EasyGBS平台支持多种视频分析算法，包括人脸识别、车牌识别、行为分析等。这些智能分析功能可以帮助用户快速准确地识别出监控画面中的异常行为和可疑人员，提高安防系统的响应速度和准确性。
EasyGBS是一种基于云计算的视频监控云存储解决方案，符合国家标准GB28181。 EasyGBS视频分析算法的原理主要包括以下几个方面：
- 特征提取：在每一帧图像中，EasyGBS算法首先提取出与安全相关的特征，如目标物体的形状、大小、颜色等。这些特征可以通过传统的计算机视觉方法或深度学习模型来实现。
- 特征匹配：一旦提取到目标物体的特征，EasyGBS算法会将其与预先定义好的规则库进行匹配。规则库中存储了大量的安全规则，用于描述不同类型物体的特征和行为模式。通过与规则库的匹配，算法可以快速准确地判断当前帧是否包含潜在的安全隐患。
- 行为分析：EasyGBS算法不仅能够检测目标物体的存在，还能够对其行为进行分析。例如，它可以识别出车辆的行驶方向、速度等信息，从而判断是否存在交通违规行为。
1、Meanshift
Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。
初始窗口是蓝色的“C1”，它的圆心为蓝色方框“C1_o”，而窗口中所有点质心却是“C1_r”(小的蓝色圆圈)，很明显圆心和点的质心没有重合。所以移动圆心 C1_o 到质心 C1_r，这样我们就得到了一个新的窗口。这时又可以找到新窗口内所有点的质心，大多数情况下还是不重合的，所以重复上面的操作：将新窗口的中心移动到新的质心。就这样不停的迭代操作直到窗口的中心和其所包含点的质心重合为止（或者有一点小误差）。按照这样的操作我们的窗口最终会落在像素值（和）最大的地方。如上图所示“C2”是窗口的最后位址，我们可以看出来这个窗口中的像素点最多。
所以我们通常会通过直方图反投影图像和初始目标位置。当物体移动时，显然移动反映在直方图反投影图像中。因此，meanshift算法将窗口移动到具有最大密度的新位置。
2、OpenCV 中的 Meanshift
要在 OpenCV 中使用 Meanshift 算法首先我们要对目标对象进行设置，计算目标对象的直方图，这样在执行 meanshift 算法时我们就可以将目标对象反向投影到每一帧中去了。另外我们还需要提供窗口的起始位置。在这里我们值计算 H（Hue）通道的直方图，同样为了避免低亮度造成的影响，我们使用函数 cv2.inRange()将低亮度的值忽略掉。
3、Camshift
你认真看上面的结果了吗？这里面还有一个问题。我们的窗口的大小是固定的，而汽车由远及近（在视觉上）是一个逐渐变大的过程，固定的窗口是不合适的。所以我们需要根据目标的大小和角度来对窗口的大小和角度进行修订。OpenCVLabs 为我们带来的解决方案（1988 年）：一个被叫做 CAMshift 的算法（连续自适应手段移位），由Gary Bradsky于1988年发表在他的论文“用于感知用户界面的计算机视觉面部跟踪”中。
Camshift算法首先应用meanshift。一旦meanshift收敛，它就会更新窗口的大小，s = 2 × M 00 256 s = 2 \times \sqrt{\frac{M_{00}}{256}}s=2×256M00。它还计算最佳拟合椭圆的方向。同样，它将新的缩放搜索窗口和先前的窗口位置应用于meanshift。继续该过程直到满足所需的准确度。
4、OpenCV 中的 Camshift
它与meanshift几乎相同，但它返回一个旋转的矩形（这是我们的结果）和box参数（用于在下一次迭代中作为搜索窗口传递）。
国标GB28181安防视频平台EasyGBS视频的分析对于了解其功能和应用具有重要意义。通过深入分析该平台的技术支持、智能分析能力和用户体验等方面的特点，我们可以更好地评估其在安防视频领域的优势和适用性。