H.263视频压缩算法在嵌入式无线视频传输系统上实现

本系统采用VC6.0和EVC4.0编程实现图像实时采集、实时编码、实时传输、实时解码为一体的H.263软件编码、解码系统。系统主要分为两个部分,即计算机端视频采集和手机视频实时显示部分,计算机视频采集采用VC6.0编程实现,手机视频显示采用EVC4.0编程实现,该系统视频数据可以通过无线网卡实现长距离传输,能实现远距离视频通信和视频监控等功能。     

基于实时流协议的视频处理系统设计

采用图像处理器Hi3516A作为媒体处理平台设计了基于实时流协议的视频处理系统,首先对高清图像传感器采集到的原始视频图像数据按照H.265进行压缩编码,然后将编码后的数据按照实时流协议进行成帧、包封,最后通过以太网接口发送到IP网络中.测试结果表明,视频处理系统具有占用网络传输带宽低、传输延迟小、视频流畅等特点,能满足高清网络视频监控的需求.     

基于多特征的快速行人检测方法及实现

针对行人检测速度与实际应用问题,本文提出一种多特征的快速行人检测方法并应用于视频监控系统中。首先通过混合高斯建模,提取图像有效的运动区域,使得检测面积缩小;接着,将提取出的图像进行边缘处理,对HOG特征与LBP特征进行融合,使用支持向量机(SVM)训练分类器;最后在Hi3516A开发板上实现行人检测算法,实现实时监控检测。本文分别在PC端和开发板上进行实验,结果表明本文方法有效地提高了速度,达到了实时行人检测要求,且系统运行稳定,可用于实际监控中。     

一种基于多摄像头的大场景远程实时监控系统

为了满足对大场景进行监控的需求,设计了一种基于多摄像头的远程实时监控系统.系统主要由视频采集、网络传输、远程图像拼接与显示3个部分组成.视频采集部分以FPGA为处理器,通过控制TW2867视频解码芯片实现4路视频同时采集;网络传输部分通过控制千兆以太网收发芯片RTL8211EG,并采用UDP协议实现了视频数据到上位机的高速传输;上位机接收多摄像头数据后,使用OpenCV及GPU完成了图像的快速拼接和显示.采用千兆交换机构建了8个摄像头的大场景远程实时监控系统,测试结果表明:系统视频传输速率可达912 M B;初始化完成后,全景图像拼接时间只需0.38 s;视频刷新速度可以达到15帧/s.所设计的系统可以扩展连接更多的摄像头,满足了更大场景拼接的需求.     

基于DaVinci DM6446处理器的DVS的设计与实现

设计了在Linux操作系统上实现H.264视频编码的数字视频服务器(DVS)监控系统,该监控系统处理器采用TI公司高性能DaVinci DM6446,内嵌ARM和DSP双核结构,在ARM端完成驱动开发,如视频芯片SAA7114驱动的开发,网卡芯片KS721BL驱动的开发;在DSP端实现H.264实时编码算法.实时监控测试表明:视频图像质量良好.     

基于TMS320DM642芯片的MPEG4SVP视频编码的实现

本文在TI公司的TMS320DM642芯片上实现了MPEG4SVP算法,并针对DSP硬件系统对算法进行了优化,实现了系统的实时性,可应用于实时视频监控以及远程视频图像传输等多方面.     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。     

基于蓝牙技术的家用视频监控系统的设计

本系统基于S3C2410芯片和嵌入式Linux操作系统,采用USB摄像头捕捉视频,经MPEG-4压缩,运用蓝牙技术与家用蓝牙手机实现了图像视频的传输,达到了实时监控的目的。     

基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术研究

针对人工监考摩托车驾考往往存在徇私舞弊、判断不准确等缺点,提出一种基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术.基于改进ORB图像特征匹配算法、消除误匹配点等策略对摩托车驾考监控视频进行稳像处理;使用边缘轮廓检测的运动目标识别算法,完成运动中摩托车目标图像边缘轮廓特征检测,利用双目视觉极线约束模型对摩托车目标特征点进行立体匹配与三维重构,提高轮廓检测精度.测试结果显示,该方法检测摩托车驾考目标的最优准确率可达96％,检测算法运行的响应时间较少、实时性优,具有良好的视频监控驾考适应性.     

嵌入式智能网络视频监控系统设计与实现

网络视频监控是进行远程分布式视频监控的重要途径。设计实现了一个基于DSP的嵌入式智能网络视频监控系统。整个系统包括视频服务器端、视频客户端和视频控制端三大部分。其中服务器端采用自行研制的嵌入式DSP开发平台实现，具有体积小、智能判断运动目标等特点。测试结果表明，该系统运行稳定，对于D1格式的视频图像，能达到实时网络视频监控的目的。     

网络监控系统的设计与实现

在S3C2440A开发平台上,实现了中星微zc301pUSB摄像头的视频采集,并将图像通过网络以TCP/IP协议实时传输。同时,在PC端用VC 6.0编程实现了网络图像的接收与实时显示,从而实现了一套网络监控系统。     

基于Hi3512的3G视频监控终端的设计与实现

为了满足交通远程视频监控和信息服务需求的要求,通过对新一代的移动视频监控系统进行需求分析,提出了一种基于GPS定位技术和3G网络的视频监控系统设计方法.采用嵌入式开发技术进行视频监控终端的设计与实现:选用海思Hi3512作为嵌入式CPU芯片,片内集成了H.264硬件编解码视频处理单元;可通过无线和有线网络2种方式传输视...     

基于对比度分辨率补偿的自适应底层视频挖掘夜视系统

在暗视觉环境下,常规视频采集设备采集的视频图像由于对比度低,人眼很难分辨清图像中的信息,给监控、刑侦、检测等工作带来了很大的困难.利用视频采集卡及其SDK软件开发包和人类对比度分辨率补偿算法,对暗视觉环境下的视频采集进行实时自适应底层视频挖掘,使常规的视频采集设备具有夜视的功能,提高其夜间监控的能力.通过本系统来弥补常...     

基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统设计与FPGA实现

为了提高边缘定位精度和实用性,本文以FPGA为硬件平台设计了基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统.首先,利用CCD相机采集视频并存储到SDRAM存储器中;然后通过改进的Sobel算子对视频每一帧进行边缘检测,运用非极大值抑制算法细化边缘;最后将边缘图像经VGA接口模块进行实时显示.结果显示,本系统边缘定位更加准确,实时性较高.     

基于单片机的网络视频图像传输系统的设计与实现

采用89s52单片机,TCP/IP协议栈芯片W3100A和图像采集模块JPEG300,设计并实现了基于网络的视频图像传输系统,可用于远程家居网络图像的实时监控.     

划线区域的视频监控实现算法

为改善传统视频监控系统的一些不足,提出划线区域的视频监控实现算法,可应用于视频监控中要求局部入侵检测的场合.为实现划线区域的视频监控系统,在图像中由直线算法描绘鼠标函数事件所得到的线段,再将线段所围成的封闭区域采用区域填充算法生成模版,并用于视频数据处理,由背景差分法实现对运动物体的检测,最后编写应用程序验证算法的有效性.实验表明,划线区域的视频监控可屏蔽视频中无需监控区域,有效避免无需监控区域的随机摆动等问题的影响,而且将监控重点放在监控区域,可直接减少视频处理算法的运算时间从而提高视频处理效率.     

植物病害图像压缩与传输的研究

为实现植物病害监控,研究了基于DSP的图像压缩编码,构建植物病害监测系统.系统通过CCD进行视频信息的采集,基于TMS320DM642 DSP多媒体处理芯片采用H.263编码技术进行压缩编码,并将压缩后的数据经以太网传输至控制中心,进行图像识别分析,从而实现病害监控.测试表明,系统可成功进行图像的采集、压缩编码,并在PC端接收到压缩的图像.     

多站点远程实时视频传输与控制系统

为了实现远程监控图像的清晰,并保障系统的实时性和可靠性,需要高效率和高质量地进行视频压缩,无差错地进行快速网络传输,有效地进行命令控制.通过优化最新的H.264视频编码算法,设计有效的传输方案和引入自适应的传输机制来解决远程活动图像传输系统中存在的清晰、实时、高效、可靠性问题.实验结果表明: 改进后的算法较原有的T.264编码方案速度提高了30%以上,设计的传输策略在保障传输速度的同时,能有效地适应不同的网络环境.在系统中引入的几个关键技术对远程视频传输系统提供了有力的支持.     

基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、Ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用Ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.     

局部视角无畸变的运动目标检测加速算法

针对大视场视频监控系统球形视场畸变严重以及要求实时处理等问题,提出了一种球形视场内局部视角无畸变快速展映方法,实现了大视场条件下运动目标检测的加速。打破现有算法先完成图像畸变校正,后进行目标检测的惯例;仅对球形视场内运动目标所在的局部视角图像进行畸变校正和识别等操作,大大减少了计算数据量,降低图像处理的时间开销,在保证识别准确的前提下,满足了监控系统实时在线处理的要求。最后,对不同分辨率、不同视场角的摄像机进行了多组畸变校正及运动目标检测实验,并将实验结果与现有算法进行了比较。实验结果验证了所提算法对大视场图像采集设备进行无畸变运动目标检测的可行性和高效性(加速5倍以上),为低成本大视场视频监控系统的实时、准确的目标检测、识别奠定了基础。