視頻智能演算法

❶ 安防監控設備的智能演算法的類型

背景模型法
背景模型法是利用當前圖象和背景圖象的差分(SAD)來檢測出運動區域，此種安防監控設備可以提供比較完整的運動目標特徵數據，精確度和靈敏度比較高，這種安防監控設備具有良好的性能表現。背景的建模和自適應是背景模型法的關鍵，一般安防監控設備在系統設置時期設置系統自適應學習時間來建模，根據背景實際「熱鬧程度」選取3~5分鍾的學習時間。安防監控設備的系統建模完成後，隨著時間的變化，背景會有相應的改變，而安防監控設備的系統具有「背景維護」能力，可以將一些後來融入背景的圖象，如雲等自動加為背景。
時間差分法
在安防監控設備中，時間差分法就是高級的VMD，又稱相鄰幀差法，即利用視頻圖像特徵，從連續得到的視頻流中提取所需要的動態目標信息。安防監控設備中的時間差分法的實質是將相鄰幀圖像相減來提取前景目標的移動信息。在安防監控設備中此方法不能完全提取所有相關特徵像素點，只檢測出目標的邊緣，安防監控設備在其提取的運動實體內部可能出現空洞。

❷ 視頻智能分析可以鑒別人群打架嗎

目前的圖像識別軟體可能無法達到
有部分可能需要人工智慧方面的演算法
如需可以添加人群密集，刀具，棍棒，磚頭等元素，但還是無法100%識別，同時需要圖像伺服器處理

❸ 雷鳥科技的AI演算法到底是什麼

雷鳥科技的AI演算法是一種智能推薦演算法，用專業術語來表達，就是它可以充分利用用戶畫像、視頻畫像，結合智能演算法，為每個用戶推薦個性化的內容。

❹ 智能視頻分析主要涉及哪些領域有哪些設備呢

目前市場上存在的設備種類多樣，主要分為嵌入式視頻分析產品與純軟體視頻分析產品兩大類。嵌入式視頻分析產品的主要表現形式有智能攝像機、智能DVR等，其一般應用在監控系統的前端，分布式的處理方式具有佔用帶寬小，不受傳輸影響的優點，缺陷是往往只能針對特定的一路或者幾路進行分析，對視頻分析技術的演算法與前端設備性能有較大的依賴。這一類的產品主要應用在一些重點的行業，例如軍隊、金融、教育、小區等，企業在銷售模式上主要以產品形式為主導。純軟體視頻分析產品主要運行於普通PC或伺服器上，形成智能視頻分析伺服器，相比嵌入式，這種方式能處理更多路數的視頻和實現更為強大的功能，卻也不可避免的存在佔用帶寬大的缺點，對伺服器性能要求較高。這一類的產品應用相對廣泛，平安城市是其應用的重要體現，企業在銷售模式上主要以分析模塊與解決方案為主導。
當前智能視頻分析技術主要包括：行為分析、視頻識別技術、生物識別領域的視頻分析應用、機器視覺方面應用。目前，這幾種技術都比較常用，尤其是行為分析和生物識別技術已經得到了廣泛的應用。
按照演算法層面的差異性，智能視頻分析相關技術可分為周界防範、行為識別、面部識別、車牌識別、技術統計、密度分析、畫質分析等等。相關設備主要以三種形態為主，第一種，也是最常用的嵌入式前端分析設備；第二種，PC式後端分析設備；第三種，以靈動處理器為核心開發的PC式前端分析設備。

❺ 抖音演算法是什麼樣的

1、機器審核+人工雙重審核

當一個視頻初期上傳，平台會給你一個初始流量，如果初始流量之後，根據點贊率，評論率，轉發率，進行判斷：該視頻是受歡迎還是不受歡迎，如果第一輪評判為受歡迎的，那麼他會進行二次傳播。

當第二次得到了最優反饋，那麼就會給予推薦你更大的流量。

相反，在第一波或者第N波，反應不好，就不再推薦，沒有了平台的推薦，你的視頻想火的概率微乎其微，因為沒有更多的流量能看見你。視頻火的第一步是被別人看見，第一步就把路給走死了，後續也只能依靠朋友星星點點的贊。

這個演算法背後思維邏輯：智能分發，疊加推薦，及熱度加權。

2、疊加推薦

所謂疊加推薦，是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量，如轉發量達10（舉例），演算法就會判斷為受歡迎的內容，自動為內容加權，疊加推薦給你1000vv；轉發量達100（舉例），演算法持續疊加推薦到10000vv；轉發量達1000（舉例），再疊加推薦到10wvv，依次累推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也懵比，不知道發生了神馬，實則是大數據演算法的加權。

疊加推薦當然是以內容的綜合權重作評估標准，綜合權重的關鍵指標有：完播率、點贊量、評論量、轉發量，且每個梯級的權重各有差異，當達到了一定量級，則以大數據演算法和人工運營相結合的機制。

3、熱度加權

實刷近百條爆火抖音，發現所有一夜爆火的視頻，和抖音推薦板塊的視頻，播放量多在百萬級，綜合數據（完播率、點贊量、評論量、轉發量）無一例外都很好。

(5)視頻智能演算法擴展閱讀：

1：完善自己的資料，越全越好。包括頭像、昵稱、手機、微博、微信、頭條等，越詳細越好。因為是機器和人工雙重審核，一旦機器進行審核，就會進行大量的劣質剔除。

2、視頻需要有亮點。視頻只有15秒，在這短短的15秒內，沒有亮點，沒有轉折，大家是不會跟你有任何的互動，並且還有屏蔽功能，一旦用戶對你進行了屏蔽，這是很嚴重的事情，因為後期不會再給該用戶進行你短視頻的推薦；

❻ 智能視頻監控系統詳細設計思路

隨著寬頻有線和無線網路基礎設施的完善以及全球安防市場需求的增長，視頻監控的應用正呈爆發性的增長態勢。視頻監控系統的發展趨勢非常明顯，在經歷了數字化和網路化之後，下一個重要的趨勢就是智能化，即智能監控和視頻分析技術的應用。

傳統的視頻監控由人工進行視頻監測發現安全隱患或異常狀態，或者用於事後分析，這種應用具有其固有的缺點，難以實現實時的安全監控和檢測管理。帶有智能分析功能的監控系統可以通過區分監控對象的外形、動作等特徵，做到主動收集、分析數據，並根據預設條件執行報警、記錄、分析等動作。智能監控系統可以運行於伺服器，也可以運行在基於DSP的嵌入式系統上，而後者已逐漸成為主流。

智能視頻的應用大體上可以分安防、人體行為檢測和智能交通三方面的應用。其中安防應用是被廣泛認為是最具潛力的市場，它包括以下幾個應用類別：入侵檢測，可以自動檢測出視頻畫面中的運動行為特徵；物品移除檢測，可以自動檢測物品搬移事件——當防區內某特定位置的物品被拿走或搬走時發出報警；遺留物檢測，可以對遺棄物進行自動檢測——當物品在某個防區內被放置或遺棄的時候自動報警；智能跟蹤，可以使攝像機對自身的雲台和變焦鏡頭進行自主PTZ驅動。人體行為檢測應用包括脫崗檢測（可以實現自動檢測崗哨人員就位情況）、徘徊檢測（對重要區域人體徘徊檢測）。智能交通應用包括：對非法停留的交通工具進行檢測，當交通工具在防區內非法停留時發出報警；車輛逆行檢測，及時辨別逆行車輛。

隨著准確率和可靠性逐步提高及產品成本的下降，智能視頻在越來越多的場合得到了應用，它能夠替代部分安防設備，降低安保人員的工作強度，提高工作效率，減少管理成本。事實上，智能視頻的應用具有非常巨大的潛力。隨著技術日趨成熟，智能視頻技術的應用領域正在迅速擴展，這些應用主要包括上述的安防、交通以及零售、服務等行業，如人數統計、人臉識別、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。

實時視頻監測的需求正在快速增長，特別是隨著實時安全監控應用的需求增加，實時發現安全隱患或目標異常行為的功能已經具有越來越重要的現實意義，智能視頻監測系統產品在這種日益增長的需求帶動下，正在成為視頻監控應用的新熱點。特別是隨著半導體技術的進步，例如以Blackfin匯聚式處理器為代表的先進嵌入式解決平台方案的推出，具有極高性價比和極高實用性的智能視頻分析設備不斷推出，並在一些關鍵應用中發揮極為重要的作用。 圖1：傳統的視頻監控應用示意圖。

智能視頻應用設計攻略

硬體平台方案的選擇往往決定了系統的整體方案成本、性能、開發工具和方法的可用性，以及方案未來持續升級的可行性等，因此方案平台選型至關重要。智能視頻應用自身的獨特性要求在硬體平台的選擇上進行綜合權衡。視頻監控系統的網路化和智能分析要求，以及大規模工程安裝對成本、體積和功耗的限制，非標准化的智能視頻分析方法和幾乎定製化的方案優化方式，使得結合了MCU和DSP優勢、具有軟體設計靈活性和強大處理能力的匯聚式處理器方案平台體現出更加明顯的優勢。本文將結合ADI公司獨特的Blackfin匯聚式DSP處理器的特點，分析智能視頻設計中主要的設計技術要點。

一、硬體平台選型

可定製化能力非常重要。有很多因素制約著視頻監控系統智能化的應用步伐：首先是智能監控的視頻演算法比較復雜，難於標准化，各個系統提供商的視頻分析軟體都有自己的獨特演算法，導致市場上的產品沒有統一的標准；其次，視頻監控系統的應用場景比較復雜，用戶的要求多樣化，所以定製化的要求比較多。因此，視頻分析方案通常需要針對客戶的應用特點和需求進行方案優化，採用的演算法千差萬別。此外，由於智能視頻應用的高復雜性，對方案的處理能力提出了更高的要求。MCU+ASIC的視頻監控傳統方案難以實現各種個性化的設計和高運算能力要求，即使選擇普通DSP+MCU的雙晶元方案通常也難以滿足智能視頻監控應用的復雜運算需求，需要增加協處理器，這種復雜的解決方案無論是BOM成本、功耗還是開發難度都不足取。Blackfin處理器充分發揮了MCU+DSP匯聚式架構的優勢，滿足了智能視頻應用的系統控制和高強度的運算需求，特別是以BF561為代表的高性能雙內核架構已經成為智能視頻應用的首選方案平台。

方案的可擴展性也是需要考慮的因素。智能視頻分析應用除了需要針對應用環境、應用目的進行方案優化外，不同的客戶可能還有其他方面的不同需求。例如，當前一些領先的數字視頻監控方案實現了H.264基本類@Level3.0和MPEG4 D1+CIF雙碼流的支持，未來可能擴展到支持H.264 D1+CIF的雙碼流。隨著智能視頻分析的更廣泛應用，如IP攝像機、無線視頻監控、智能交通系統等，不同應用都可能對各種介面功能、通信標准、用戶界面等的需求有較大的差異化，硬體平台方案對各種需求的靈活擴展性非常重要。同時，正如前文所述，智能視頻分析技術發展不過數年的時間，隨著技術的不斷成熟以及一些相關的標準的出台和改進，產品的可升級特性至關重要，既是開發者須關注的問題也是終端客戶關切的重要特性。Blackfin DSP在演算法並行處理上具有獨特優勢，特別是ADSP-BF561採用雙DSP核，能夠實現很復雜的智能視頻處理演算法。

視頻應用優化特性。一些方案盡管具有較強的處理能力和可擴展性，方案是否主要針對視頻應用進行過優化設計也值得關注，因為這直接關繫到設計工程師可用的軟硬體設計資源以及系統設計難度和可實現的性能。以Blackfin處理器為例，Blackfin為高強度、高數據率的數字和媒體處理做了專門優化：Blackfin的幾十個DMA通道和可靈活配置的Cache很好地滿足了視頻監控系統對大運算量、高數據吞吐率的要求；ADI專門開發了完全優化的音視頻編解碼器，並免費提供給大客戶；針對視頻應用Blackfin集成了很多硬體驅動，包括WiFi的驅動、音/視頻編解碼器的驅動；Blackfin的4個視頻算術運算單元和視頻象素指令集大大加速了視頻運算速度；在智能視頻分析的一些基礎運算元中，例如直方圖統計、中值運算、Sobel運算、形態學中的膨脹運算等都可以利用Blackfin的MIN、MAX指令來消除條件跳轉，節省處理器周期。不僅如此，Blackfin還支持13種非視頻數據的向量運算。適當設計數據結構，在前背景分離、閾值計算和更新等多個環節都可以運用Blackfin的特色指令讓智能視頻分析演算法更快捷。這些本身就很有效的指令中，大部分指令都能夠並行執行，使得Blackfin的處理能力再加倍。

低功耗和穩定性很重要。考慮到智能視頻監控設備通常都是一周7天，每天24小時運行的，穩定性和功耗也比較重要。在低功耗上，Blackfin處理器採用了多種節能技術：基於一種選通時鍾內核設計，可按照逐條指令來選擇性地切斷功能單元的電源；支持多種針對所需CPU動作極少期間的斷電模式；Blackfin處理器支持一種自含動態電源管理電路，藉助該電路即可對工作頻率和電壓進行獨立控制，以滿足正在執行的演算法的性能要求；大多數Blackfin處理器都提供片上內核穩壓電路，並可在低至0.8V的電壓下工作。而Blackfin獨特的匯聚式處理架構、90nm工藝等打下了其領先的低功耗處理的基礎。由於高處理能力，基於Blackfin平台的系統方案可以減少主晶元數量，豐富的功能和介面可以滿足各種外設和功能擴展需求，降低元器件數量，從而保證更高的穩定可靠性。目前在同價位DSP中Blackfin DSP的低功耗特性和穩定性是最好的。

支持哪些嵌入式操作系統。智能視頻分析通常是基於網路的應用，必須要操作系統的支持，因此選擇具有廣泛嵌入式系統支持能力的解決方案非常重要，這樣能確保未來產品在更換操作系統時不至於必須更換硬體平台，保證研發成果的持續可用性。目前可用的嵌入式操作系統眾多，各具優勢，硬體平台方案對這些操作系統的支持能力是進行方案選型的考慮要點之一。例如，Blackfin處理器可以支持目前主流的操作系統，包括uClinux、ThreadX、Nucleus，uCOS-II等十多種嵌入式操作系統，客戶完全可以根據其自身要求選擇其熟悉的或更具成本效益的軟體架構基礎。 圖2：基於BF561的智能監控終端框圖。

二、開發工具和可用資源

智能視頻監控設備是一個復雜的系統，涉及到復雜的軟硬體設計、人機界面、通信連接等，具有較高的系統設計難度。因此，所選擇的硬體平台方案是否能提供完善的開發工具套件、必要的軟體模塊、成熟的參考設計、系統設計支持，以及是否有完整的設計生態系統等，對於是否能按期高質量地完成系統設計非常關鍵。事實上，並不是所有平台方案提供商都能提供這些支持。

以Blackfin系列處理器為例，採用Blackfin處理器的硬體平台從一般的DVR、IP攝像機、數字視頻監控到智能視頻監控，已經被全球大量的設備企業的廣泛採用。Blackfin處理器獲得眾多企業的青睞，具有完整的開發工具和參考設計等支持是其受廣泛歡迎的重要原因之一。ADI提供業界一流的工具、初學套件與支持，包括人們熟知的、能夠支持其他Blackfin處理器的ADI CROSSCORE?軟體與硬體工具，這些工具包括獲獎的VisualDSP++?集成開發與調試環境（IDDE）、模擬器，以及EZ-KIT Lite?評估版硬體。

為提高開發效率，降低開發難度，開發時應盡量在已有的資源上進行，比如開放的常式，ADI為此提供了非常豐富的常式和資料。例如，ADI提供免費的「Image Tool Box」圖像處理函數庫軟體包，該軟體包專門針對圖像處理應用常用的數學函數進行了優化，供客戶在進行應用開發時調用。ADI還提供完整的參考設計，以及由本地合作夥伴開發的評估板、開發工具、演算法IP、應用模塊，以及由第三方合作夥伴提供包括軟硬體在內的全套交鑰匙方案。Blackfin處理器的視頻監控應用目前在中國已經有多傢具有豐富工程經驗的第三方合作夥伴，已經建立完善的生態系統。

以ADI在今年三月份宣布提供基於該公司Blackfin BF526C的完整的IP監控和機器視覺攝像頭參考設計為例，該參考設計在單個匯聚處理器上提供了強大的視頻和音頻處理能力，為工程師提供了一個統一的軟體開發環境，可以實現更快的系統調試和部署，以及更低的系統成本。該處理器提供了集成的音頻編解碼器、流式視頻和IP協議、片上DRAM存儲器以及針對10/100乙太網、USB和SD存儲和本地RS-232埠的介面。這種完全可編程的解決方案可以滿足多種視頻壓縮標准，例如H.264和MPEG4，支持音頻G.729標準的編碼。支持從控制中心到相機的雙向語音通信，以及利用Pelo-P或Pelo-D協議的鏡頭平移、傾斜和拉伸動作。該參考設計還提供一塊帶雙核BF561處理器的子卡，使系統能實現更高視頻解析度，並提供實現高級視頻分析功能，如運動檢測和跟蹤。

應用方案揭秘——億維東方智能網路攝像機

北京億維東方科技有限公司（Emvideo）是專業智能安防產品的方案提供商，也是美國ADI公司授權的第三方合作夥伴。億維東方目前有多款基於ADI Blackfin處理器為核心的硬體平台的產品，其中「軟體＋硬體」交鑰匙的WiFi無線視頻監控整體解決方案基於BF536＋BF561的雙處理器架構，方案硬體結構圖如圖3所示。

其中BF536處理器作為主處理器，除負責完成音頻編碼、遠程式控制制以及用戶交互控制等一些基本的管理與控制外，還負責嵌入式操作系統uClinux的運行，以及先進的智能視頻分析功能，可以完成安防、人體行為、智能交通等多種智能視頻分析。雙核BF561作為協處理器負責視頻編碼演算法，其強大的視頻處理能力使得該方案實現了H.264基本類@Level3.0和MPEG4 D1+CIF雙碼流的支持，未來更將可能擴展到能夠支持H.264 D1+CIF的雙碼流。兩個處理器之間可以通過高速同步串列介面通訊，視頻信號首先進入BF561處理器，採集編碼後的碼流發送到BF536處理器，然後通過網路發送到客戶端進行解碼顯示。 圖3：採用Blackfin BF536和BF561的解決方案硬體結構圖。

該方案採用了先進的背景建模方法，能有效地克服光線變化、樹葉擺動以及水面波紋等背景對前景目標分析產生的干擾，實現准確的前景檢測，同時在目標跟蹤上採用了獨特的優化算放，實現了在入侵檢測（包括區域警戒、絆線檢測）的應用上超過90%的准確率。而所有這些都是基於BF536＋BF561雙處理器的硬體架構所具有的強大處理能力來實現的。

該方案的智能視頻分析功能由億維東方公司自主開發，獨特的演算法和豐富的智能視頻分析技術開發經驗確保實現客戶的智能識別應用需求，並為客戶提供包括軟體升級在內的完善服務。由於智能視頻識別應用目前並沒有任何可循的需求標准和測試標准，因此視頻分析方案通常需要針對客戶的應用特點和需求進行方案優化。例如有些用戶是地鐵系統的，他們需要的功能是檢測是否跨越候車的黃線、人群密度是否過大、是否有可疑的遺留物體等；有些用戶是銀行系統的，他們所需要的是ATM機的智能監控如分析是否有安裝假鍵盤、安裝吞卡器，在ATM機是否有暴力行為，是否出現犯罪分子的人臉等。利用該方案，客戶可以根據用戶的需求方便地進行調整演算法。智能視頻處理要求晶元具有強大的處理能力，有許多演算法實現時得採用並行處理，Blackfin DSP在演算法並行處理上具有獨特的優勢，特別是ADSP-BF561的雙DSP核能夠實現很復雜的智能視頻處理演算法。這是傳統的MCU+ASIC或採用一般DSP方案所難以實現的。

該方案的軟硬體都經過了應用驗證，目前已經由多家客戶進行生產，目標應用將主要是政府行政效能監測、教育系統等行業用戶。

❼ 視頻檢索的智能視頻

智能視頻處理成為視頻監控的「救命稻草」
智能視頻源自計算機視覺技術，計算機視覺技術是人工智慧研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像內容描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來有限理解視頻畫面中的內容。運用智能視頻分析技術，當系統發現符合某種規則的行為（如定向運動、越界、游盪、遺留等）發生時，自動向監控系統發出報警信號（如聲光報警），提示相關工作人員及時處理可疑事件。
智能視頻演算法的實現
目前，智能視頻技術實現對移動目標的實時檢測、識別、分類以及多目標跟蹤等功能的主要演算法分為以下五類：目標檢測、目標跟蹤、目標識別、行為分析、基於內容的視頻檢索和數據融合等。 目標檢測（Object Detection）是按一定時間間隔從視頻圖像中抽取像素，採用軟體技術來分析數字化的像素，將運動物體從視頻序列中分離出來。運動目標檢測技術是智能化分析的基礎。常用的目標檢測技術可以分為背景減除法（Background Subtraction）、時間差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三類。
背景減除法利用當前圖像與背景圖像的差分檢測運動區域。背景減除法假設視頻場景中有一個背景，而背景和前景並未給出嚴格定義，背景在實際使用中是變化的，所以背景建模是背景減除法中非常關鍵的一步。常用的背景建模方法有時間平均法、自適應更新法、高斯模型等。背景減除法能夠提供相對來說比較完全的運動目標特徵數據，但對於動態場景的變化，如光線照射情況、攝像機抖動和外來無關事件的干擾特別敏感。
時間差分法充分利用了視頻圖像的時域特徵，利用相鄰幀圖像的相減來提取出前景移動目標的信息。該方法對於動態環境具有較強的自適應性，不對場景做任何假設，但一般不能完全提取出所有相關的特徵像素點，在運動實體內部容易產生空洞現象，只能夠檢測到目標的邊緣。當運動目標停止時，一般時間差分法便失效。 光流法通過比較連續幀為每個圖像中的像素賦予一個運動矢量從而分割出運動物體。
光流法能夠在攝像機運動的情況下檢測出獨立的運動目標，然而光流法運算復雜度高並且對雜訊很敏感，所以在沒有專門硬體支持下很難用於實時視頻流檢測中。 目標跟蹤（Object Tracking）演算法根據不同的分類標准，有著以下兩種分類方法：根據目標跟蹤與目標檢測的時間關系分類和根據目標跟蹤的策略分類。 根據目標跟蹤與目標檢測的時間關系的分類有三種：
一是先檢測後跟蹤(Detect before Track)，先檢測每幀圖像上的目標，然後將前後兩幀圖像上目標進行匹配，從而達到跟蹤的目的。這種方法可以藉助很多圖像處理和數據處理的現有技術，但是檢測過程沒有充分利用跟蹤過程提供的信息。
二是先跟蹤後檢測(Track before Detect)，先對目標下一幀所在的位置及其狀態進行預測或假設，然後根據檢測結果來矯正預測值。這一思路面臨的難點是事先要知道目標的運動特性和規律。三是邊檢測邊跟蹤(Track while Detect)，圖像序列中目標的檢測和跟蹤相結合，檢測要利用跟蹤來提供處理的對象區域，跟蹤要利用檢測來提供目標狀態的觀察數據。
根據目標跟蹤的策略來分類，通常可分為3D方法和2D方法。相對3D方法而言，2D方法速度較快，但對於遮擋問題難以處理。基於運動估計的跟蹤是最常用的方法之一。 目標識別（Object Recognize）利用物體顏色、速度、形狀、尺寸等信息進行判別，區分人、交通工具和其他對象。目標識別常用人臉識別和車輛識別。
視頻人臉識別的通常分為四個步驟：人臉檢測、人臉跟蹤、特徵提取和比對。人臉檢測指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。人臉跟蹤指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。常用方法有基於模型的方法、基於運動與模型相結合的方法、膚色模型法等。
人臉特徵提取方法歸納起來分為三類：第一類是基於邊緣、直線和曲線的基本方法；第二類是基於特徵模板的方法；第三類是考慮各種特徵之間幾何關系的結構匹配法。單一基於局部特徵的提取方法在處理閉眼、眼鏡和張嘴等情景時遇到困難，相對而言，基於整體特徵統計的方法對於圖像亮度和特徵形變的魯棒性更強。人臉比對是將抽取出的人臉特徵與面像庫中的特徵進行比對，並找出最佳的匹配對象。
車輛識別主要分為車牌照識別、車型識別和車輛顏色識別等，應用最廣泛和技術較成熟的是車牌照識別。 車牌照識別的步驟分別為：車牌定位、車牌字元分割、車牌字元特徵提取和車牌字元識別。
車牌定位是指從車牌圖像中找到車牌區域並把其分離出來。字元分割是將漢字、英文字母和數字字元從牌照中提取出來。車牌特徵提取的基本任務是從眾多特徵中找出最有效的特徵，常用的方法有逐像素特徵提取法、骨架特徵提取法、垂直水平方向數據統計特徵提取法、特徵點提取法和基於統計特徵的提取法。車牌字元識別可以使用貝葉斯分離器、支持向量機(SVM)和神經網路分類器(NNC)等演算法。 基於內容的圖像檢索技術是由用戶提交檢索樣本，系統根據樣本對象的底層物理特徵生成特徵集，然後在視頻庫中進行相似性匹配，得到檢索結果的過程。現有基於內容的檢索方法主要分為：基於顏色的檢索方法、基於形狀的檢索方法和基於紋理的檢索方法等。數據融合是將來自不同視頻源的數據進行整合，以獲得更豐富的數據分析結果。

❽ 國內 智能視頻識別演算法 領先的公司有哪些

江蘇視圖科技，專業圖像識別視頻監控識別，技術水平是國內領先者。

❾ 智能視頻監控和傳統監控的區別

對比傳統監控產品，智能監控在可控性、經精準性、反應速度等有極大的區別：

全天候可靠監控：徹底改變以往完全由安全工作人員對監控畫面進行監視和分析的模式，通過嵌入在前端處理設備中的智能視頻模塊對所監控的畫面進行不間斷分析；提高報警精確度：前端處理設備集成強大的圖像處理能力，並運行高級智能演算法，使用戶可以更加精確的定義安全威脅的特徵。

有效降低誤報和漏報現象，減少無用數據量，提高響應速度。將一般監控系統的事後分析變成了事中分析和預警，它能識別可疑活動,在安全威脅發生之前就能夠提示安全人員關注相關監控畫面以提前做好准備，還可以使用戶更加確切的定義在特定的安全威脅出現時應當採取的動作，並由監控系統本身來確保危機處理步驟能夠按照預定的計劃精確執行，有效防止在混亂中由於人為因素而造成的延誤，有效利用和擴展視頻資源的用途：對事件和畫面經過了智能分析和過濾，僅保留和記錄了有用的信息，使得對事件的分析更為有效和直接，同時可利用這些視頻資源在非安全領域進行更高層次的分析。

下面是圖撲的「衛星智能監測」系統案例圖，可以供參考：

(9)視頻智能演算法擴展閱讀:

IoTopo圖撲物聯平台，是圖撲自主研發的一款應用於泛工業物聯網場景的B/S模式數據可視化監控軟體，可幫助企業快速搭建自己專屬的物聯網監控平台。軟體前端界面採用標准HTML5開發，支持 2D/3D圖形組態，支持 MQTT 協議接入，支持Modbus、OPC UA等工業通訊協議解析。組態畫面可單獨發布，支持數據門戶定製，可與企業自有平台無縫整合，可以輕松地與用戶自有系統整合為一個功能全面的應用平台。

除了IoTopo，HT for Web 也非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。

HT for Web 提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。使用 HT for Web 您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。

❿ 帶前端攝像頭的演算法是什麼意思

視頻監控智能演算法。
智能監控是嵌入式視頻伺服器中，集成了智能行為識別演算法，能夠對畫面場景中的行人或車輛的行為進行識別，判斷，並在適當的條件下，產生報警提示用戶。
智能分析作為視頻監控下一個技術的競爭焦點，在安防監控業內已然成為炙手可熱的研究課題。現在不僅安防設備商/集成商對此功能蜂擁而至，很多IT領域的集成商由於演算法成本研發的成本不高，所以也開始從其他領域的智能識別涉足智能監控，或通過後端SDK提供服務，或與攝像機設備商合作，並且往往在產品形態上有異於當前主流的攝像機外形。