计算机视觉哪些技术赋能“主动预警”

智能监控的主动预警，并非单一技术的应用，而是多种计算机视觉技术的协同配合，核心包括“目标检测、目标跟踪、行为识别、图像分割、异常检测”五大技术，每种技术都有其专属作用，共同支撑主动预警的精准性和高效性。下面逐一详细拆解，结合安防落地场景，让读者理解每种技术的核心作用、应用逻辑，避免单纯的技术堆砌，贴合实操需求。

（一）目标检测技术：主动预警的“基础前提”

目标检测技术，是计算机视觉在安防领域落地的最基础技术，核心作用是“从监控画面中，精准识别出需要关注的目标物体，并确定其位置”——简单来说，就是让机器“知道画面中有什么、在哪里”。在主动预警中，目标检测是第一步，只有先识别出目标物体（如人员、车辆、物品），才能后续提取特征、判断异常。

安防场景中，目标检测的核心需求是“精准识别、快速响应”，常用的算法模型包括YOLO系列（YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）、SSD、Faster R-CNN等，其中YOLO系列算法因“识别速度快、准确率高”，成为安防场景的主流选择——例如，YOLOv8算法能够实现每秒30帧以上的实时识别，同时识别画面中的多个目标（如人员、车辆、物品），定位准确率可达95%以上，完全满足智能监控实时预警的需求。

落地案例：在火车站安防场景中，目标检测技术可实时识别画面中的人员、行李、车辆，同时排除背景中的无关物体（如墙壁、座椅）；在园区安防场景中，可精准识别画面中的“人员”和“车辆”，区分“园区内部人员”与“陌生人员”、“内部车辆”与“外来车辆”，为后续的异常识别（如陌生人员徘徊）提供基础。

（二）目标跟踪技术：实现“连续识别”的核心

目标检测技术只能识别出“某一帧画面中的目标”，而智能监控的主动预警，需要对目标物体进行“连续跟踪”——比如，识别出一个陌生人员后，需要跟踪其在监控区域内的移动轨迹，判断其是否存在徘徊、翻越、闯入禁区等异常行为；识别出一辆违规车辆后，需要跟踪其行驶轨迹，便于工作人员拦截处置。这就是目标跟踪技术的核心作用：“对检测到的目标物体，进行连续追踪，记录其移动轨迹，确保不丢失目标”。

目标跟踪技术的核心难点，是“复杂场景下的稳定跟踪”——比如，目标物体被遮挡（如人员被人群遮挡、车辆被其他车辆遮挡）、目标物体移动速度快（如闯红灯的车辆、奔跑的人员）、环境光线变化（如白天转黑夜），都可能导致跟踪丢失。因此，安防场景中常用的目标跟踪算法，会结合“特征匹配”和“运动预测”，即使目标被短暂遮挡，也能通过其之前的运动轨迹和特征，重新找到目标，确保跟踪的稳定性。

落地案例：在园区安防场景中，目标跟踪技术可跟踪陌生人员的移动轨迹，若该人员在园区内某一区域徘徊超过10分钟（预设阈值），则判断为异常，发出二级预警；在交通安防场景中，可跟踪闯红灯的车辆，记录其行驶轨迹，同时将轨迹信息推送至交警终端，便于交警精准拦截。

（三）行为识别技术：主动预警的“核心判断工具”

行为识别技术，是实现“异常预警”的核心技术，核心作用是“识别目标物体的动作行为，判断其是否属于异常行为”——简单来说，就是让机器“看懂目标在做什么”。在安防场景中，大部分主动预警需求，都依赖行为识别技术，比如识别“翻越围墙”“斗殴”“奔跑”“高空抛物”“违规动火”等异常行为。

行为识别技术的实现逻辑，是“先提取目标的动作特征，再通过算法模型，判断动作特征是否属于异常行为”。常用的实现方式有两种：一是“基于动作模板的识别”，预设各类异常行为的动作模板（如翻越围墙的动作序列、斗殴的动作序列），将提取到的动作特征与模板进行对比，相似度超过阈值则判断为异常；二是“基于深度学习的识别”，通过大量的正常、异常行为样本，训练深度学习模型，让模型能够自主学习不同行为的区别，实现对异常行为的自主识别，适应性更强。

落地案例：在校园安防场景中，行为识别技术可识别“学生翻越围墙”“攀爬栏杆”等异常行为，一旦识别到，立即发出一级预警，通知安保人员前往处置；在工地安防场景中，可识别“工人未佩戴安全帽”“违规动火”“高空抛物”等异常行为，及时预警，避免安全事故；在商场安防场景中，可识别“人员奔跑”“斗殴”等异常行为，快速预警，防止事态扩大。

（四）图像分割技术：提升识别精度的“辅助工具”

图像分割技术，核心作用是“将监控画面分割成不同的区域，区分目标物体与背景、不同目标物体之间的边界”，从而提升目标检测、行为识别的精度。在安防场景中，很多监控画面背景复杂（如园区内的树木、建筑，交通路口的车辆、人群），若不进行图像分割，目标物体的特征可能会被背景干扰，导致识别准确率下降。

图像分割技术可将画面分割为“前景”（需要关注的目标物体，如人员、车辆）和“背景”（无关物体，如树木、建筑），同时分割不同的目标物体，避免不同目标之间的干扰。例如，在人群密集的火车站场景中，图像分割技术可将每个人员分割开来，分别提取每个人员的动作特征，避免因人群密集，导致无法识别单个人员的异常行为（如携带危险物品）。

常用的图像分割算法包括Mask R-CNN、U-Net等，其中Mask R-CNN算法，可同时实现“目标检测”和“图像分割”，既能够识别出目标物体的位置，又能够分割出目标物体的轮廓，大幅提升安防场景中的识别精度。

（五）异常检测技术：应对“未知异常”的核心

前面提到的行为识别技术，主要针对“已知的异常行为”（如翻越围墙、斗殴），但在实际安防场景中，还会出现一些“未知的异常行为”（如新型的危险动作、未预设的违规行为），此时就需要异常检测技术——核心作用是“识别出与正常模式不符的行为，即使该行为未被预设为异常，也能发出预警”。

异常检测技术的实现逻辑，是“先通过大量正常场景的样本，训练模型，让模型学习‘正常模式’（如人员正常行走、车辆正常行驶、园区内正常活动），当画面中的行为与正常模式存在明显差异时，无论该行为是否被预设为异常，都判断为异常，发出预警”。这种技术，弥补了“预设模板识别”的短板，能够应对各类未知异常，提升主动预警的全面性。

总结：五大计算机视觉技术的协同配合，构成了智能监控主动预警的“技术底座”——目标检测负责“找到目标”，目标跟踪负责“跟踪目标”，行为识别负责“判断已知异常”，图像分割负责“提升精度”，异常检测负责“应对未知异常”，五种技术相互支撑，确保主动预警的精准性、高效性和全面性。