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（1）建立算法训练机制。通过定期接收现场反馈的识别效果不佳的图片数据，进行模型再训练，进行算法优化。
（2）扩展算法识别---。目前，自建视频资源数量不足，视频智能巡检价格，难以实现街道全覆盖。通过支持通过rtsp协议以及gb/t-28181协议接入、交通等视频资源，扩大覆盖范围，将智能分析推向全域。
（3）在车辆---（机动车/非机动车）、人员---（人群密度/人体倒地）、工地安全（安全帽检测、查违控违）等更多类型的目标分析进行了深入研究。
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不过，相较到人脸识别和车牌识别等特征识别，行为分析技术发展还不够成熟，但无疑它们是未来视频智能分析一个重要方向。其中以步态识别为代表体态识别以难隐藏性、非接触性和非侵入性等特点从众多技术中---，成为目前生物特征识别领域的一匹“黑马”。视频智能巡检
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