视频源数据通过摄像头、编码器、交换机、视频服务器最终到达存储设备，完成整套数字化视频监控数据的存储，尽管视频经过H.264等编码算法压缩，其所占的空间仍然是非常大的。
地铁项目中通常情况下涉及到对视频分析的场景要求包括如下：1、特定时间内（如非运营时间）画面有人员闯入时报警。2、特定画面有人员闯入报警时PTZ摄像机自动跟踪闯入者。3、检测到丢弃物并报警，对站台、站厅疑似危险物给出提示。4、监控画面中不准移开的设备或物品。5、指定区域内侵入报警。6、翻越付
此功能可通过操作终端选择开通，当其他用户需要时还能分配给其它多媒体工作站，视频分析的结果将以事件输出的方式送达监控中心，作为预案的触发条件进入预案流程。
在地铁领域的应用中，需要对指定的监控画面进行视频智能分析，通常按1-2路/车站考虑。可通过硬件或软件方式实现，硬件方式常嵌入在系统的前端部分，采用专用的含智能分析功能的前端硬件设备；软件方式则在系统的核心后台实现，通过对视频流中的画面连续截获而进行分析。
提醒监控人员，进行及时有效地处理。针对复杂的分析场景，需要对场景进行建模，应尽量避免由光影、杂物、人员等造成的误报。
公共安全中对于防护等级较高的城市轨道交通系统，可以适当辅助智能分析，在重点监控部位进行全天候监控，针对物品遗弃、危险区域报警、违规闯入等重要行为事件进行分析，并结合相关报警联动动作，
处于较为简单的检测层面的工作，主要完成对目标的检测、跟踪和分类，得到目标的大小、位置、类型、颜色、运动方向、目标数量等信息，同时基于这些基础信息做分析判断，触发报警或联动相关操作。
智能分析包括遗留物体检测、道路或出入口拥塞检测、车辆或人流统计、非法闯入、物体跟踪、区域标定监测等。现阶段，相对成熟并能够实现的智能分析行为包括非法闯入、移动侦测、区域标定等较为简单的智能应用
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