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基于视频监控技术的交通流量监测及管理交通问题一直是城市面临的头号难题。
随着城市化进程加快，交通流量管理和监测成为城市规划的关键。
视频监控技术已经被广泛应用于城市交通管理领域，通过监控交通流量，交通管理者能够更好地预测和处理交通拥堵，减少交通事故的发生和提升城市交通运输效率。
监测技术借助视频监控技术进行交通流量监测是最常见的监管方式。
这种方法的核心是将固定摄像头捕捉到的实时视频传输到中央控制台。
专业的交通监控系统使用高性能摄像机，可采集视频数据并进行实时图像处理。
基于高效算法进行图像处理，该系统可提供对数据的实时分析，包括车流量、车速、道路拥堵情况和其他交通信息。
该系统不断收集并分析数据，从而为交通管理者提供实时的数据和反馈，以便他们更好地优化路网和交通流量。
管理系统基于实时视频监测数据，并结合其他的数据资源，并借助预测算法和模型，交通管理者能够生成一个强大的交通管理系统。
这个系统有能力在实时情况下进行数据分析和可视化，准确地进行路网情况评估，并提供实时路况信息给驾驶员，以便他们能够电子地选择路线。
这种系统不仅能够减少拥堵，还可以大大提高交通出行的效率。
基于区块链技术的管理系统，可以将实时地交通流量数据进行存储和共享，对路网资源和交通工具进行优化调度，同时确保交通设施的秩序和公平性。
此外，应用区块链技术还能让交通出行的数据更加安全和完备，从而提高社会公共治理的水平。
面临的挑战尽管交通管理者能基于视频监控技术实现交通流量监泽和管理，但是在实际使用中还必须处理以下挑战：一是个人隐私问题，必须做好隐私保护工作，避免信息泄露。
二是结构复杂，由于城市交通由多种交通流量交叉组成，而每种交通流量具有独特的难题和困难，因此设计出一套全面的监管系统是非常复杂的。
三是大数据分析方面，必须使用最新的技术，以尽可能地分析和挖掘出更多交通信息，来更好地处理拥堵和事故问题。
结论总的来说，交通管理者可以借助视频监控技术更好地解决交通难题。
视频监控与人流量统计算法随着社会经济的不断发展、城市人口增加和安全问题的凸显，视频监控系统逐渐成为各大城市重要的公共安全设施。
而在视频监控领域，人流量统计算法成为了热门话题。
使用这种算法可以实现对大型公共场所的实时人流量计数、监测、跟踪和预警等功能，有助于更好地管理人群和维护公共秩序。
那么，这种算法是如何实现的呢？首先，人流量统计算法要做的就是从监控画面中自动识别出人体轮廓，并进行跟踪。
在识别过程中，需要解决一些复杂的问题，如背景干扰、人体遮挡、光线变化等。
因此，需要采用先进的图像处理算法来完成。
比如，基于背景建模的目标检测算法，可以将监控区域中的背景和前景分离开来，只保留前景部分进行人体轮廓识别，从而排除背景对识别的干扰；而基于深度学习的人体检测算法则通过对人体进行深度学习，训练出一种模型，可以对人体特征进行识别，从而更加准确地判别人体轮廓。
其次，对于识别出的人体轮廓，还需要进行跟踪。
由于人体移动速度较快，且往往在监控画面中出现多次，在跟踪过程中需要充分考虑这些因素。
为此，研究人员提出了一些有效的跟踪算法，如卡尔曼滤波算法、基于模板匹配的跟踪算法等。
最后，对于已经识别和跟踪出来的人体轮廓，就可以进行人流量统计了。
一般来说，人流量统计算法分为两类：基于密度的统计算法和基于轨迹的统计算法。
基于密度的统计算法是指通过对监控区域进行密度分析，得出人流密集度，从而估算人流量。
其核心思想是利用图像处理算法进行区域分割，然后统计每个区域内的像素点数，从而计算出人流密集度。
而基于轨迹的统计算法则是通过对人体运动轨迹进行记录和分析，计算出实际的人流量。
这种算法需要对人体轨迹进行建模和分析，识别出常用路径和拥堵区域等信息，并对监控画面中的事件进行分类和分析。
总之，视频监控与人流量统计算法的研究，为城市公共安全、交通管理和城市规划等方面提供了有力支持。
随着技术的不断进步和人工智能的迅速发展，相信这种算法会更加成熟、准确和实用，为城市的发展和人民的幸福作出更大贡献。
视频客流统计系统施工方案人流统计是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。
通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表，用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时，及时得到现场准确的人数和人群流量数据，有利于管理单位更高效的组织工作，为科学决策提供数据支持。
人流统计产品的特点：1、采用非接触式载波红外线进加增减的统计方式，对进出卖场客人的购买情绪不会产生任何影响。
2、实时显示当前各区域人数情况，提供对客流实时数据汇总。
3、自动分析来宾的行走方向，检测是入场或出场，同时计算场内滞留人数。
5、具有数据分析功能，根据设置条件生成多种数据分析报表；6、具有断电自动记忆功能，对原始记录进行有效的保护，避免了断电造成的数据丢失。
智能无人值守功能，自动存储当天记录，第二天数据从0开始计数。
7、可设置监控区域、监控目标大小及方向；对所监视区域进行实时视频采集。
人数统计是一项重要的商业市场研究手段，能够为大型商业系统的运营决策和综合管理提供准确及时的数据参考，对稳场、旺场起到非常重要的作用。
视频客流统计系统是通过采用先进的视频分析技术，可以精确、实时监测商场客流数据，提供基于客流动态的分析报告，客观反映商场客流特点，为企业经营活动提供决策依据。
该系统基于视频内容的智能化分析，可以满足企业以下方面的分析需求：1. 商场客流量及客流转化率可以实现进出商场人数、各区域滞留人数、顾客平均滞留时间等数据的统计，再结合商场POS系统数据，更可以计算出提袋率、平均客单价等重要指标，是商场管理层可以根据客流情况调整经营策略，促进消费。
2. 客流密度统计一般认为，客流密度=商场在场人数/商场面积。
通过客流分析，获取商场客流密度变化特征，可以掌握各楼层、各区域的准确客流密度，并可根据客流密度的变化，有效进行空调、通风等系统配置，合理安排洗手间、应急通道等维护人员，在提高购物舒适度的同时，避免人力资源的浪费。
市场上有不少可以实时监控的视频人数计数器，它是一种依靠视频图像分析技术来实现对人数统计的视频智能化应用系统。
通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表。
视频监控人数统计是智能视频监控的一个新的应用方向,兼有人群监控与客户流量统计的功能。
用户不仅可了解监控区域的实时动态信息，而且能够获得目标区域准确的人数和人群流量数据，通过对数据的分析，使得管理单位工作运营更高效，它还可与第三方软件系统进行集成，为科学决策提供数据依据。
而且随着社会经济的发展,实时视频监控系统越来越普及,对各种环境下的人数统计系统的要求也越来越高。
随着算法技术的越趋成熟，更加智能化及自动化是未来的趋势。
人数统计是大型商场、购物中心、连锁店、机场、车站、博物馆、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。
而俊竹人数统计方式的原理是通过嵌入终端的两个高清摄像镜头采集人群视频信号,由前端一体式客流统计终端进行分析统计人数。
基于嵌入式摄像镜头采集视频,然后对两个摄像头的视频图像进行视差计算,形成视频中人的3D图像,通过对人体的形状和高度为分析目标,通过区域和方向的设定来统计通过人数。
人数统计系统功能使用户，可随时随地的登陆进入系统，方便查看应用人数统计综合管理平台提供的查询、报表以及统计、分析、现场情况观测等各种服务。
深圳俊竹科技有限公司。
人流量统计方案为了更好地管理人流量和优化人员分布，提高商场、景区等场所的运营效率和服务质量，设计一个人流量统计方案是至关重要的。
本文将详细介绍一个可行的人流量统计方案，并探讨其应用前景和潜在问题。
一、方案介绍人流量统计方案旨在通过技术手段实时监测、记录和分析人员在特定区域的流动情况。
本方案将采用视频监控和图像处理技术进行人流量的统计和分析，具体过程如下：1. 安装摄像头: 在目标区域内安装高清摄像头，摄像头应能全方位覆盖，并具备较大视野角度，以确保能够准确捕捉到人员的行动轨迹。
2. 采集图像数据: 摄像头将实时采集到的图像数据传输到服务器进行处理。
为了保护个人隐私，图像数据应进行匿名处理，例如对人脸进行遮挡或模糊处理。
3. 图像处理: 采用图像处理算法对图像数据进行处理，提取人体轮廓和特征点，以便后续的人流量统计和分析。
4. 人体跟踪: 利用人体识别算法对图像进行人体跟踪，准确记录每个人的运动轨迹和停留时间。
同时，对于不同高度的行人，也要进行适当的姿态识别和处理。
5. 统计分析: 通过人体跟踪数据，计算人流量、客流密度、人员流动趋势等统计指标。
基于这些指标，可以实现人员热力图、路径分析和拥堵预警等功能。
二、应用前景人流量统计方案可以在多个场景中得到应用，包括但不限于：1. 商业中心和购物中心: 可以根据高峰和低谷时段，合理调整人员分布，提供更好的购物环境和服务体验。
2. 交通枢纽和车站: 可以及时监测站内人流量，合理安排公共交通运输，缓解交通压力，提高旅客满意度。
3. 景区和游乐园: 可以根据不同景点的人流量变化，制定游览路线，减少拥堵，提高游客流动效率。
4. 学校和医院: 可以通过统计人流量，合理规划教学楼和医疗资源，提高工作效率和就诊体验。
三、潜在问题在实施人流量统计方案时，可能会遇到以下潜在问题：1. 隐私保护: 在人流量统计过程中，必须严格遵守相关的隐私保护法规和伦理准则，确保个人信息不被泄露和滥用。
客流监测系统引言客流监测系统是一种利用先进的技术手段，对人流量进行实时监测和分析的系统。
随着经济的发展和人民生活水平的提高，大型商场、地铁站、机场等公共场所的人流量越来越大，为了更好地管理和规划这些场所，客流监测系统应运而生。
本文将介绍客流监测系统的原理、功能和应用场景。
原理客流监测系统通过使用多种传感器和技术手段，实时采集人流量数据，并进行分析和处理。
常用的技术包括视频监控、红外传感器、摄像头和计算机视觉等。
当有人进入或离开被监测区域时，传感器会捕捉到相应的信号，并将数据传输给系统。
系统会对传输的数据进行处理和分析，从而得到精确的人流量信息。
功能实时监测客流监测系统能够实时监测人流量，并将数据进行实时更新。
监测结果可以通过可视化界面展示，管理员可以随时查看当前的人流量情况，并做出相应的决策和调整。
数据分析客流监测系统还能对历史数据进行分析，并生成相应的报表和图表。
管理员可以根据这些数据分析结果，了解不同时间段、不同区域的人流量情况，并进行合理的资源配置和人员安排。
预测和预警基于历史数据和对人流量的分析，客流监测系统还可以进行人流量的预测，并发出相应的预警。
当人流量超过了系统所设定的阈值时，系统会自动发送报警信息给管理员，以便管理员及时采取措施，保证场所的安全和秩序。
应用场景商场商场是客流监测系统最常见的应用场景之一。
商场通常人流量大且复杂，通过客流监测系统的实时监测和数据分析，商家可以更好地了解消费者的行为和偏好，从而调整产品的摆放位置和推广策略，提升销售额和客户体验。
地铁站地铁站也是客流监测系统的重要应用场景之一。
地铁站往往人流量大且时间段分布不均，客流监测系统能够帮助地铁管理部门精确掌握各个时段的人流情况，从而进行合理的列车调度和地铁安全管理。
机场机场作为人流量最大的场所之一，对客流监测系统的需求也很高。
机场可以通过客流监测系统实时监测人流量的分布和变化，从而合理安排航班的起降和登机口的开放，提高机场的运行效率和服务质量。
客流统计系统介绍客流统计系统是指通过对人流、车流等进行实时监控和数据分析，来统计分析人员流动的方向、密度、时段等相关信息的一种系统。
该系统可以通过各种硬件设备（如监控摄像头、GPS定位设备、红外传感器等）和软件应用来实现。
它的主要目的是为商业运营、公共交通、城市规划等提供重要的基础数据，为各类组织和企业的决策和运营提供科学依据。
客流统计系统的核心功能之一是实时监控。
通过安装在重要区域的监控摄像头，系统可以实时采集到人员流动的图像和视频数据。
这些数据可以被传输到数据分析中心，通过图像识别和人流分析算法，系统能够准确地识别人员的数量、行走方向、停留时间等信息。
同时，也可以提供视频回放功能，方便进行事件溯源或后期数据分析。
客流统计系统还可以通过GPS定位设备和移动终端应用来实现，尤其是在公共交通领域。
通过乘车人员使用定位设备或手机APP，系统可以实时获取到乘车人员的位置和行程信息。
这样就可以及时掌握公交车满座率、车内拥堵情况等重要数据，并实时反馈给相关部门和乘客，以提供更好的乘车服务。
客流统计系统除了实时监控，还能进行数据分析和统计报表生成。
通过对监控数据的整理和分析，系统能够生成各类报表和可视化图表，用于直观地展示人员流动的趋势、热点区域、高峰时段等信息。
这些数据和报表可以为商家提供有针对性的运营策略，例如布置商品陈列、调整人员配备等；也可以为城市规划者提供决策依据，如道路交通改善、公共设施建设等。
客流统计系统还可以与其他系统进行集成，提供更加全面和精确的数据分析。
例如，可以与人脸识别系统结合，通过识别人员的身份信息，进一步分析人员的购买偏好、消费能力等；可以与支付系统集成，实现消费行为和客流数据的关联，为商家提供更加精准的精准营销和服务。
总结起来，客流统计系统是一种基于人流和车流监控的数据分析系统，通过实时监控和数据分析，可以提供人员流动的方向、密度、时段等相关信息。
它具有实时监控、数据分析和统计报表生成等功能，可以为商业运营、公共交通、城市规划等各领域提供科学依据。
客流统计系统施工方案1. 引言客流统计是指通过对人员活动路径、进出场数据和人数等信息进行分析，来研究人员流动规律和拥堵情况的基本工作。
为了有效实施客流统计工作，本文将介绍一个客流统计系统的施工方案。
2. 系统架构2.1 硬件架构客流统计系统的硬件架构包括以下组成部分：•摄像头：用于拍摄人员进出场的画面。
•网络设备：用于连接摄像头和服务器的网络设备。
•服务器：用于接收、存储和分析摄像头拍摄的画面。
•数据库：用于存储客流统计数据。
2.2 软件架构客流统计系统的软件架构包括以下模块：•视频采集模块：负责从摄像头获取视频流数据。
•视频处理模块：负责对视频流数据进行处理，提取人员进出场的信息。
•数据分析模块：负责对提取的信息进行统计和分析。
•数据存储模块：负责将统计分析的结果保存到数据库中。
3. 施工步骤3.1 安装摄像头首先，需要根据需要安装摄像头，摄像头的位置应能够清晰拍摄到人员进出场的画面，并且能够覆盖统计区域的所有区域。
3.2 配置网络设备将摄像头与服务器连接，并配置网络设备，以确保视频流的流畅传输。
3.3 部署服务器和数据库安装服务器和数据库，并进行相应的配置。
服务器需要具备足够的存储空间和计算能力，以满足客流统计系统的需求。
3.4 安装和配置软件模块根据系统架构中描述的软件模块，安装和配置相应的软件模块。
确保模块之间的协作和数据流的正常传递。
3.5 测试和调试在系统部署完成后，进行系统的测试和调试，确保客流统计系统能够正常运行。
测试过程中需关注系统的准确度、稳定性和处理速度等方面。
3.6 系统上线在系统测试和调试通过后，将客流统计系统投入使用。
并且确保系统能够稳定运行，满足实际需求。
4. 维护和优化客流统计系统的维护和优化工作需要持续进行。
包括定期检查摄像头的工作状态，维护服务器的正常运行，保持数据库的稳定性等。
同时，需根据实际使用情况，对系统进行优化，以提高客流统计的准确性和效率。
5. 总结客流统计系统的施工方案包括硬件架构和软件架构的设计、系统部署和优化过程。
客流量统计方案在当今的商业环境中，准确地统计客流量对于企业和商家来说具有至关重要的意义。
它不仅能够帮助我们了解顾客的行为模式和消费习惯，还可以为营销策略的制定、店铺布局的优化以及人员配置的调整提供有力的依据。
接下来，我将为您详细介绍几种常见的客流量统计方案。
一、人工计数法这是最传统也是最直接的一种方法。
安排专门的工作人员在特定的时间段内，站在入口或出口处，通过手动计数的方式记录进入或离开的顾客数量。
这种方法的优点是简单易行，成本相对较低，而且可以直接观察到顾客的特征和行为。
但它也存在明显的缺点，比如人工计数容易出现疲劳和误差，尤其是在客流量较大的情况下；同时，这种方法无法实现长时间的持续统计，而且数据的整理和分析也较为繁琐。
二、红外线感应计数法通过在入口和出口处安装红外线发射和接收装置，当有顾客经过时，会阻断红外线的传输，从而触发计数。
这种方法的准确性相对较高，能够实现实时的自动计数，并且不受光线和环境的影响。
然而，红外线感应计数法也有一定的局限性，它可能会受到物体遮挡的干扰，例如顾客携带的大型物品；另外，如果有多个顾客同时经过，可能会出现漏计或重复计数的情况。
三、视频监控计数法利用摄像头对入口和出口进行监控，然后通过图像识别和分析软件来统计客流量。
这种方案的优点是可以同时获取大量的信息，不仅能够统计人数，还可以分析顾客的年龄、性别、行走方向等特征。
但它的缺点是设备成本较高，对图像分析软件的要求也很高，而且在复杂的环境中，图像识别的准确性可能会受到影响。
四、WiFi 探针计数法基于顾客携带的移动设备所发出的 WiFi 信号来进行统计。
当顾客进入监测区域时，其设备的WiFi 信号会被探测器捕获，从而实现计数。
这种方法的优势在于无需顾客主动配合，而且可以在一定程度上获取顾客的停留时间和轨迹。
不过，它也存在一些问题，比如需要顾客的设备开启 WiFi 功能，而且可能会涉及到用户隐私的问题。
五、基于蓝牙技术的计数法类似于 WiFi 探针计数法，通过检测顾客携带的蓝牙设备来统计客流量。
视频监控系统中的行人行为识别与人流统计随着现代科技的不断发展，视频监控系统在我们日常生活中的应用越来越广泛。
然而，传统的视频监控仅仅能够提供画面的观察，缺乏对行人行为的识别和人流统计功能。
而对于安保、交通管理等领域来说，行人行为识别和人流统计是非常重要的功能。
行人行为识别是指通过视频监控系统分析和识别行人的不同行为或动作。
这项技术可以帮助监控人员更好地了解行人的行为，例如行人是否违法、人员密集区的拥堵情况等。
人流统计则是通过分析视频监控中的行人数量和流动方向，进而统计人员的流入和流出情况，从而为人员调配和流量控制等提供参考。
在视频监控系统中实现行人行为识别和人流统计可以通过计算机视觉和深度学习等技术手段来实现。
传统的图像处理技术需要依赖人工提取特征，但这种方法存在识别效果不佳和需大量人力的缺点。
而深度学习则可以通过训练神经网络模型，从大量图像数据中学习和抽取特征，从而实现更准确的行人行为识别和人流统计。
在行人行为识别方面，常见的行为包括但不限于：站立、行走、奔跑、骑行、聚集等。
通过深度学习算法，可以将行人行为与特定的动作或行为模式相对应，从而准确判断并识别不同行为。
例如，当监控区域发生聚集行为时，系统可以发出提示并及时通知相关人员，以便进行有效的处置。
人流统计的目标是通过对视频监控画面的分析，实时统计人员的数量、流动方向和速度等信息。
传感器设备和计算机视觉算法能够精确地检测、跟踪和统计行人在特定区域的流动情况。
这些信息对于交通管制、安全管理和商业决策等方面具有重要意义。
例如，交通控制部门可以根据人流统计结果进行交通信号的优化调整，以缓解拥堵问题。
然而，在实际应用中，视频监控系统中的行人行为识别和人流统计仍面临一些挑战。
首先，复杂的环境场景、人员密集和遮挡问题都会对识别和统计的准确性带来挑战。
其次，对于大规模的视频监控系统，数据的处理速度和实时性也是一个挑战。
最后，隐私问题是一个持续存在的争议，需要制定相关的规范和政策来保护个人隐私。
视频人流量分析系统一、需求分析对客流量的研究和分析，是整个餐饮业都在关注的重点。
但如何去获取准确的客流数据，那就需要一个白动、连续、准确的系统，对进出门店入口的客流数据进行统计，并通过报表分析系统对客流数据进行多元化组合、分析和深层挖掘，准确反映客流量变化趋势，为经营管理制订营商策略提供准确及时的数据参考依据。
通过人数流量规律统计，不但可以了解相关设施在运行中的状况，还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作：通过深入的顾客数据研究，可以最大限度地挖掘门店的销售潜力，增加销售时机；同时，对于人流密度较大的区域采取相应的措施，还可以进行很好的走向引导和平安预警。
不过，由于之前客流量的实时监测技术还停留在较低的水平，许多商家仍然沿用人工计数的方法，对某一时点的客流量进行抽查。
这种方法一方面不能做到“实时监测〞，同时准确率也较低。
也有局部商家引进了基于红外技术以及重力感应方式的客流统计系统，但这种系统也只能做到“人数计算〞，无法深入进行客流的信息分析，彳艮难较好地满足商业用户的需求。
随着技术的不断开展，采用视频分析技术的视频客流统计系统开始崭露头角，因其优越的性能、精确的统计结果、简单的安装实现方式以及低廉的本钱等特性，正逐步被商场等购物场所采纳使用据统计，目前香港、日本、新加坡、欧美等兴旺国家和地区90咖上的大型商场及连锁商业网点都在广泛使用实时客流分析系统。
二、系统概述为合作伙伴提供视频客流统计系统，是一套先进的监控客流量变化的智能安防系统。
该系统融合了视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术，通过大量样本训练得到人头检测器，并通过对视频中人头的检测，和跟踪判断通过区域的人数和方向，从而实现客流量的统计，如图1所示。
用户可根据需要，指定监测一个或多个出入口，也可以指定统计单一方向或双向的客流数据。
另外，本系统还可以把客流数据信息统计生成报表，供用户决策分析。
前端安装的摄像机把采集来的视频信号通过网络传送到客流统计效劳器。
系统技术要求及评标办法一、系统技术要求应标方需提供基于视频识别移动物体DSP技术的客流统计系统所涉及的所有软硬件产品及施工和原厂运维服务，包括但不限于：客流前端设备、分析采集处理器、传输管线、中间交换机（如系统架构涉及）、服务器、机柜及电源设备(如涉及)、相关操作系统及数据库许可证、客流分析软件许可证、施工及后期维保服务等。
投标人投标产品（基于视频识别移动物体DSP技术的产品）需与资格预审或商业广场已实施成熟案例中提供或使用的一致。
（一）客流系统相关指标：1.客流准确率要求：采用视频识别移动物体技术，人数统计进出准确率要求达95%（含）以上。
2.通道进和出的客流准确率须同向偏离，即：同一通道，进和出的客流准确率值应同时达到95%-100%区间或100%-105%区间；3.客流滞留量要求：任何时段内系统的滞留数不得为负值。
4.灵敏度要求：可以检测出有1厘米以上间距的客流；可检测出快速运动的物体；5.抗干扰要求：能有效区别人或物体的影子不做统计，对外部环境抗干扰能力强。
如：射灯照射、地毯影响、环境灯慢闪、阳光影响、汽车灯光、行人头发和配饰、推拉门、行人姿势、衣服颜色等；6.方向判断：实时检测进出两个方向客流数量，并提供多项指标；7.扩展性强：能够与多个其它业务系统接口，并提供相应接口结构；8.系统性强：既可以广场或门店单独使用，也可以通过内网，由总部访问使用；采用B/S架构；9.数据直观：系统自动生成分析报表和报告，可执行分析、对比等操作；10.长期存储：数据库可存储至少10年数据，可按时间查询和使用。
数据可以通过光盘刻录备份存档；11.数据管理：1)客流数据自检：数据实时性检测、数据缺失检测、数据审核（自动/手动审核或提供审核模板自动审核）；2)主动通知：短信、邮件通知（故障/事件）并可指定通知策略（定时/实时）3)异常告警：支持异常数据告警机制。
（如：日计算周期内，最小计算周期数据量明显超出同期水平时主动告警等。
）通过视频监控设备捕获某一时间段的图像序列。
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对其进
（5）用提取出的背景信息为参数建立初始背景模型，由式
定后续图像是前景点还是背景点，当满足条件时
图1 自适应方法检测结果
图2 高斯方法检测结果
３．目标跟踪与客流量计数
系统在目标检测基础上对目标采用模板匹配且逐帧跟踪，并提出了一种通过设置标志线的方法判断行人目标是否通过标志线从而实现
[5]。
综合运动目标的形状、位置以及统计等特征,建立行人目标的特征模板,进行匹配检测,实现连续跟踪。
在目标匹配时首先考虑位置
目标跟踪过程中,依据前一帧图像的检测结果分别为每个目标建对当前帧预测区附近出现的目标进行匹配。
如果匹配则跟踪成功，并更新匹配模板，用来处理下帧图像，从而实现对运动行人进行连续检测和跟踪。
否则，使用原模板继续处理下帧图像。
如果图像序列连续三帧中目标和模板均不匹配,即认为目标跟踪失败，则为从第四帧开始对新目标进行跟踪。
最后
列中依次确定的目标位置判断是否通过标志线从而实现计数。
