智能视觉广泛应用自动跟踪成监控主流
近年来，视频监控已广泛应用于各种场所，其对各行各业的渗入使得在安全防范、信息获取和指挥调度等方面开拓了前所未有的新局面。

然而，传统的视频监控通常是以人为主的目视监控并由系统记录视频信息。

目前，智能视觉分析已广泛应用于视频监控领域，智能视觉对于智能视频监控应用有着重要的影响。

视觉技术区别于智能视频监控分析技术
智能视频分析技术，起源于计算机视觉技术。

计算机视觉，是人工智能研究的分支之一，它在图像及图像描述之间建立映射关系，从而通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。

它使计算机得以从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标。

应用于安防视频监控系统后，其可借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，并自动分析、抽取视频源中关键的有用信息，使监控系统不但有眼睛（摄像机），更由于智能视频分析计算机或专用DSP处理器，使监控系统具有智慧的大脑功能，使监控变得“聪明”，能自动学习和思考，从而替代人力或者协助人力进行监控。

视频内容分析与识别软件能通过分析实时视频流，检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。

视频监控智能化是指在不需要人为干预的情况下，系统能自动对监控画面中异常情况进行检测、识别，并及时作出预/报警。

正因为视频分析与识别需要通过定制的软件来识别出各类异常的行为，因此必然会涉及到复杂的软件算法，现在的智能视频分析软件已具有如周界监控与行为分析等多
种类功能。

现在的智能视频分析技术从硬件上来说，常会有二种表现形态，一种是基于具高速运算性能的工业计算机（或称服务器），另一种是基于嵌入式技术的高性能DSP处理器，二种形态都需装载专用的智能视频分析软件算法。

前一种形态具有功能多样性、高速、多路处理等特点，一般应用于后端；后一种形态往往功能单一、适合于单路处理，具有布置方便等特点，一般应用于前端。

特别后一种形态，基于针对性强和布置方便等，其应用态势很强劲。

智能视觉技术的监控需求
智能视频监控技术是建立在视频监控已经过第三代发展的基础上，为其加入智能视觉分析系统的新一轮技术变革。

它相当于为普通监控设备加上了具有对观测到的事物进行分析和判断能力的大脑，拥有更强大的视频监控功能。

它的出现为社会安全撑起一把更加严密、稳固的保护伞，以有效遏制影响秩序和安全的异常事件的发生。

由于人的精力有限以及每个监视器可能需要轮流显示多个摄像头画面，导致监控人员在长时间观察大量监视器的情况下，容易人眼疲惫、错过画面场景，不能及时可靠的提取监视器中的有效信息，所以即使由人力进行监控也不能保证实时精确的发现问题。

再者，原有监控录像通常是等事件发生之后才被调
出进行查看，将其用于取证或其他后续处理工作。

这并不能在事件发生同时进行实时报警，进而不能有效地遏制恶性事件的发生。

而且，海量无用视频数据的传输和存储，不仅造成带宽及存储资源的严重浪费还淹没了少量的有用信息，使得有用信息的获取变得困难。

智能视频监控技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉监控者不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息，大大提高了视频监控在实时发现异常行为、及时传输报警信息方面的功能。

人群聚集：商场、剧场、车站等场所在特定时间内容易在局部区域出现大量人员拥挤的情况。

为了避免人群聚集导致的踩踏、挤伤以及不法分子趁机扰乱秩序进行违法犯罪行为，需对过多人员聚集的情况进行自动报警处理，进而及时疏导，避免危险事件的发生。

人数统计：人数统计系统是一种监控人群流动量的智能系统，能够提供准确的人群流动量、人群流动方向的统计及分析数据。

用户可根据实用情况设置监测一个或多个出入口，也可以设置统计单一方向或双向的人群流动，可分别对进、出建筑物的总人数，单位时间内进出建筑物的人数，实时计算建筑物内部当前时刻人员的数量等信息做出统计。

适合于超市、百货大楼、餐馆、学校、图书馆、运动场、旅游景点、公交、火车站及机场等人口较为密集的公共场所。

人员徘徊：一些违法犯罪分子在实施犯罪之前往往会反复考察其犯罪地点的周围环境，所以，他们会在某些区域不停徘徊。

为了及时发现和阻止其犯罪行为，需要对人员徘徊行为进行自动报警。

此技术适合于像军事重地、监狱周边等戒严区域，银行、库房、博物馆、珠宝店等存放贵重物品区域等。