下载文档原格式
智能物联网中的数据采集与分析研究智能物联网（Internet of Things，简称IoT）作为一种新兴的技术和应用模式，正在迅猛发展。
它将物理实体通过网络连接起来，实现设备之间的信息传递和智能化控制。
在智能物联网的背后，数据采集和分析起着至关重要的作用。
本文将探讨智能物联网中的数据采集与分析，并讨论其在各领域的研究和应用。
一、智能物联网的数据采集智能物联网涉及大量传感器和设备，这些设备通过物联网技术进行连接，并产生海量的数据。
数据采集是智能物联网的基础，是保证智能物联网正常运行的必要环节。
数据采集可以通过多种方式进行，包括传感器、RFID技术、无线通信等。
1. 传感器技术传感器是智能物联网中最常用的数据采集设备之一。
传感器可以感知和测量环境中的各种参数，例如温度、湿度、光线强度等。
通过传感器技术，智能物联网可以获得大量实时、准确的数据，为后续的分析提供基础。
2. RFID技术RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种无线通信技术，通过无线射频信号实现对物体的识别和定位。
在智能物联网中，RFID技术可以用于实现物品的追踪和管理。
通过将RFID标签贴在物品上，物联网系统可以实时感知物品的位置和状态，并进行相应的数据采集。
3. 无线通信技术无线通信技术是智能物联网实现数据采集的关键。
通过无线通信技术，智能物联网可以实现对各种设备的信息收集和传输。
例如，通过蓝牙、Wi-Fi等无线通信技术，智能手机可以与智能家居设备进行连接，实现对家居设备的远程控制和数据采集。
二、智能物联网数据的分析方法采集到的大量数据需要进行分析，以提取有价值的信息和知识。
智能物联网数据的分析涉及到大数据、云计算、人工智能等技术，可以分为实时分析和离线分析两类。
1. 实时分析实时分析是指对数据进行即时处理和分析。
实时分析可以帮助智能物联网系统实时监测和预测各种事件和异常情况。
例如，智能家居系统可以实时分析居住者的用电行为数据，帮助调整家庭电器的工作状态，以实现能源的有效利用。
智慧安防发展现状及未来趋势分析智慧安防的概念及发展现状智慧安防（Smart Security）是基于物联网、云计算、大数据和人工智能等先进技术的应用，旨在通过智能化设备和系统提升安全防范能力。
随着科技的进步和社会的发展，智慧安防正逐步成为各领域的重点关注和投资热点。
目前，智慧安防已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、企事业单位、城市交通、公共场所等。
在智能家居领域，智能摄像头、智能门锁等设备的普及使得家庭安全得到了更好的保障。
在企事业单位中，智能监控系统、入侵报警系统等设备的运用有效提升了安全防范的能力。
在城市交通方面，智能交通管理系统、智能停车场等设施的应用，使得交通安全得到了明显的改善。
在公共场所，智能视频监控、人脸识别等系统的运用，增加了安全防护的层级。
未来趋势分析1. 多元技术的融合：未来智慧安防将更加注重不同技术的融合应用。
物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的结合将进一步增强安防系统的智能化和自动化水平。
例如，利用人工智能技术对监控视频进行分析，可以自动识别异常行为并进行预警，大幅缩短应急处理时间。
2. 云端服务的普及：随着云计算技术的不断发展，将有越来越多的智慧安防设备和系统实现云端服务。
云端存储和数据分析将为安防系统提供更强大的数据支持和应用能力。
同时，云端服务还能够实现设备之间的远程管理和监控，降低运维成本，提高系统的稳定性和可靠性。
3. 人工智能的应用：人工智能是智慧安防的核心驱动力之一，未来将更广泛应用于安防设备和系统中。
例如，利用人脸识别技术，可以实现对陌生人的自动识别和警告；智能分析算法可以提供实时的异常行为检测和预警；语音识别技术可以实现更便捷的用户交互和指令控制。
人工智能的广泛运用将进一步提升安防的智能化和安全性。
4. 大数据的价值应用：随着大数据技术的成熟，智慧安防将能够更好地利用庞大的数据资源，进行更准确的安全分析和预测。
通过收集和分析大量的安防数据，可以发现潜在的安全风险和漏洞，并及时采取措施。
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势视频监控系统是一种利用摄像头等设备对特定区域进行实时监控和录像的技术手段。
随着科技的发展和社会的进步，视频监控系统已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，应用范围也越来越广泛。
在城市的道路交通、商业街区、机场、车站等公共场所，以及企业、学校、住宅小区等私人场所，都可以看到视频监控系统的身影。
视频监控系统的存在，不仅能够提高社会治安水平，减少犯罪事件的发生，还能够为各行各业提供更加便捷、高效的管理手段。
一、视频监控系统的现状1. 技术水平不断提高随着科技的发展，视频监控系统的技术水平不断提高。
例如高清晰度的摄像头、智能分析软件、远程监控技术等，都使得视频监控系统的功能更加强大，监控效果也更加清晰和准确。
这些先进技术的应用，使得视频监控系统在安防领域和其他行业中都有着广泛的应用价值。
2. 应用范围不断拓展随着社会的进步和人们对安全问题的重视，视频监控系统的应用范围也不断拓展。
除了传统的公共场所和企业、学校等固定场所，视频监控系统还被应用到了交通领域、城市管理、环境监测等多个领域。
例如在交通领域，视频监控系统可以实时监测道路交通状况，协助交警部门处理交通事故和违法行为。
在城市管理中，视频监控系统可以用来监测城市环境、垃圾处理等情况，为城市管理提供数据支持。
3. 安全隐患需重视尽管视频监控系统在社会管理和安全防范中发挥了重要作用，但其安全隐患也需要引起重视。
近年来，网络攻击、隐私泄露等问题频频发生，给视频监控系统的安全性提出了更高的要求。
要加强视频监控系统的网络和数据安全，提高系统的抗攻击能力，保护用户的隐私和信息安全。
1. 智能化发展随着人工智能技术的不断发展和应用，视频监控系统也将朝着智能化方向发展。
智能监控系统可以通过人脸识别、行为分析、智能检测等技术手段，实现对目标的自动识别和分析，从而极大地提高监控系统的效率和准确性。
这种智能化监控系统将成为未来发展的主流趋势，为安防领域和各行各业提供更加高效、智能的监控解决方案。
物联网技术的现状与发展导语：随着经济的迅速发展和科学技术的日新月异，人们的生活也愈加便利，有了智能手机、电脑、iphone、ipad等高科技产品。
其中，最重要的且具有划时代意义的就是互联网的出现与应用了。
互联网不仅开阔了人们的视野，省去了舟车劳顿，而且在各个方面上将世界连成了一个密不可分的整体，让世界进入了一个网络化、数字化的时代。
然而，就现在而言，互联网已远远不能满足人们生活的需求了。
所以，一种新兴的网络正在慢慢地兴起，这就是---物联网。
一、物联网的历史起源物联网的英文名称是Internet Of Things,简称为IOT。
物联网的概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及Internet of Things的概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人的重视。
1998年，美国麻省理工大学(MIT)创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”的构想；1999年，美国Auto-ID首先提出“物联网”的概念，称物联网主要是建立在物品编码、RFID技术和互联网的基础上；2005年，ITU发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，综合二者内容，正式提出“物联网”的概念，包括了所有物品的联网和应用。
2009年11月3日，温家宝总理在人民大会堂向首都科技界发表了题为《让科技引领中国可持续发展》的讲话。
他提出：“要着力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”。
二、物联网的定义目前较为公认的物联网的定义是：通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
实际上，物联网的概念来自于对互联网的类比，根据物联网与互联网的关系分类，不同专家学者对物联网给出了各自的定义，可归纳为四种类型：1、物联网是传感网，不接入互联网；2、物联网是互联网的一部分；3、物联网是互联网的补充网络；4、物联网是未来的互联网。
智能物联网的发展前景智能物联网（Internet of Things，IoT）是指将各种物理设备和物体与互联网连接，实现信息的传递与共享，进而实现自动化、智能化的一种新型网络技术。
随着科技的不断发展，智能物联网正逐渐成为现代社会的重要组成部分。
它将极大地改变我们的生活方式、工作方式和社会运行模式。
未来，智能物联网将呈现出令人振奋的发展前景。
一、智能物联网在工业领域的应用前景智能物联网在工业领域的应用前景广阔。
在工厂生产中，通过智能物联网技术，设备与设备之间实现了高效的互联互通，可以实时监测设备运行状态和生产数据，有效提高生产效率和质量水平。
同时，智能物联网还可以实现设备的远程控制和维护，避免了人工干预带来的困扰。
这将为工业制造注入新的活力，推动制造业向智能化、自动化转型。
二、智能物联网在城市管理中的应用前景智能物联网在城市管理中也有巨大的应用前景。
通过将城市的基础设施、公共服务和居民生活等方面连接到互联网，实现城市信息的智能化管理和优化配置。
例如，利用智能传感器和监控设备，可以实时监测交通流量、公共设施使用情况等，通过大数据分析为城市交通规划和资源配置提供科学依据。
此外，智能物联网还可以实现可持续能源的智能调控和垃圾分类管理等，推动城市可持续发展。
三、智能物联网在医疗健康领域的应用前景智能物联网在医疗健康领域的应用前景巨大。
通过智能设备和传感器的连接，可以实现医疗设备的远程监控、患者健康数据的实时采集与分析。
这将使得医疗机构能够更加高效地管理和诊断病患，特别是对于慢性病患者和老年人的关怀更加全面和及时。
此外，智能物联网还可以推动医疗资源的优化配置和医疗服务的智能化，提高医疗质量和效率。
四、智能物联网在农业领域的应用前景智能物联网在农业领域的应用前景极具潜力。
通过智能传感器、监控设备和自动化控制系统的应用，可以实现农作物生长环境的精确监测与控制，提高农作物的产量和质量。
此外，智能物联网还可以实现农业机械的智能化操作和农产品的追溯管理，加强农产品质量安全的监管与溯源，提高农业的可持续发展。
物联网技术在智慧安防中的应用随着物联网技术的发展，智慧安防正在成为物联网应用的一个重要领域。
物联网技术能够将安防设备与云计算、大数据分析等技术相结合，实现更智能化、高效化的安防管理和监控。
本文将介绍物联网技术在智慧安防中的一些常见应用。
1.智能化监控系统物联网技术可以连接监控设备，实现对视频监控画面的远程实时监视和录像回放。
通过将监控设备与云平台结合，可以实现远程管理和控制，提高安全性和便利性。
例如，当监控设备检测到异常事件时，可以发送警报通知到用户的手机上，提醒用户注意。
2.智能化门禁系统物联网技术可以将门禁设备与云平台相连，实现远程控制。
通过手机APP或其他远程设备，用户可以远程控制门禁设备的开关，实现灵活的门禁管理。
同时，物联网技术可以将门禁系统与其他安防系统集成，实现更高级的安防功能。
例如，在检测到非法入侵时，可以自动触发报警系统，并通过手机APP发送警报通知到用户。
3.智能化报警系统物联网技术可以将报警设备与云平台相连，实现报警信息的实时传输和处理。
通过物联网技术，报警设备可以实现远程监控和远程操作，提高报警的及时性和可靠性。
同时，物联网技术还可以将报警系统与其他安防设备结合，实现更智能化的安防管理。
例如，当报警系统检测到烟雾报警时，可以自动触发喷水灭火系统，并通过手机APP 发送警报通知到用户。
4.智能化视频分析物联网技术可以通过图像识别和大数据分析等技术，对监控视频进行智能化分析。
通过智能化视频分析，可以实现对人脸、车牌等物体的识别和追踪，自动发现异常情况并进行预警。
例如，当视频监控画面中出现陌生人时，系统可以自动发出警报，并通过手机APP发送警报通知到用户。
5.智能化围界防范物联网技术可以将围栏、地震、红外线等传感器与云平台相连，实现对围界的智能化防范。
通过物联网技术，可以实时监测和分析围界设备的状态，当发生异常时，可以自动触发报警系统，并通过手机APP发送警报通知到用户。
同时，物联网技术还可以实现对围界设备的远程配置和控制，提高安防管理的灵活性和便捷性。
物联网技术发展与分析摘要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。
本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。
关键词:物联网射频识别M2M所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。
EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。
从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。
设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术1.1 射频识别技术(RFID)RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。
RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。
在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盜器、停车场管制、生产线自动化等。
1.2 传感器技术传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。
因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。
物联网技术的发展与应用前景一、物联网技术的概念和发展物联网是当前最热门的技术之一，指各种设备通过互联网进行连接和交流，形成庞大的网络体系，实现信息的采集、传递和分析的过程。
物联网技术的发展经历了三个阶段：第一个阶段是单一设备的连接，如手机和电脑的联网传输；第二个阶段是设备之间的联网，如智能家居、智能电网等；第三个阶段则是更加广泛的终端设备的联网，如可穿戴设备、无人驾驶等。
物联网的应用范围非常广泛，影响甚至涉及到整个社会和经济领域。
二、物联网技术的应用场景物联网技术的应用场景非常广泛，包括以下方面：1、智能家居智能家居是物联网技术的典型应用之一。
通过智能设备的网络连接，实现家庭设备的自动化控制，从而提高家居生活的舒适性和安全性。
智能家居系统可以实现远程控制，提前预警，方便家居生活。
2、智能交通智能交通是物联网技术的另一个重要应用领域，可以通过网络连接使各种交通设施、交通工具和交通路线“智能化”。
智能交通系统可以对交通流量、路况等进行实时监测，同时通过远程协调、调度交通流量，避免交通拥堵和交通事故的发生。
3、智能医疗智能医疗是应用范围最广的物联网技术之一。
通过设备在互联网上的连接，实现医疗设备、医疗信息、医疗数据的统一管理和监测，并且建立健康档案和问题预警系统，为用户和医疗机构提供更加全面的服务和管理。
4、物流管理物流管理是物联网技术的典型应用之一，可以通过网络连接实现各个环节之间的信息共享，实现物流系统的智能化和高效化。
物联网技术的应用可以大大提高物流效率，降低成本，提高客户满意度。
5、工业自动化物联网技术的应用可以在工业生产领域实现智能化的自动化控制。
通过网络连接实现设备之间的协同和信息共享，实时监测生产线上的各个信息，随时进行调整和优化，提高生产效率，降低成本。
三、物联网技术的发展趋势随着物联网技术在各行各业的不断应用和发展，未来的物联网应用前景无限，有以下几个趋势：1、人工智能技术的深入应用人工智能是物联网技术不可或缺的组成部分之一。
8２０１０年１１月一、视频监控是物联网的重要组成部分二、视频监控的智能化是物联网应用的必然要求视频监控只是安防行业的其中一个重要应用领域，以往并没有融入系统、互联这些概念。
但是近年来，由于平安工程、电力变电站、银行网点监控联网等对互联网需求的不断增长，打破了传统视频监控的狭窄领域，在物联网的大背景下提出了新的应用需求。
我们可以理解为：摄像头本质就是信息的采集点，编码设备则是信息数字化的变换点，它们结合起来共同完成“物联网”的第一步功能，那么随之而来的应该是全面的ＩＴ化、互联网化，即ＩＰ化之后的架构、技术和系统。
如果说物联网是大趋势，那么ＩＴ和安防的融合就是必然的，所以对于监控而言，联网是不可避免的。
这就是三者之间的逻辑关系。
如平安城市的联网监控，是将原本各个区域和楼宇分散的监控资源整合成一个地域范围的一体化监控资源，然后再将城域的资源整合成一个广域的资源。
在物联网的前提下，信息可以传送和集中的价值并不仅仅是跨越空间距离获取信息，更关键的是在这个基础上可以扩展各种各样的智能分析应用，这正是物联网之于监控联网的最大好处，如同互联网的价值，我们得以对大量信息进行处理、加工以及应用。
可以预见的是，随着物联网应用范围的扩大，未来几年，各行各业的视频监控业务发展都将沿着这条路前进。
物联网是指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。
视频监控就是物联网的感知环节少不了的“眼睛”。
然而，监控探头拥有数量和监控数据存储量非常巨大，随之而来的问题是如果完全依靠人工分析和监控，会存在效率低下，识别率不高，以及存储困难等问题，常常不能实时发现突发事故的发生情况。
随着国内“平安城市、和谐社会”的迫切需要、城市安防“３１１１”工程建设的进一步发展，数以万计的摄像监控设备在同时工作，如此庞大的监视系统，需要成千上万的人紧盯着屏幕。
仅依靠视频监控中的人眼检测，即使是专业操作人员也难以构成真正有效的安全系统。
智能视频（ＩＶ，ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＶｉｄｅｏ）源自计算机视觉（ＣＶ，ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ）技术。
计算机视觉技术是人工智能（ＡＩ，ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。
视频监控中所提到的智能视频技术主要是指：“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。
”随着物联网的逐步推广，以及人们对智能化的强烈要求，智能视频监控迎来巨大的发展机遇，物联网必将对视频监控产生深刻影响，包括其理念、技术、形态和效果。
视频监控的智能化给计算机视觉在公共安全领域中应用提供了广阔的前景，智能视觉监控成为一个逐渐兴起的研究方向。
当前视频监控已全面进入全数字化时代，即网络化视频监视系统，它基于标准的ＴＣＰ／ＩＰ协议，所以又称为ＩＰ监控系统，最早出现于２００１年。
数字化视频监控的优点是克服了模拟闭路电视监控的局限性：数字化视频可以在计算机网络上传输图像数据，基本上不受距离限制，信号三、智能视频监控在物联网中的发展现状摘要：关键词：在物联网的前提下，视频信息可以传送和集中的价值并不仅仅是跨越空间距离获取信息，更关键的是在这个基础上可以扩展各种各样的智能分析应用，这正是物联网之于监控联网的最大好处。
本文分析了智能视频监控在物联网中的应用现状，总结了当前智能视频监控的关键技术，并展望了其发展趋势。
物联网智能视频安防监控图像识别物联网中智能视频技术的现状与分析李万才9ＰＴｏｌｉｃｅｅｃｈｎｏｌｏｇｙ２０１０年１１月物联网技术在警务领域的应用不易受干扰，可大幅度提高图像品质和稳定性；数字视频可利用计算机网络联网，网络带宽可复用，无须重复布线；数字化存储成为可能，经过压缩的视频数据可存储在磁盘阵列中或保存在光盘中，查询简便快捷。
在智能化方面，当前视频监控系统试图利用计算机视觉技术对摄像机采集的视频信息进行分析、理解和处理，将无关的信息滤除，只将提取出的有用的信息报告给监控人员进行处理，从而实现预警、防范和主动监测的功能，以达到代替人完成监控任务的目的。
一种基本的智能视频系统结构如下图１所示。
智能视频技术目前已在如下的几个地方得到应用：１．高级视频移动侦测：在复杂的天气环境中（例如雨雪、大雾、大风等）精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况，包括运动方向、运动特征等。
２．物体追踪：侦测到移动物体之后，根据物体的运动情况，自动发送ＰＴＺ控制指令，使摄像机能够自动跟踪物体，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
３．人物面部识别：自动识别人物的脸部特征，并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。
此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。
“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间，通常与门禁系统配合使用；“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体，此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。
４．车辆识别：识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征，并反馈给监控者。
此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。
５．非法滞留：当一个物体（如箱子、包裹、车辆、人物等）在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。
典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
６．交通流量控制：用于在公路上监视交通情况，例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。
对于智能视频处理的研究，日本、德国和美国等发达国家早在上世纪六十年代就开始了，但直到上世纪九十年代后期，随着光电子技术和计算机技术的发展才取得了广泛的应用，其市场潜力十分巨大。
据“视觉系统国际公司”的一份调研报告显示：１９９９－２００４年北美的智能视频系统市场规模从１６．８亿美元增长到１９亿美元。
至于智能摄像机，ＮＩ、ＳＯＮＹ、霍尼韦尔、松下等公司的产品占据了很大的市场。
以美国国家仪器有限公司（ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，简称ＮＩ）推出的ＮＩ１７４２智能相机为例：ＮＩ智能相机是一种连接了工业控制器和图像传感器的嵌入式装置，并且集成了ＮＩ视觉软件，可直接在相机上实现图像处理。
ＮＩ１７４２有一个５３３ＭＨＺ的处理器，它们都可专门用于苛刻的工业环境。
运用于这种照相机的单色ＶＧＡ（６４０ｘ４８０）图像传感器是一个高质量的Ｓｏｎｙ电荷藕合器。
该相机还有内置工业Ｉ／Ｏ，包括两个光隔离数字输人和两个光隔离数字输出，一个ＲＳ２３２串行端口和两个包括ＭｏｄｂｕｓＴＣＰ在内的支持工业协议的千兆以太网端口。
另外，ＮＩ１７４２包括正交编码器支持功能和一个以ＮＩ直接驱动光源技术为特性的内置控制器。
通过正交编码支持功能，工程师可以轻松地通过线性或旋转驱动系统来实现同步监测。
这些高清晰度的智能摄像机将使监控系统更上一层楼。
就国内来说，随着近十年的学习进步，出现了海康威视、大华等一些视频监控产品提供商，并都已进入全球前十的行列，在这个领域做出了很大的贡献。
比如海康威视的智能可控摄像机，运动过程中图像平稳、预置定位精确，还实现了报警联动、巡航扫描、花样扫描、定时启动、两点扫描等功能，满足了大多数场合的需要。
但是，我们还是必须看到，国内的产品所使用的机芯大多仍是由ＳＯＮＹ等国外提供是供应的，另外在智能算法方面缺乏专利权，同国外先进水平仍有相当的差距。
智能视频监控技术涉及图像处理、图像分析、机器视四、智能视频监控的关键技术介绍10２０１０年１１月觉、模式识别、人工智能等众多研究领域，是一个跨学科的综合问题。
它的主要组成部分如下图２所示。
运动目标检测，是将目标物体所在区域从视频序列的图像中分离出来。
后续工作中的运动目标提取，以及运动目标的跟踪和行为理解都是在正确检测识别目标物体的基础上进行的。
运动目标检测是视频监控系统中的前导步骤。
运动目标检测分背景检测和目标检测，现有的背景检测方法大致有四种：背景统计法、Ｓｕｒｅｎｄｒａ背景更新算法、卡尔曼滤波法以及背景模型法。
背景统计法通过在一段时间内对像素点的灰度统计，取其平均值作为背景点的灰度估计，滤去变化剧烈的部分；Ｓｕｒｅｎｄｒａ背景更新算法通过计算帧差图像得到物体的运动区域，对该区域内的背景保持不变，对非运动区域的背景点进行加权迭代更新，得到背景的估计图像；卡尔曼滤波法（Ｋｅｌｍａｎ）是将每个像素点的灰度时间序列视为带有噪声的背景灰度观测值，通过时域递归低通滤波来估计出缓变的实际背景图像。
背景模型法对每个像素点建立统计模型，认为像素点的灰度分布符合某种概率分布，如高斯分布模型，混合高斯分布模型，非参数化模型。
目标检测算法中常用的主要有三种：光流法、帧间差分法和背景减法。
光流法，是采用运动目标随时间变化的光流特性，通过计算图像序列的光流场提取运动目标。
计算复杂、耗时，难以满足实时性检测；帧间差分法，通过比较相邻两帧图像灰度值的不同，来提取运动的目标。
计算简单，对运动变化区域敏感，但是检测出的物体在运动方向上被拉伸，运动目标位置不精确，部分运动目标信息被去除，不能完整地提取运动目标；背景减法，是将当前帧图像和背景帧图像相减，若某点像素差值大于某一阈值，则判定为出现在运动目标上的点，相减的结果直接给出了目标的位置、大小和形状等信息。
主要涉及背景估计和更新，定位精确，但对光照和环境变化敏感。
在运动区域中将多个运动目标提取出来，通常使用形态学操作来进行目标的标记和计数。
形态学的基本运算有四种：膨胀，腐蚀，开运算和闭运算。
二值形态学中的运算对象是集合，通常给出一个图像集合和一个结构元素集合，利用结构元对图像进行操作。
结构元是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形状和大小的矩阵，该矩阵由０和１组成，可以有任意的大小和维数，数值１代表邻域内（一）运动目标检测（二）运动目标提取和特征表示的像素，形态学是对数值为１的区域进行的运算。
在对得到的二值图像消除噪声后，则对图像中的运动区域进行标记和计数。
基于矩阵的标记方法，主要通过对每个像素作一个标记，使得属于同一个连通组元的像素有相同的标记，一幅标记图像用一个矩阵表示。
提出基于像素标记的方法，对一幅二值图像从左向右、从上向下进行扫描。
标记当前正被扫描的像素，检查其与之前扫描到的若干个近邻像素的连通性。
将所有等价的标记归入等价组，对每个组赋一个唯一的标记，然后第二次扫描图像，将每个标记用它所在等价组的标记代替。
在确定目标区域轮廓时可使用外接矩形方法，通过提取运动目标外接矩形的特征来表述物体特征，如外接矩形的重心，面积等。
但是会导致得到物体的特征不准确，如当物体不能充满矩形框的大部分区域时，则外接矩形面积不能很好地表述物体。
