应用前提

避免在拥挤场景下使用该技术，场景拥挤程度越高，该技术的实用性也随之下降。特别是采用多个跟踪摄像头接力的系统，在国内的应用场景下，其系统整体的跟踪稳定性尤其需要通过实际测试加以验证。

摄像头安装尽量避免产生目标物体与周围运动物体持续严重遮挡的情况。

评价方法

除常规测试外，应根据应用需求选择以下针对性测试：

锁定测试：单独测试锁定目标这个阶段的成功率。

静止测试：目标长时间静止，考察系统自身稳定性。

变速测试：在持续跟踪阶段，目标突然停住、改变方向或改变速度。

遮蔽测试：目标周期性被行道树或电线杆遮蔽，或目标蓄意躲入障碍物。

疑似目标测试：目标与其他运动物体相遇，或在目标被暂时遮蔽时，周围出现其他运动物体。

3.3 逆行检测

技术原理
该技术用于出入口检测逆向进出的人或物体。主要的技术特点在于根据物体运动模式来探测物体的逆行，在拥挤场景下仍然适用。

应用前提

摄像头安装角度尽量减轻人或物体之间的遮挡。建议俯视角度在45度~90度之间，摄像头视线应基本与人流方向一致，水平偏角在正负30%之内。

评价方法

除（基本部分）叙述的测试方式外，可附加下列针对性测试：
 拥挤场景针对性测试: 以人行出入口为例，假设出入口水平方向可容纳N个人，可令2N~4N的人以较自然的方式结队通过，同时安排一人从相反方向进入，主要检测系统的漏报率。

短暂／局部行为针对性测试: 安排一人在检测区域内以身体的部分（如手臂、上身等）作相反方向的运动，或作短暂的后退动作（可根据应用需要），主要检测系统的误报率。

参考指标： 识别率>80%, 误报率<20%

3.4 行人异常行为

技术原理

该技术用于检测监控区域内疑似抢劫或犯罪后逃窜的高危行为。技术实现主要有两种。一类实现仍然基于前景物体检测，根据前景物体的运动路线来估计其速度，超过一定的数值就报警。这种速度估值的精度较低，而且无法克服摄像机近大远小的问题；同时，无法区分行人和自行车上的人，实用性不高。第二类实现采用特征运动模式分析技术，用模式识别的方法对于场景各部分可能出现的运动模式和运动速度进行学习，不但可以侦测出异常加速，对于罪犯逃窜时翻越栏杆、矮墙等平时出现机率很低的行为，也能够识别。

应用前提

场景中运动人员以步行为主，摄像机俯视角度不低于30度，俯视角度较小时，应提高架设高度避免人之间的严重遮挡。

北京文安科技发展有限公司
2008.01