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視頻監控系統中智能分析技術所面臨的四大問題
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是不是視頻分析系統就是*的呢？其存在哪些方面的不足呢？在實際環境中，光照變化無常、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤算法設計的難度。我們可具體來看一下影響智能分析應用的幾個方面：
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1、背景的復雜性

光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對算法的影響，但無法*消除其影響；場景中前景目標與背景的相互轉換，與行李的放下、拿起，車輛的啟動與停止；目標與背景顏色相似時會影響目標檢測與跟蹤的效果；目標陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景，這給運動目標的分割與特征提取帶來困難。

2、目標特征的取舍

序列圖像中包含大量可用于目標跟蹤的特征信息，如目標的運動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標的特征信息一般會隨時變化的，選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

3、遮擋問題

遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題。運動目標被部分或*遮擋，又或是多個目標相互遮擋時，目標部分不可見會造成目標信息缺失，影響跟蹤的穩定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標間的對應關系。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等，都不能很好地處理較嚴重的遮擋問題。

4、兼顧實時性與健壯性

序列圖像包含大量信息，要保證目標跟蹤的實時性要求，必須選擇計算量小的算法。健壯性是目標跟蹤的另一個重要性能，提高算法的健壯性就是要使算法對復雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應性，而這又要以復雜的運算為代價。
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