高清卫星图的GIS监控界面是一种在国际上新出现的基于高清卫星图的智能视频监控技术，又称作基于目标的智能视频监控。它采用高清卫星图作为GIS界面，将系统关联的摄像机的智能视频分析结果，有机地集成在基于高清卫星图的视频监控界面上，能简单直观地呈现目标信息，从而大幅提升监控效率和用户体验 。
使用基于高清卫星图的GIS界面，电子地图可以理解为一种“简化”了的卫星图。但是正是这些被简化掉的信息，可以被用来在卫星图和摄像机图像之间通过数学方法，自动建立一种匹配关系。这样就可以在GIS界面上看到实时的、高清晰度的视频图像，并且可以通过鼠标、触摸屏等操作方式进行控制和管理 。
视频监控系统的优劣标准包括：摄像机点位合理充足、图像清晰、电视墙壮观、智能分析误报率低等等。但是如果这些要求不能转化成可操作的决策及应急措施，花巨资的系统可能就是一个形象工程。所以信息的“可操作性”是衡量视频监控系统优劣的根本标准。
智能视频分析是一个非常有潜力的发展方向，能够对视频区域内出现的运动目标自动识别出目标类型并跟踪，对目标进行标记并画出目标运动轨迹，能够同时监测同一场景里多个目标，可以根据防范目标的特点进行灵活设置；它能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等 。
您好，基于目标的智能视频监控技术是目前国际上监控行业提出的一个新概念。它是相对于目前主流的基于摄像机的智能视频监控技术而言的，是它的升级和延伸。基于摄像机的主流技术没有在摄像机之间分享、关联信息，信息源之间是独立的。基于目标的技术强调突破基于摄像机的技术对信息共享的束缚，在系统范围内协同调配监控资源。自动关联摄像机之间来自同一目标的信息。最终达到的目的是让用户“忘掉”某个摄像机，不需要知道摄像机
8、的点位和朝向，仅需要关心和业务相关的目标，从而非常直接、方便地了解当前的安全态势，及时有效地制定出响应对策。 让监控信息的表达更简单直接是基于目标的智能视频监控技术的核心思想。 智能视频监控的本质就是一个海量信息的提取和过滤过程。主流的智能视频监控技术实现了可操作(Actionable)信息元素的提取，基于目标的智能视频监控技术就是将这些元素进行有效的组织，进一步梳理和过滤信息，并呈献给用户，让用户感觉简单和直接。
9、基于目标的智能视频监控技术的两个支撑技术是：一是多摄像机(监控点)协同；二是基于卫星图的集成信息的呈现，下图描述了两支撑技术和基于目标监控的关系。
10、实现多摄像机协同的关键技术：摄像
11、机目标“握手”、协同技术：GIS(高清卫星图)作为多摄像机协同技术的平台基础是非常理想的。如果采用“井字格”形式的监控形式，摄像机之间的关联关系非常难确立。同一个目标在相邻摄像机之间由于视角、变焦、成像敏感度、颜色差异等，会对目标在不同摄像机之间“握手”(Re-identification)造成较大困难。通过利用GIS作为统一平台，不同摄像机之间的目标可以投射到GIS上面，从而利用位置约束来有效“握手”，大大提高了多摄像机协同的有效性。
12、将多摄像机放在系统层面上来考虑可以很自然地引入资源调配的概念。就是对运动目标的前进方向进行预判，提前调度监控资源。例如让云台摄像机在某个预置位“迎接”运动物体 。
云台目标跟踪技术可以提高摄像机的利用率和覆盖大面积监控区域的目标，但由于没有背景模型的支持，在云台摄像机上保持对目标的跟踪难度大大增加。目前市场上有少量具有云台跟踪功能的产品，但厂家并没有重点推广此功能，所以在选择此类产品时一定要关注实际效果。
模式识别技术是智能视频分析的一个重要特点，它可以对运动目标的属性进行识别，例如人、小汽车、大卡车、自行车(摩托车)、人群等。这些运动目标可以利用图标形式在GIS界面上将它们的属性及轨迹表示出来，对于用户不关心的运动物体可以不显示，从而对海量图像信息进行有效过滤，将信息量控制在人生理上可以接受的范围之内。
人车分类为主的模式识别技术和车牌识别、人脸识别属于一类技术，但由于相对来说使用环境更多样、人车大小不一、角度更多变，所以成熟度相对差一些，但是此类技术正迅速实用化，可以期待在近期接近或者可达到人脸识别的准确度。
摄像机信息卫星图集成技术是通过将监控摄像机图像和卫星图之间的共同特征进行匹配，实现监控摄像机图像和卫星图之间的映射关系。每个摄像机在卫星图上的相应区域“投射”目标信息，形成一个完整的、实时的运动目标全局态势图。这种技术本质上就是将不同的摄像机视角通过数学变换，转换成一个统一的从高空俯瞰的卫星视角，从而消除了不同视角方向带来的对全局态势判断的困惑，能简单直接地表达出目标信息。
总之，本文介绍了一种目前在国际上先进的基于目标的智能视频分析技术，包括云台目标跟踪技术、模式识别技术和摄像机信息卫星图集成技术。这些技术的应用可以提高监控系统的效率和准确性，为安全监控提供了有力的技术支持。
