验证与识别
人们把解决现行视频监控系统的不足寄望予智能化，甚至期望它能解决目前存在的所有问题，然而现实与期望相差还很远。
图像的自动解释是视频监控系统智能化的基本标志，但其真正的含义、基本功能及实现的途径是经过很长时间的探索才逐渐清楚的。通过图像来识别个体是安全系统最迫切的要求，近年来，图像识别有了大量的成果，各领域，特别是安全领域都有了初步的应用，主要有两种方式：
验证：通过对监控目标的识别，确认目标的身份及正在发生行为的合法性。这是安防系统的基本功能和典型应用；
识别：将输入特征与数据库中大量的参考值进行比对，确定目标的身份，以发现各种事件的相关线索。是侦察系统的典型应用，这样的系统要建立海量的样本数据库。
以上两种方式和应用都要求系统首先要定义特征，并保证原始输入和现场输入的相关性，也就是建立一个稍加限制的环境。然而通常的视频监控系统达不到这个要求。这就必须导找一个新的途径，我们知道图像的两个分辨能力为图像识别、内容分析提供了条件，成为图像技术研究的方向。内容分析自主的定义(简单)特征不与原始输入相对比，而是通过图像关联来实现目标的识别、行为分析和预测等，所以称为图像内容分析。它以通常的视频(监控)系统为基础平台，是监控系统智能化的方向和实现途径。
图像内容分析的研究分四个阶段，产品和应用也分四个层面：
将(运动)目标从视频图像中分离出来。并能在简单环境下(单目标、背景单纯)对目标分类；
在简单环境下对目标进行行为分析，判定其运动的方向、方式，目标的复合或离散，发现和告警异常的行为；产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪；进行目标的统计、关联、过滤、趋势预测等；
在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现上述功能，并实现(单源、多源)图像的关联；
实现视频语义的解析，通过对一个图像序列的分析，理解其包含的真实信息。
智能化的需求分析
前两个层面是图像内容分析的定义，目前已有了一些成果；第三个层面是技术实用性的关键，达到了这一点，系统才具有应用价值，目前大多数产品还达不到这一阶段；视频的语义解释是技术的最高境界，它表明机器具有了与人一样的理解图像的能力，但具有人所不能达到的效率，目前还达不到这个程度，但可以通过内容分析对图像信息进行标引，进而图像信息间的关联，图像与声音、图形、文本之间的关联，这是图像信息深化应用的前提，可称为视频半语义解释。
图像内容分析不同于视频探测，也不同于图像识别，视频监控系统智能化的真正含义和基本功能就在于此。图像内容分析既要处理单帧图像(分离目标)，又处理图像序列(行为分析等)，既关联单个图像源(摄像机)的图像，又要关联多源的图像。既可在前端处理，又需要系统(后台)处理。因此一定要采用分布式增强处理结构，引入云计算的概念并成为物联网的核心技术。
物联网在安防系统的应用并不是成熟产品的应用，而是概念的推广和关键技术的突破。传感网是物联网的基本单元，它的核心功能是真实感知和各传感器之间的互联(信息的关联)。图像内容分析技术充分实现视频探测的功能，并可进行各种信息的关联，因此可成为传感网的核心，正是物联网迫切需要突破的关键技术。
视频监控系统的智能化是逐步发展的过程，不可能一蹴而就，也没有终极的结果，要经过不断的技术积累，特别是核心技术的突破。
监控技术智能化已经实现的观点是不正确的，希望它能解决目前监控系统的所有问题和不足也不现实。
图像系统智能化的重要标志是信息的机器解释，但不能完全代替实时监控，应通过图像分析技术来提高实时监控的效率和效果，消除和改善实时监控容易出现的问题。通过分析，发现超出正常的状态，确定其相应的(风险)等级，然后产生相应的提示、警告、反应信息，再通过实时监控，捕捉到转瞬即失的事件、事态图像。
要积极的选择合适的场合应用图像内容分析技术，只有应用才能促进它的发展，让人们认识到它的作用，改进它的不足。但不能不分场合的、盲目的遍地开花。
结语
视频监控技术正处在大变革的时期，我们面对多种选择，需要正确的把握方向。因此、要倾听各种声音，既要跟上技术的潮流，又要做到不跟风，不盲从。特别要注意国内外知名品牌(企业)的动向，注意理解技术后面深层次的东西。
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