园区视频监控智能分析系统应用起来更为便捷，更好地处理对结构性信息内容的要求超过了人眼即时监管范畴的视频监控，进一步体现了园区视频监控智能分析系统的深层使用价值。伴随着视频监控系统经营规模的不断扩大，运用的逐步推进，对互联网融合的需求量更加明显。视频监控作为生态园区产业和物业管理服务的一种必不可少的安全性系统技术性防止方式，愈来愈多的领域关心物联网技术的数据信息形成方式。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在LinuxWindows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，0penCV还提供了iava、pvthon、cuda9等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
园区视频监控智能分析系统是一个功能齐全的视频管理系统软件，可以监控和管理所有分布在园区各处的监控摄像机。根据机器视觉技术性分析监控情景的视频图象具体内容，获取监控画面情景中的核心信息内容，并产生相对应的事情和警示监控方式，并对前端监控摄像头传回的 监控情景开展智能视频分析和个人行为分辨，为管理人员带来更快的更高效的管理方法和分析管理决策适用。视频分析系统具备良好的可扩展性，适用海康、大华、宇视、天地伟业等多品牌的网络摄像头。
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
#—帧帧读取摄像头内容
ret,frame = cap.read()
#显示转换后的颜色到窗口中
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按 q键退出
break
#释放capture资源
cap.release()
cv2.destroyAllwindows ()由于视频监控分析应用领域的独特性，园区视频监控智能分析系统具备很高的可靠性和准确度规定。该监控分析系统可以在园区内产生灾祸时马上抓拍报警，并给予管理人员手机推送报警信息。视频技术性已经变成各种各样园区安防管理IT发展战略中必不可少的一个要素。在现代企业中，对工作流程和施工进度有更好的掌握络管理方法和智能视频技术性可以合理地加强管理，减少经营成本。
