一种运动区域敏感的监控视频压缩算法

海量监控视频存储是目前监控行业面临的一个亟待解决的难题。文章针对静态背景的监控视频,提出了运动区域敏感的视频压缩算法。首先,针对视频帧,在运动目标检测的基础上结合运动信息和边缘信息,保证剪裁前后边缘能量代价最小并设计相应的代价函数,实现了对视频的单帧剪裁;其次,针对相邻视频帧,引入时空相关性原则并设计相应的代价函数,保证剪裁后相邻帧间的连续性。实验结果表明,该算法不仅对静态背景监控视频有较高压缩效果,还能保证兴趣区域的高质量和剪裁前后视频结构的形似性和完整性。     

运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

一种新的视频监控系统数据流存储策略

通过对视频监控系统数据流存储进行探讨,分析视频数据流传统的存储策略,提出一种基于空间等长思想的Isometric-PS策略,并给出该存储方法基于DSP技术的实现方案.该策略能够有效提高存储空间利用率、减少磁头运动,进而保证高效高速存储.实验表明,该系统能够有效提高视频监控系统存储系统性能.     

图像处理在数字视频监控系统中的应用

针对数字视频监控系统智能化方面的薄弱环节,采用运动目标检测和图像增强方法对视频图像进行处理;针对视频监控系统背景图像变化不大的特点,在传统帧间差分运动目标检测的基础上,提出了对"门"等敏感区域增加权值的方法,成功分离出运动目标,提高了检测效率;给出了对Hall监控视频序列Y分量进行邻域平均加权法、Roberts算子边缘检测的图像增强结果.     

自适应背景更新及运动目标检测算法

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效地检测出运动目标.     

城市视频监控智能分析方法探讨

视频监控在城市安全防范中能起到关键作用,虽然监控摄像头越来越先进,但目前仍需大量的人工操作,针对这一问题,提出智能分析方法,利用目标检测模型对感兴趣目标进行检测追踪、将感兴趣事件存储和对感兴趣目标进行识别。智能视频监控的方法能减轻监控操作员工作量,减少视频存储量,通过对感兴趣目标人物的分析和追踪实现准确打击犯罪,从而提升视频监控的效率,保护国家和人民群众的生命财产安全。     

智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.     

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.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

智能视频监控中运动目标检测研究综述

运动目标检测是智能视频监控技术中非常重要的一个组成部分,现有的运动目标检测算法主要包括背景差分法、帧差法、光流法和背景统计模型等四种类型。本文在对现有算法进行研究的基础上,对四种算法各自的基本原理、优缺点、研究现状和发展趋势等方面进行了介绍。     

基于尺度自适应和跟踪框自转的视频目标跟踪

在高空运动变焦摄像机视频监控目标的自动识别跟踪中,跟踪目标背景、跟踪目标尺寸和跟踪目标相对背景运动的方位角都在实时变化,为解决常规Mean Shift目标跟踪算法在面临上述快速变化时容易出现的目标跟踪丢失问题,在Mean Shift目标跟踪算法的基础上,考虑跟踪目标的变尺度、长宽比和方位角等因素,提出了改进的基于尺度自适应和自转跟踪框策略的视频目标跟踪算法,实际场景下的实验结果表明:该算法具有较好的准确性和实时性,满足视频目标实时跟踪的应用需求。     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

实时视频监控系统中运动目标检测和跟踪的一种实用方法

针对目前信息发展的要求，讨论了视频序列中运动目标检测和跟踪的一些方法，并在视频监控系统的具体应用环境中，提出了运动目标的适时检测和跟踪的一种适用方法，同时给出了相应的实验结果．结果表明，本文方法是比较实用的，能满足实时视频监控系统的要求．     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

定点视频监控系统中行人检测平台设计与实现

行人检测技术是定点视频监控中数据采集分析的一项关键技术,实现对系统中运动行人自动检测,有着非常重要的意义.由于监控视频中远景区域中的运动行人目标相对较小,对运动行人的检测常存在漏检和误检等问题.通过设置辅助变焦摄像头,对远景区域进行数据采集,使得采集到的图像分辨率得到提高,再进行检测分类处理,从而解决远景区域中运动行人...     

远程智能化家庭安防系统的设计与实现

本文从维护家庭安全角度出发,分析了视频监控系统中的主要技术,设计了一套具有报警功能的远程实时监控系统。利用运动检测技术,提高了视频监控系统的智能化程度,利用流媒体技术和RTP／RTCP协议,实现了视频数据的远程传输,同时采取了一系列智能化的报警处理,存储、发短信、联动电子锁等。该系统真正具有无人值守性、实时性好、误检率低、报警效果好等特点。     

基于嵌入式平台的运动人脸捕捉系统设计及实现

针对现有智能监控系统难以同时满足清晰、准确、实时、可靠等要求的缺点,提出了一种基于嵌入式视频监控的实时人脸捕捉系统。在ARM Linux操作平台上建立流媒体服务器,实现CCD摄像头的视频采集和传输,采用背景差分法与相邻帧差相结合的方法来实现运动目标的分割与精确定位,提出了一种基于肤色模型的人脸区域分割算法,缩小了运动区域的人脸检测范围,在此区域内,通过Adaboost算法实现了运动目标的实时人脸捕捉。采用ARM1176JZF-S内核的Samsung S3C6410处理器,以Linux2.6.28作为系统的软件开发平台,在基于开源计算机视觉库OpenCV软件工具基础上进行系统开发与测试。结果表明,该系统实现了运动目标的检测以及人脸捕捉,并具有很好的清晰度,从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性。     

一种基于背景模型的自适应的目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控系统中的一项关键技术。常用的目标检测方法有时间差分法、背景减除法和光流法。本文针对Kim提出的改进的目标检测方法和一种背景减除法与时间差分法加权平均的运动目标检测方法的不足,介绍了一种基于背景模型的自适应的目标检测方法。     

基于嵌入式Linux的运动目标跟踪视频监控系统简

针对运动目标检测和出现严重遮挡时目标丢失的问题,提出了一种基于五帧差分和Surendra背景更新相结合的检测算法,同时设计了结合Kalman滤波和线性预测的MeanShift算法,引入了动态自适应窗口的CamShift算法,并提出了CamShift算法的全自动跟踪策略,减少手工选取目标引起的误差.在实现系统功能方面,搭建嵌入式交叉开发环境,通过相关应用程序的交叉编译实现了在嵌入式平台上目标跟踪的监控系统.实验结果表明,该文提出的算法跟踪效果相比传统的算法明显提高,所设计的视频监控系统运行可靠,改进后算法检测效果好,可以快速完整地提取出运功目标,并且进行稳定的跟踪.