智能视频分析，英文名：IVS(IntelligentVideoSystem)。智能视频分析就是使用计算机图像视觉分析技术，借助于计算机芯片强大的数据处理功能，对视频画面进行高速分析，通过将场景中背景和目标分离进而提取、比对和分析画面中的关键信息。如果把摄像机比作人的眼睛，那么智能分析则相当于给这个眼睛上装上了有思维的大脑。
诊断类智能分析
诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
识别类智能分析
该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。
人脸(人像)识别分析技术是近几年飞速发展的新兴技术，特征脸、面部关键特征定位提取和2D(或3D)形状检测是其几个关键技术。该技术早期主要应用于门禁考勤系统。随着技术的发展与成熟，通过与人像还原技术的完美结合，公安部门已将这套技术应用到案件侦破中去，并多次在重大案件中取得了骄人的战绩。伴随着具有海量视频数据挖掘能力的云计算和云分析等技术出现，人脸识别技术能够实现跟城市级人像数据库进行快速实时比对，利用云存储技术轻易实现城市间人像数据共享，这将为公安部门快速查找犯罪嫌疑人提供有力的技术支撑，同时也将迎来人脸识别高速发展的历史机遇。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。
对物体类型的识别目前还处于实验阶段，主要原因在于：1.对场景中物体的建模、特征提取及定位、分类筛选等过程较为复杂，运算量大;2.物品种类繁多，所需的匹配数据库信息量相当庞大。故现阶段对物体类的识别还处于“模糊”检测阶段，即只能识别出目标是个物体，但具体是何物，设备还无法进行精准识别，如个别智能分析厂商推出的遗留物检测功能。
行为类智能分析
该项技术侧重于对动态场景的分析处理。典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标，更无法对其行为进行准确判定。目前市面上的DVR或DVS设备大多都附带VMD功能。部分智能分析厂家后续对算法做了改进和革新，有的是基于PC的视频分析软件，有的则是基于DSP嵌入式的视频分析。这里值得着重一提的是较为高端的三维视觉分析技术。
顾名思义，三维视觉分析技术是基于三维场景的视频分析算法。之所以称之为“视觉分析”，是因为其真正具备了从行为上进行视频分析的能力。三维视觉分析技术在第一次适应场景时会有一个人机互动的三维建模过程，即需由用户给设备指定一些“参照物”(通常是标高和基准线)，完成该项工作后，设备即可准确判别每一个进入场景的目标大小、移动方向、运动速度等关键特征。该技术对分析比对的行为样本库进行了严格提炼和反复测试，故而产品具有极高的检测率和误报率超低的性能。
利用先进的模式识别技术和特定行为分析算法，三维视觉分析技术抢先占领了行为类智能分析的制高点。可以预见，在智慧城市即将遍地开花建设的2013年，拥有三维视觉分析技术的厂家必将硕果累累、摘取视频分析的大部分市场份额。
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