智能分析技术新升级的表现到底有哪些

D.K

    智能分析技术是在高清监控基础上的另一创新型应用，从简单的帮助用户实现人脸识别，最终到实现大数据信息的检索，智能分析技术可以说是安防行业的又一大潜力点，而用户也可以通过智能分析操作，实现更多数据的挖掘，如商家可以通过智能分析技术来获取客户的年龄、性别、哪些商品更受消费者关注等等。
    智能分析新升级：商超体验计数+事件整合
    智能视频分析应用已不再局限于传统的商用化领域，从零售业角度出发，智能分析可以帮助人们解决更多的难题。今天，我们换个角度看智能，零售行业围绕客户服务，智能监控系统如何能否胜任。
    零售商超行业看重客户服务，管理业务的改善不仅可以提高营业额，增加客户粘性。在尝试过许多方法后，选择IP摄像机帮助统计客流量，分析顾客停留时间及停留区域，经过一系列的数据分析，将数字变成盈利成为至关重要的解决方案。
    数据评估行业竞争激烈，然而如何利用科技手段了解顾客喜好，特别是在节假日或促销期间，如何让管理者知道哪些潜在客户可能转向消费客户。与传统的道路车牌识别分析不同，人流量计算背后还有着大量的数据分析，统计数据只是第一步。
    通过一段时间的视频分析了解，在黄金购物期间安排最好的导购与工作人员可以让顾客有更好的购物体验;从企业管理者角度出发，在工作日和节假日期间，更好地安排员工出勤，减少不必要的人员劳动力成本支出。
    智能自动化
    想象一下，在这个世界里如何让一部机器为你做事，恐怕这只有在科幻小说或是电影里才能看到的事情;想象一下，一个摄像头可以识别出所有的人脸信息，判断人群中是否有潜在危险人物。显然监控摄像机不仅仅是录制视频，而是可以通过全面的智能分析解决生活中的难题，衣食住行样样精通。
    独立视频分析
    这样一套智能视频监控分析系统与传统道路监控车牌识别并不相同，其一部摄像机中包括多个摄像头并内置多个视频分析应用功能，完全可以独立工作，并不需要昂贵的服务器和专业的VMS软件许可认证。
    计数+事件整合
    许多智能监控摄像机完成了计数功能，但深度应用应该可以广;例如不仅局限于计数或触发事件报警，而是开拓计数+事件整合，使事件发生后可以采取一定的行动，这样监控不再是监控，而是一个庞大的联动系统，当然，不仅包括安全，也包括企业管理的方方面面。
    监控摄像机不再是一个个体，融合了多种功能;智能分析也不再是拍照、技术，其背后的数据分析是未来智能分析看点。
    视频分析技术的发展趋势如何?
    完善跟踪技术提高算法准确性
    运动目标检测及跟踪处於智能视频监控系统的最底层，為后续的目标行為分析与理解提供可靠的数据来源。目前的目标检测及跟踪技术对光照变化较大、目标遮挡、动态背景干扰等场景进行处理时效果并不理想。因此需对目标检测及跟踪技术继续深入研究，提高算法的准确性，使之能够适应更為復杂和多变的现场环境。
    此外，目前市面上已有的智能视频分析功能大多集中在对单路摄像头採集的单源视频进行独立分析，缺乏多路多源监控视频的协同分析，因此应对跨摄像机目标跟踪技术进行研究，从而获取目标在大场景内的行踪轨跡，以进行更准确的行為分析。
    遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题，运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见会造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能狠好地处理较严重的遮挡问题。
    云计算为智能分析技术发展开疆扩土
    现下这个云计算时代，应用云计算的行业众多，而而云计算对于安防技术的发展来说，基本是按照模拟化，数字化，网络化，乃至智能化的道路发展着。但单就当前的发展来讲，是从分散的，非联网的技术向着联网一体化的，数据中心化的形态迈进。
    当前的智能化分析设备主要是在前端监控点进行安装控制，但是实际效果并不理想。而如果借助云计算技术的话，则可以在后端通过发动网络内闲置节点进行智能化分析，从而以较小的设备投入换回更多的智能化工作回报。
    现如今，云计算技术可以很好的实现智能视频的分析功能，那些单纯的人工分析已经无法对每一个检测点进行有效的监控，因而智能系统分析则在这种管理中发挥着不可替代的作用，未来，云计算这把利刃，可以为智能视频监控的发展开疆扩土。