智能監(jiān)控的主動(dòng)預(yù)警，并非單一技術(shù)的應(yīng)用，而是多種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的協(xié)同配合，核心包括“目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、行為識(shí)別、圖像分割、異常檢測(cè)”五大技術(shù)，每種技術(shù)都有其專屬作用，共同支撐主動(dòng)預(yù)警的精準(zhǔn)性和高效性。下面逐一詳細(xì)拆解，結(jié)合安防落地場(chǎng)景，讓讀者理解每種技術(shù)的核心作用、應(yīng)用邏輯，避免單純的技術(shù)堆砌，貼合實(shí)操需求。

（一）目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)：主動(dòng)預(yù)警的“基礎(chǔ)前提”

目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，是計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域落地的最基礎(chǔ)技術(shù)，核心作用是“從監(jiān)控畫面中，精準(zhǔn)識(shí)別出需要關(guān)注的目標(biāo)物體，并確定其位置”——簡(jiǎn)單來說，就是讓機(jī)器“知道畫面中有什么、在哪里”。在主動(dòng)預(yù)警中，目標(biāo)檢測(cè)是第一步，只有先識(shí)別出目標(biāo)物體（如人員、車輛、物品），才能后續(xù)提取特征、判斷異常。

安防場(chǎng)景中，目標(biāo)檢測(cè)的核心需求是“精準(zhǔn)識(shí)別、快速響應(yīng)”，常用的算法模型包括YOLO系列（YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）、SSD、Faster R-CNN等，其中YOLO系列算法因“識(shí)別速度快、準(zhǔn)確率高”，成為安防場(chǎng)景的主流選擇——例如，YOLOv8算法能夠?qū)崿F(xiàn)每秒30幀以上的實(shí)時(shí)識(shí)別，同時(shí)識(shí)別畫面中的多個(gè)目標(biāo)（如人員、車輛、物品），定位準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上，完全滿足智能監(jiān)控實(shí)時(shí)預(yù)警的需求。

落地案例：在火車站安防場(chǎng)景中，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)可實(shí)時(shí)識(shí)別畫面中的人員、行李、車輛，同時(shí)排除背景中的無關(guān)物體（如墻壁、座椅）；在園區(qū)安防場(chǎng)景中，可精準(zhǔn)識(shí)別畫面中的“人員”和“車輛”，區(qū)分“園區(qū)內(nèi)部人員”與“陌生人員”、“內(nèi)部車輛”與“外來車輛”，為后續(xù)的異常識(shí)別（如陌生人員徘徊）提供基礎(chǔ)。

（二）目標(biāo)跟蹤技術(shù)：實(shí)現(xiàn)“連續(xù)識(shí)別”的核心

目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)只能識(shí)別出“某一幀畫面中的目標(biāo)”，而智能監(jiān)控的主動(dòng)預(yù)警，需要對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行“連續(xù)跟蹤”——比如，識(shí)別出一個(gè)陌生人員后，需要跟蹤其在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的移動(dòng)軌跡，判斷其是否存在徘徊、翻越、闖入禁區(qū)等異常行為；識(shí)別出一輛違規(guī)車輛后，需要跟蹤其行駛軌跡，便于工作人員攔截處置。這就是目標(biāo)跟蹤技術(shù)的核心作用：“對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)物體，進(jìn)行連續(xù)追蹤，記錄其移動(dòng)軌跡，確保不丟失目標(biāo)”。

目標(biāo)跟蹤技術(shù)的核心難點(diǎn)，是“復(fù)雜場(chǎng)景下的穩(wěn)定跟蹤”——比如，目標(biāo)物體被遮擋（如人員被人群遮擋、車輛被其他車輛遮擋）、目標(biāo)物體移動(dòng)速度快（如闖紅燈的車輛、奔跑的人員）、環(huán)境光線變化（如白天轉(zhuǎn)黑夜），都可能導(dǎo)致跟蹤丟失。因此，安防場(chǎng)景中常用的目標(biāo)跟蹤算法，會(huì)結(jié)合“特征匹配”和“運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)”，即使目標(biāo)被短暫遮擋，也能通過其之前的運(yùn)動(dòng)軌跡和特征，重新找到目標(biāo)，確保跟蹤的穩(wěn)定性。

落地案例：在園區(qū)安防場(chǎng)景中，目標(biāo)跟蹤技術(shù)可跟蹤陌生人員的移動(dòng)軌跡，若該人員在園區(qū)內(nèi)某一區(qū)域徘徊超過10分鐘（預(yù)設(shè)閾值），則判斷為異常，發(fā)出二級(jí)預(yù)警；在交通安防場(chǎng)景中，可跟蹤闖紅燈的車輛，記錄其行駛軌跡，同時(shí)將軌跡信息推送至交警終端，便于交警精準(zhǔn)攔截。

（三）行為識(shí)別技術(shù)：主動(dòng)預(yù)警的“核心判斷工具”

行為識(shí)別技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)“異常預(yù)警”的核心技術(shù)，核心作用是“識(shí)別目標(biāo)物體的動(dòng)作行為，判斷其是否屬于異常行為”——簡(jiǎn)單來說，就是讓機(jī)器“看懂目標(biāo)在做什么”。在安防場(chǎng)景中，大部分主動(dòng)預(yù)警需求，都依賴行為識(shí)別技術(shù)，比如識(shí)別“翻越圍墻”“斗毆”“奔跑”“高空拋物”“違規(guī)動(dòng)火”等異常行為。

行為識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)邏輯，是“先提取目標(biāo)的動(dòng)作特征，再通過算法模型，判斷動(dòng)作特征是否屬于異常行為”。常用的實(shí)現(xiàn)方式有兩種：一是“基于動(dòng)作模板的識(shí)別”，預(yù)設(shè)各類異常行為的動(dòng)作模板（如翻越圍墻的動(dòng)作序列、斗毆的動(dòng)作序列），將提取到的動(dòng)作特征與模板進(jìn)行對(duì)比，相似度超過閾值則判斷為異常；二是“基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別”，通過大量的正常、異常行為樣本，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，讓模型能夠自主學(xué)習(xí)不同行為的區(qū)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常行為的自主識(shí)別，適應(yīng)性更強(qiáng)。

落地案例：在校園安防場(chǎng)景中，行為識(shí)別技術(shù)可識(shí)別“學(xué)生翻越圍墻”“攀爬欄桿”等異常行為，一旦識(shí)別到，立即發(fā)出一級(jí)預(yù)警，通知安保人員前往處置；在工地安防場(chǎng)景中，可識(shí)別“工人未佩戴安全帽”“違規(guī)動(dòng)火”“高空拋物”等異常行為，及時(shí)預(yù)警，避免安全事故；在商場(chǎng)安防場(chǎng)景中，可識(shí)別“人員奔跑”“斗毆”等異常行為，快速預(yù)警，防止事態(tài)擴(kuò)大。

（四）圖像分割技術(shù)：提升識(shí)別精度的“輔助工具”

圖像分割技術(shù)，核心作用是“將監(jiān)控畫面分割成不同的區(qū)域，區(qū)分目標(biāo)物體與背景、不同目標(biāo)物體之間的邊界”，從而提升目標(biāo)檢測(cè)、行為識(shí)別的精度。在安防場(chǎng)景中，很多監(jiān)控畫面背景復(fù)雜（如園區(qū)內(nèi)的樹木、建筑，交通路口的車輛、人群），若不進(jìn)行圖像分割，目標(biāo)物體的特征可能會(huì)被背景干擾，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下降。

圖像分割技術(shù)可將畫面分割為“前景”（需要關(guān)注的目標(biāo)物體，如人員、車輛）和“背景”（無關(guān)物體，如樹木、建筑），同時(shí)分割不同的目標(biāo)物體，避免不同目標(biāo)之間的干擾。例如，在人群密集的火車站場(chǎng)景中，圖像分割技術(shù)可將每個(gè)人員分割開來，分別提取每個(gè)人員的動(dòng)作特征，避免因人群密集，導(dǎo)致無法識(shí)別單個(gè)人員的異常行為（如攜帶危險(xiǎn)物品）。

常用的圖像分割算法包括Mask R-CNN、U-Net等，其中Mask R-CNN算法，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)“目標(biāo)檢測(cè)”和“圖像分割”，既能夠識(shí)別出目標(biāo)物體的位置，又能夠分割出目標(biāo)物體的輪廓，大幅提升安防場(chǎng)景中的識(shí)別精度。

（五）異常檢測(cè)技術(shù)：應(yīng)對(duì)“未知異常”的核心

前面提到的行為識(shí)別技術(shù)，主要針對(duì)“已知的異常行為”（如翻越圍墻、斗毆），但在實(shí)際安防場(chǎng)景中，還會(huì)出現(xiàn)一些“未知的異常行為”（如新型的危險(xiǎn)動(dòng)作、未預(yù)設(shè)的違規(guī)行為），此時(shí)就需要異常檢測(cè)技術(shù)——核心作用是“識(shí)別出與正常模式不符的行為，即使該行為未被預(yù)設(shè)為異常，也能發(fā)出預(yù)警”。

異常檢測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)邏輯，是“先通過大量正常場(chǎng)景的樣本，訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)‘正常模式’（如人員正常行走、車輛正常行駛、園區(qū)內(nèi)正?；顒?dòng)），當(dāng)畫面中的行為與正常模式存在明顯差異時(shí)，無論該行為是否被預(yù)設(shè)為異常，都判斷為異常，發(fā)出預(yù)警”。這種技術(shù)，彌補(bǔ)了“預(yù)設(shè)模板識(shí)別”的短板，能夠應(yīng)對(duì)各類未知異常，提升主動(dòng)預(yù)警的全面性。

總結(jié)：五大計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的協(xié)同配合，構(gòu)成了智能監(jiān)控主動(dòng)預(yù)警的“技術(shù)底座”——目標(biāo)檢測(cè)負(fù)責(zé)“找到目標(biāo)”，目標(biāo)跟蹤負(fù)責(zé)“跟蹤目標(biāo)”，行為識(shí)別負(fù)責(zé)“判斷已知異常”，圖像分割負(fù)責(zé)“提升精度”，異常檢測(cè)負(fù)責(zé)“應(yīng)對(duì)未知異常”，五種技術(shù)相互支撐，確保主動(dòng)預(yù)警的精準(zhǔn)性、高效性和全面性。