智能视频监控系统 令镜头下的犯罪终止

　　大部分的“智能视频监控系统”，是对人流通道、公交车站、活动场所等重要区域的人流状况进行实时密度分析，并且通过周边区域的人流状况，分析出重点区域的人流密度的合理性，一旦超过危险密度值便提供报警信息。还有系统对人员移动速度实时检测，在超过设定值时提供报警信息，从而及时启动应急方案。而对于公共场所犯罪的行为识别，还在研发过程中。

　　从本文开始提到的两起刑事案件的画面同中，我们注意到其共有的特征，在常在的平和场景里出现了超出寻常的肢体行为。

　　人体运动的获取与理解主要解决人们对自我行为特征的认知，内容包括和谐的运动捕获和人体行为的理解。近年来，人体运动数据的获取方法成为研究者关注的课题，而人体行为的理解和描述则由于其复杂的构成和广阔的应用前景而成为研究热点。与交通管理中的目标异常行为分析不同，城市突发事件预示报警系统关注的是对人体异常动作的识别，比如，抢劫、偷窃、斗欧、蹬踢、移动重要的公用设施、投掷、乱写乱画等。

　　智能视频监控识别系统

　　行为理解被认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。由此可见，行为理解的关键问题是如何从学习样本中获取参考行为序列，并且学习和匹配的行为序列必须能够处理在相似的运动模式类别中从空间和时间尺度上得到轻微的特征变化。行为理解方法分为图像模板匹配和状态空间方法。有利用二维小区域块的运动、彩色、纹理等特征进行人的行为识别；有基于人体动力学在不同抽象等级的统计分解中提出综合性的网络用来识别人的运动行为；有人体动力学在不同抽象等级的统计分解等。这里提出了一个利用综合性的网络用来识别人的运动行为的课题。

　　在基于理论研究的基础上，力图找到实用的解决方案。如果通过计算机对图象的自动分析，对异常行为实施实时监测和自动判断，监控系统在第一时间主动报警，缩短反应时间，则完全可能避免生命财产的损失。

　　解决方案

　　北京某安防公司根据社会公共安全的现状和需求，发挥视频图象分析和行为检测技术以及软件自主开发能力的优势，研发的“动态全视频治安予警系统”，就是针对此目标的解决方案。

　　“动态全视频治安予警系统”能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够及时发出警报，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低漏报现象。

　　该系统在移动侦测、物体追踪、非法滞留及人物面部识别和车辆识别等方面，研发了多种模块处理算法，可对聚众滋事、民事纠纷、人群聚集、人群四散、出事围观、抢劫后突然逃跑、**警察、移动公物、挥臂抛掷、抢劫银行等各类突发治安事件进行监测预警。