视频监控最NB的三大应用_大庆监控_楼宇对讲,网络工程,背景音乐,综合布线

在大数据年代里，跟着安防监控的快速发展，大数据与视频监控技术的结合也越来越深入，目前，大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。关于智能、关于高清，仍然有许多技术应用值得我们去挖掘。
1、智能监控：图像增强与复原
低照度环境下监控摄像机成像一片漆黑或者一片白，显然在低光照环境下，图像增加技术应该来弥补缺陷。
正如业内分析得出，图像增强算法可以有效改善由于光照、雾气等原因造成的图像质量问题，使图像细节明显改善。简单理解这就是一种图像优化技术。除了图像增强外，还有一种图像复原技术也特别适用于夜视监控，只不过这种捕捉环境更具有针对性。
图像复原技术更适合捕捉快速移动的物体，例如行驶中的汽车。如果要正确、完整地捕捉车牌信息。聚焦、运动等原因造成图像模糊的过程进行建模，利用解卷积算法反推原始图像信息的算法，能部分恢复车牌文字、人脸等关键信息。
例如抓拍车牌包括以下几项信息：最重要的是车牌号码、车牌颜色、字母、文字等，特别是针对易混淆的数字“0”和字母“Q”等，处理系统还需要特别对待。当然有些监控探头不仅捕捉车牌信息，连带测速功能也一同植入，这对于司机朋友来说绝对是个“雷”。
2、智能监控：浓缩播放
在监控摄像机未能植入智能分析模块时，大多探头都只具备基本的录像功能。而在处理突发事件时，监控系统往往具有滞后性。例如警察需要调取一周内的视频资料，且不说这些视频数据量有多少，如果一分钟一分钟地看，也要花费不少时间。未来能够在海量的视频信息中提取关键数据信息，浓缩播放应运而生。
浓缩播放从字面上理解为快速浏览录像信息。但实际应用中视频系统又是如何做的呢？首先对视频进行浓缩生成摘要，设立原始图像；然后将数小时视频片段压缩成数分钟的浓缩视频；再次将视频中出现在不同时间点上的目标叠加在同一画面中；最后根据其出现的不同时间点进行播放并区分标注。这种浓缩播放、快速提炼有效信息，大大提高了查找效率。
3、最常见的智能监控：人脸检索
与人脸识别不同的是，人脸检索是提供需要检索人员的面部图像信息，到庞大的数据库中进行检索，通过人脸库检索对比找到样貌相似人物，从而在进行判定。这是一种常见的快速确认身份的办法。
人脸检索对常住人口库、重点人员库、吸毒人员库等进行检索，快速确认身份。对在逃人员库进行检索，实现串并案分析。另外，还可以对身份证、暂住证、户籍证等进行分析对比，查找一人多证等问题。