同物联网一样，视频监控需要关键技术的突破，才能完成转型，提升到一个阶段。实现关键技术的突破，要选择正确的技术方向和合适的切入点。图像的自动解释是视频监控系统智能化的基本标志，但其真正的含义、基本功能及实现的途径是经过很长时间的探索才逐渐清楚的。通过图像识别个体是安全系统最迫切的要求，近年来、图像识别有了大量的成果，各领域，特别是安全领域都有了初步的应用，主要有两种方式：

·验证，通过对监控目标的识别，确认目标的身份及正在发生行为的合法性。这是安防系统的基本功能和典型应用;

·识别，将输入特征与数据库中大量的参考值进行比对，确定目标的身份，以发现各种事件的相关线索。是侦察系统的典型应用,这样的系统要建立海量的样本数据库。

以上两种方式和应用都要求系统首先要定义特征，并保证原始输入和现场输入的相关性，也就是建立一个稍加限制的环境。然而、通常的视频监控系统达不到这个要求。必须导找一个新的技术方向和应用切入点，图像内容分析就是最合适的选择。

图像内容分析，自主的定义(简单)特征、不与原始输入相对比、而是通过图像关联来实现目标的识别、行为分析和预测等。它以通常的视频(监控)系统为基础平台，是监控系统智能化的方向和实现途径(笔者六年前在a&s上撰文提出)。

图像内容分析的研究分两个层面;视频探测、视频语义解释。

视步探测，将(运动)目标从视频图像中分离出来。并能在简单环境下(单目标、背景单纯)进行目标分类;行为分析，判定其运动的方向、方式、目标的复合或离散;在分析的基础上，判断状态是否正常、发现和告警异常行为;产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪;进行目标的统计、关联、过滤、趋势预测等。针对目标是视频探测与一般入侵探测的主要差别。目前已有产品面市，但在复杂环境(既通常的视频监控环境)下的应用，是需要突破的关键技术。

视频语义解释，通过对图像序列的分析，理解其包含的真实信息。视频的语义解释是技术的最高境界，它表明机器具有了与人一样的理解图像的能力，但具有人所不能达到的效率，目前还达不到这个程度，但可以通过内容分析对图像信息进行标引，实现图像信息的快速准确检索，进而实现图像信息间的关联，图像与声音、图形、文本信息之间的关联，这是图像信息深化应用的前提，可称为视频半语义解释。

图像内容分析不同于图像识别，视频监控系统智能化的真正含义和基本功能就在于此。

图像内容分析既要处理单帧图像(分离目标)，又处理图像序列(行为分析等)，既关联单个图像源(摄像机)的图像，又要关联多源的图像。既可在前端处理，又需要系统(后台)处理。因此，一定要采用分布式增强处理结构，引入云计算的概念并成为物联网的核心技术。

视频监控系统的智能化是逐步发展的过程，不可能一蹴而就，也没有终极的结果，要经过不断的技术积累，特别是核心技术的突破，图像内容分析就是重要的方向。

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