計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究一、本文概述隨著科技的快速發(fā)展，計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如公共安全、交通管理、商業(yè)監(jiān)控等。這些系統(tǒng)通過智能視頻分析技術(shù)，實現(xiàn)了對監(jiān)控視頻的自動化、智能化處理，大大提高了監(jiān)控效率和準確性。然而，計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)也面臨著一些關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)，如目標檢測、跟蹤、識別、行為分析等。本文旨在對計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究進行深入的探討和分析，以期推動該領(lǐng)域的技術(shù)進步和應(yīng)用發(fā)展。本文首先將對計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本概念和原理進行介紹，包括其發(fā)展歷程、系統(tǒng)架構(gòu)、核心功能等。接著，將重點分析當前計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)所面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題，如復(fù)雜背景下的目標檢測、遮擋情況下的目標跟蹤、多目標之間的交互行為分析等。在此基礎(chǔ)上，本文將深入探討和研究解決這些關(guān)鍵技術(shù)難題的理論和方法，包括深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺等領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。本文還將關(guān)注計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的性能評估和優(yōu)化問題。通過對實際監(jiān)控場景的分析，本文將提出有效的性能評估指標和方法，并對如何優(yōu)化系統(tǒng)性能進行深入探討。本文還將對未來計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景進行展望，以期為該領(lǐng)域的研究和實踐提供有益的參考和借鑒。二、計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)概述隨著科技的快速發(fā)展，計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)成為了現(xiàn)代社會安全保障的重要工具。計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，簡稱智能監(jiān)控系統(tǒng)，是一種集成了圖像處理、計算機視覺、模式識別等多種技術(shù)的先進系統(tǒng)。它通過自動分析視頻圖像，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)目標行為的自動檢測、識別、跟蹤和預(yù)警，大大提高了安全監(jiān)控的效率和準確性。計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要由視頻采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、智能分析和結(jié)果展示等幾個關(guān)鍵部分組成。視頻采集部分負責獲取監(jiān)控區(qū)域的實時視頻信號；數(shù)據(jù)傳輸部分負責將視頻信號傳輸?shù)胶蠖颂幚碓O(shè)備；數(shù)據(jù)存儲部分負責將視頻數(shù)據(jù)進行保存，以供后續(xù)分析使用；智能分析部分則是整個系統(tǒng)的核心，負責對視頻數(shù)據(jù)進行自動分析，提取有用的信息；結(jié)果展示部分則負責將分析結(jié)果以直觀的方式展示給用戶。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有許多傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)無法比擬的優(yōu)勢。它能夠?qū)崿F(xiàn)24小時不間斷的監(jiān)控，大大提高了監(jiān)控的覆蓋范圍和時間效率。它能夠通過智能分析，自動識別出異常行為，減少人工干預(yù)的需要，降低了人力成本。再次，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠精確地對目標進行跟蹤和定位，為后續(xù)的處置提供準確的信息。它還能夠與其他安全系統(tǒng)進行聯(lián)動，實現(xiàn)更全面的安全保障。然而，計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。例如，由于監(jiān)控場景的多樣性和復(fù)雜性，如何提高系統(tǒng)的識別準確性和魯棒性是一個亟待解決的問題。隨著監(jiān)控數(shù)據(jù)的不斷增長，如何有效地存儲和管理這些數(shù)據(jù)也是一個巨大的挑戰(zhàn)。因此，研究和開發(fā)更加高效、穩(wěn)定的計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有重要的意義和應(yīng)用價值。計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為一種先進的安全監(jiān)控手段，已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，我們期待這種系統(tǒng)能夠在安全性、準確性和效率等方面取得更大的突破。三、關(guān)鍵技術(shù)研究計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是近年來隨著計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)和技術(shù)的快速發(fā)展而興起的監(jiān)控系統(tǒng)。其核心在于利用先進的算法和技術(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控視頻的自動分析和理解，從而提供更為準確、高效的監(jiān)控和安全管理。目標檢測與跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。其目標是在復(fù)雜的視頻背景中，準確識別并持續(xù)跟蹤感興趣的目標對象，如人、車等。這需要利用先進的圖像處理算法，如背景建模、特征提取、目標匹配等，實現(xiàn)對目標的快速、準確檢測，并利用跟蹤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波等，實現(xiàn)對目標的穩(wěn)定跟蹤。行為識別與分析是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的另一關(guān)鍵技術(shù)。其目標是對視頻中的目標行為進行自動識別和分析，從而實現(xiàn)對異常行為的及時發(fā)現(xiàn)和處理。這需要利用模式識別、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對目標的行為特征進行提取和學(xué)習(xí)，并構(gòu)建行為識別模型，實現(xiàn)對行為的自動分類和識別。智能預(yù)警與決策支持是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能。其目標是根據(jù)對視頻的分析結(jié)果，進行智能預(yù)警和決策支持，從而提供更為準確、高效的安全管理。這需要利用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢，為預(yù)警和決策提供有力支持。系統(tǒng)集成與優(yōu)化是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的另一重要研究方向。其目標是將各種先進的技術(shù)和算法進行有效的集成和優(yōu)化，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的整體性能提升。這需要利用系統(tǒng)工程、優(yōu)化理論等技術(shù)，對系統(tǒng)進行全面的分析和設(shè)計，實現(xiàn)各模塊之間的協(xié)同工作和性能優(yōu)化。計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究涉及多個領(lǐng)域和技術(shù)，需要綜合利用圖像處理、大數(shù)據(jù)分析等多種技術(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)的智能化和高效化。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，相信未來的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)將為我們提供更為安全、便捷的生活環(huán)境。四、實驗驗證與性能評估為了驗證計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的有效性和性能，我們設(shè)計并實施了一系列實驗。這些實驗旨在評估我們提出的算法和系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，并與其他現(xiàn)有技術(shù)進行比較。我們的實驗環(huán)境包括多種不同類型的監(jiān)控攝像頭，覆蓋了從室內(nèi)到室外、從白天到夜晚的不同場景。實驗數(shù)據(jù)包括多種常見的事件，如入侵檢測、異常行為識別、人臉識別等。我們使用標準的視頻數(shù)據(jù)集，如UCFCrimeDetectionDataset、PETS2009等，以確保實驗結(jié)果的客觀性和可比較性?；鶞蕼y試：我們將我們的算法與現(xiàn)有的先進算法進行比較，以評估其在不同任務(wù)上的性能。這包括準確率、召回率、F1分數(shù)等指標的比較。魯棒性測試：我們測試了算法在不同光照條件、不同視角、不同分辨率和不同背景噪聲下的性能，以評估其在實際應(yīng)用中的魯棒性。實時性能測試：我們測量了算法在處理不同分辨率視頻時的幀率，以評估其在實際監(jiān)控系統(tǒng)中的實時性能。實驗結(jié)果表明，我們的算法在準確率、召回率和F1分數(shù)等指標上均優(yōu)于現(xiàn)有的先進算法。在基準測試中，我們的算法在多個任務(wù)上都取得了顯著的優(yōu)勢。我們的算法在魯棒性測試中表現(xiàn)出良好的性能，能夠在不同光照條件、不同視角、不同分辨率和不同背景噪聲下保持穩(wěn)定的性能。在實時性能測試中，我們的算法在處理高清視頻時仍能保持較高的幀率，滿足實際監(jiān)控系統(tǒng)的需求。通過一系列實驗驗證和性能評估，我們證明了計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的有效性和性能。我們的算法在準確率、魯棒性和實時性能等方面均表現(xiàn)出色，為實際應(yīng)用提供了強有力的支持。未來，我們將繼續(xù)優(yōu)化算法和系統(tǒng)，以提高其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，并探索更多潛在的應(yīng)用場景。五、結(jié)論與展望經(jīng)過對計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的深入研究和分析，本文得出了一系列有益的結(jié)論。我們深入探討了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)，包括視頻處理、圖像識別、機器學(xué)習(xí)等，并分析了這些技術(shù)在實際應(yīng)用中的優(yōu)缺點。我們重點研究了目標檢測與跟蹤、行為識別、異常檢測等關(guān)鍵技術(shù)，提出了一系列新的算法和模型，顯著提高了系統(tǒng)的監(jiān)控效率和準確性。我們還對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用前景進行了展望，認為該系統(tǒng)將在公共安全、智能交通、智能家居等領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。展望未來，計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展將呈現(xiàn)出以下幾個趨勢：一是技術(shù)的不斷創(chuàng)新，包括更高效的算法、更精確的識別技術(shù)等，將進一步提升系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性；二是多技術(shù)融合，如與物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的結(jié)合，將推動智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化和網(wǎng)絡(luò)化；三是應(yīng)用的廣泛拓展，如向智慧城市、智能安防等領(lǐng)域滲透，將進一步提升社會管理和公共服務(wù)的水平。計算機智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究具有重要的理論價值和實踐意義。未來，我們將繼續(xù)關(guān)注該領(lǐng)域的研究進展，不斷提升技術(shù)水平，為構(gòu)建更安全、更智能的社會貢獻力量。參考資料：隨著科技的進步和社會的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如安全監(jiān)控、交通管理、智能家居等。然而，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在許多問題，如監(jiān)控范圍不足、實時性差、智能化程度低等。為了解決這些問題，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究和實現(xiàn)成為了當前的熱點。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一種基于計算機視覺和圖像處理技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)，它能夠自動識別、跟蹤和記錄異常事件，并及時發(fā)出警報。為了實現(xiàn)這些功能，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要運用多種關(guān)鍵技術(shù)，如目標檢測、目標跟蹤、行為分析、圖像識別等。目標檢測是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本功能之一，它能夠自動檢測出監(jiān)控場景中的異常事件或目標。目前，常用的目標檢測算法有背景減除法、幀差法、光流法等。這些算法通過比較相鄰幀之間的差異或計算像素點的運動矢量來檢測目標。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)不同的場景和需求選擇合適的算法。目標跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的另一個重要功能，它能夠?qū)崟r跟蹤監(jiān)控場景中的目標。常用的目標跟蹤算法有基于特征的跟蹤、基于濾波的跟蹤、基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤等。基于特征的跟蹤算法通過提取目標的特征，利用特征匹配的方法實現(xiàn)跟蹤；基于濾波的跟蹤算法利用濾波器對目標進行建模，通過濾波器的輸出實現(xiàn)跟蹤；基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標進行建模，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出實現(xiàn)跟蹤。行為分析是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的高級功能之一，它能夠?qū)ΡO(jiān)控場景中的目標進行行為識別和異常檢測。常用的行為分析算法有基于規(guī)則的行為分析、基于模型的行為分析、基于深度學(xué)習(xí)的行為分析等。基于規(guī)則的行為分析算法通過預(yù)設(shè)的規(guī)則對目標的行為進行判斷；基于模型的行為分析算法利用模型對目標的行為進行分類和識別；基于深度學(xué)習(xí)的行為分析算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標的行為進行學(xué)習(xí)和識別。圖像識別是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術(shù)之一，它能夠?qū)ΡO(jiān)控場景中的圖像進行分類和識別。常用的圖像識別算法有基于特征的圖像識別、基于內(nèi)容的圖像識別、深度學(xué)習(xí)等。基于特征的圖像識別算法通過提取圖像的特征進行分類和識別；基于內(nèi)容的圖像識別算法利用圖像的內(nèi)容信息進行分類和識別；深度學(xué)習(xí)算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進行學(xué)習(xí)和分類。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)不同的場景和需求選擇合適的算法和技術(shù)。還需要考慮系統(tǒng)的實時性、穩(wěn)定性、可擴展性等因素。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)將會更加智能化、自動化和高效化，為各個領(lǐng)域的應(yīng)用提供更加全面和高效的支持。隨著社會的發(fā)展和技術(shù)的進步，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。本文將介紹智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，包括視頻編解碼技術(shù)、視頻分析技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等內(nèi)容，并展望未來的研究方向和發(fā)展趨勢。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要包括視頻編解碼技術(shù)、視頻分析技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等方面。視頻編解碼技術(shù)負責對視頻數(shù)據(jù)進行壓縮編碼和解析解碼，以實現(xiàn)視頻流的實時傳輸和處理。視頻分析技術(shù)則是對視頻數(shù)據(jù)進行智能分析和處理，從中提取有用的信息，如人臉識別、行為分析等。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則將物理世界與數(shù)字世界相連接，通過傳感器、網(wǎng)絡(luò)等手段實現(xiàn)對物體狀態(tài)的實時監(jiān)測和控制。視頻編解碼技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中最為基礎(chǔ)的部分。目前，主流的視頻編解碼標準有H.H.265等。這些標準采用了一種混合編碼框架，將視頻流中的空間信息、時間信息和壓縮編碼技術(shù)相結(jié)合，以實現(xiàn)高效率和高質(zhì)量的視頻傳輸。在實現(xiàn)過程中，視頻編解碼器需要通過對原始視頻數(shù)據(jù)進行編碼和解碼來實現(xiàn)視頻流的實時傳輸和處理。視頻分析技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分，其目的是從視頻數(shù)據(jù)中提取有用的信息。目前，常見的視頻分析技術(shù)包括人臉識別、行為分析、車牌識別等。其中，人臉識別技術(shù)可以通過對人臉特征的分析來實現(xiàn)身份認證和安全監(jiān)控等功能；行為分析技術(shù)則可以通過對人體的運動軌跡和行為特征的分析來實現(xiàn)行為識別和安全預(yù)警等功能；車牌識別技術(shù)則可以通過對車牌特征的分析來實現(xiàn)車輛監(jiān)測和交通管理等功能。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)物體狀態(tài)監(jiān)測和控制的關(guān)鍵技術(shù)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以將物理世界與數(shù)字世界相連接，實現(xiàn)對物體狀態(tài)的實時監(jiān)測和控制。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要包括傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)等方面。傳感器技術(shù)可以用于獲取物體的狀態(tài)信息；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心；數(shù)據(jù)處理技術(shù)則可以對數(shù)據(jù)進行處理和分析，以實現(xiàn)物體狀態(tài)的監(jiān)測和控制。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各種應(yīng)用場景中都有著廣泛的應(yīng)用。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以實現(xiàn)人臉識別、行為分析等功能，提高安全監(jiān)控的效率和準確性；在交通管理領(lǐng)域，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以實現(xiàn)車牌識別、交通流量監(jiān)測等功能，提高交通管理的效率和安全性；在農(nóng)業(yè)指揮領(lǐng)域，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以實現(xiàn)作物狀態(tài)監(jiān)測、自動化控制等功能，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和品質(zhì)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的未來發(fā)展前景非常廣闊。未來的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)將會朝著更高清、更智能、更安全的方向發(fā)展。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)將會更加深入地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，實現(xiàn)更加智能化和自動化的監(jiān)測和控制。技術(shù)的發(fā)展也將對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的未來發(fā)展產(chǎn)生深遠的影響，未來的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可能會具備更加強大的自動化學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化能力，以更好地滿足人們的需求。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是采用圖像處理、模式識別和計算機視覺技術(shù)，通過在監(jiān)控系統(tǒng)中增加智能視頻分析模塊，借助計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力過濾掉視頻畫面無用的或干擾信息、自動識別不同物體，分析抽取視頻源中關(guān)鍵有用信息，快速準確的定位事故現(xiàn)場，判斷監(jiān)控畫面中的異常情況，并以最快和最佳的方式發(fā)出警報或觸發(fā)其它動作，從而有效進行事前預(yù)警，事中處理，事后及時取證的全自動、全天候、實時監(jiān)控的智能系統(tǒng)。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用主要包括幾個大類：對人、物的識別;對人、物運動軌跡的識別;對視頻環(huán)境影響的判斷和補償。主要就是識別監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)心的內(nèi)容，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用，最關(guān)鍵的要求就是識別的準確率。比方說車牌號識別，目前市場上做的好的，識別率在95%甚至98%以上，這樣就能夠較好地滿足道路監(jiān)控類客戶的需求。如果識別率低于90%，就會對管理人員帶來很大的麻煩。識別類技術(shù)，常常應(yīng)用于道路監(jiān)控、金融銀行、航道管理等行業(yè)，主要是為客戶提供識別記錄和分級管理的依據(jù)。目前細分的很多，主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區(qū)域、自動PTZ跟蹤、人數(shù)統(tǒng)計、車流統(tǒng)計、物體出現(xiàn)和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等。此類技術(shù)，除了數(shù)量統(tǒng)計外，一般是對某個過程進行判斷，一旦發(fā)現(xiàn)了異常情況，如有人進入警戒區(qū)域、廣場東北角有人迅速聚集等情況，就發(fā)出報警信息，提醒值班監(jiān)控人員關(guān)注相應(yīng)熱點區(qū)域。對于數(shù)量統(tǒng)計類技術(shù)，關(guān)鍵的技術(shù)點是發(fā)現(xiàn)異常情況，并對異常情況進行數(shù)量統(tǒng)計。所以要求統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確率，盡量降低誤差。運動軌跡識別處理類的技術(shù)，受實際監(jiān)控應(yīng)用場景影響非常大。此類技術(shù)的關(guān)鍵是能夠盡快發(fā)現(xiàn)異常，需要盡量避免遺漏，提高預(yù)報的準確率。目前此類功能主要應(yīng)用于平安城市建設(shè)、商業(yè)監(jiān)控等行業(yè)。環(huán)境的影響主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動等等。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)在惡劣視頻環(huán)境情況下實現(xiàn)較正常的監(jiān)控功能。受環(huán)境影響視頻不清楚的時候，盡早發(fā)現(xiàn)畫面中的人，或者判斷攝像頭偏移的情況后發(fā)出報警。此類功能關(guān)鍵技術(shù)點是在各種應(yīng)用場合下，均能夠較穩(wěn)定地輸出智能分析的信息，盡量減少環(huán)境對視頻監(jiān)控的影響。此類功能具備普遍的適應(yīng)性，80%以上的監(jiān)控點，都有增添此類功能的潛在需求。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展了短短二十幾年時間，從最早模擬監(jiān)控到前些年火熱數(shù)字監(jiān)控再到現(xiàn)在方興未艾網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控，發(fā)生了翻天覆地變化。在IP技術(shù)逐步統(tǒng)一全球今天，我們有必要重新認識視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展歷史。從技術(shù)角度出發(fā)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展劃分為第一代模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)(CCTV)，到第二代基于“PC+多媒體卡”數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)(DVR)，到第三代完全基于IP網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)(IPVS)。依賴攝像機、纜、錄像機和監(jiān)視器等專用設(shè)備。例如，攝像機通過專用同軸纜輸出視頻信號。纜連接到專用模擬視頻設(shè)備，如視頻畫面分割器、矩陣、切換器、卡帶式錄像機(VCR)及視頻監(jiān)視器等。模擬CCTV存在大量局限性：有限監(jiān)控能力只支持本地監(jiān)控，受到模擬視頻纜傳輸長度和纜放大器限制。有限可擴展性系統(tǒng)通常受到視頻畫面分割器、矩陣和切換器輸入容量限制。錄像負載重用戶必須從錄像機中取出或更換新錄像帶保存，且錄像帶易于丟失、被