随着监控系统的普及化及庞大化，传统人为监控的局限性越来越突出。现在的智能视频监控技术，已从前几年的演示阶段逐渐进入规模化使用阶段。在这个阶段，如何应用现有的智能视频监控技术切实地解决客户的问题，为客户创造价值，是智能视频监控产品供应商所需要考虑并解决的重大问题。
随着监控系统的普及化及庞大化，传统人为监控的局限性越来越突出。人作为监控者有其先天不足，人脑只能关注一件事物，所谓一心不能二用，当监控者同时观测多个监视器时，监控精度会随着监控视频数量的上升而下降。再者，人对于单调的事物无法长时间的集中注意力，根据研究人在关注监控图像20分钟后，其注意力会下降到无法接受的程度。最后人需要饮食休息等生理活动，这也会影响监控系统的可靠性。这就是为什么传统人为监控系统往往存在漏报率高、响应速度慢及可靠性差等问题。另外，监控系统越来越庞大，如果全部采用人为监控，其人力成本也会非常昂贵。
智能视频监控技术(intelligentvideosurveillance)起源于计算机视觉技术(computervision)，它对视频进行分析，从视频中提取信息，发现感兴趣事件，从而可以在某些场合替代人为监控或者协助人为监控。在911事件以后，国际上出于反恐斗争的严峻形势，对于智能视频监控技术的需求越来越迫切，CPU处理能力的快速提升，也使得许多复杂视频算法的实现成为可能，这些因素不断地推动着智能视频监控技术及其市场的发展。
智能视频监控技术的优势就在于它可以一天24小时不间断地对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，智能化监控可靠性更高，成本更加低廉。智能视频监控技术的市场需求正在不断上升，其产品形态也在不断丰富。
智能视频监控技术产品化及市场化的过程中，出现了许多智能视频监控产品，应用这些产品成功实现了许多的应用案例，但是也有一些客户表示智能视频监控产品没有很好地满足他们的需要，或者存在误报率或漏报率过高的问题。
现在的智能视频监控技术，已经从前几年的演示阶段逐渐进入规模化使用阶段。在这个阶段，如何应用现有的智能视频监控技术切实地解决客户的问题，为客户创造价值，是智能视频监控产品供应商所需要考虑并解决的重大问题。
但要解决这一问题，必须立足于对智能视频监控技术核心的深入理解。只有具备了这样的基础，才能了解现阶段的智能视频监控技术能够做什么，不能够做什么，影响其性能的因素有哪些，要实现一些特定功能需要做什么。
技术背景
智能视频监控技术主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术(也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流)。
智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。
首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块(blob)从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。前景检测技术有多种实现方法，包括帧差法、多高斯背景建模及非参数背景建模等等方法，各种方法的复杂程度不同，对于各种场景的适应能力也有很大差异。
目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。
目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近
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