行为理解被认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。由此可见，行为理解的关键问题是如何从学习样本中获取参考行为序列，并且学习和匹配的行为序列必须能够处理在相似的运动模式类别中从空间和时间尺度上得到轻微的特征变化。行为理解方法分为图像模板匹配和状态空间方法。有利用二维小区域块的运动、彩色、纹理等特征进行人的行为识别；有基于人体动力学在不同抽象等级的统计分解中提出综合性的网络用来识别人的运动行为；有人体动力学在不同抽象等级的统计分解等。这里提出了一个利用综合性的网络用来识别人的运动行为的课题。

　　在基于理论研究的基础上，力图找到实用的解决方案。如果通过计算机对图象的自动分析，对异常行为实施实时监测和自动判断，监控系统在第一时间主动报警，缩短反应时间，则完全可能避免生命财产的损失。

　　解决方案

　　北京某安防公司根据社会公共安全的现状和需求，发挥视频图象分析和行为检测技术以及软件自主开发能力的优势，研发的“动态全视频治安予警系统”，就是针对此目标的解决方案。

　　“动态全视频治安予警系统”能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够及时发出警报，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低漏报现象。

　　该系统在移动侦测、物体追踪、非法滞留及人物面部识别和车辆识别等方面，研发了多种模块处理算法，可对聚众滋事、民事纠纷、人群聚集、人群四散、出事围观、抢劫后突然逃跑、**警察、移动公物、挥臂抛掷、抢劫银行等各类突发治安事件进行监测预警。

　　笔者在公司的演示厅里看到，屏幕上监控范围内，在行人正常过往中，一位挎包妇女在行走时，突然从身后跑来一人，夺包而逃，当观看者尚未反应过来时，被系统锁定的奔跑者已经被光标跟踪并发出报警音响；另一个场景里，三人在交谈中发生争执，导致拳脚相加，从动手的瞬间开始，三人分别被光标锁定，并启动报警，同时完成主画面切换和开启录象。看到此，我联想到，如果本文提及的两个监控现场使用了该系统，及时的报警信息完全可能避免两个鲜活生命的丧失，镜头下的犯罪是可以被停止的。

　　在系统演示中，我还看到，在监控区域内，一个长时间在此徘徊的人被锁定报警；画面中举手投掷物品的异常举动；固定物品被人为移动；正常行走者的突然奔跑；行驶车辆的遗撒物品；公共场所进出人数及密度数据统计等异常行为，都包括在系统报警范围之内。

　　目前，公司的研发目标还包括了对气象监测（雾、雨、雪、风）和自然灾害监测（火灾、隧道烟雾、山体滑坡等）等突发应急事件进行动态全视频摄像检测预警。

　　“动态全视频治安予警系统”可以大大提高监控效率，可以从复杂的数据中辨别行为和类型，可提供操作命令、数据和信息，实现报警、提醒关注、智能检索等功能。更重要的是智能视频技术通过分析实时的或记录的视频流，从而检测出可疑的活动、事件或者行为模式，可以使视频监控从事后搜寻犯罪嫌疑人转换为一种事发当时阻止犯罪发生的辅助手段。

　　达到“出警在报警之前”的效果，使得公安部门能够做到决策科学、指挥灵敏、反应及时、响应快速；使设备资源的利用效率和110的服务水平得到大幅度提高，对树立公安系统的形象，保障和谐社会的进程发挥应有的作用。

　　结语

　　设想一下，如果在某些个场所安装了智能视频监控系统（其实只不过是在原有的监控系统上增加了一个软件而已），带有侥幸心理的罪犯在实施犯罪的冲动刚刚形成时，就被迅速反映的报警系统发现并至使干警及时到达现场处理，后面可能发生的一切都被停止，没有遗憾，只有警示。在这种安防环境下，配合对破获案例的媒体宣传，监控系统的存在本身已经成为一种威慑力量。它的存在就已经在以法律的约束给不冷静的冲动者以足够的提示。做到从“亡羊补牢”到补牢保羊，未雨绸缪，防患于未然。

　　回想起来，建国后的科技发展道路上，从政策到技术，我们错过了一个又一个机会，不是不把握，就是迟疑不办。现在回忆起来，从小处说，是门第、派别之争；往大处看，是腐败、私利之斗。

　　一个被列为国家重点科研计划的生物识别技术，被一个学科带头人误导持续7年而无所建树，但令我们震惊又无法回避的，是一个韩国小小的私人公司从零做起，14个月一举突破。我们已经注意到以电子血压计闻名的日本欧姆龙公司正在进军机器视觉领域，如果仍然等待，机会永远不属于我们。

　　上述介绍的是一个智能视频监控系统的例子。业内同行高兴地看到，国内已经有许多公司着手投入智能视频的研发，各类报刊也有过多次介绍，虽无突破，然毕竟没有停止过追求，可喜可贺。

　　应该看到，在引人关注、不断上升的智能视频国际市场需求上，我们的技术水平目前处于和国外同等的起跑线上，等待、OEM或者“拿过来”都无法维持长久的发展战略，希望致力于研发投入的公司决策人的不懈努力和追求，因为这是与公司的生存利害与共的前瞻之举，于国于民，可达事半功倍之功。