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智能安防监控系统中的多目标跟踪技术研究随着智能互联网技术的发展，智能安防监控系统也得到了越来越广泛的应用。
智能安防监控系统不仅能够保障公共安全，还可以提高企业、物业、家庭的安全保障能力。
在安防监控系统中，多目标跟踪技术起着至关重要的作用。
一、智能安防监控系统中的多目标跟踪技术智能安防监控系统中的多目标跟踪技术，主要是通过对多个目标的轨迹进行跟踪，实现对目标的实时监测、跟踪和记录。
多目标跟踪技术需要通过监控摄像头拍摄的视频流，对每一个目标的行为、轨迹进行实时跟踪和识别，从而为安防监控提供更为全面、精准的数据信息。
要实现多目标跟踪技术，在监控系统中需要采用一系列的算法和技术手段。
常用的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、最近邻跟踪算法、互相关算法等等。
这些算法的核心思想是基于目标的运动轨迹、特征信息等方面，对目标的行为进行分析和跟踪。
二、多目标跟踪技术的优势多目标跟踪技术的优势在于能够实现多目标的同时跟踪和监控。
传统的安防监控系统只能实现对单个目标进行跟踪和监测，难以满足实际需要。
而多目标跟踪技术就能够克服这一局限性，对多个目标的行为、轨迹进行全面的监测和分析。
这样就可以及时发现并预防安全事故的发生，更好地保障社会的安全和稳定。
同时，多目标跟踪技术还可以提高监控系统的效率和准确性，提高目标跟踪的精度和准确性。
三、多目标跟踪技术的应用场景多目标跟踪技术在安防监控系统中有着广泛的应用，涵盖了多个场景。
其中，包括以下几个场景：1.公共场所监管多目标跟踪技术可以应用于公共场所的监管与管理。
例如，地铁站、商场、机场等等地方都需要对人员和物品进行管理。
通过多目标跟踪技术可以实现对大量人员和物品的监管，及时发现嫌疑人和异常事件。
2.企业安防应用多目标跟踪技术可以帮助企业提高安全防范能力。
企业在生产经营过程中会有物品丢失、流失、盗窃等安全问题，通过多目标跟踪技术可以实现对物品和员工的全面跟踪和监测，减少安全事故的发生。
多目标追踪多目标追踪（Multiple Object Tracking, MOT）是指在视频或图像序列中同时跟踪多个目标的技术。
在许多应用领域，如视频监控、智能交通系统和自动驾驶等，多目标追踪都起着重要的作用。
多目标追踪的挑战在于如何在场景中同时识别和跟踪多个目标，并准确地解决部分目标遮挡、外观变化和尺度变化等问题。
为了实现多目标追踪，通常需要进行目标检测、目标识别和目标跟踪等多个步骤。
首先，目标检测是多目标追踪的第一步，通过使用目标检测算法，可以在视频或图像中找到所有的目标。
常用的目标检测算法有基于深度学习的检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法能够高效地检测目标，并提取目标的特征信息。
接下来，目标识别是多目标追踪的关键步骤之一。
一旦目标被检测出来，需要根据目标的外观特征将其与已知目标进行匹配。
在目标识别中，可以使用各种特征描述符，如颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
然后，可以使用匹配算法（如最近邻算法或支持向量机等）将检测到的目标与已知目标进行匹配。
最后，目标跟踪是多目标追踪的最后一步。
在目标跟踪中，需要根据前一帧中的目标位置和运动信息来预测当前帧中目标的位置。
常见的目标跟踪算法有基于卡尔曼滤波器的跟踪算法、粒子滤波器和相关滤波器等。
为了提高多目标追踪的性能，可以采取一些改进算法，如多目标跟踪与姿态估计相结合、多目标跟踪与目标分类相结合等。
另外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络和循环神经网络等，来提取更加准确和丰富的目标特征。
总之，多目标追踪是一项非常重要且具有挑战性的任务，它在许多应用领域都有着广泛的应用。
未来随着计算能力的提升和算法的不断改进，多目标追踪将能够在更复杂的场景中实现更准确和稳定的目标跟踪。
智能多目标跟踪系统智能多目标跟踪系统（Intelligent Multiple Objects Tracking System）采用了先进的图像检测、识别与跟踪技术，配合精密运动控制系统，实现对大场景中多个运动目标的连续快速跟踪捕捉。
系统原理它将大场景内多目标的跟踪检测与视频分析功能集成在一个独立的系统中，通过对前端摄像头采集的视频信息进行智能化分析，自动对异常行为与事件进行数据采集分类并联动报警，同时后台可以实时看到分析数据与视频录像，在事后可以通过事件检索进行视频提取与取证。
该系统最大的优点之一是能同时识别与监测同一场景里多个目标的不同行为模式，可广泛应用于各种大型公共场所，包括机场、车站、监狱、港口、矿山、油田、养老院、街道、小区、商场等重要场所，用于检测、分类、跟踪与记录过往行人、车辆及其它可疑物体，并判断是否存在异常行为并发出警报。
系统结构该系统通过分层建设，构建3张基础网络，达到平台能力及应用的可成长、可扩充，创造面向未来的平安城市系统框架，可应用在医院学校，银行ATM、公共交通、广场、油田矿山等多个行业。
系统功能大场景监控系统采用高清枪式摄像机，从而覆盖更大的监控范围，同时根据需要，可以任意划定多层级与任意形状的警戒区域；多目标跟踪区别于传统的行为分析与联动跟踪系统，该系统一枪多球的配置，可以在同一时间跟踪多个不同类型的目标；重点目标近景跟踪高清跟踪球机通过超高倍变焦与高速云台控制，可以拉近并放大跟踪目标，获取更加准确的目标细节信息；多级警戒区系统可以设置多个警戒区，对重点区域实行优先监控；除了以上功能外，该系统还拥有其他智能视频分析的功能，包括：非法闯入禁区检测、异常奔跑检测、非法逆行检测、物品遗留检测、行为骤变检测、倒地检测等。
系统优点目标识别与分类系统可以完成对大场景中多目标的检测，并自动区分目标的类型，包括人、车或其他物体等；多目标跟踪多目标智能算法可以使系统同时跟踪多个不同目标；多种跟踪模式多种跟踪模式使操作更加人性化，包括手动指定跟踪目标与自动选择目标进行跟踪，各种模式之间可以实时切换；抗干扰性系统具有较强的抗干扰能力，采用自适应背景学习算法可以实时更新背景滤除干扰，在全天候复杂环境下也能进行稳定的跟踪；兼容性强系统支持Linux、Windows操作平台与主流厂商监控平台，可搭载支持ONVIF的前端设备如Dahua、HIKVISION、SAE 等；移动终端访问系统支持移动平台，支持android系统的手机或平板都可以对平台系统进行访问；软件设置方便该系统所搭载的操作模块采用多种自适应算法，其初始设置只需短短几分钟。
基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用摘要：视觉系统是全自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。
介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法，对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标。
所提出的算法已在国内及国际比赛中应用，收到很好的效果。
关键词：全自主足球机器人；视觉系统；目标检测；红外测距全自主足球机器人比赛要求多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝向一个共同的目标(或完成复杂任务)。
它包括智能机器人系统、多智能体系统、实时图像处理与模式识别、智能体数据结构设计、实时规划和推理、移动机器人技术、机器传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等技术。
机器人足球比赛是近几年发展起来、进步较快且有很大研究潜力的一类。
这类机器人的视觉及控制器等各类部件均装载在机器人本体上，通过无线通讯与其它机器人、主控计算机及人的信息交流。
比赛过程中，机器人通过视觉系统搜索球及球门等环境信息，通过声纳、红外或激光等测距系统进行机器人全局定位及障碍物检测，在进行信息融合之后形成行动策略并实施。
因此机器人如何快速识别目标并且定位是比赛取胜的关键性环节，本文将对这方面的问题进行讨论。
1全自主型足球机器人视觉系统介绍1.1视觉系统的硬件组成实验中使用的足球机器人是上海广茂达伙伴机器人有限公司研制的AS-UII能力风暴智能机器人大学版。
它是典型的自主移动机器人，具有较高的自规划、自适应能力，适合于较复杂的非结构环境中工作的复杂系统。
机器人与计算机之间使用基于68HCll单片机开发的交互式C语言进行编程。
视觉系统采用CMUcam视觉系统：CMUcam视觉模块主要是由1个SX28微处理器与OV6620摄像头(CMOS)组成，CMOS摄像头把当前窗口的视图通过简单的处理，返回像素点矩阵。
多目标追踪技术综述在当今科技迅速发展的时代，多目标追踪技术已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
从智能监控系统到自动驾驶，从军事侦察到生物医学研究，多目标追踪技术都发挥着至关重要的作用。
它旨在准确地跟踪多个移动目标的位置、速度和运动轨迹，为各种应用提供关键的信息支持。
多目标追踪技术的基本概念并不复杂，但要实现高效准确的追踪却面临着诸多挑战。
简单来说，就是在一个场景中，同时对多个目标进行持续的监测和定位。
然而，实际情况往往非常复杂。
目标可能会相互遮挡、快速移动、形状变化，或者背景环境存在干扰，这些都给追踪带来了很大的困难。
在多目标追踪的过程中，数据的获取和处理是至关重要的第一步。
常见的数据源包括摄像头、雷达、激光传感器等。
这些设备能够捕捉到目标的相关信息，但不同的设备具有不同的特点和局限性。
例如，摄像头可以提供丰富的视觉信息，但在光线不佳或目标被遮挡时可能会失效；雷达则在测距和测速方面表现出色，但分辨率相对较低。
因此，如何有效地融合多种数据源的信息，以获得更全面和准确的目标描述，是多目标追踪中的一个关键问题。
特征提取是多目标追踪中的另一个重要环节。
这就好比我们要从一堆混乱的信息中找出能够代表每个目标独特性的“标签”。
这些特征可以是目标的形状、颜色、纹理，也可以是运动特征，如速度、加速度等。
通过提取这些特征，我们能够更好地区分不同的目标，并在后续的追踪过程中更准确地识别和跟踪它们。
目标检测是多目标追踪的基础。
在一个复杂的场景中，首先需要准确地检测出所有可能的目标。
这就需要运用各种图像处理和模式识别技术，来确定目标的位置和范围。
一旦目标被检测出来，就可以为每个目标建立一个初始的模型或描述，以便在后续的帧中进行跟踪。
在追踪阶段，主要的任务是根据目标在前一帧的状态和特征，预测其在当前帧的位置，并与实际检测到的目标进行匹配。
常见的追踪算法包括基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
卡尔曼滤波适用于线性系统和高斯噪声的情况，能够对目标的状态进行高效的预测和更新。
一体化多目标跟踪算法研究综述
周雪;梁超;何均洋;唐瀚林
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2022(51)5
【摘要】视觉多目标跟踪算法(MOT)一直是计算机视觉与视频图像智能分析领域的一个研究热点。
近年来,随着深度学习的发展及实际应用需要,越来越多性能优异的一体化多目标跟踪算法被提出,受到研究者的青睐。
对近年来广受关注的一体化多目标跟踪算法进行了系统性的综述。
从不同的一体化构建思路出发,梳理包括构建出发点、框架设计、方法优缺点、研究趋势等方面的内容,并在权威的MOT Challenge系列数据集上进行性能比较,定量地分析不同的一体化方法的优势和局限性。
最后,结合研究现状,提出了一体化多目标跟踪需要重点关注的若干问题及未来展望。
【总页数】9页(P728-736)
【作者】周雪;梁超;何均洋;唐瀚林
【作者单位】电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学自动化工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.多目标跟踪算法研究综述
2.一种多目标检测跟踪算法研究
3.复杂场景下基于OSA改进的多目标跟踪算法研究
4.基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法研究
5.图像边缘特征检测实现多目标跟踪的有序匹配算法研究
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phd多目标跟踪原理
PHD（概率假设密度）多目标跟踪是一种有效的多目标跟踪方法，其基本原理是通过概率假设密度滤波对多目标进行跟踪。
PHD滤波器利用一阶统计矩近似方法对多目标后验概率密度函数求集合积分运算，得到多目标强度即PHD。
PHD方法计算的是多目标联合分布的一阶矩，即将集合积分运算简化为单个变量的积分运算，因此具备了实际运算的可行性。
由于PHD方法属于随机集框架的范畴，所以它也具备随机集方法的优点，即可以避免数据关联过程。
在多目标跟踪过程中，PHD滤波器避免了数据关联的问题，在去除杂波的同时能够实现对目标的联合检测和跟踪。
它适用于关联过程比较复杂的非传统意义下的多目标追踪问题，比如群目标追踪，在密集目标或者杂波背景下对所感兴趣的目标进行检测和跟踪等。
PHD在给定状态空间区域S上的积分是区域S内目标个数的期望值，而PHD的峰值点所对应的状态点可认为是目标状态的估计值。
近些年来，对PHD多目标跟踪算法的研究逐步成为该领域中的一个热点。
本论文针对基于粒子滤波的PHD多目标跟踪方法进行研究，以包含多个目标的模拟仿真和真实红外图像作为主要研究对象，介绍了粒子滤波算法和概
率假设密度滤波算法的理论基础，将这两种方法结合起来应用于红外序列图像的多目标跟踪问题，并对方法的应用进行了实验仿真和分析。
以上内容仅供参考，如需了解PHD多目标跟踪原理的更多信息，建议查阅机器视觉和人工智能相关学术文献或研究资料。
多目标追踪流程
多目标追踪是指在一个场景中同时追踪多个目标的运动状态和位置。
以下是多目标追踪的一般流程：
目标检测：首先，需要使用目标检测算法来检测场景中的目标。
这可以是使用基于深度学习的目标检测器，如YOLO、Faster R-CNN、SSD等，也可以是基于传统特征的目标检测算法，如Haar 级联分类器、HOG+SVM等。
目标识别：在检测到目标之后，可以使用目标识别算法来为每个检测到的目标分配唯一的标识符。
这有助于在跟踪过程中区分不同的目标。
运动估计：通过对连续帧之间的目标位置进行分析，可以估计目标的运动轨迹。
常用的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
数据关联：在多目标追踪中，需要解决数据关联问题，即将每个时刻检测到的目标与上一时刻已经追踪到的目标进行匹配。
常用的数据关联算法包括匈牙利算法、卡尔曼滤波器、最近邻匹配等。
目标跟踪：在数据关联的基础上，可以使用目标跟踪算法来跟踪每个目标的运动轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、深度学习方法等。
运动预测：通过分析目标的运动轨迹，可以对未来目标位置进行预测。
这有助于提高追踪的鲁棒性和准确性。
多目标融合：在多目标追踪过程中，可能会有多个传感器提供的目标检测信息，需要进行多目标融合，将来自不同传感器的目标
检测结果进行整合，提高整体追踪的性能。
性能评估：最后，需要对多目标追踪系统的性能进行评估和分析。
这包括评估追踪的准确率、漏检率、误检率等指标，并根据评估结果对系统进行优化和改进。
以上是多目标追踪的一般流程，具体实现可以根据应用场景的不同进行调整和优化。
专利名称：一种基于多目标跟踪的智能跑步计时评分系统和方法
专利类型：发明专利
发明人：易锐,邰海军,蒋伟,柯钦瑜,黄勇,曾凡
申请号：CN202011152872.1
申请日：20201026
公开号：CN112258559A
公开日：
20210122
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于多目标跟踪的智能跑步计时评分系统及方法，所述方法具体如下：当跑步者位于起跑线时，启动处理第一线程，该第一线程利用第一摄像机采集视频，调用正则化人脸识别模型RegularFace计算处理，通过与数据库存储的跑步者的个人信息进行对比，确定跑步者的ID信息，同时调用FairMOT多目标跟踪模型追踪跑步者；当跑步者越过第一摄像机的视野线时，启动第二线程并同时将跑步者的ID发送给该第二线程；当跑步者越过第二摄像机的视野线时，若第一线程处于挂起状态，则唤醒第一线程；否则直接把跑步者的ID发送给第一线程；当跑步者越过终点线时，系统自动记录跑步者的时间，并将跑步时间存储进数据库的个人信息档案中。
申请人：上海萱闱医疗科技有限公司
地址：200000 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区临港新片区海洋一路333号1号楼、2号楼
国籍：CN
代理机构：郑州先风知识产权代理有限公司
代理人：马柯柯
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博聪多目标智能跟踪系统产品组成注：因产品更新较快，产品图片仅供参考，实际产品外观请在购买前与销售人员确认。
系统概述博聪多目标智能跟踪系统系列产品，由广角摄像机、高速跟踪球机、多目标智能跟踪处理器和一体化支架组成，是厦门博聪信息技术有限公司自主研发的新一代智能监控产品。
其采用了国内先进的高速跟踪球机 [20x 光学放大倍数]广角摄像机[全景视频采集设备]一体化支架多目标智能跟踪处理器 [多目标智能跟踪算法程序]图像检测、识别和跟踪技术，通过先进的视频分析算法和多目标跟踪算法程序，配合精密、精准的云镜控制系统，实现对全景区域内多个移动目标或选定目标的自动、快速、精准、连续、流畅的跟踪和捕捉；并同步完成对全景区域的监控需要，实现对高等级要求的安保需求。
传统球机通过预置位巡航转动，对于视野内的移动目标拍摄效率很低，而且拍摄的很多内容都是无效的静止物体，实际利用率不高。
博聪多目标智能跟踪系统采用了广角摄像机与高速跟踪球机搭配的摄像机组合方式，结合国际领先的复杂环境运动物体检测技术和多目标跟踪技术，可同时锁定广角摄像机画面内多个移动目标，多目标智能跟踪处理器驱动高速跟踪球机锁定移动目标并对其进行自动跟踪、放大以得到更清晰的目标特征。
这样既有反映目标移动轨迹的监控大场景全局画面，又保留具有监控价值的运动目标局部清晰特写画面，使得监控画面的效用极大提高。
博聪多目标智能跟踪系统支持鼠标点控的球机操作方式，使球机控制操作更简单、更迅捷，降低用户与球机交互过程中的成本，给用户带来持续的、良好的人机交互体验，为人工干预球机及时看清感兴趣目标提供了非常便捷的工具。
功能特点1.多目标自动跟踪特写拍摄（无人值守）多目标自动跟踪特写拍摄功能可自动锁定警戒区内多个移动目标，并结合博聪独有的专利技术控制高速跟踪球机平滑跟踪各个运动目标，获得清晰特写画面，自动监控闯入警戒区的每个目标。
很好地解决了传统球机没有人工干预时形如摆设的问题，并且有效利用起存储设备，只将关键有用信息抓拍存储，减轻了事后取证的难度。
高速跟踪球机抓拍细节，同步广角摄像机监控大范围场景，实现“点面结合、动静兼顾”。
2.单目标持续跟踪特写拍摄（无人值守、人工控制）用户可在广角摄像机画面内所有被锁定的目标中，点击鼠标选择任意感兴趣的单个目标，该目标将被持续锁定跟踪显示，直至目标离开警戒区。
适用于在移动目标较多的地方对某一个目标进行持续跟踪。
3.一点即视（人工控制）一点即视可实现智能化的球机瞬时定位控制功能，用户可在广角摄像机画面中使用鼠标框选或点击任意区域和位置，高速跟踪球机画面将迅速显示该对应区域，并变倍到满屏。
与传统的球机控制键盘相比，操作方式更迅捷、更灵活，直观易用，方便用户快速对感兴趣的目标详细观察。
4.入侵检测入侵检测功能可以侦测到警戒区域内的移动目标，监视保护区域的边界，对偷偷越过边界、区域闯入或离开等行为进行锁定报警。
同时博聪多目标智能跟踪系统支持多个警戒区、警戒级别组合以满足复杂场景的需求。
5.警戒线可对监控区域内穿越单侧或双侧警戒线的行为进行识别。
博聪多目标智能跟踪系统E 系列运用行业领先的DSP 芯片，通过嵌入式系统，实现其多目标智能跟踪算法和视频处理技术。
✓ 基于专业嵌入式芯片，LINUX 操作系统，功耗低，运算处理能力强 ✓ 内嵌web 服务器，可通过web 浏览器进行配置管理和监控， ✓ 支持180°全景摄像机✓ 组网灵活支持多种主流平台兼容✓ 工业式标准设计，能够7*24小时工作 ✓ 体积小、可靠性高✓ 广泛应用于政府、公安、司法、港口、银行、电力、教育、 ✓ 能源等行业用户系统功能♦ 多目标自动跟踪特写拍摄 ♦ 单目标持续跟踪特写拍摄 ♦ 一点即视 ♦ 入侵检测 ♦ 警戒线系统参数可锁定目标最高速度75公里/小时图像延迟时间<40ms移动目标检测确认时间<0.5秒目标自动跟踪切换时间<0.5秒球机控制协议IVMTTS、PELCO球机控制方式自动跟踪、单目标跟踪、一点即视定标方式自动定标、手动定标跟踪模式自动多目标跟踪、自动单目标持续跟踪、手动跟踪警戒区域支持三种不同优先级别的警戒区域设置警戒线单向、双向支持协议ONVIF、RTSP、GB/T 28181-2011、HTTP系统组成广角摄像机第三方NVR高速跟踪球机局域网广域网视频专网博聪远程客户端多目标智能跟踪处理器E系列适用于前端部署，可在前端监控点与摄像机直连，支持前端跟踪算法处理，通过局域网、广域网或视频专网将视频画面传回给远程客户端进行监控管理。
博聪多目标智能跟踪系统A系列基于X86架构的第一代产品，其先进的多目标智能跟踪算法和视频处理技术，一经推出，在“多目标跟踪方面”已奠定了行业领先的地位。
该系列产品已在行业广泛使用多年，其强大的功能和稳定性，得到了广大用户的认可。
✓基于X86架构，Windows操作系统，运算处理能力强✓预装OAM客户端，功能强大，管理方便✓组网灵活，支持模拟、数字双模输入✓支持多种主流平台兼容✓工业级服务器构架，能够7*24小时工作✓广泛应用于中小型项目和多种行业用户系统功能♦多目标自动跟踪特写拍摄♦单目标持续跟踪特写拍摄♦一点即视♦入侵检测♦警戒线♦画面抓拍存储♦文字告警、语音告警♦支持子码流♦自动诊断系统参数型号 A600A900 视频分辨率 704*576 1920*1080 最大视频输出码率 2Mbps8Mbps视频编码方式 H.264 目标特写最大抓拍数量 20个/分钟 可检测和锁定最小目标 3*3像素 可锁定目标最高速度 75公里/小时 图像延迟时间 <40ms 移动目标检测确认时间 <0.5秒 目标自动跟踪切换时间 <0.5秒 球机控制协议 IVMTTS 、PELCO球机控制方式 自动跟踪、单目标跟踪、一点即视定标方式 自动定标、手动定标跟踪模式 自动多目标跟踪、自动单目标持续跟踪、手动跟踪警戒区域 支持三种不同优先级别的警戒区域设置警戒线 单向、双向支持协议 ONVIF 、RTSP 、GB/T 28181-2011、HTTP系统组成A 系列适用于后端部署，适合放在机房，前端摄像机通过一级局域网将画面传回至后端的多目标智能跟踪处理器，后端处理后再将跟踪画面在多级局域网、广域网或视频专网内传输。
广角摄像机高速跟踪球机第三方NVR多目标智能跟踪处理器博聪远程客户端局域网 广域网 视频专网局域网平台对接博聪多目标智能跟踪系统提供SDK 二次开发包和技术支持，方便与第三方软件平台对接。
典型应用博聪多目标智能跟踪系统适用于监控大范围场景，一套设备即可对100米*100米监控区域内的目标做到24小时全自动清晰特写捕捉，减轻了人工操作球机的负担，也大大减少了多点监控所带来的施工成本。
为大范围公共安全区域监控提供了新的选择。
兼容平安城市应用场景博聪多目标智能跟踪系统可以应用于城市商业广场、政府机关门口、火车站等重要场所，对监控区域内的目标进行高清抓拍，获取关键特征信息，可以更加有效的帮助执法取证和城市突发事件的记录。
应用特点看清目标特征：高速跟踪球机20倍自动光学放大系统，清晰呈现目标的特征画面并平稳跟踪，始终将目标保持在画面中央，便于事后调用取证。
解决了传统广角摄像机大范围监控时，无法辨别监控目标细节特征问题。
解放人力，提高球机使用率：在一个平安城市项目中，通常有几百路甚至上千路的视频和录像数据，靠人眼一天24小时盯着发现报警事件，不现实也不可能，更不用说去操控前端的球机。
多目标智能跟踪系统可以设置球机全自动跟踪，让球机主动接替人工操作，实现24小时无人值守，尽可能地利用起平安城市中的球机资源，使其发挥应有的作用。
一点即视，保障大型活动的安全：在一些固定地点经常会举办一些重要活动（如商业表演、官员发言）时，那时会聚集大量的人群，此时监控人员可以利用多目标智能跟踪系统的“一点即视”功能，让球机指哪打哪，观察人群中某个人的细节行为，及时发现可疑行为，预防在人群中易发生的暴力、偷盗等违法犯罪活动，维护公共场所秩序，创造优良文明的出行环境。
开放、易集成：支持GB/T 28181协议，并提供SDK二次开发包和技术支持，可以与平安城市中的第三方平台进行对接互联，实现监控资源共享和监控信息统一管理。
平安校园行业应用近期全国校园不断发生恶性案件，维护校园安全成为了一个重大政治任务，安全防范是必不可少的硬件设施之一。
校园由于面积大、学生多、人员车辆流动频繁，对视频监控系统的需要显得尤为突出。
博聪多目标智能跟踪系统通过高分辨率1080P广角摄像机配合360度高速跟踪球机实现全天候全景安全，自动跟踪并提取进出校园人员的清晰特征，对打架斗殴、入校偷窃、恶意伤害等危害校园安全行为提供强有力的录像证据。
应用特点1.全自动24小时跟踪拍摄，无人值守。
2.入侵报警功能弥补了因安保人员疲劳疏忽引起的监看漏洞，减轻安保人员的工作压力。
3.支持异地远程监控，公安部门可以迅速介入突发事件。
4.自适应背景学习算法可以有效地滤除光照变化、雨雪天气、树叶抖动等环境干扰，始终对监控目标进行跟踪，防止因自然环境因素引起的监控盲点。
5.博聪多目标智能跟踪系统独立运作，由后端统一管理，方便扩展增设。
6.监控软件的操作界面直观，一键自动定标减轻了以往手动定标的繁琐操作，软件即开即用，即使是从未接触过的安保人员也能快速上手，降低工作难度。
友好的提示、快捷工具栏、减少的菜单级数在很大程度上增强了系统的友好度。
智能监狱应用场景博聪多目标智能跟踪系统专门针对监狱周边安全设计了入侵监测系统，以“看得广、看得准、看得清”为特色，用于处理监狱内外围墙及周界的安全问题，目前很多监所都采用划警戒线的方式，由于背景光线或者环境的变化，简单警戒线分析会导致大量误报。
通过博聪多目标智能跟踪系统，不仅可以掌握目标细节特征，而且可以大幅降低虚警误报。
适合应用在围墙周界、大门出入口、劳改场所以及活动场所等公共区域。
应用特点1.保卫监狱围墙周界，对在围墙周围徘徊、非法入侵等可疑目标进行高清抓拍，获取目标关键特征，并及时报警。
2.智能剔除虚警，博聪多目标智能跟踪系统可以识别出小动物、树叶等“非法入侵”目标，用户可根据需要，来决定是否对其进行入侵报警，有效减少误报。
3.监控出入口，跟拍探访的外来人员，判断其是否有违规动作，例如摄像偷拍等这种细小的动作，通过球机放大可以看得很清楚。
4.劳改场所、室外放风场所等公共区域，这些是在押人员相互接触的场所，也是极易发生事件的地点。
博聪多目标智能跟踪系统的一点即视功能在这里有很好的使用价值，哪里可疑点哪里，及时发现在押人员的细节行为。
矿区安全监控应用场景博聪多目标智能跟踪系统对于矿区监控防范有着很大的作用。
