目前，大部分智能監(jiān)控系統(tǒng)都不能很好地解決目標(biāo)之間互遮擋和人體自遮擋問(wèn)題，尤其是在擁擠狀態(tài)下，多人的檢測(cè)和跟蹤問(wèn)題更是難處理。遮擋時(shí)，人體只有部分是可見(jiàn)的，而且這個(gè)過(guò)程一般是隨機(jī)的，簡(jiǎn)單依賴于背景減除進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分割的技術(shù)此時(shí)將不再可靠，為了減少遮擋或深度所帶來(lái)的歧義性問(wèn)題，必須開(kāi)發(fā)更好的模型來(lái)處理遮擋時(shí)特征與身體各部分之間的準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)問(wèn)題。另外，一般系統(tǒng)也不能完成何時(shí)停止和重新開(kāi)始身體部分的跟蹤，即遮擋前后的跟蹤初始化缺少自舉方法。當(dāng)然，可喜的進(jìn)步是利用統(tǒng)計(jì)方法從可獲得的圖像信息中進(jìn)行人體姿勢(shì)、位置等的預(yù)測(cè);不過(guò)，對(duì)于解決遮擋問(wèn)題**有實(shí)際意義的潛在方法應(yīng)該是基于多攝像機(jī)的跟蹤系統(tǒng)。作為巨型智能監(jiān)控銷售廠家，南京聲之影口碑如何？嘉定區(qū)智能監(jiān)控哪家強(qiáng)

目前，智能監(jiān)控技術(shù)主要涵蓋幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：一是人、物識(shí)別；二是人、物運(yùn)動(dòng)軌跡識(shí)別；三是視頻環(huán)境影響的判斷與補(bǔ)償。在人臉識(shí)別、車牌號(hào)識(shí)別、車輛類型識(shí)別、船只識(shí)別以及紅綠燈識(shí)別等方面，智能監(jiān)控技術(shù)都發(fā)揮著重要作用。其**要求在于識(shí)別的準(zhǔn)確率，例如車牌號(hào)識(shí)別，市場(chǎng)上***的產(chǎn)品已能達(dá)到較高的識(shí)別率。95%甚至98%以上的高識(shí)別率，使得智能監(jiān)控技術(shù)能夠更好地滿足道路監(jiān)控客戶的需求。若識(shí)別率低于90%，則會(huì)給管理人員帶來(lái)諸多困擾。識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于道路監(jiān)控、金融銀行、航道管理等行業(yè)，為這些客戶提供精確的識(shí)別記錄和有效的分級(jí)管理依據(jù)。浦東新區(qū)哪里有智能監(jiān)控南京聲之影巨型智能監(jiān)控廠家直銷，質(zhì)量靠譜嗎？

智能監(jiān)控是嵌入式視頻服務(wù)器中，集成了智能行為識(shí)別算法，能夠?qū)Ξ?huà)面場(chǎng)景中的行人或車輛的行為進(jìn)行識(shí)別、判斷，并在適當(dāng)?shù)臈l件下，產(chǎn)生報(bào)警提示用戶。能區(qū)分出移動(dòng)物體的類別和行為，是轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機(jī)等等，同時(shí)還能判斷移動(dòng)物體是行走、倒下、速度或其他，這是其他識(shí)別的基礎(chǔ)。越界識(shí)別在視頻畫(huà)面上人為的畫(huà)一道線或曲線，可以識(shí)別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個(gè)馬路上，畫(huà)一條線把道路分成兩端，假設(shè)定義了從左到右是合法，從右到左為非法，一旦車輛行駛跨越了這個(gè)界線，設(shè)備判斷其是否非法，非法則產(chǎn)生報(bào)警。

隨著智能監(jiān)控中對(duì)人的運(yùn)動(dòng)分析研究和其它相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，下述幾個(gè)方面己經(jīng)成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì):音頻與視覺(jué)相結(jié)合的多模態(tài)接口人的相互交流主要是依據(jù)語(yǔ)言，過(guò)去的許多工作是語(yǔ)音理解，但語(yǔ)音識(shí)別受距離和環(huán)境噪聲的限制，尤其在機(jī)場(chǎng)等高噪聲環(huán)境，將會(huì)嚴(yán)重影響語(yǔ)音識(shí)別的性能。人的可視化描述與語(yǔ)音解釋一樣重要，研究者們正逐漸將語(yǔ)音與視覺(jué)信息集成起來(lái)以產(chǎn)生更加自然的高級(jí)接口。當(dāng)前一些接口系統(tǒng)在視覺(jué)方面**做了如臉的表情、身體姿勢(shì)等的大尺度分析，但還不能分析大多數(shù)人的正常姿勢(shì)，這意味著人機(jī)之間的通訊*局限于幾個(gè)特定的姿勢(shì)，這個(gè)局限是人的姿勢(shì)結(jié)構(gòu)的不易理解造成的，而且跟蹤多人的系統(tǒng)由于來(lái)自攝像機(jī)的分辨率、計(jì)算機(jī)處理能力和視角的影響而不能準(zhǔn)確的估計(jì)身體姿勢(shì)。為了完成優(yōu)化尺度和廣域的分析，可以尋求準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的多攝像機(jī)的信息融合方法，以便機(jī)器更好地理解人的通信行為。目前音頻和視頻的信號(hào)處理相對(duì)**，如何更好地集成音頻和視頻信息用于多模態(tài)用戶接口是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。巨型智能監(jiān)控聯(lián)系方式，咨詢服務(wù)專業(yè)嗎？

本世紀(jì)初，隨著以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等為**的高性能DSP的出現(xiàn)，由嵌入式處理器來(lái)實(shí)時(shí)完成高速、大數(shù)據(jù)量的視頻/音頻編解碼處理成為可能，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)，使集可編程圖像/聲音編解碼、本地存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)傳輸和自動(dòng)化技術(shù)為一體的嵌入式數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。以DSP為**的嵌入式數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，配合嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，可以以應(yīng)用為中心，根據(jù)應(yīng)用對(duì)功能、可靠性、穩(wěn)定性、成本、體積等的綜合要求，對(duì)軟/硬件進(jìn)行裁剪，以滿足視頻監(jiān)控發(fā)展的兩大需要：數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。目前監(jiān)控領(lǐng)域當(dāng)下流行的是嵌入式DVR（數(shù)字視頻錄像機(jī)或數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)）系統(tǒng)，使用TI的DM642或ADI的BF561等DSP芯片。南京聲之影巨型智能監(jiān)控一體化，服務(wù)流程完善嗎？浦東新區(qū)哪里有智能監(jiān)控

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人的行為理解是需要引起高度注意并且是相當(dāng)有挑戰(zhàn)的研究方向，因?yàn)橛^察人的**終目標(biāo)就是分析和理解人的個(gè)人行為、人與人之間及人與其它目標(biāo)的交互行為等。目前人的運(yùn)動(dòng)理解還是集中于人的跟蹤、標(biāo)準(zhǔn)姿勢(shì)識(shí)別、簡(jiǎn)單行為識(shí)別等問(wèn)題，如人的一組**通常的行為(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定義和分類。近年來(lái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)工具構(gòu)建人行為的統(tǒng)計(jì)模型的研究有了一定的進(jìn)展，但行為識(shí)別仍舊處于初級(jí)階段，連續(xù)特征的典型匹配過(guò)程中常引入人運(yùn)動(dòng)模型的簡(jiǎn)化約束條件來(lái)減少歧義性，而這些限制與一般的圖像條件卻是不吻合的，因此行為理解的難點(diǎn)仍是在于特征選擇和機(jī)器學(xué)習(xí)。目前，用于行為識(shí)別的狀態(tài)空間方法和模板匹配方法通常在計(jì)算代價(jià)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確度之間進(jìn)行折中，故仍需要尋找和8開(kāi)發(fā)新的技術(shù)以利于提高行為識(shí)別性能的同時(shí)，又能有效地降低計(jì)算的復(fù)雜度。嘉定區(qū)智能監(jiān)控哪家強(qiáng)

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