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中山智能化视频分析包含的范围很广，很多中山智能化视频分析技术已经在各个行业发挥了重要的作用。本文讨论中山智能化视频分析技术结构、内容、难点、应用与发展趋势，重点讨论中山智能化视频分析在视频监控行业中的应用，期望能为中山智能化视频分析技术的应用、研究与发展提供借鉴。
中山智能化视频剖析其本身开展也存在诸多缺陷，由于实践环境中光照变化、目的运动复杂性、遮挡、目的与背景颜色类似、杂乱背景等都会增加目的检测与跟踪算法设计的难度，其难点问题主要在以下几个方面：
背景的复杂性：光照变化惹起目的颜色与背景颜色的变化，可能形成虚假检测与错误跟踪。采用不同的颜色空间能够减轻光照变化对算法的影响，但无法完整消弭其影响;场景中前景目的与背景的互相转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与中止;目的语背景颜色类似时会影响目的检测与跟踪的效果;目的阴影与背景颜色存在差异通常被检测为前景，这给运动目的的分割与特征提取带来艰难。
目的特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目的跟踪的特征信息，如目的的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目的的特征信息普通是时变的，选取适宜的特征信息保证跟踪的有效性比拟艰难。
遮挡问题：遮挡是目的跟踪中必需处理的难点问题。运动目的被局部或完整遮挡，又或是多个目的互相遮挡时，目的局部不可见回形成目的信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必需正确处置遮挡时特征与目的间的对应关系。
统筹实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目的跟踪的实时性请求，必需选择计算量小的算法。鲁棒性是目的跟踪的另一个重要指标，进步算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等状况有较强的顺应性，而这又要以复杂的运算为代价。 http:///