目前智能攝像機的構成以及硬件技術已經相對穩定和成熟，要終完成智能攝像機的監控任務和智能技術還需要軟件功能的密切配合，的視頻編解碼技術以及有效的計算機視覺算法是智能攝像機的核心技術，為攝像機完成智能分析任務提供了重要的技術保障。由所示，從視頻采集到智能結果結構化輸出主要包括：運動目標提取、運動目標跟蹤、運動目標分類和運動目標行為分析以及結構化描述等步驟。智能攝像機分析流程1.運動目標提取運動目標提取是智能分析的準備工作，基于此項工作攝像機可以從圖像序列中將變化區域從背景區域中提取出來，運動目標的有效提取將大大減少后續過程的運算量，對于后期的目標識別和行為分析具有重要意義，目前較為主流的方法有背景減除法、時間差分法和光流法，經典的全局光流場計算方法是L-K(LueasKanada)法和H-S(HomSchunck)法。