当今社会是一个人口密集、高度复杂和流动性大的社会，面临的突发事件和异常事件越来越多，其的难度和重要性也越来越突出。现有的视频系统大多数只是对场景内运动目标的监测和，进行进一步识别与行为理解等很少。虽然人们不断建造越来越大的视频系统，但这些系统仍只是提供事后取证的工具。
然而，的目的就是对场景中的异常事件或对象的行为进行检测与分析。而在长时间视频序列中采用人工的方法处理此类工作既不实用也不经济，因此在视频序列中利用计算机进行视频智能自动检测就显得十分重要。
据了解，就目前较成熟的视频异常行为智能检测包括双向越界、单向越界、进入禁区、离开禁区、徘徊、无人值守、骤变、人员聚集、烟雾检测、快速运动、、打架等事件。而异常行为检测的实现方法通常有两类：1、把小概率行为或与先验规则相反的行为看作异常行为。2、把与已知正常行为的模式不匹配的行为看作异常行为。
核心算法
智能视频分析技术对异常事件进行分析需要核心的算法和技术做支撑，这些核心算法包括：(1)将人类行为进行建模的虚拟现实的技术；(2)3d建模技术，通过对摄像机场景的实际参照标定构建场景的三维模型，从而能够准确计算出场景中任意物体的高度及任意两点之间的距离，为目标分析提供准确的依据；(3)基于对象的标签分类，能够准确区分人、交通工具和其他对象；(4)基于变化的自学习自适应，理解和鉴别行为模式，自学习自适应，内置多种模型(街道、围墙、水面、雨雪雾天气等等)，能够根据的变化自动调节；(5)自检测自，在能见度低、视场受阻、摄像机角度偏移、视频信号故障、低信号或无信号等异常情况时，立即发出报警；(6)度自适应，根据场景持续自学习和自调节参数，确保外部度自适应能力达到7×24全天候(在各种恶劣和照明条件下提供高可靠性的检测，无需外部人工干预调节)。相关技术如下：
图像异常检测算法
(1)图像信号丢失、被遮挡：检测图像方差。如果方差很小，可以认为图像丢失或者镜头被盖住等现象发生。(2)相机被扭转到新方向：通过和指定背景进行比对来检测是否发生扭转。(3)图像信号质量下降，如有大量噪点，周期性干扰(横纹等)：对帧差信号进行方差、fft分析。
图像增强算法
(1)超分辨率技术，就是使用多张同一物体的低分辨率图像整合成一张高分辨率图像。现在主要应用在侦破案件上。例如还原一张较为模糊的车牌或者人脸等。(2)对比度增强、去雾化技术。对于一些“雾蒙蒙”的图像，可以简单地通过直方图平衡或者通过对颜色中的散射成分进行过滤从而提高图像的“清晰度”。应该注意到这些技术手段并没有从源头增强有用信号，而是选取了适合人眼观测习惯的表达方式。所以这些过滤后的信号适合提供给人员观看，而不是作为智能视频系统的输入。(3)防抖动技术。相机抖动通常是由风吹而引起。在采用长焦镜头的时候，图像抖动更为明显。防抖动有两种思，一种是对检测到的抖动进行平滑；另外一种就是争取将图像象钉子钉住一样一动不动。前一种技术适合过滤给人员直接观看的信号，后一种是智能视频分析系统所需要的。主流的基于背景建模的运动检测方法需要稳定的输入信号，否则容易在对比强烈的边缘等处产生误报警。
运动检测算法
(1)固定相机的运动检测：这是主流应用。通常是通过将当前帧和背景模型之间进行比对，发现的差异作为可能的运动物体输入给模块。算法的差异主要集中在背景模型如何建立，选择何种特征进行前景和背景的比对。混合高斯是经典的背景模型，简单，有一定的自适应性，现在市场上的产品主要采用此方法。在一些特殊场合，例如水面波浪，树枝摆动等场景，混合高斯不一定可以有效处理。这时候就需要采用动态背景或者其他技术手段来更好地进行背景建模，代价是计算量大大增加。采用像素灰度值作为特征进行比对是主流应用。出于过滤阴影、提高信噪比的考虑，也可以使用彩色像素值，但是数据量增大很多。另外也有采用纹理、梯度等特征进行前景、背景比对的。它们对光照突变、阴影不，有助于消除误报警。(2)运动相机(云台)的运动检测：据了解，目前在国内安防领域还没有商业应用。在国外的一些高端系统和实验系统上已经有一些尝试。主要是和云台相配合，甚至是多云台相机之间的配合中采用此技术。
技术
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