视频智能算法

❶ 安防监控设备的智能算法的类型

背景模型法
背景模型法是利用当前图象和背景图象的差分(SAD)来检测出运动区域，此种安防监控设备可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度比较高，这种安防监控设备具有良好的性能表现。背景的建模和自适应是背景模型法的关键，一般安防监控设备在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际“热闹程度”选取3~5分钟的学习时间。安防监控设备的系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有相应的改变，而安防监控设备的系统具有“背景维护”能力，可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。
时间差分法
在安防监控设备中，时间差分法就是高级的VMD，又称相邻帧差法，即利用视频图像特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。安防监控设备中的时间差分法的实质是将相邻帧图像相减来提取前景目标的移动信息。在安防监控设备中此方法不能完全提取所有相关特征像素点，只检测出目标的边缘，安防监控设备在其提取的运动实体内部可能出现空洞。

❷ 视频智能分析可以鉴别人群打架吗

目前的图像识别软件可能无法达到
有部分可能需要人工智能方面的算法
如需可以添加人群密集，刀具，棍棒，砖头等元素，但还是无法100%识别，同时需要图像服务器处理

❸ 雷鸟科技的AI算法到底是什么

雷鸟科技的AI算法是一种智能推荐算法，用专业术语来表达，就是它可以充分利用用户画像、视频画像，结合智能算法，为每个用户推荐个性化的内容。

❹ 智能视频分析主要涉及哪些领域有哪些设备呢

目前市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上主要以分析模块与解决方案为主导。
当前智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。
按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为核心开发的PC式前端分析设备。

❺ 抖音算法是什么样的

1、机器审核+人工双重审核

当一个视频初期上传，平台会给你一个初始流量，如果初始流量之后，根据点赞率，评论率，转发率，进行判断：该视频是受欢迎还是不受欢迎，如果第一轮评判为受欢迎的，那么他会进行二次传播。

当第二次得到了最优反馈，那么就会给予推荐你更大的流量。

相反，在第一波或者第N波，反应不好，就不再推荐，没有了平台的推荐，你的视频想火的概率微乎其微，因为没有更多的流量能看见你。视频火的第一步是被别人看见，第一步就把路给走死了，后续也只能依靠朋友星星点点的赞。

这个算法背后思维逻辑：智能分发，叠加推荐，及热度加权。

2、叠加推荐

所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000vv；转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv；转发量达1000（举例），再叠加推荐到10wvv，依次累推…所以那些一夜几百万播放量的抖音主也懵比，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。

叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准，综合权重的关键指标有：完播率、点赞量、评论量、转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，则以大数据算法和人工运营相结合的机制。

3、热度加权

实刷近百条爆火抖音，发现所有一夜爆火的视频，和抖音推荐板块的视频，播放量多在百万级，综合数据（完播率、点赞量、评论量、转发量）无一例外都很好。

(5)视频智能算法扩展阅读：

1：完善自己的资料，越全越好。包括头像、昵称、手机、微博、微信、头条等，越详细越好。因为是机器和人工双重审核，一旦机器进行审核，就会进行大量的劣质剔除。

2、视频需要有亮点。视频只有15秒，在这短短的15秒内，没有亮点，没有转折，大家是不会跟你有任何的互动，并且还有屏蔽功能，一旦用户对你进行了屏蔽，这是很严重的事情，因为后期不会再给该用户进行你短视频的推荐；

❻ 智能视频监控系统详细设计思路

随着宽带有线和无线网络基础设施的完善以及全球安防市场需求的增长，视频监控的应用正呈爆发性的增长态势。视频监控系统的发展趋势非常明显，在经历了数字化和网络化之后，下一个重要的趋势就是智能化，即智能监控和视频分析技术的应用。

传统的视频监控由人工进行视频监测发现安全隐患或异常状态，或者用于事后分析，这种应用具有其固有的缺点，难以实现实时的安全监控和检测管理。带有智能分析功能的监控系统可以通过区分监控对象的外形、动作等特征，做到主动收集、分析数据，并根据预设条件执行报警、记录、分析等动作。智能监控系统可以运行于服务器，也可以运行在基于DSP的嵌入式系统上，而后者已逐渐成为主流。

智能视频的应用大体上可以分安防、人体行为检测和智能交通三方面的应用。其中安防应用是被广泛认为是最具潜力的市场，它包括以下几个应用类别：入侵检测，可以自动检测出视频画面中的运动行为特征；物品移除检测，可以自动检测物品搬移事件——当防区内某特定位置的物品被拿走或搬走时发出报警；遗留物检测，可以对遗弃物进行自动检测——当物品在某个防区内被放置或遗弃的时候自动报警；智能跟踪，可以使摄像机对自身的云台和变焦镜头进行自主PTZ驱动。人体行为检测应用包括脱岗检测（可以实现自动检测岗哨人员就位情况）、徘徊检测（对重要区域人体徘徊检测）。智能交通应用包括：对非法停留的交通工具进行检测，当交通工具在防区内非法停留时发出报警；车辆逆行检测，及时辨别逆行车辆。

随着准确率和可靠性逐步提高及产品成本的下降，智能视频在越来越多的场合得到了应用，它能够替代部分安防设备，降低安保人员的工作强度，提高工作效率，减少管理成本。事实上，智能视频的应用具有非常巨大的潜力。随着技术日趋成熟，智能视频技术的应用领域正在迅速扩展，这些应用主要包括上述的安防、交通以及零售、服务等行业，如人数统计、人脸识别、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。

实时视频监测的需求正在快速增长，特别是随着实时安全监控应用的需求增加，实时发现安全隐患或目标异常行为的功能已经具有越来越重要的现实意义，智能视频监测系统产品在这种日益增长的需求带动下，正在成为视频监控应用的新热点。特别是随着半导体技术的进步，例如以Blackfin汇聚式处理器为代表的先进嵌入式解决平台方案的推出，具有极高性价比和极高实用性的智能视频分析设备不断推出，并在一些关键应用中发挥极为重要的作用。 图1：传统的视频监控应用示意图。

智能视频应用设计攻略

硬件平台方案的选择往往决定了系统的整体方案成本、性能、开发工具和方法的可用性，以及方案未来持续升级的可行性等，因此方案平台选型至关重要。智能视频应用自身的独特性要求在硬件平台的选择上进行综合权衡。视频监控系统的网络化和智能分析要求，以及大规模工程安装对成本、体积和功耗的限制，非标准化的智能视频分析方法和几乎定制化的方案优化方式，使得结合了MCU和DSP优势、具有软件设计灵活性和强大处理能力的汇聚式处理器方案平台体现出更加明显的优势。本文将结合ADI公司独特的Blackfin汇聚式DSP处理器的特点，分析智能视频设计中主要的设计技术要点。

一、硬件平台选型

可定制化能力非常重要。有很多因素制约着视频监控系统智能化的应用步伐：首先是智能监控的视频算法比较复杂，难于标准化，各个系统提供商的视频分析软件都有自己的独特算法，导致市场上的产品没有统一的标准；其次，视频监控系统的应用场景比较复杂，用户的要求多样化，所以定制化的要求比较多。因此，视频分析方案通常需要针对客户的应用特点和需求进行方案优化，采用的算法千差万别。此外，由于智能视频应用的高复杂性，对方案的处理能力提出了更高的要求。MCU+ASIC的视频监控传统方案难以实现各种个性化的设计和高运算能力要求，即使选择普通DSP+MCU的双芯片方案通常也难以满足智能视频监控应用的复杂运算需求，需要增加协处理器，这种复杂的解决方案无论是BOM成本、功耗还是开发难度都不足取。Blackfin处理器充分发挥了MCU+DSP汇聚式架构的优势，满足了智能视频应用的系统控制和高强度的运算需求，特别是以BF561为代表的高性能双内核架构已经成为智能视频应用的首选方案平台。

方案的可扩展性也是需要考虑的因素。智能视频分析应用除了需要针对应用环境、应用目的进行方案优化外，不同的客户可能还有其他方面的不同需求。例如，当前一些领先的数字视频监控方案实现了H.264基本类@Level3.0和MPEG4 D1+CIF双码流的支持，未来可能扩展到支持H.264 D1+CIF的双码流。随着智能视频分析的更广泛应用，如IP摄像机、无线视频监控、智能交通系统等，不同应用都可能对各种接口功能、通信标准、用户界面等的需求有较大的差异化，硬件平台方案对各种需求的灵活扩展性非常重要。同时，正如前文所述，智能视频分析技术发展不过数年的时间，随着技术的不断成熟以及一些相关的标准的出台和改进，产品的可升级特性至关重要，既是开发者须关注的问题也是终端客户关切的重要特性。Blackfin DSP在算法并行处理上具有独特优势，特别是ADSP-BF561采用双DSP核，能够实现很复杂的智能视频处理算法。

视频应用优化特性。一些方案尽管具有较强的处理能力和可扩展性，方案是否主要针对视频应用进行过优化设计也值得关注，因为这直接关系到设计工程师可用的软硬件设计资源以及系统设计难度和可实现的性能。以Blackfin处理器为例，Blackfin为高强度、高数据率的数字和媒体处理做了专门优化：Blackfin的几十个DMA通道和可灵活配置的Cache很好地满足了视频监控系统对大运算量、高数据吞吐率的要求；ADI专门开发了完全优化的音视频编解码器，并免费提供给大客户；针对视频应用Blackfin集成了很多硬件驱动，包括WiFi的驱动、音/视频编解码器的驱动；Blackfin的4个视频算术运算单元和视频象素指令集大大加速了视频运算速度；在智能视频分析的一些基础算子中，例如直方图统计、中值运算、Sobel运算、形态学中的膨胀运算等都可以利用Blackfin的MIN、MAX指令来消除条件跳转，节省处理器周期。不仅如此，Blackfin还支持13种非视频数据的向量运算。适当设计数据结构，在前背景分离、阈值计算和更新等多个环节都可以运用Blackfin的特色指令让智能视频分析算法更快捷。这些本身就很有效的指令中，大部分指令都能够并行执行，使得Blackfin的处理能力再加倍。

低功耗和稳定性很重要。考虑到智能视频监控设备通常都是一周7天，每天24小时运行的，稳定性和功耗也比较重要。在低功耗上，Blackfin处理器采用了多种节能技术：基于一种选通时钟内核设计，可按照逐条指令来选择性地切断功能单元的电源；支持多种针对所需CPU动作极少期间的断电模式；Blackfin处理器支持一种自含动态电源管理电路，借助该电路即可对工作频率和电压进行独立控制，以满足正在执行的算法的性能要求；大多数Blackfin处理器都提供片上内核稳压电路，并可在低至0.8V的电压下工作。而Blackfin独特的汇聚式处理架构、90nm工艺等打下了其领先的低功耗处理的基础。由于高处理能力，基于Blackfin平台的系统方案可以减少主芯片数量，丰富的功能和接口可以满足各种外设和功能扩展需求，降低元器件数量，从而保证更高的稳定可靠性。目前在同价位DSP中Blackfin DSP的低功耗特性和稳定性是最好的。

支持哪些嵌入式操作系统。智能视频分析通常是基于网络的应用，必须要操作系统的支持，因此选择具有广泛嵌入式系统支持能力的解决方案非常重要，这样能确保未来产品在更换操作系统时不至于必须更换硬件平台，保证研发成果的持续可用性。目前可用的嵌入式操作系统众多，各具优势，硬件平台方案对这些操作系统的支持能力是进行方案选型的考虑要点之一。例如，Blackfin处理器可以支持目前主流的操作系统，包括uClinux、ThreadX、Nucleus，uCOS-II等十多种嵌入式操作系统，客户完全可以根据其自身要求选择其熟悉的或更具成本效益的软件架构基础。 图2：基于BF561的智能监控终端框图。

二、开发工具和可用资源

智能视频监控设备是一个复杂的系统，涉及到复杂的软硬件设计、人机界面、通信连接等，具有较高的系统设计难度。因此，所选择的硬件平台方案是否能提供完善的开发工具套件、必要的软件模块、成熟的参考设计、系统设计支持，以及是否有完整的设计生态系统等，对于是否能按期高质量地完成系统设计非常关键。事实上，并不是所有平台方案提供商都能提供这些支持。

以Blackfin系列处理器为例，采用Blackfin处理器的硬件平台从一般的DVR、IP摄像机、数字视频监控到智能视频监控，已经被全球大量的设备企业的广泛采用。Blackfin处理器获得众多企业的青睐，具有完整的开发工具和参考设计等支持是其受广泛欢迎的重要原因之一。ADI提供业界一流的工具、初学套件与支持，包括人们熟知的、能够支持其他Blackfin处理器的ADI CROSSCORE?软件与硬件工具，这些工具包括获奖的VisualDSP++?集成开发与调试环境（IDDE）、仿真器，以及EZ-KIT Lite?评估版硬件。

为提高开发效率，降低开发难度，开发时应尽量在已有的资源上进行，比如开放的例程，ADI为此提供了非常丰富的例程和资料。例如，ADI提供免费的“Image Tool Box”图像处理函数库软件包，该软件包专门针对图像处理应用常用的数学函数进行了优化，供客户在进行应用开发时调用。ADI还提供完整的参考设计，以及由本地合作伙伴开发的评估板、开发工具、算法IP、应用模块，以及由第三方合作伙伴提供包括软硬件在内的全套交钥匙方案。Blackfin处理器的视频监控应用目前在中国已经有多家具有丰富工程经验的第三方合作伙伴，已经建立完善的生态系统。

以ADI在今年三月份宣布提供基于该公司Blackfin BF526C的完整的IP监控和机器视觉摄像头参考设计为例，该参考设计在单个汇聚处理器上提供了强大的视频和音频处理能力，为工程师提供了一个统一的软件开发环境，可以实现更快的系统调试和部署，以及更低的系统成本。该处理器提供了集成的音频编解码器、流式视频和IP协议、片上DRAM存储器以及针对10/100以太网、USB和SD存储和本地RS-232端口的接口。这种完全可编程的解决方案可以满足多种视频压缩标准，例如H.264和MPEG4，支持音频G.729标准的编码。支持从控制中心到相机的双向语音通信，以及利用Pelo-P或Pelo-D协议的镜头平移、倾斜和拉伸动作。该参考设计还提供一块带双核BF561处理器的子卡，使系统能实现更高视频分辨率，并提供实现高级视频分析功能，如运动检测和跟踪。

应用方案揭秘——亿维东方智能网络摄像机

北京亿维东方科技有限公司（Emvideo）是专业智能安防产品的方案提供商，也是美国ADI公司授权的第三方合作伙伴。亿维东方目前有多款基于ADI Blackfin处理器为核心的硬件平台的产品，其中“软件＋硬件”交钥匙的WiFi无线视频监控整体解决方案基于BF536＋BF561的双处理器架构，方案硬件结构图如图3所示。

其中BF536处理器作为主处理器，除负责完成音频编码、远程控制以及用户交互控制等一些基本的管理与控制外，还负责嵌入式操作系统uClinux的运行，以及先进的智能视频分析功能，可以完成安防、人体行为、智能交通等多种智能视频分析。双核BF561作为协处理器负责视频编码算法，其强大的视频处理能力使得该方案实现了H.264基本类@Level3.0和MPEG4 D1+CIF双码流的支持，未来更将可能扩展到能够支持H.264 D1+CIF的双码流。两个处理器之间可以通过高速同步串行接口通讯，视频信号首先进入BF561处理器，采集编码后的码流发送到BF536处理器，然后通过网络发送到客户端进行解码显示。 图3：采用Blackfin BF536和BF561的解决方案硬件结构图。

该方案采用了先进的背景建模方法，能有效地克服光线变化、树叶摆动以及水面波纹等背景对前景目标分析产生的干扰，实现准确的前景检测，同时在目标跟踪上采用了独特的优化算放，实现了在入侵检测（包括区域警戒、绊线检测）的应用上超过90%的准确率。而所有这些都是基于BF536＋BF561双处理器的硬件架构所具有的强大处理能力来实现的。

该方案的智能视频分析功能由亿维东方公司自主开发，独特的算法和丰富的智能视频分析技术开发经验确保实现客户的智能识别应用需求，并为客户提供包括软件升级在内的完善服务。由于智能视频识别应用目前并没有任何可循的需求标准和测试标准，因此视频分析方案通常需要针对客户的应用特点和需求进行方案优化。例如有些用户是地铁系统的，他们需要的功能是检测是否跨越候车的黄线、人群密度是否过大、是否有可疑的遗留物体等；有些用户是银行系统的，他们所需要的是ATM机的智能监控如分析是否有安装假键盘、安装吞卡器，在ATM机是否有暴力行为，是否出现犯罪分子的人脸等。利用该方案，客户可以根据用户的需求方便地进行调整算法。智能视频处理要求芯片具有强大的处理能力，有许多算法实现时得采用并行处理，Blackfin DSP在算法并行处理上具有独特的优势，特别是ADSP-BF561的双DSP核能够实现很复杂的智能视频处理算法。这是传统的MCU+ASIC或采用一般DSP方案所难以实现的。

该方案的软硬件都经过了应用验证，目前已经由多家客户进行生产，目标应用将主要是政府行政效能监测、教育系统等行业用户。

❼ 视频检索的智能视频

智能视频处理成为视频监控的“救命稻草”
智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。运用智能视频分析技术，当系统发现符合某种规则的行为（如定向运动、越界、游荡、遗留等）发生时，自动向监控系统发出报警信号（如声光报警），提示相关工作人员及时处理可疑事件。
智能视频算法的实现
目前，智能视频技术实现对移动目标的实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等功能的主要算法分为以下五类：目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等。 目标检测（Object Detection）是按一定时间间隔从视频图像中抽取像素，采用软件技术来分析数字化的像素，将运动物体从视频序列中分离出来。运动目标检测技术是智能化分析的基础。常用的目标检测技术可以分为背景减除法（Background Subtraction）、时间差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三类。
背景减除法利用当前图像与背景图像的差分检测运动区域。背景减除法假设视频场景中有一个背景，而背景和前景并未给出严格定义，背景在实际使用中是变化的，所以背景建模是背景减除法中非常关键的一步。常用的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。背景减除法能够提供相对来说比较完全的运动目标特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况、摄像机抖动和外来无关事件的干扰特别敏感。
时间差分法充分利用了视频图像的时域特征，利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息。该方法对于动态环境具有较强的自适应性，不对场景做任何假设，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘。当运动目标停止时，一般时间差分法便失效。 光流法通过比较连续帧为每个图像中的像素赋予一个运动矢量从而分割出运动物体。
光流法能够在摄像机运动的情况下检测出独立的运动目标，然而光流法运算复杂度高并且对噪声很敏感，所以在没有专门硬件支持下很难用于实时视频流检测中。 目标跟踪（Object Tracking）算法根据不同的分类标准，有着以下两种分类方法：根据目标跟踪与目标检测的时间关系分类和根据目标跟踪的策略分类。 根据目标跟踪与目标检测的时间关系的分类有三种：
一是先检测后跟踪(Detect before Track)，先检测每帧图像上的目标，然后将前后两帧图像上目标进行匹配，从而达到跟踪的目的。这种方法可以借助很多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程没有充分利用跟踪过程提供的信息。
二是先跟踪后检测(Track before Detect)，先对目标下一帧所在的位置及其状态进行预测或假设，然后根据检测结果来矫正预测值。这一思路面临的难点是事先要知道目标的运动特性和规律。三是边检测边跟踪(Track while Detect)，图像序列中目标的检测和跟踪相结合，检测要利用跟踪来提供处理的对象区域，跟踪要利用检测来提供目标状态的观察数据。
根据目标跟踪的策略来分类，通常可分为3D方法和2D方法。相对3D方法而言，2D方法速度较快，但对于遮挡问题难以处理。基于运动估计的跟踪是最常用的方法之一。 目标识别（Object Recognize）利用物体颜色、速度、形状、尺寸等信息进行判别，区分人、交通工具和其他对象。目标识别常用人脸识别和车辆识别。
视频人脸识别的通常分为四个步骤：人脸检测、人脸跟踪、特征提取和比对。人脸检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸跟踪指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。常用方法有基于模型的方法、基于运动与模型相结合的方法、肤色模型法等。
人脸特征提取方法归纳起来分为三类：第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法。单一基于局部特征的提取方法在处理闭眼、眼镜和张嘴等情景时遇到困难，相对而言，基于整体特征统计的方法对于图像亮度和特征形变的鲁棒性更强。人脸比对是将抽取出的人脸特征与面像库中的特征进行比对，并找出最佳的匹配对象。
车辆识别主要分为车牌照识别、车型识别和车辆颜色识别等，应用最广泛和技术较成熟的是车牌照识别。 车牌照识别的步骤分别为：车牌定位、车牌字符分割、车牌字符特征提取和车牌字符识别。
车牌定位是指从车牌图像中找到车牌区域并把其分离出来。字符分割是将汉字、英文字母和数字字符从牌照中提取出来。车牌特征提取的基本任务是从众多特征中找出最有效的特征，常用的方法有逐像素特征提取法、骨架特征提取法、垂直水平方向数据统计特征提取法、特征点提取法和基于统计特征的提取法。车牌字符识别可以使用贝叶斯分离器、支持向量机(SVM)和神经网络分类器(NNC)等算法。 基于内容的图像检索技术是由用户提交检索样本，系统根据样本对象的底层物理特征生成特征集，然后在视频库中进行相似性匹配，得到检索结果的过程。现有基于内容的检索方法主要分为：基于颜色的检索方法、基于形状的检索方法和基于纹理的检索方法等。数据融合是将来自不同视频源的数据进行整合，以获得更丰富的数据分析结果。

❽ 国内 智能视频识别算法 领先的公司有哪些

江苏视图科技，专业图像识别视频监控识别，技术水平是国内领先者。

❾ 智能视频监控和传统监控的区别

对比传统监控产品，智能监控在可控性、经精准性、反应速度等有极大的区别：

全天候可靠监控：彻底改变以往完全由安全工作人员对监控画面进行监视和分析的模式，通过嵌入在前端处理设备中的智能视频模块对所监控的画面进行不间断分析；提高报警精确度：前端处理设备集成强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确的定义安全威胁的特征。

有效降低误报和漏报现象，减少无用数据量，提高响应速度。将一般监控系统的事后分析变成了事中分析和预警，它能识别可疑活动,在安全威胁发生之前就能够提示安全人员关注相关监控画面以提前做好准备，还可以使用户更加确切的定义在特定的安全威胁出现时应当采取的动作，并由监控系统本身来确保危机处理步骤能够按照预定的计划精确执行，有效防止在混乱中由于人为因素而造成的延误，有效利用和扩展视频资源的用途：对事件和画面经过了智能分析和过滤，仅保留和记录了有用的信息，使得对事件的分析更为有效和直接，同时可利用这些视频资源在非安全领域进行更高层次的分析。

下面是图扑的“卫星智能监测”系统案例图，可以供参考：

(9)视频智能算法扩展阅读:

IoTopo图扑物联平台，是图扑自主研发的一款应用于泛工业物联网场景的B/S模式数据可视化监控软件，可帮助企业快速搭建自己专属的物联网监控平台。软件前端界面采用标准HTML5开发，支持 2D/3D图形组态，支持 MQTT 协议接入，支持Modbus、OPC UA等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布，支持数据门户定制，可与企业自有平台无缝整合，可以轻松地与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。

除了IoTopo，HT for Web 也非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

HT for Web 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 HT for Web 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

❿ 带前端摄像头的算法是什么意思

视频监控智能算法。
智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别，判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。
智能分析作为视频监控下一个技术的竞争焦点，在安防监控业内已然成为炙手可热的研究课题。现在不仅安防设备商/集成商对此功能蜂拥而至，很多IT领域的集成商由于算法成本研发的成本不高，所以也开始从其他领域的智能识别涉足智能监控，或通过后端SDK提供服务，或与摄像机设备商合作，并且往往在产品形态上有异于当前主流的摄像机外形。