智能監控是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的行人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。

智能監控技術

智能監控技術就是使用計算機圖像視覺分析技術，通過將場景中背景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內目標。用戶可以根據的分析模塊，通過在不同攝像機的場景中預設不同的非法規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出告警信息，監控指揮平臺會自動彈出報警信息并發出警示音，并觸發聯動相關的設備，用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組并采取相關預防措施。

類別

目前智能監控技術主要包括幾個大類：1、對人、物的識別；2、對人、物運動軌跡的識別；3、對視頻環境影響的判斷和補償。

對人、物的識別

主要就是識別監控系統關心的內容，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類的智能監控技術，最關鍵的要求就是識別的準確率。比方說車牌號識別，目前市場上做的好的，識別率在95%甚至98%以上，這樣就能夠較好地滿足道路監控類客戶的需求。如果識別率低于90%，就會對管理人員帶來很大的麻煩。識別類技術，常常應用于道路監控、金融銀行、航道管理等行業，主要是為客戶提供識別記錄和分級管理的依據。

對人、物運動軌跡的識別和處理

目前細分的很多，主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區域、智能跟蹤、人數統計、車流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等。此類技術，除了數量統計外，一般是對某個過程進行判斷，一旦發現了異常情況，如有人進入警戒區域、廣場東北角有人迅速聚集等情況，就發出報警信息，提醒值班監控人員關注相應熱點區域。對于數量統計類技術，關鍵的技術點是發現異常情況，并對異常情況進行數量統計。所以要求統計數據的準確率，盡量降低誤差。運動軌跡識別處理類的技術，受實際監控應用場景影響非常大。此類技術的關鍵是能夠盡快發現異常，需要盡量避免遺漏，提高預報的準確率。目前此類功能主要應用于平安城市建設、商業監控等行業。

智能行為識別當前比較主流的識別歸類：

物體識別

能區分出移動物體的類別和行為，是轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機等等，同時還能判斷移動物體是行走、倒下、速度或其他，這是其他識別的基礎。

越界識別

在視頻畫面上人為的畫一道線或曲線，可以識別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個馬路上，畫一條線把道路分成兩端，假設定義了從左到右是合法，從右到左為非法，一旦車輛行駛跨越了這個界線，設備判斷其是否非法，非法則產生報警。

軌跡跟蹤識別

處移動物體之后，能在移動的元素后面畫出其運動經過場所的軌跡。如廣場、車站等公眾場所，人流穿梭，設備能顯示并記錄下每個人的走動軌跡，如果一個人長時間在視野中徘徊游蕩，超過一定時間，則設備自動報警提示發現可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤，可結合行人重識別技術。

丟失物體識別

設備能識別出視野場景中的物體多出一個或者少了一個，適合倉庫、車站、展廳、安檢等場所，如果有背包長時間丟失在某處無人拾取，超過設定的時間，系統將產生報警，或者像展廳這些場所，如果展示品缺少一件，設備也能發現并報警。

車牌識別

如果視頻場景是個道路口或者小區出入口；只要車牌區域在視頻中出現過，設備能自動識別出車牌號碼；并以文字的方式提示用戶。可以用于違規車輛稽查，比如某牌照車輛在事故后逃逸不知去處，如果市內各要道口都有智能識視頻服務器，系統只有通過網絡一次性把一個或幾個需要稽查的車牌號碼設置到系統中的各個智能設備中，一旦此牌照的車輛在視野中出現過，就能立即告警。節省許多警力資源。

車速測量

比如高速路上有200M的速度提示區，時時提醒駕駛員不要超速行駛，然而超速行駛還是屢屢發生；試想如果在高速路上安裝一個智能視頻服務器，我們只要在視野中畫兩道線，如果確知這兩道線的實際距離是100M，輸入到設備中，設備就能自動計算出每個進過車輛的速度，并且超速時立即報警。

流量統計