頻中異常行為事件進行實時提取和篩選，并及時發(fā)出預警，從而改變了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)只能“監(jiān)”不能“控”的被動局面。因此，它比傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)有更加快速的反應時間與更加強大的數(shù)據(jù)檢索和分析功能，從而使監(jiān)控能力得到極大的提高。

　　隨著技術的不斷成熟，在世界范圍內(nèi)逐漸出現(xiàn)了一些專業(yè)的IVS研究廠家，如美國的ObjectVideo、Vidient;以色列的NICE、Mate、IOImage;澳大利亞的IOmniscient等。它們相繼進入中國市場，但終因其技術與中國國情的差異性，無法真正滲透中國市場。這一現(xiàn)狀給國內(nèi)的智能視頻技術研究廠家?guī)硖魬?zhàn)的同時，同樣也提供了一個非常好的發(fā)展機遇。如今IVS產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)也初具規(guī)模，如智安邦、飛瑞斯、貝爾信等智能視頻分析研究廠家，其相關產(chǎn)品也先后在平安城市以及各重點行業(yè)初步取得了應用。

　　公安部在“十一五”規(guī)劃中明確提出，將人臉識別、智能分析與目標識別作為其重點發(fā)展方向。如今，智能視頻監(jiān)控在國內(nèi)已經(jīng)有了一定規(guī)模的應用：如在2007年10月竣工驗收的青藏鐵路項目中，全線1300路通道采用智能視頻分析技術，對全線鐵路進行入侵保護;北京地鐵5號線，全線23個車站，重點區(qū)域均采用了丟炸彈及入侵探測;北京航空信息中心機房，采用了入侵及防尾隨探測;北京奧運會、上海世博會、廣州亞運會場館建設項目，均已使用了智能視頻分析技術……

　　現(xiàn)代的智能視頻系統(tǒng)大多采用場景維護的方法來解決移動探測的誤報問題。這樣，智能視頻系統(tǒng)往往會利用其軟件，自動學習場景的細微變化，從而建立并維護一個實時更新的背景環(huán)境(會根據(jù)環(huán)境的細微變化而變化)。由于運動目標可以從背景中抽離，并可給出目標在畫面中相對應的像素坐標，這樣便可根據(jù)其坐標位置進行特定的報警處理。由于軟件本身是根據(jù)環(huán)境的變化而不斷自動學習，這樣便可大大降低系統(tǒng)的誤報率。

　　利用智能視頻分析技術的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)雖能局部或全部替代監(jiān)控人員，大大提高安防的監(jiān)控力度。但由于只是處于初級階段，目前其仍存在不少瑕疵。

　　· 利用智能視頻分析技術的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，對監(jiān)控場景的環(huán)境要求較高，其通常需要根據(jù)不同的環(huán)境，以及不同的需求進行不同的參數(shù)設置;[nextpage]

　　· 具有智能視頻分析技術的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，需專業(yè)人員指導安裝才可以順利使用實施。因為只有熟悉技術的專業(yè)人員才能根據(jù)經(jīng)驗對現(xiàn)場環(huán)境進行判斷分析，再指導安裝實施使用;

　　· 由于用戶普遍對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的認識有限，以致其在產(chǎn)品的運用和操作使用面臨技術難題，因此還需要較長時間的引導。

　　如何評估IVA技術的作用

　　由上可知，并非所有具備智能視頻分析功能的產(chǎn)品都可劃為“智能化”的產(chǎn)品。對“智能化”的產(chǎn)品判定有賴于智能化評估——通過觀察其智能視頻分析作用功能或作用的大小等，從而可幫助用戶選擇所需要的智能化水平的視頻監(jiān)控系統(tǒng)設備產(chǎn)品。

　　評估方法之一是，看這種智能化產(chǎn)品是屬于哪個等級的。評定該產(chǎn)品的等級范圍即可了解智能視頻分析軟件算法起到什么作用，從而基本上能解決視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化處于什么水平的問題。這樣，用戶就可以根據(jù)自己的安全需求進行選用，以盡量保障最大的安全效益。具體的評估方法可詳見《論智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的評估標準及方法》一文。即用 “5個等級計分的智能化評估方法的等級劃分”來評估智能視頻分析的作用。如第一個等級范圍的產(chǎn)品，其智能視頻分析的作用極差，根本不能實用;第二個等級范圍的產(chǎn)品，雖能識別出人與物(即目標的大小或形狀)，但不能判別人與物的行為異常，其智能視頻分析的作用不及格，因而該產(chǎn)品也不能達到實用;第三個等級范圍的產(chǎn)品，能在室溫等室內(nèi)條件下識別出人與物的某些異常行為，其智能視頻分析的作用還可以，即達到及格，因而該產(chǎn)品只能限于在室內(nèi)常溫等條件下的應用;第四個等級范圍的產(chǎn)品，可以檢測到擁擠場景中的遺棄物(丟棄物)，能非常有效地檢測諸如機場被單獨留下的行李，或者博物館和倉庫中存放的可能被盜的物品。一般能與防盜、防火、門禁等系統(tǒng)聯(lián)動，并能較準確地檢測識別人的面像、步態(tài)或聲音等。這一等級范圍的產(chǎn)品或系統(tǒng)能在一般室外等條件下識別出人與物的行為異常，其智能視頻分析的作用不錯，抗干擾的能力較好，即達到良好，因而該產(chǎn)品能獲得室內(nèi)外使用;第五個等級范圍的產(chǎn)品，能比第4個等級范圍更惡劣的氣候條件下檢測到上述等級的人與物的行為異常外，并能檢測到更全面更多的人與物的行為異常，如人的蒙面、拿出刀或槍對準人等，并能準確地與防盜、防火、門禁等系統(tǒng)聯(lián)動，能準確地檢測識別人的面像、步態(tài)、聲音等。由于它能排除一切干擾，并可在極惡劣的環(huán)境下使用，因而該等級為優(yōu)秀等級，其智能視頻分析的作用非常好，即智能化水平極高(這是我們努力的方向)。

　　評估方法之二是，從智能軟件算法評估智能視頻分析與識別技術的作用。因為智能視頻分析與識別技術的核心是智能軟件算法(可參見本人在2008年發(fā)表的《智能軟件是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心》一文)。因此，可從智能軟件算法著手評估智能視頻分析與識別技術的作用是否真正適用。一般，起作用的智能視頻分析與識別技術，即實用的智能軟件算法，主要看是否能滿足下列幾點要求。

　　1、要看不同的監(jiān)控場景與智能軟件算法數(shù)學模型之間的吻合程度。所用的智能軟件算法的數(shù)學模型是否考慮到不同的監(jiān)控場景的因素的影響，即是否使監(jiān)控環(huán)境與智能軟件算法模型達到最大的一致性。如將目標尺寸作為重要的分類特征時，通常在大景深的場景中，目標尺寸變化幅度很大，此時目標分類的精度就會大大降低。這可通過降低場景的景深，或加入場景標定算法，或降低尺寸特征在分類算法中的權重等方法解決。

　　2、要看智能軟件算法框架中是否根據(jù)不同場景附加了一些軟件模塊：

　　· 對安置在汽車等移動物體上的攝像機獲取的視頻圖像，必須要增加一個抗抖動軟件模塊，這樣就可以提升在攝像機抖動情況下的處理效果;

　　· 在陰影嚴重的室外場景下，要增加陰影抑制軟件模塊，從而可提升在陰影嚴重的室外場景下的處理效果;

　　· 在光照劇烈變化場景下，要增加光變抑制軟件模塊，從而可提升在光照劇烈變化場景下的處理效果;

　　· 在目標圖像頻繁互相遮擋場景下，可增加遮擋處理軟件模塊，以提升在目標圖像頻繁互相遮擋場景下的跟蹤精度等。

　　3、是否考慮到低照度、高擾動、高擁擠程度等復雜的監(jiān)控場景的視頻對系統(tǒng)性能的影響。如有否潮汐過濾器，即過濾掉在形狀上經(jīng)常變化或移動方向不規(guī)則，速度過快的物體，如水面反射的陽光等。

　　4、是否有物體尺寸過濾器(即過濾掉太大或太小的物體)與物體尺寸驟變過濾器(即過濾掉尺寸瞬間巨變的物體)，以免錯誤報警等。

　　結語

　　隨著安防行業(yè)的蓬勃發(fā)展，更先進更適應不同監(jiān)控場景的智能視頻分析與識別的軟件模塊將浮出水面;而在不斷完善的評估工作驅動下，也必將冒出更完善更貼近行業(yè)需求的評估方法，以使我國安防行業(yè)的評估工作走上正軌。