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智能移动视频监控摄像头将会越来越普遍当前，AI智能视频监控在社会公共中发挥着越来越重要的作用，视频技术已经成为继刑事科学技术、行动技术、网络侦查技术之后的第四大侦查技术领域。随着“平安城市”建设的持续向纵深推进，系统建设从一线城市向二三线城市拓展，由大、中城市向区县、乡镇推广。同时，由于算法准确率和环境适应性不断提高，特别是机器学习、人工智能等技术的不断进步，促使智能分析应用的大规模部署，智能视频监控技术的应用将越来越普遍。向数据融合与协同应用发展

一直以来，视频监控便是是防范系统中的重要组成部分，传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。然而查看视频不仅是件工作量巨大而且是人力效率极低的事情，一直以来，安防领域都在寻求着不同的解决方法。人类监视监控视频的能力限制导致其对人工智能的需求。早期解决方案-运动检测相机为了弥补人们长期监视监视器易丧失注意力和辨别警示等缺点，采用的解决方案是在摄像机上增加运动探测器。当AI摄像机检测到入侵者或行为人的动向，探测器便向远程监控人员发出警报，无需监控人员长久坚守显示屏前。然而问题在于，室外环境中，存在多种多样的运动或像素的变化，例如被风吹动的叶子，，昆虫，鸟类，狗，阴影，阳光等扰乱运动。这就导致了运动探测器每天会产生数百甚至数千个错误警报，使得该解决方案在非工作时间的室内环境中不可操作。

AI程序通过机器视觉询问观察对象是否像参考图像一样移动，结合来自各种问题的所有值，得出总体排名，如果该值超过设置的限制，则发送警报。这些程序的特点是它们在某种程度上可以进行自我学习。基于非规则的安全AI形式，称为“ 行为分析 ”。软件完全自学习，用户或安全承包商无需初始编程输入。在这种类型的分析中，AI根据自身对各种特征模式的观察，例如大小，速度，反射率，颜色，分组，垂直或水平方向等，了解人，车辆，机器和环境的正常行为。AI对视觉数据进行标准化，这意味着对所观察的对象和模式进行分类和标记，对各种观察对象的正常行为或平均行为进行持续的定义。经过几周的学习后，它可以识别出什么时候会破坏模式。当它观察到这种异常情况时会发出警报。例如，汽车在街上行驶是正常的。看到驾驶到人行道上的汽车将是一个异常现象。

什么是：视频结构化，即视频数据的结构化处理，就是通过原始视频进行智能分析，提取出关键信息，并进行文本的语义描述。一段视频里通常需要提取这三类关键信息：一类是运动目标的识别，也就是画面中运动对象的识别，人？车？二类是运动目标特征的识别，也就是画面中运动的人、车、物有什么特征，如果是人，是男人还是女人，有没有戴帽子眼镜，穿什么颜色的衣服等等；第三类是运动目标的轨迹分析，也就是画面中人或车是左转了还是右转了或是徘徊了等等。我们怎么去认知：视频监控系统是城市公共安全综合管理的重要组成部分，面临着深度应用的巨大挑战。目前应用的瓶颈是视频信息如何提取，以及如何解决存储问题。解决这一问题的核心技术即是视频结构化。用视频结构化技术改造传统的视频监控系统，使之智慧化、语义化和情报化。

“平安城市”在2004年到2006年间提出，随后全国各地在视频监控系统领域进行了大量的建设。整个城市范围内安装着数以万计的摄像头，为治安防控、刑事案件侦破等工作提供了有力的帮助。但随着摄像头数量的增加，以及由此带来的巨量信息，反而成为了实际操作中的负担，比如回看视频就特别费时费力。许多城市安装了大量的摄像头，但是平时难以发挥用处，只有需要破案的时候才会派上用场。AI智能破解监控系统的人脸识别历史难题传统的监控系统存在这样一些痛点：1．海量视频信息粗放而不准确，亟待炼“矿”成“金”；2．由于视频量大，回看费时费力，人工方式应对乏力；3．海量存储的视频无法随时调用，不够灵活；4．原有系统的效能没有被充分利用，99％的信息长期处于“休眠”状态。

在选择了合格的施工单位后，产品的选择就成为了保证工程质量的另一个关键性问题。产品的质量直接影响到工程的质量。当前市场上各类弱电产品名目繁多，产品质量良莠不齐。面对如此情况，选择产品时一定要紧紧依据设计要求，紧扣设计参数和应用条件，同时还要货比三家，到产品的使用单位实际走访和了解情况。在资金状况允许的情况下尽量选用大厂家的产品。专业小间距还应到厂家进行实地考察和验证，以防贴牌产品钻空子。在考察产品生产厂家时应注意以下几点（1）通过国家有关部门认证的资格证件是否齐全有效。（2）威海小间距有否深化设计能力或设计审核能力（查验有关技术文件和资料）。（3）能否配合施工单位快速准确地解决现场出现的产品或系统问题，有无派驻现场施工代表的管理制度。（4）有无售后服务的完备的保障能力和体系，在当地有无售后服务机构等。