为了充分利用视频处理，组织需要利用正确的方法从诸如摄像机源的视频源中提取高级信息

首先让我们看一些常见的用例，然后研究基础技术，通过交通监控，视频处理可用于检测车辆，监控车辆密度并通过读取车牌来跟踪车辆，常见的应用是使用来自交通摄像机的视频来识别超速行驶的车辆或观察高速公路上的交通流速度，例如预测行驶时间或动态计算通行费值，视频分析的另一个用例是入侵检测，在这里从闭路电视（CCTV）摄像机捕获的视频流可用于跟踪特定区域内物体的接近程度，并确定是入侵还是威胁，视频处理还可用于监视以检测未经授权的访问和异常行为。

与通常的看法相反，这些用例和其他用例背后的视频处理不是一项单独的任务

它涉及子任务的集合，这些子任务可以分解为对特定对象的检测，识别和跟踪，为了检测物体，可以使用特定的检测模型对计算机进行编程，以区分各种类型的物体（例如，鸟类还是飞机），并且可以使用这些模型捕获视频帧中的那些物体，系统一旦检测到对象，便会将其映射到已知的相关样本数据集以匹配特征并识别独特特征，例如面部，号码牌或笔迹。识别出对象后，需要通过跟踪监视其行为。

对象跟踪可以被认为是一个复杂的过程

因为它需要分析细微的元素，例如人的姿势，照明条件和照明，但是存在几种可用于有效执行此操作的对象跟踪算法和方法，需要特别注意的两个是Open CV和尺度不变特征变换（SIFT）。专门用于图像处理和视频处理任务的开源计算机视觉和机器学习库，同时SIFT是一种跟踪算法，它通过对象的许多变化（例如形状，旋转和平移）几乎不变（即可以信赖），这三个子任务包括视频分析体系结构的视频处理层，该层用于从摄像机摘要中提取高级信息，以满足前面所述用例的要求，让我们进一步看一下该体系结构的各个层。

使用实时流协议将数据从视频源发送到视频处理层进行处理

这些源可以包括视频流设备，例如CCTV摄像机，交通摄像机，在线视频源或任何其他视频源，接下来将处理后的结果发送到复杂的事件处理引擎，在其中对所有输入进行过滤和处理以提取有意义的事件，然后用户界面（即仪表板）以可读和可理解的方式显示终结果，这些功能可在当今市场上的许多分析平台中使用，这些平台可以实时处理数据流。

移动性和设备管理层用于配置整个过程中涉及的所有设备

从从设备收集数据的时间到视频分析结果显示在移动设备上的时间，添加了身份和访问管理层，以确保整个过程中的通信安全并管理系统的安全性和身份验证要求，通过正确的技术和体系结构部署，视频分析可以将监视和其他监视任务提高到一个新的水平-减少时间，金钱和人力同时提供更一致，可靠和安全的视频解决方案。