安全防范是社会公共安全的一部分，安全防范行业是社会公共安全行业的一个分支。就防范手段而言，安全防范包括人防、物防和技防三个范畴，其中人防和物防是古已有之的传统防范手段，它们是安全防范的基础。随着科学技术的不断进步，这些传统的防范手段也不断融入技防的概念。技防正随着科学技术进步以快速的步伐更新，在科学技术迅猛发展的当今，技防在社会安全防范中的地位和作用也越来越重要。 技防是做好准备和保护，以应付攻击或者避免受害，从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。显而易见，安全是目的，防范是手段，通过技防的手段达到或实现安全的目的，海康威视智能建筑行业安全防范系统通过多年经验的积累，开创了技防在中国市场的先河，以成熟的技术引领安防行业。

物联网的最大瓶颈既不是IP地址不够问题，也不是一定要攻克下什么关键技术才能发展。三网合一，IPv6固然重要，但物联网的很多底层通讯介质根本不能运行IP Stack。一些传感器和传感器网络关键技术的攻关也很重要，但那是“点”的问题，不是“面”的问题， 大面的问题： 不同传统工业控制总线的互联互通，数据表达、交换，与处理的标准 应用支撑的中间件架构问题 我们建设物联网不可以对过去的建设成就推倒重来，物联网产业发展的关键在于把新建的和已有的智能物件和子系统链接起来，实现应用的大集成（Grand Integration）和“管控营一体化”，为实现“高效、节能、安全、环保”的和谐社会服务。 要做到这一点，物联网网关、路由器和平台软件及中间件软件将作为核心和灵魂起至关重要的作用。

大华园区人脸布控解决方案依托于其在安防领域的应用与积累，以人脸识别技术为核心，通过前端摄像机进行全方位的人脸采集，联动平台数据库比对，判断是否为非法入侵并进行实时报警。 针对案件发生后，可对人脸进行快以图搜图、联动视频、快速查证。

园区信息建设自成体系，业务系统封闭运行，不同业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，难以实现信息资源共享 部分应用子系统操作比较复杂，流程数据不够直观，统计分析功能零散，用户界面陈旧，没有面向用户进行优化，应用推进力度不够。 系统间数据库相互独立、类型不一，缺乏统一的标准化接口，缺乏安全机制下的跨部分信息交换，与省局系统之间不能自动交换，相应的数据规范与标准不够完善 目前部分还是定期人工巡检，人力投入大，对设备故障发现不及时，效率低，面向管理层智慧分析，风险预警，决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要

作　　者：万卫兵 等编著 出 版 社：上海交通大学出版社 出版时间：2010-1-1 本书系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。本书内容由浅入深、循序渐进，着重于经典内容和最新进展的结合，并辅以较多的应用范例。 上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论 第1章 绪论 1.1 智能视频监控概述 1.1.1 智能视频监控的发展 1.1.2 智能视频监控中的关键问题 1.2 智能视频监控的研究内容 1.2.1 智能视频监控的系统结构 1.2.2 智能视频监控的难题 1.3 研究现状与应用前景 参考文献 第2章 计算机运动视觉相关理论 2.1 摄像机的标定 2.1.1 坐标系的变换 2.1.2 摄像机的标定 2.2 双目立体视觉 2.2.1 特征匹配关键技术 2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像 2.3 运动视觉 2.3.1 运动视觉的研究内容 2.3.2 运动视觉处理框架 2.4 场景理解 2.4.1 场景理解认知框架 2.4.2 静态场景理解 2.4.3 动态场景理解 参考文献 第3章 运动目标检测技术 3.1 运动目标检测概述 3.1.1 光流法 3.1.2 相邻帧差法 3.1.3 背景差法 3.1.4 边缘检测方法 3.1.5 其他重要的相关方法 3.2 视频监控中的背景建模 3.2.1 背景提取与更新算法概述 3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法 3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法 3.2.4 去除阴影 3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法 3.3.1 改进的帧差法 3.3.2 图像的腐蚀与膨胀 3.3.3 车辆目标分割识别 3.3.4 实验结果与分析 参考文献 第4章 运动目标跟踪技术 4.1 目标跟踪的分类 4.2 目标跟踪方法 4.2.1 基于特征的跟踪方法 4.2.2 基于3D的跟踪方法 4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法 4.2.4 基于运动估计的跟踪方法 4.3 粒子滤波器 4.3.1 离散贝叶斯滤波系统 4.3.2 蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) 4.3.3 贝叶斯重要性采样(Bayesian Importance Sampling) 4.3.4 序列化重要性采样(Sequential Importance Sampling) 4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述 4.3.6 粒子数目N的选取 4.4 多视角目标跟踪 4.4.1 目标交接 4.4.2 多摄像机的协同 4.4.3 摄像机之间的数据通讯 4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成 参考文献 第5章 运动目标分类技术 5.1 目标分类方法 5.1.1 基于形状信息的分类 5.1.2 基于运动特性的分类 5.1.3 混合方法 5.2 分类的特征提取 5.2.1 视频图像的两种特征 5.2.2 分类特征选择 5.3 分类器构造 5.3.1 支持向量机理论 5.3.2 多类支持向量机 5.3.3 特征训练 5.4 训练和分类方案 5.4.1 静态图像训练分类模型 5.4.2 动态视频中运动对象的分类 5.4.3 训练和分类的实验结果 参考文献 第6章 行为理解技术 6.1 行为理解的特征选择与运动表征 6.1.1 特征选择 6.1.2 运动表征 6.2 场景分析 6.2.1 场景结构 6.2.2 场景知识库的建立和更新 6.3 行为建模 6.3.1 目标描述 6.3.2 约束表达 6.3.3 分层的行为模型结构 6.4 行为识别 6.4.1 基于模板匹配方法 6.4.2 基于状态转移的图模型方法 6.4.3 行为识别的实现 6.5 高层行为与场景理解 6.6 行为理解存在的问题与发展趋势 参考文献 下篇 智能视频监控应用实例 第7章 白天车辆检测实例 7.1 道路交通样本库的采集与组织 7.1.1 样本的采集 7.1.2 样本库元信息和组织 7.2 车辆检测系统结构设计 7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述 7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程 7.2.3 系统框图 7.3 背景重构 7.3.1 视频背景重构技术回顾 7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法 7.4 灰度空间阴影检测算法研究 7.4.1 彩色图像的灰度变换 7.4.2 算法原理 7.4.3 试验结果 7.5 虚拟线圈车辆检测法 7.5.1 数学形态学后处理与状态机 7.5.2 交通参数的测量 第8章 夜间车辆检测实例 8.1 夜间视频车辆检测系统框架 8.2 摄像机配置

智能视频监控系统通过摄像机对目标进行拍摄与记录，利用计算机系统处理记录的数据，向人们提供所需的音像信息，给人类生活带来非常大的便利。通过介绍智能视频监控系统的研究现状、基本结构，分析智能视频监控系统的关键技术与优势，提出了智能视频监控系统的应用与发展趋势。

采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预，提高监控效率，减轻人的工作负担，并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法，并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。

针对当前流行的视频监控系统不能智能识别监视目标、不能智能处理突发状况等问题，提出了一种基于智能视频监控的安防系统设计方案。 该系统主要由监控端、管理端和服务端三部分组成，利用网络摄像机、红外探测、电子围栏等设备对安防区域实施联合监控；借助数字图像分析技术，实时检测监控场景下的运动目标，并对其定位、识别、行为理解，智能地管控安防区域。 文中重点阐述了智能视频监控系统的架构设计及视频智能分析的实现。

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安防监控，预置多个技能