英国牛津大学(UniversityofReading)对车辆和行人的跟踪及其交互识别进行了研究。国际上很多权威期刊都将智能监控中的人体运动分析与研究作为主题之一，为该领域的研究者提供了更多交流的机会。在中国，这方面的研究是近几年才开展起来的。中科院自动化所模式识别国家重点实验室成立了智能视觉监控研究组开展这方面的研究，目标是实现动态场景的一体化分析演示系统并最终付诸实践。
8、 智能化 交通管理 系统中图像处理技术有何应用前景应用前景广阔。根据前瞻产业研究院《2016-2021年中国智能交通行业及重点企业发展前景分析报告》，计算机图像处理是将图像信号转换为数字信号，通过计算机进行处理。计算机图像处理因其极快的处理速度和数字信号失真小、易存储、易传输、抗干扰能力强等特点，被广泛应用于包括航空航天、遥测、医疗设备、工业自动化检测、安全识别等领域。
为了适应行业需求的发展，一种全新的革命性技术结合了传感器、ISP和彩色低照度处理技术。可使相机在超低光环境下呈现清晰的彩色图像，超越人眼视觉极限，实现高感光度，免去了高清相机必须配备阵列红外灯进行夜间补光拍摄的苦恼。这种摄像机不仅能在白天提供彩色图像，还能在光线较弱的情况下保持图像的色彩、清晰度、流畅性和低噪点，同时在低照度环境下保持图像的色彩和流畅性，为用户提供更丰富的视频信息。
9、车辆监控 系统的 国内外发展 现状我们是车辆监控的整合者系统并对此有着深刻的理解。智能交通是一个与国情相关性很强的领域。自20世纪80年代智能交通技术开始以来，世界各国政府和专家根据本国国情和美国的研究内容进行了本土化探索。对交通的要求不仅在不同的国家、地区、文化中是不同的，即使是同样的交通状况，也会因为出行者步行或驾驶的角色不同而产生不同的感受和评价。再者，同一个角色，会因为个体气质的不同而有不同的感受。
我国最大的交通问题是人口多。此外，交通流的构成也非常复杂，除了庞大的机动车流、行人流、自行车流，自行车、三轮车等交通方式也越来越多。从城市结构来看，中国的城市化进程与国外也有很大不同，主要体现在城市结构和道路网络的差异上，与纽约、伦敦、东京等具有代表性的国际城市相比，国外城市的城市功能区相对分散在城市中心的周边地区。很少有城市像北京这样集中，近千万人在小城市中心生活工作，城市的交通压力高度集中在这个区域。
