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現代社會是一個人口密集、高度復雜的社會，面臨的突發事件和異常事件越來越多，其監控的難度與重要性也越來越突出。為此，**各國政府和學者已開始密切關注新一代的監控技術。
   
    研究背景
   
    對于某些敏感場景，如銀行、 商店、停車場、軍事基地等，出于管理和安全的需要，人們必須知道該區域內發生的事件，于是采用某種**定方法來監視該場景，并且及時地對發生的異常事件做出適當的反應，這就是所謂的監控。
   
    從監控技術的發展來看，大致可分為三個階段：人力現場監控、人力視頻監控和智能視覺監控。所謂人力現場監控，即安排專人在現場對場景監控，人力現場監 控的應用可以追溯到原始社會，一直延續至今。所謂人力視頻監控，即用攝像機對場景拍攝，視頻信號被采集到**控制部門并被顯示到監視器上，由人對視頻圖像進行分析，得出恰當的判斷。視頻監控又分為兩種，一種是早期采用的模擬視頻監控，一種是現在廣泛采用的數字視頻監控，這種監控技術引入了大量的計算機技術來協助人采集和管理所有視頻信息，監控系統的性能得到了有效的提高。目前，市場上已經有比較成熟的數字視頻監控系統出現。
   
　　現代社會是一個人口密集、高度復雜的社會，人類的活動范圍越來越大，面臨的突發事件和異常事件越來越復雜，監控的難度和重要性也越來越突出。由于人工本身固有的不足，人力越來越難以勝任分析和理解采集到的數量驚人的視頻數據。因此，目前**各國政府和學者，密切關注新一代的監控技術――智能視覺監控技術。它和以往的監控技術有本質的區別，其主要**征是采用計算機視覺的方法，在幾乎不需要人為干預的情況下，**對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析來對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時做出反應。更形象地說，智能視覺監控系統能夠看，看被監控場景中目標物體的行為；能夠想，想目標物體的行為意味著什么；能夠說，把想的結果用自然語言的形式表達出來。因此智能視覺監控系統取代了監控任務中人的大部分工作，是新一代的具有高度智能的監控技術。智能視覺監控技術具有廣泛的應用前景，可以應用于交通場景，如十字路口、高速公路、停車場、飛機場等監控、軍事場景監控、**重要安全部門，如軍事基地、銀行等監控、敏感的公共場合，如天安門廣場、火車站，等等。智能視覺監控技術已經顯示了巨大的市場**，以智能交通系統為例，據Ｐｈｉｌｉｐ Ｓａｙｅｇ和Ｐｈｉｌｉｐ Ｃｈａｒｌｅｓ預測，到2010年，中國和南亞五國的智能交通系統市場潛力估計在38**美元左右。**別是美國9.11恐怖襲擊事件以后，各國都高度重視這樣一個問題，即如何對**重要安全部門和敏感的公共場合進行全天候、自動的、實時的監控，而智能視覺系統就是解決這一問題的有效手段之一。
   
    智能視覺監控技術的研究不但有**其重要的實踐意義，而且還有重要的理論研究意義。在計算機視覺領域中，一個**根本的問題就是如何從底層原始視頻數據得到高層的語義理解，而智能視覺監控的研究正是緊緊圍繞這個基本問題，研究范圍不是僅局限于某個**定問題，而是涉及到計算機視覺中從底層到高層的許多基本問題。因此，該研究的成果對計算機視覺中其他研究領域有重要借鑒意義。
   
    研究現狀
   
    智能視覺監控越來越受到**很多學者的密切注意。計算機視覺領域中的**期刊ＩＪＣＶ和ＰＡｌＭｌ相繼在2000年6月和2000年8月出版了關于視覺監控的專刊。由Ｓｔｅｖｅ Ｊ．Ｍａｙｂａｎｋ和中科院自動化所所長譚鐵牛組織的ＩＥＥＥ視覺監控專題討論會也已經成功地舉辦了三屆。收錄了大量智能視覺監控領域內的**研究成果。

智能視覺監控的研究對象很廣泛，理論上說，凡是動態場景中的運動目標都可以作為被研究對象，相應的研究方法也很類似，本文以交通場景為例，對基于交通場景的智能視覺監控的研究現狀作簡要的介紹。
   
    視覺監控中的車輛的定位與跟蹤算法大致可分為如下四類，值得注意的是，這種分類不是**的，各種方法之間可以互相的借鑒和融合？：基于區域的方法、基于主動輪廓的方法、基于**征的方法、基于模型的方法；從另一個角度看，也可以分為基于二維的方法和基于三維模型的方法。對于這些方法，尤其對于基于二維的方法，本身具有固有的缺陷，如：難以解決遮擋、無關結構干擾、對光線敏感、適用場景有限等問題，而對于采用基于三維模型的方法來說，由于引入了目標物體的三維先驗知識，所以從本質上來講，比基于二維的方法更具魯捧性和準確性，但是相應的研究的難度也更大。目前**上的研究組大多采用基于二維的方法，采用基于三維模型的方法的研究組比較少，具有**的研究組有英國雷丁大學計算機系的ＶＩＥＷＳ項目組和德國卡爾斯魯厄大學計算機系Ｈ．Ｈ．ＮＡＧＥＬ博士**的研究組。
   
    中國科學院自動化研究所模式識別**重點實驗室譚鐵牛研究員從20世紀90年代初就開始研究基于三維模型的智能視覺監控系統，**視覺監控小組，針對系統中若干關鍵性問題，進行了深入的研究和探討，提出了自己的見解和主張，取得了一系列的研究成果，在**計算機視覺領域**期刊如ＩＪＣＶ和重要**會議如ＩＣＣＶ上發表論文數十篇，在ＩＥＥＥＳＭＣ上作了有關視覺監控的**邀報告。
   
    基于三維模型的交通監控系統
   
    計算機視覺界中傳統的Ｍａｒｒ視覺理論**，視覺過程是從下到上的處理過程，但實際上，人類在觀察周圍**的時候，總是利用豐富的先驗知識，這就啟發我們恰當地引入先驗知識，提高系統的性能。先驗知識包括很多方面，如車輛模型、場景模型、運動模型、弱透視模型、地平面約束、推理結構和語法與句法模型等等，其中**重要的是車輛模型。我們實現生成一個車輛的三維線框模型，在給定的姿態下，將其投影到圖像平面上，并與圖像數據匹配。**優化過程得到目標物體的真實姿態，這類方法，我們稱之為基于三維模型的目標定位方法。
   
    中科院自動化所模式識別**重點實驗室視覺監控小組總結了英國雷丁大學ＶＩＥＷＳ的車輛交通監控原型系統的研究經驗，在以往的理論研究的基礎上，自行設計了一個****自主版權的交通監控原型系統ＶＳｔａｒ Ｖｉｓｕａｌ ＳｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅＳｔａｒ，并在ＰＣ Ｗｉｎｄｏｗｓ2000平臺上用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋６．０語言初步實現了整個系統。
   
    從硬件組成上看，整個ＶＳｔａｒ系統由計算機、數字攝像機、音箱和交通場景模擬平臺組成。當車輛在交通場景中運動時，攝像機將拍錄下來的視頻序列送進計算機；定位和跟蹤程序自動分析這些視頻序列，識別車型并跟蹤車輛在場景中的運動；跟蹤結果被送進行為分析和語義解釋程序，對車輛的行為進行分析并給出語義解釋；如果需要的話，語義解釋結果進一步被送進語音合成程序，得到語音提示或警告。比如，當車輛逆向行駛或闖入草地時，系統給出準確的語音警告。目前該系統能夠在一臺Ｐ ｌｌｌ 866ＰＣ機上實時地跟蹤車輛，對光線變化、無關結構的干擾斑馬線、邊界遮擋具有很強的魯捧性。
   
    該系統對視覺監控理論算法和系統實現的研究奠定了重要基礎。
   
    研究展望
   
    由于智能視覺監控這項研究重要的理論**和應用**，目前已經成為**上的研究熱點，需要解決的問題也很多。理論上，我們將在姿態評價函數形式與優化方法、目標定位跟蹤和預測的統一概率框架、語義推理結構與模式學習、多媒體化描述等方面繼續展開深入的研究。
   
    在實踐上，將升級現有的ＶＳｔａｒ原型系統，**各項功能模塊，如設計更魯棒的算法、實現多目標的實時跟蹤、設計多機網絡化硬件框架、引入多攝像機系統、**知識庫等等。還可以基于**定的場合，如高速公路、停車場、**社區等，實現實用化的智能視覺監控產品。