主页（http://www.pttcn.net）：从技术到产品应用，深度解析IVS(2) 前面所涉及到的视频监控的大前提是单个的静止摄像机，另外，把视频分析技术应用于多个或者是PTZ摄像机也是一个很热门的方向。其中，自主式PTZ跟踪能够实现对感兴趣目标的自主对焦、移动和拉伸，而不需要其它摄像机的辅助，这样的一个例子。其中的画面被编辑过以显示全景图以及PTZ摄像机所关注的区域。用到的算法与前面我们所介绍的非常类似，只是需要额外地调节PTZ参数以及考虑PTZ马达移动需要的延时等等。此外，还有多个摄像机的接力式跟踪和主从式摄像机跟踪等等，这里不再一一赘述。
目标的识别
机器学习 例如对车和人的识别（归类），首先我们需要车和人的样本集，从样本中再分出训练集和测试集分别做训练和测试。机器学习的方法有很多，包括神经网络、支撑向量机、数据分类（线性的和非线性的）、概率（贝叶斯，贝叶斯网络，马可夫模型，CRF，graphicalmodel等等）。 分类的依据可以是目标物体的形状、大小、颜色、图案、对称性，也可以是目标物体的运动方向、速度、加速度，运动的刚性、周期性。经过学习的机器会构建出相应的模型、模板、分布或子空间以供辨识使用。图14是一个分辨车和人的空间示意图，其中车和人以一些特定的属性（例如形状）被映射到一个高维的空间中，图中一个绿色的平面能够根据他们在这些属性上的差异把车和人的样本集分开。
辨识
行为分析 它是依照一个或者多个目标的出现时间、方向、位置、速度、大小、目标间距离与相对方向等，通过不同的规则实现不同的功能。其可以实现的基本功能包括越界，潜伏，超速，遗失，遗留，滞留等等；高级功能包括流量统计，人的个体行为例如摔倒，弯腰，坐下；以及一些人与其他人或物体的交互，例如交接物品、交通事故、上下车等。行为分析没有一个固定的实现模式。简单的可以是一条规则，如速度上限、方向限制；复杂的可以是一个模型，如人的肢体模型，多人交互模型。
IVS产品存在形式 在核心技术层，目前在国内还没听说有核心技术转让的消息，国外也鲜有耳闻，一般以公司收购为主要表现形式。 解决方案层则以OV为典型代表，他们的全套解决方案基本上代表了目前全球IVS技术的第一梯队，具备从软件到硬件的全套解决方案，而且以此为主要产品进行销售，以至于目前全球有不少的IVS产品系出同门，技术来源都是OV；产品形式主要是以OV为代表的ObjectVideoOnBoard类产品。 最终产品这一层呈现出百花齐放的态势，各厂家根据细分市场的需求开发出很多类新的产品，但从产品实现方式上又可以分为“模—数”和“纯数字”两个类型。目前主要产品还是以单路和多路IVS视频服务器为主流产品，如WPG的ivBox，以及IP摄像机整合产品，如SONY的IPELA-DEPA系列中的SNC摄像机。
IVS在国外应用情况 由于以色列军方的迫切需求，在以色列也出现了一些做得比较好的公司，如NICE、IOImage、Mate。他们的产品主要用在边界布防以及商业调查分析领域。成功的案例有很多，像美国纽约警局和加利福尼亚警局使用IVS加强对紧急事件（包括恐怖袭击）的预防和有序反应；美联邦快递通过分析交互过程以提高用户和司机的效率；以色列国会边界安全采用智能监控系统加强防范等等。 除此之外，澳大利亚的Iomniscient和Clearity也是其中的佼佼者。其中，Iomniscient的IQ系列产品被用到了悉尼海港桥体的保护以及2006英联邦运动会的运动会村安全防范。
IVS在国内现状 |
