车牌识别技术
车牌识别是基于光学字符识别(简称OCR，即Optical Character Recognition)技术对车辆牌照进行识别，从而辨识车辆身份的一种技术。近几年该技术发展迅速，国内有许多研究机构和厂家掌握了汉字和基本字符的关键识别技术，并已广泛应用于智能交通领域。
车辆图像采集是从实际环境中或者交通视频中获取，即可通过照相设备直接获取，也可以使用图像采集卡采集。车牌识别技术均基于对图像进行分析识别，这一步骤提供了识别对象的原始信息。
车牌定位是在车辆的整幅图像中，正确找到车牌所在的位置，提取车牌部分的图像，并判别出车牌的颜色。
字符分割是按规定的车牌格式，正确分割车牌的每一个字符，为字符的识别做准备。
字符识别是OCR的核心技术，经过字符识别最终获得车牌号码(有时还包括如车牌颜色，牌照位置等其他重要信息)。
经过多年的发展，车牌识别技术已经相对成熟，已有较多的厂商的整牌识别率都可以达到95%以上，基本满足了实际应用需要。在最新的车牌识别系统中，已有厂家推出了车型识别功能，可以定位到是何种品牌的汽车，如奔驰、宝马、本田、丰田、夏利等。
困扰车牌识别技术多年的光线问题，也随着光源补偿技术的发展得到了极大改善。可以预计车牌识别技术已经具备广泛推广的基础。
行为识别分析技术
行为识别分析技术是近几年发展比较迅速的智能识别技术，并迅速进入产品化，其中以美国Object Video公司为代表。
目前，针对生活中的各类安全预警事件的最新行为检测功能纷纷推出，如烟火探测、异常行为探测、动物探测等等。这些功能的实现，加速了图像识别分析软件的大规模使用。
困扰行为识别分析技术的环境变化因素由于“自学习”技术的发展，也得到了很大改善。
应用类型
在应用方面，主要分为与安全相关类应用与非安全相关类应用两类。
与安全相关类应用
安全相关类的应用是目前市场上存在的主要智能视频应用，特别是在“911”恐怖袭击、马德里爆炸案以及伦敦爆炸案发生之后，市场上对于此类应用的需求不断增长。这些应用主要作用是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。此类应用主要包括：
1、高级视频移动侦测（Advanced VMD）：在复杂的天气环境中（例如雨雪、大雾、大风等）精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况，包括运动方向、运动特征等。
2、物体追踪（Motion Tracking）：侦测到移动物体之后，根据物体的运动情况，自动发送PTZ控制指令，使摄像机能够自动跟踪物体，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
3、人面部识别（Facial Detection）：自动识别人的脸部特征，并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。
4、车辆识别（Vehicle Identification）：识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征，并反馈给监控者。此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。
5、非法滞留（Object Persistence）：当一个物体（如箱子、包裹、车辆、人物等）在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
与安全非相关类应用
除了安全相关类应用之外，智能视频还可以应用到一些非安全相关类的应用当中。这些应用主要面向零售、服务等行业，可以被看作管理和服务的辅助工具，用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括：
1、人数统计（People Counting）：统计穿越入口或指定区域的人或物体的数量。例如为业主计算某天光顾其店铺的顾客数量。
2、人群控制（Flow Control）：识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等等，用以避免形成拥塞，或者及时发现异常情况。典型的应用场景包括超级市场、火车站等人员聚集的地方。
3、注意力控制（Attention Control）：统计人们在某物体前面停留的时间。可以用来评估新产品或新促销策略的吸引力，也可以用来计算为顾客提供服务所用的时间。
4、交通流量控制（Traffic Flow）：用于在高速公路或环线公路上监视交通情况，例如统计通过的车辆数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。
结语
目前，视频监控技术正在向着数字化、网络化、智能化的方向发展。网络化、智能化的基础是数字化，而智能化则是“三化”的最高境界。系统由目视解释转变为自动解释是视频监控技术的飞跃，是安防技术发展的必然。
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