目前，主流视频监控系统采用井字格的方式，即在电视墙或显示器上显示视频图像。这种方法的优点是容易实现，让用户直接看到最原始的视频信息。但这些视频信息都缺乏整体性，GIS视频监控界面是对传统井字格视频监控系统的有益补充。GIS视频监控界面的优点主要体现在：
1.方便用户快速了解整体安全情况，判断触警位置，快速制定响应方案。使用井字格来显示视频图像就像窥视豹子一样。虽然显示了许多相机图像，但用户仍然难以快速理解或判断监控区域的整体情况，因为相机点和观察角度。可以想象，当发生触摸警察事件时，监控人员需要根据图像不断识别目标的真实方向，这不仅增加了监控疲劳，而且降低了监控人员的体验满意度，反应非常被动。事实上，这是视频监控行业的一个常见问题。
而在GIS在这个框架下，局部信息可以有效地组织起来，这不仅是局部信息的简单叠加，而且可以帮助用户完善和理解整体情况，如当前监控目标的运动趋势，以便做出更及时和有效的决策。
2.自然可以与其他非视频信息集成，形成统一的操作平台。除视频图像外，GIS界面集成方便GPS、门禁、RFID、消防等非视频传感器信息是多传感器信息集成最自然的界面选择。
3、在GIS界面上可实现的新功能：
新业务功能：监控报警车辆脱离指定运动轨迹；
新的使用管理方法：通过GIS界面快速访问和管理局部区域的监控点，如鼠标框或点击区域，自动弹出该区域和相邻位置的摄像头图像。GIS报警策略是在界面上快速制定的，而不是在每个摄像头中逐一设置。
高清卫星图GIS监控界面
目前主流视频监控GIS界面采用类似谷歌地图的电子地图。视频高清卫星图作为视频图像信息的载体，更自然，也能产生更先进的应用。
目前，电子地图与智能视频监控的结合主要反映在智能视频监控发现异常时，相应的监控区域可以通过闪烁等形式表示触摸警报。然而，这种触发还不够好，是一种开关量的表达方式。监控区域内目标的运动轨迹等信息无法表示，自然无法表示自动跟踪等先进功能。
电子地图可以理解为简化的卫星地图。然而，正是这些简化的信息可以用过数学方法自动在卫星图和监控图像之间建立匹配关系，从而在卫星图上准确标记相机中发现的目标信息。比如发现的目标运动轨迹可以转化为目标在卫星图上的运动轨迹，从而在卫星图上统一呈现运动目标信息。
以高清卫星图为背景，可以增强系统的真实性，更方便监控人员理解和接受。同时，由于相机的建立和GIS匹配需要卫星图，所以使用卫星图不是锦上添花，而是必要的。
衡量监控系统优缺点的标准
美国安全界总结的最高安全境界是Situational Awareness即态势感知。从而提供actionable，可操作的决策信息。视频监控系统的价值主要体现在触摸警察事件发生后的一段时间内，为用户提供及时、有效、可操作的信息。
摄像头点合理、图像清晰、电视墙壮观、智能分析误差率低等，是客户对视频监控系统的共同要求。但如果这些要求不能转化为可操作的决策和应急措施，那么花费大量资金的系统可能是一个图像项目。因此，信息的可操作性是衡量视频监控系统质量的基本标准。
目前视频监控的瓶颈
目前视频监控系统的主要应用模式是事后调查取证面对大量的信息，人们希望智能视频分析能够有效地过滤掉绝大多数的无用信息，并将有用信息推给用户。智能视频分析是一个很有潜力的发展方向，但也存在一些问题。本文主要关注如何有效地向用户呈现智能视频分析的结果，这正是监控行业考虑较少的问题。
监控信息是独立的。现有的主流智能视频监控分别对每个图像进行智能分析，并将分析结果推给用户。各摄像机资源未配合协调。通过多个摄像机视野，同一运动目标将被报告为多个独立的视频片段。由于每个摄像头的触发条件不同，当物体在摄像头视野中触发报警并移动到其他摄像头视野时，很可能被视为正常的运动物体。因此，主流智能视频监控系统可能只会在某个摄像机上触发报警。由于时间短，监控人员可能没有时间反应，从而失去目标。
具有多摄像头协同功能的系统可以保持对触摸警察目标跨区域的持续跟踪。从而增加了对目标的监控时间。大大提高了决策的准确性和有效性。如果将触摸警察目标的跟踪时间作为评估视频监控系统价值的标准，具有多摄像头协同功能的系统的价值是普通智能视频监控系统的多倍。
基于目标的智能视频监控
智能视频监控技术是国际监控行业提出的一个新概念。与目前基于相机的主流智能视频监控技术相比，它是其升级和延伸。基于相机的主流技术不在相机之间共享或相关信息，信息源是独立的。基于目标的技术强调突破基于相机的技术对信息共享的约束，并在系统范围内配合监控资源。来自相同目标的信息的自动关联相机。最终目标是让用户忘记摄像头，不需要知道摄像头的位置和方向，只需要关注与业务相关的目标，以便直接、方便地了解当前的安全情况，及时有效地制定响应对策。
智能视频监控技术的核心思想是使监控信息的表达更加简单和直接。
智能视频监控的本质是大量信息的提取和过滤过程。主流智能视频监控技术实现了可操作性(Actionable)基于目标的智能视频监控技术是有效组织这些元素，进一步梳理和过滤信息，呈现给用户，让用户感觉简单直接。
基于目标的智能视频监控技术有两种支持技术：一种是多摄像头（监控点）协作；另一种是基于卫星图集成信息的呈现，描述了两种支持技术与基于目标监控的关系。
实现多摄像头协调的关键技术
相机的目标是握手
GIS(高清卫星图)作为多摄像头协同技术的平台基础是理想的。如果采用井字格的监控形式，相机之间的关系很难建立。由于视角、变焦、成像敏感度、颜色差异等原因，相邻摄像机之间的相同目标将握手(Re-identification)造成很大困难。通过利用GIS作为一个统一的平台，不同相机之间的目标可以投射到GIS以上，利用位置约束有效握手，大大提高了多摄像头协作的有效性。
将多摄像头放在系统层面，考虑资源分配的概念是很自然的。就是预测运动目标的前进方向，提前调度和监控资源。比如让云台摄像头在某个预置位置迎接运动对象，可以在分叉口调动多个云台摄像头准备，从而提高握手的成功率，用少量摄像头覆盖大面积监控区域。
动态平台跟踪技术
目标跟踪像头中进行目标跟踪是一项相对成熟的技术。为了覆盖较大的监控区域，通常需要使用动态平台跟踪技术，即云台目标跟踪技术。
与固定摄像头相比，由于没有背景模型的支持，很难在云台摄像头上跟踪目标。特别是当摄像头需要翻倍来扩大目标时，目标转向导致目标图像形式的巨大变化，目标很容易丢失。可靠的云台跟踪是一项非常先进的技术，也是一个积极的国际研究方向。
目前，市场上有少数具有云台跟踪功能的产品，但制造商并没有关注此功能的推广。因此，在选择此类产品时，我们必须注意实际效果。大型监控系统（几十个或更多探头）的监控效率有限。云台跟踪产品可以在系统范围内部署和协调，真正发挥多摄像头协调的效率。
模型识别技术
智能视频分析的一个特点是可以识别运动目标的属性，如人、汽车、卡车、自行车（摩托车）、人群等。这些运动目标可以采用图标形式GIS在界面上表示它们的属性和轨迹。人用图标，车用车图标。不能显示用户不关心的运动对象，从而有效过滤大量图像信息，将信息量控制在人类生理可接受的范围内。
人车分类模式识别技术和车牌识别、人脸识别属于一种技术，但由于使用环境相对多样，人车尺寸不同，角度变化，成熟度相对较差，但该技术快速实用，可以期待近期接近或达到人脸识别的准确性。
相机信息卫星图集成技术
本质上，监控摄像机图像和卫星图像都是图像。
它们之间的共同特征可以通过匹配来监控相机图像和卫星图之间的映射关系。也就是说，相机中的像素与卫星图位置之间形成了一个接一个的映射关系。相机中发现的运动物体轨迹也可以在卫星图中表达。
每台摄像机在卫星图上的相应区域投射目标信息，形成完整实时的运动目标全局图。
相机信息卫星图集成技术本质上是通过数学转换将不同的相机视角转换为从高空俯瞰的统一卫星视角，从而消除不同视角方向带来的完整性局势判断的混乱可以简单直接地表达目标信息。
结语
本文介绍了基于目标的国际先进智能视频监控模式。其核心思想是从用户真正关心的目标的角度使用监控系统，让用户忘记摄像头和忘记井字格式。其核心技术是基于高清卫星图的多摄像机协作和全球信息集成。通过不同相机之间的视频分析结果，集中统一投射到综合卫星图平台，帮助监控人员克服使用传统监控技术缺乏整体概念、大量信息源、不同视角，可以轻松及时控制当前安全情况，快速形成响应方案。