为什么罪犯敢于在监控设备下铤而走险，肆意作案呢？专家也指出：“他就是在你这个镜头下犯罪！”

　　笔者分析，罪犯恰恰了解我们当前安装监控系统的弊病和软肋，首先，监控存在是来自于行政单位的命令，而且是指定性采购，所以成为“摆设”是必然结果；其二，要增设“负责图象信息监看的工作人员”，则增大了开支；第三，既然有了长时间录象，可事后查询，则无必要设多人轮班值机；第四，当前罪犯的反侦察能力，如化装、遮挡等都造成难以识别主要特征。

　　从工作效率上来说，即使监看人员守时尽职，很难想象，正常人长时间盯注一个或多个电视屏幕的持久、耐力和反映有多久？

　　事实上，专家得出了结论，现在的大部分监控系统“预防少，取证多”，大都是在案件已经发生之后，再通过DVR录像进行事后的查找，而此时事件已经过去，属于后期被动式工作模式，“违背了安装监控的初衷”。

　　为了应对新形势下的突发事件，遍布全国的各个公共场所设置了千百万个用于监控摄像机，并采用了数字化、高清晰技术对场所进行实时监测。如何真正发挥如此数量密集的摄像头的作用，实现“电子眼”对公共环境的全天候、实时有效的监控，保障安全，震慑犯罪，实现“平安社会”的目标，国内多家公司、院校都在积极探讨可行的解决方案。

　　分析视频图象的特征，起源于1984年美国发明、1994年国内首先使用于交通管理的视频检测技术，是对移动物体的数量和速度的计算方法。近年来，被扩展到对密度、路径、方向、图象比对等多功能的交通事件检测范围，并被移植到公共安全领域。

　　大部分的“智能视频监控系统”，是对人流通道、公交车站、活动场所等重要区域的人流状况进行实时密度分析，并且通过周边区域的人流状况，分析出重点区域的人流密度的合理性，一旦超过危险密度值便提供报警信息。还有系统对人员移动速度实时检测，在超过设定值时提供报警信息，从而及时启动应急方案。而对于公共场所犯罪的行为识别，还在研发过程中。

　　从本文开始提到的两起刑事案件的画面同中，我们注意到其共有的特征，在常在的平和场景里出现了超出寻常的肢体行为。

　　人体行为理解

　　人体运动的获取与理解主要解决人们对自我行为特征的认知，内容包括和谐的运动捕获和人体行为的理解。近年来，人体运动数据的获取方法成为研究者关注的课题，而人体行为的理解和描述则由于其复杂的构成和广阔的应用前景而成为研究热点。与交通管理中的目标异常行为分析不同，城市突发事件预示报警系统关注的是对人体异常动作的识别，比如，抢劫、偷窃、斗欧、蹬踢、移动重要的公用设施、投掷、乱写乱画等。

 
智能视频监控识别系统