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如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测城市更新监测是指利用高分辨率卫星影像技术对城市建筑、土地利用和环境变化等进行实时监测和评估的过程。
随着卫星技术的飞速发展，高分辨率卫星影像已经成为城市更新监测的重要工具。
本文将从数据获取、信息提取和应用案例三个方面探讨如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测。
一、数据获取高分辨率卫星影像是进行城市更新监测的基础数据，其获取和处理的准确性和及时性对于监测的成果至关重要。
一般来说，高分辨率卫星影像的获取可以通过两种途径，一种是自行购买，另一种是向卫星数据提供商购买。
自行购买需要拥有卫星接收设备和图像处理软件等专业技术条件，成本较高。
而向卫星数据提供商购买可以在几天内获取最新的卫星影像，相对便捷。
无论选择哪种途径，都需要确保数据的准确性和及时性，以满足城市更新监测的需求。
二、信息提取高分辨率卫星影像中蕴含着丰富的城市更新相关信息，如建筑物轮廓、道路网络、绿地分布等。
通过适当的数据处理和分析技术，可以从卫星影像中提取出这些信息，并进行合理的分类和统计，为城市更新监测提供有力的支持。
常用的信息提取技术包括目标检测、面积计算、变化检测等。
其中，目标检测是识别和提取高分辨率卫星影像中的建筑物、道路等重要目标的关键技术。
通过目标检测，可以快速获取城市建筑物的分布情况和空间布局，为城市更新策划提供有力的参考。
三、应用案例高分辨率卫星影像在城市更新监测中有着广泛的应用。
以下将介绍两个具体的应用案例。
首先是城市地块利用状况监测。
高分辨率卫星影像可以提供地块利用的详细信息，包括建筑物类型、面积、高度等。
通过对卫星影像的分析，可以快速了解城市地块的利用状况，并进行统计和分析。
这对于土地规划和城市更新具有重要意义。
例如，某城市规划部门通过对高分辨率卫星影像的分析，发现某些低效用地块被高楼大厦占据，无法充分发挥城市土地资源的利用效益。
基于这一发现，规划部门可以对该地块进行重新规划，并提出相应的城市更新方案，以提高土地利用效率。
基于GIS和视频监控的城市指挥调度系统摘要:作为许多工程领域的应用热点，地理信息系统（GIS）在很多领域具备较高应用价值，本文针对传统的城市管理系统指挥调度管理信息化程度低、对资源的统一管理不够灵活、指挥调度没有科学的评判依据等问题,利用GIS系统的二三维动态化技术,将应急与监控一体化,实现对可控资源的统一管理调度,科学地实现联动指挥调度,结合智能手机端,实现移动调度,针对调度任务实行科学的评价学习,达到改进指挥调度方式的目的。
关键词:应急监控;视频;地理信息系统地理信息系统(GIS)技术在近些年来发展的越来越成熟，应用的领域也越来越多。
目前，警用GIS的开发在公安系统也取得了一定的应用效果。
近年来，国家大力提倡平安城市的建设，从而视频管理调度系统就显得尤其重要。
一、系统总体设计1.系统概述。
本文研究的城市治安网络视频监控管理系统采用了三层架构，通过对监控设备、监控客户端、检索客户端的管理，该系统能够提供数据库、应用、通信、集中录像、数据检索等服务。
2.体系结构。
为满足城市治安网络视频监控管理系统实际应用需求，设计采用了客户机/服务器（C/S）模式，由此系统的客户端分成了五部分，即用户管理、视频监控、历史视频检索、状态监控、设备管理客户端。
3.GIS模块的目标和功能。
GIS模块属于城市治安网络视频监控管理系统的重要组成，该模块同时也属于本文研究的核心内容，在GIS的支持下，GIS模块实现了地图显示、信息查询、告警提示、动态更新地图信息、最短路径显示共五方面功能。
二、系统逻辑结构设计系统主要实现监控信息标准化,在二三维电子地图上指挥、资源管理调度、案件处理及与智能手机端进行交互等逻辑功能。
系统中心管理端和智能手机端的主要功能模块如图2所示。
本调度指挥系统采用“客户端-服务中心端”两级管理模式,客户端运行在智能手机客户端上的app,使得用户可以随时上报案件,工作人员能实时处理任务。
服务中心端是在windows平台上开发部署监控管理平台,实现对所有资源的统一管理,调度中心实现对管辖区内域的资源统一管理。
智能视频监控系统技术方案1系统管理系统管理包含角色管理、用户管理、部门管理、人员管理、卡片管理、组织管理、设备管理、移动端管理等角色管理包含角色列表、角色绑定用户状态展示；角色新增、删除、修改、详情查看、角色搜索操作；配置菜单（管理端、pc客户端、移动端）权限、部门权限、组织权限、资源操作权限等；用户管理包含平台用户列表和用户登录状态、用户最后登录时间展示；平台用户添加、修改、删除、强制下线、详情查看、列表搜索操作；用户信息关联多个角色、绑定人员（一个）、指定用户所属组织、查看用户当前权限信息等；人员管理包含部门树按层级展示、按部门名称模糊搜索，可以进行部门添加、删除、导入、导出、移动操作；人员列表展示及根据人员姓名/证件号码/手机号进行人员模糊搜索；人员新增、删除、导入、导出、所属部门移动、冻结、解冻等操作设备管理包含平台设备统一添加、修改、删除、导入、导出及列表展示；自动搜索局域网内设备信息并加入平台管理；通道名称单独修改等组织机构的管理，包括组织机构的添加，删除，修改，为本组织的通道分组，根据本组织的所有通道的不同监控职能，进行分组管理。
用户权限配置分为三部分：用户、部门、角色，不同用户可以设置所属部门和隶属角色，相关操作时根据优先级提供优先级高的用户优先使用权利，用户权限可以在线进行授权、转移和取消；移动端管理是对执法监察移动端的配置，实现移动端apk版本和法律库的在线更新功能。
2日志管理记录用户日志、安全运行日志、故障日志、操作日志，对系统数据备份、恢复，进行日志记录，便于分析和处理等。
日志可以保存为Word文档导出，便于日后查验。
包含用户操作列表展示、日志记录导出、按操作类型/模块等条件查询；服务在线、离线日志查询、日志导出操作；设备在线、离线日志查询、日志导出操作；设备/服务器校时日志查询、日志导出操作。
3报警管理包含报警配置、报警处理等。
报警配置包含设置报警风暴间隔、报警等级、是否保存、是否启用；为报警事件配置联动动作，包括：联动录像、邮件、短信及新增子系统支持的联动动作（视频弹窗、抓图、云台等）；动态管理新增子系统的报警类型，可自动将新增子系统报警类型合并到原有报警类型中进行统一管理；为报警在客户端上配置联动弹框、语音播报、地图闪烁。
Eiscussion|探讨浅谈高精三维GIS地图在交通管理中的运用文图丨张春宁当前，各地公安交管部门正深入推进信息化警务改革，逐步建立起可视化业务平台，对地图数据的精细化提出了更高要求。
相较过去的平面地图，高精三维GIS地图能够给予智能交通管控平台用户更加清晰的三维场景还原，更准确地描绘车辆行驶数据，更利于交管部门对道路交通进行研判分析。
本文结合江西省赣州市蓉江新区交通管理工作实际，对高精三维GIS地图的实战运用进行简要分析。
一、蓉江高精三维GIS地图的建设情况随着蓉江新区“智慧城市”大幕的开启，以物联网、云计算为代表的新技术被运用到整个智能交通体系中，需要依托大数据的管控理念，建立一个更大范围的综合交通管控平台，实行可视化、精准化管理模式。
笔者通过与规划设计部门的多次交流，做出交通预测研判：新区快速路高峰小时总体运行良好，但匝 道进出段会出现一定拥堵，主要集中在赣南大道、蓉江三路的上下匝道段；新区主干路高峰小时总体运行通畅，但部分路段会发生一定延误，主要集中在黄金路和创业路，主要受高峰小时的对外出行和过境交通影响；新区越江通道高峰小时满足越江需求，多通道多层次的越江通道保障了新区与周边组团的越江交通需求，总体饱和度均在0.75以下。
以上数据若通过原始二维展示及标注方式，缺少有效直观可视化数据，必须研究建设高精三维GIS地图。
目前，蓉江新区智能交通项目有序推进，2019年总计完成28个路口“电子警察”建设，这些专业性电子设备作为前端将有效为交通管理提供切实可用的真实数据采集，但目前因为平台尚未建设完成，无法将其整合在所需的高精GIS三维地图上，可视化程度低，导致信息化指挥调度水平较低。
在数据分析研判方面体现为“只有较为初步数据，动态交通物联信息无法与实际道路基础数据结合”。
无法对交通运行规律、交通堵点乱点分布及交通拥堵指数进行实时精准化研判和常态化分析，对涉酒、涉毒、涉牌涉证等严重交通违法轨迹分析功能较弱，无法完整研判分析重点车辆运行轨迹，进行精准打击。
GIS实现多摄像机协同的四大关键技术
摄像机目标“握手”、协同技术
GIS(高清卫星将多摄像机放在系统层面上来考虑可以很自然地引入资源调配的概念。
就是对运动目标的前进方向进行预判，提前调度监控资源。
例如让云台摄像机在某个预置位“迎接”运动物体，在分叉口上可以调集多个云台摄
像机进行准备，从而提高“握手”的成功率，用少量的摄像机达到覆盖大面积监
控区域的目的。
动态平台跟踪技术
在固定摄像机中进行目标跟踪是较为成熟的技术，为了用少量摄像机覆盖较大监控面积，通常需要使用动态平台跟踪技术，即云台目标跟踪技术。
相对于固定摄像机，由于没有背景模型的支撑，在云台摄像机上保持对目标的跟踪难度大大增加。
尤其当需要摄像机变倍来放大目标，目标转弯造成目标目前市场上有少量具有云台跟踪功能的产品，但是厂家并没有重点推广此功能。
所以在选择此类产品的时候，一定要关注实际效果。
单独的云台跟踪产品对于较大监控系统(几十个及以上探头)的监控效率的提升是有限的，云台跟踪产品可以做到在系统范围内调配、协同，才能真正发挥多摄像机协同的效能。
模式识别技术
智能视频分析的一个特点就是可以对运动目标的属性，例如人、小汽车、大卡车、自行车(摩托车)、人群等进行模式识别。
这些运动目标可以利用人车分类为主的模式识别技术和车牌识别、人脸识别属于一类技术，但由于相对来说使用环境更多样、人车大小不一、角度更多变，所以成熟度相对差一些，但是此类技术正迅速实用化，可以期待在近期接近或者可达到人脸识别的准确度。
保证高清视频监控系统质量的技术要点摘要：我国高清视频监控系统的建设规模越来越大，视频质量成为一个高清视频监控系统可用性的关键性指标。
高清视频监控系统是一个由采集、传输、存储、解码、显示、控制等诸多环节有机组成的完整系统，因而保障高清视频监控系统质量需要从图像质量、传输质量、存储质量、运维质量（服务质量）和数据挖掘等多方面进行考核。
关键词：高清视频；监控系统；质量技术数字高清监控系统因其分辨率高、色彩还原度好、抗干扰性强等特点，以及越来越高的性价比等很快占领平安城市、智能楼宇等主流市场和大街小巷。
但我们也清醒地看到各种现状：监控品牌繁多，核心能力不足，产品质量参差不齐；技术门槛较低，施工质量堪忧，检测与验收方法欠缺；使用维护人员基础薄弱，系统寿命难以保证等。
因此，如何保证高清视频监控系统的质量是项目实施全过程必须关注的课题。
一、图像质量1.图像采集。
图像采集过程中有一个核心环节称之为图像信号处理（Image Signal Processing，ISP），该过程直接影响到摄像机的成像效果。
通常说的ISP技术主要指图像前处理技术，应用在摄像机上，图像信号前处理技术实现的模块包括黑电平钳位、坏点校正、色彩插值、自动聚焦、自动曝光、自动白平衡、色彩纠正、伽马纠正、锐化等。
近年来，雾霾天气频发，视频监控系统的实用性受到很大影响，一些重要细节淹没在雾气中难以观察，提升户外视频监控系统应用价值迫在眉睫。
目前，透雾技术大致可分为两类：一种是实时视频透雾技术；另一种则是通过图像增强等方式实现的透雾技术。
实时视频透雾技术是一种基于大气光学原理进行图像处理的算法。
该算法针对由烟尘、雾气、灰霾等气溶胶导致光学退化过程的成像特征进行建模并估计参数，区分图像不同区域景深与雾浓度进行局部增强滤波，采用图像处理技术有效恢复细节和色彩，从而获得准确、自然的透雾效果。
实时视频透雾技术与其他图像后处理的透雾技术相比，方案更成熟，图像通透性更好、细节更丰富、色彩饱和度高，不易出现色调失真、图像偏暗等问题。
ICS DB35 福建省地方标准DB35/T 1247 —2012数字高清视频监控系统技术规范Technical Code for Digital High-Definition & Visual Surveillance System2012 – 05 - 04 发布 2012 - 08 - 05 实施福建省质量技术监督局发布目次前言----------------------------------------------41 范围--------------------------------------------52 规范性引用文件----------------------------------53 术语、定义和缩略语------------------------------64 系统设计原则------------------------------------95 系统管理---------------------------------------106 系统技术参数-----------------------------------107 系统设计---------------------------------------138 施工-------------------------------------------169 方案论证、工程检测、竣工验收要求---------------17 附录 A（资料性附录）备选器材的技术要求----------252前言本标准是数字高清视频监控系统工程建设和管理的通用技术规范，可作为安全技术防范系统工程设计、施工、验收和管理的参考依据，也是保证我省安全技术防范系统工程建设质量，维护人身安全和国家、集体、个人财产安全的重要技术保障。
在福建省人民政府令第92号《福建省安全技术防范管理规定》和福建省公安厅关于安全技术防范工作指导意见等有关规定的基础上，本着从实际出发，以高清、网络、数字及智能的技术特点为基本原则，结合当前的软件、网络、通信以及安防器材的发展，针对我省安防领域，制定了措施得当、管理到位、引导正确、切实有效的地方标准。
基于GIS的智慧校园监控系统随着科技的不断发展，智慧校园系统正逐渐成为现代学校的重要组成部分。
基于地理信息系统（GIS）的智慧校园监控系统是一种利用GIS技术来实现校园安全监控的系统。
本文将介绍基于GIS的智慧校园监控系统的优势、功能以及实施过程。
基于GIS的智慧校园监控系统具有以下优势。
GIS技术可以将各类空间数据进行整合，实现校园内监控设备的空间分布分析和管理。
这可以帮助学校更好地理解校园的空间格局，优化监控设备的布设位置，提高监控效果。
GIS技术可以实现校园内监控设备与校园地理环境的无缝对接。
通过将监控设备的信息与地理地图进行集成，可以实时监测校园内的安全情况，及时采取措施应对突发事件。
GIS技术还可以实现实时监控画面的分析与处理，提高校园监控系统的智能化水平。
基于GIS的智慧校园监控系统具有多种功能。
它可以实现对校园范围内的视频监控进行集中管理和控制。
学校可以通过系统来查看监控摄像头的画面，并对其进行录像、拍照等操作。
系统可以设置多种报警模式，如移动侦测、入侵侦测等。
一旦系统监测到异常情况，如有人闯入禁区或学生聚集过多等，系统会自动报警，并及时通知相关人员。
系统还可以进行视频信号的实时传输和存储，以便后期查询和回放。
基于GIS的智慧校园监控系统的实施过程主要包括以下几个步骤。
需要进行系统需求分析，明确系统的功能和架构。
然后，应根据校园的实际情况进行系统设计和设备选择。
在设备安装过程中，应合理选择设备的位置和方位，并进行设备的配置和联网调试。
接下来，需要建立监控设备与GIS系统之间的数据接口，实现数据的共享和交互。
需要对系统进行测试和调试，确保系统的正常运行。
基于GIS的智慧校园监控系统是一种利用GIS技术来实现校园安全监控的系统。
它具有多种优势和功能，可以提高校园的安全性和管理水平。
在实施过程中，需要进行系统需求分析、设备安装和配置、数据接口建立等步骤。
希望通过智慧校园监控系统的应用，能够为校园安全管理提供更加智能化的解决方案。
贝尔信全景呈现3D GIS智慧安防可视化管理平台文/周世咏智慧城市研究院主任深圳市贝尔信智能系统有限公司引言在平安城市建设中，应急指挥与调度系统通过采用监控点在二维电子地图上显示的方式构建，能够实现集视频监控、GIS、GPS定位、周界防范、电子脉冲、震动光缆、目标识别、智能视频、语音通信、指挥调度等多项技术为一体的大型综合安防平台。
然而，随着城市建设的发展，中国城镇化率已经超过了50%，城市中楼群林立，情况复杂，对于现场应急救援人员来说，二维电子地图存在很大的局限性，已经远远不能满足平安城市、智慧城市建设的现实需要，而以城市三维建模、GPS、GIS应用为基础的3D GIS技术的兴起，实现了电子地图从二维平滑升级三维地理空间信息系统，从而给安防行业带来了新的机会。
贝尔信提出采用全景呈现三维地理空间信息系统技术来构建智慧安防可视化管理平台，本文介绍贝尔信这一核心技术、平台及其应用，其根本出发点是把报警点全景呈现与三维地理空间信息高度融合，实现智能感知、快速响应、精准定位、高效决策、协同应急、震慑犯罪、捍卫安宁，把安全事件造成的损失和影响控制在最小，标志着智慧安防时代的到来。
正文一、平台原理贝尔信全景呈现3D GIS智慧安防可视化管理平台是以VIDC嵌入式可插拔海量数据处理城市中心主机为核心，通过遍布城市的、构建在智能视觉物联网基础之上的前端智能视频采集系统(IVS)，利用基于云计算的后台大数据分析、海量视频处理和检索系统，实现对城市人、车、物、路、事件的安全状况的实时监控，智能感知城市中面临的安全威胁，一旦发生报警可通过该平台全景呈现报警信息及全景，做到“事前智能感知、事中精准处置、事后完整取证”，从而实现城市智慧安防体系建设。
图1：全景呈现3D GIS智慧安防可视化管理平台平台采用了智能视觉物联网技术、3D GIS可视化管理平台技术、VIDC云单元主机技术等三大核心技术。
其中，在3D GIS可视化管理平台中嵌入了贝尔信3DCity Engine核心引擎。
GIS智能视频监控技术介绍目前国际上新出现了一种基于高清卫星图的智能视频监控技术，又称基于目标的智能视频监控。
它采取高清卫星图作为GIS界面，将系统关联的摄像机的智能视频分析结果，有机集成在基于高清卫星图的视频监控界面上，简单直观地呈现目标信息，从而大幅提升用户体验。
一、GIS视频监控界面目前主流的视频监控系统采用“井字格”的方式，即在电视墙或显示器上显示视频图像。
这种方式的优点是容易实现，让用户直接看到最原始的视频信息。
但是这些视频信息都缺乏全局性，而GIS视频监控界面是对“井字格”式的传统视频监控系统一个有益的补充。
基于GIS的视频监控界面的优点主要体现在：1、方便用户迅速理解全局安全态势，判断触警位置，快速制定响应方案。
使用“井字格”方式显示视频图像就像以管窥豹，虽然众多摄像机图像都被显示，但由于摄像机点位、观察角度甚多，用户仍难以快速理解或判断监控区域的整体态势。
可以想象当有触警事件发生时，监控人员需要根据图像不断辨识目标的真实方位，既增加了监控疲劳程度，又降低了监控人员体验满意度，响应非常被动，其实这是视频监控行业的普遍问题。
而在GIS框架下，能将局部信息有效组织，其不仅是局部信息的简单叠加，它可以帮助用户提炼理解全局态势，例如目前监视的目标的运动趋势等，以便更及时有效地做出决策。
2、可以自然地和其它非视频信息集成，形成统一操作平台。
除了视频图像以外，GIS界面可以方便地集成GPS、门禁、RFID、消防等非视频传感器信息，是多传感器信息融合最自然的界面选择。
3、在GIS界面上可以实现的新功能：新业务功能：对车辆脱离指定运动轨迹的监控报警。
新的使用管理方法：经过GIS界面快速调阅、管理局部区域内的监控点，比如在某个关键部位用鼠标画框或者点击区域，自动弹出此区域及相邻位置的摄像机图像。
在GIS界面上快速制定报警策略，而不用在每个摄像机中逐个进行设置等。
二、高清卫星图的GIS监控界面当前主流的视频监控GIS界面采用类似于谷歌地图的电子地图。
作为视频图像信息的承载体，采用视频高清卫星图更为自然，同时也能产生更高级的应用。
目前电子地图和智能视频监控的结合主要体现在当智能视频监控发现异常的时候，对应监控区域可以通过闪动等形式表示触警。
但是这种触发不够精细，是一种“开关量”式的表达方式，对于监控区域内目标的运动轨迹等信息无法表示，自然也就不能表达自动跟踪等高级功能。
电子地图可以理解为一种简化了的卫星图。
但是正是这些被简化掉的信息，可以被用来在卫星图和监控图像之间通过数学方法，自动建立起一种匹配关系，从而可以使在摄像机中发现的目标信息在卫星图上准确标注出来。
例如发现的目标运动轨迹可以转换成目标在卫星图上的运动轨迹，从而可以将运动目标信息在卫星图上统一呈现出来。
将高清卫星图作为背景可以增强系统的真实感，更便于监控人员理解和接受。
同时，由于建立摄像机和GIS的匹配关系需要卫星图，所以使用卫星图不是锦上添花，而是必须的。
三、权衡监控系统优劣的标准美国安防界总结的安防至高境界是“Situational Awareness”，即态势感知。
从而提供“actionable”，即可操作的决策信息。
一套视频监控系统的价值主要体现在能否在触警事件发生后的一段时间内，为用户提供及时、有效和可操作的信息。
摄像机点位合理充足、图像清晰、电视墙壮观、智能分析误报率低等等，这些都是客户对视频监控系统的常见要求。
但是如果这些要求不能转化成可操作的决策及应急措施，花巨资的系统可能就是一个形象工程。
所以信息的“可操作性”是衡量视频监控系统优劣的根本标准。
四、目前视频监控的瓶颈目前视频监控系统的主要应用模式还是“事后调查取证”，是亡羊补牢而不是防患于未然。
在海量信息面前，人们寄希望于智能视频分析能有效过滤掉绝大多数的无用信息，将有用信息推送到用户面前。
智能视频分析是一个非常有潜力的发展方向，但是现在也存在一些问题。
本文主要关注如何将智能视频分析的结果有效呈现给用户，这恰恰是目前监控行业考虑比较少的一个问题。
监视信息各自独立。
现有的主流智能视频监控对每一路图像分别进行智能分析，将分析结果推送给用户。
各摄像机资源没有得到配合、协同。
同一运动目标经过多个摄像机视野会被报告为多个独立的录像片段。
由于每个摄像机触警条件不同，当物体在一个摄像机视野内触发报警，运动到其它摄像机视野的时候，很可能被视作为正常的运动物体。
所以主流智能视频监控系统或仅在某一个摄像机触发报警。
由于时间短，监控人员有可能来不及反应，从而丢失目标。
具有多摄像机协同功能的系统可以保持对触警目标跨区域的持续跟踪。
从而成倍地增加对目标的监控时间。
大大提高决策的准确性和有效性。
如果将对触警目标的跟踪时间作为考核一个视频监控系统价值的标准，具有多摄像机协同功能的系统的价值是普通智能视频监控系统的好多倍。
五、基于目标的智能视频监控基于目标的智能视频监控技术是目前国际上监控行业提出的一个新概念。
它是相对于目前主流的基于摄像机的智能视频监控技术而言的，是它的升级和延伸。
基于摄像机的主流技术没有在摄像机之间分享、关联信息，信息源之间是独立的。
基于目标的技术强调突破基于摄像机的技术对信息共享的束缚，在系统范围内协同调配监控资源。
自动关联摄像机之间来自同一目标的信息。
最终达到的目的是让用户“忘掉”某个摄像机，不需要知道摄像机的点位和朝向，仅需要关心和业务相关的目标，从而非常直接、方便地了解当前的安全态势，及时有效地制定出响应对策。
让监控信息的表达更简单直接是基于目标的智能视频监控技术的核心思想。
智能视频监控的实质上就是一个大量信息的提取和过滤过程。
主流的智能视频监控技术实现了可操作(Actionable)信息元素的提取，基于目标的智能视频监控技术就是将这些元素进行有效的组织，进一步梳理和过滤信息，并且呈献给用户，使用户感觉简单和直接。
基于目标的智能视频监控技术的两个支撑技术是：一是多摄像机(监控点)协同;二是基于卫星图的集成信息的呈现，下面描述了两支撑技术和基于目标监控的关系。
实现多摄像机协同的关键技术摄像机目标“握手”、协同技术GIS(高清卫星图)作为多摄像机协同技术的平台基础是非常理想的。
如果采用“井字格”形式的监控形式，摄像机之间的关联关系非常难确立。
同一个目标在相邻摄像机之间由于视角、变焦、成像敏感度、颜色差异等，会对目标在不同摄像机之间“握手”(Re-identification)造成较大困难。
通过利用GIS作为统一平台，不同摄像机之间的目标可以投射到GIS上面，从而利用位置约束来有效“握手”，大大提高了多摄像机协同的有效性。
将多摄像机放在系统层面上来考虑可以很自然地引入资源调配的概念。
就是对运动目标的前进方向进行预判，提前调度监控资源。
例如让云台摄像机在某个预置位“迎接”运动物体，在分叉口上可以调集多个云台摄像机进行准备，从而提高“握手”的成功率，用少量的摄像机达到覆盖大面积监控区域的目的。
动态平台跟踪技术在固定摄像机中进行目标跟踪是较为成熟的技术，为了用少量摄像机覆盖较大监控面积，通常需要使用动态平台跟踪技术，即云台目标跟踪技术。
相对于固定摄像机，由于没有背景模型的支撑，在云台摄像机上保持对目标的跟踪难度大大增加。
尤其当需要摄像机变倍来放大目标，目标转弯造成目标图像形态发生较大变化等情况下目标容易丢失。
可靠的云台跟踪是当前非常先进的技术，也是国际上活跃的研究方向。
目前市场上有少量具有云台跟踪功能的产品，但是厂家并没有重点推广此功能。
所以在选择此类产品的时候，一定要关注实际效果。
单独的云台跟踪产品对于较大监控系统(几十个及以上探头)的监控效率的提升是有限的，云台跟踪产品可以做到在系统范围内调配、协同，才能真正发挥多摄像机协同的效能。
模式识别技术智能视频分析的一个特点就是可以对运动目标的属性，例如人、小汽车、大卡车、自行车(摩托车)、人群等进行模式识别。
这些运动目标可以利用图标形式在GIS界面上将它们的属性及轨迹表示出来。
人用人的图标，车用车的图标。
对于用户不关心的运动物体可以不显示，从而对海量图像信息进行有效过滤，将信息量控制在人生理上可以接受的范围之内。
人车分类为主的模式识别技术和车牌识别、人脸识别属于一类技术，但由于相对来说使用环境更多样、人车大小不一、角度更多变，所以成熟度相对差一些，只是这类技术目前迅速实用化，可以期待在近期接近或者可达到人脸识别的准确度。
摄像机信息卫星图集成技术监控摄像机图像和卫星图本质上都是图像。
可以通过将它们之间的共同特征进行匹配，从而实现监控摄像机图像和卫星图之间的映射关系。
也就是说摄像机中的像素和卫星图位置之间形成一一映射的关系。
在摄像机中发现的运动物体轨迹可以同样在卫星图中表达出来。
每个摄像机在卫星图上的相应区域“投射”目标信息，形成一个完整的、实时的运动目标全局态势图。
摄像机信息卫星图集成技术本质上就是将不同的摄像机视角通过数学变换，转换成一个统一的从高空俯瞰的卫星视角，从而消除了不同视角方向带来的对全局态势判断的困惑，能简单直接地表达出目标信息。
六、总结这里介绍了一种目前在国际上先进的基于目标的智能视频监控模式。
它的核心思想就是让用户“忘掉”摄像机、“忘掉”井字格形式的传统监控方式，从用户真正关心的目标的角度去使用监控系统。
它核心技术是多摄像机协同和基于高清卫星图的全局信息集成。
经过关联不同摄像机之间的视频分析结果，集中统一投射到一个集成卫星图平台，从而帮助监控人员克服使用传统监控技术时缺乏全局观念、众多信息源、不同视角造成的困惑，可以轻松及时地掌控当前的安全态势，快速形成响应方案。
