一个基于行为分析的智能视频监控系统的原型

通过研究智能视频监控系统中所涉及视频处理的技术与算法,在总结与分析的基础上设计了一个具备行为分析和异常行为预警功能的智能视频监控系统的原型,并重点探讨了原型中各个视频处理模块的实现技术.     

基于BF533的视觉监控系统设计与实现

设计并实现了基于ADSP-BF533芯片的视觉监控系统,分析了视频采集、压缩等关键环节的设计方法,实现了视频目标检测跟踪算法.实验结果表明,该系统能实现实时视觉监控.     

城市道路交通异常事件自动检测方法

针对城市道路交通流量大,易发生交通违法异常行为,提出了一种城市道路交通异常事件自动检测方法.该方法在进行异常事件检测时,首先对道路交通进行视频序列采集,然后提取视频中的车辆加速度、方向变化、几何位置信息.在提取这些特征值后,计算三个特征值变化率指数总和,并与设定的阈值进行比较,判断是否发生异常事件.通过对同一道路的相同监控视频片段采用不同的算法进行检测仿真实验,测试结果表明该方法得到的正确检测率DR为98.6%,误报率FAR为7%,相对于基于临界安全区域方法、基于Boosting检测方法其整体检测性能有所提高.     

基于流媒体的网络视频监控系统设计

针对网络视频监控系统具有数据量大、实时性要求高等特点,采用DirectShow视频采集技术、Windows Media编码技术、MMS实时流媒体传输协议及ActiveX控件技术,实现了一种基于流媒体实时传输技术和B/S结构的网络视频监控系统.系统采用面向组件开发方法,可实现视频采集、视频编码、视频录制、网络发送和视频回放等功能.实验表明,该系统满足实时视频监控的要求,实时性高、视频流畅性好.     

基于CDMA的视频监控终端及系统的实现

文章提出并实现了一种基于CDMA2000-1X无线网络的远程视频监控终端及系统.该终端采用DM642作为处理器,结合高压缩比的H.264视频压缩算法,并通过无线网络发送视频数据;介绍了该终端设计和实现中的关键技术,包括监控终端的软、硬件结构;分析基于PPP的嵌入式网络接口的实现方法,并根据TI的网络开发包提出了一种基于HDLC API的设计方法.最后,利用该终端结合上位机实现完整的视频监控系统.实验结果表明,该系统充分利用了CDMA传输带宽,达到了实时传输的要求.     

4G网络视频监控在电力系统上的应用

从4G技术的特点和优势出发,提出了一种基于4G网络的视频监控系统,详述了该系统的功能组成、组网方案和系统特点.该系统以4G网络技术为基础,实现了在电力系统工作中的远程图像采集、实时视频监控等功能.     

舞台视频监控系统云台控制方法的研究

为方便舞台监督对舞台运行进行有效监管,在基于onvif协议的舞台视频监控系统中,本文重点研究摄像机云台的控制及功能优化方法.通过使用多媒体技术、网络通信技术及计算机控制技术,该系统能够实现点击屏幕识别摄像头、云台方位调节和焦距变动等功能,改善了整个视频监控系统的性能.本文的研究为网络化舞台视频监控系统中的云台便捷控制实现提供了技术基础,具有很大的实用价值和应用前景.     

自适应背景下的运动目标检测

智能视频监视就是实时地观测被监视场景的运动目标,如人或车辆等,并且分析描述其行为.在数字视频监控系统中,从视频流里捕获出序列图像并进行实时运动检测是一项重要的功能.采用基于自适应背景相减法的运动目标检测,并结合数学形态学的方法来进行特征提取.该方法由于增强了边缘检测技术,所以有效地提高了检测水平.     

市场微结构的股市交易异常行为检测

股票市场存在诸多弊端,如滥用客户信息,价格操纵等.股市监控是金融监管体系中不可缺少的一环,它对市场交易的诚信、公平和公开透明起到重要作用.现有检测交易异常行为的诸多方法中,很少分析股市即日数据并挖掘潜在的交易行为来检测异常.股市是一个复杂的非线性系统,一套可行高效的异常行为检测方法是股市异常行为监控的重要课题.提出一种基于市场微结构的异常交易行为检测方法,该方法能较有效地检测出股市存在的异常交易行为.最后,通过实例说明该方法的可行性和有效性.     

视频和GIS协同的人群状态感知模型

针对监控视频在图像空间难以统一、宏观及真实量化人群状态的问题,提出了一种基于地理信息技术进行人群状态地图展示、量化分析及预警的方法.首先,通过摄像机厂商或标准视频流接口接入监控视频;然后,将视频图像调整为较小尺寸,采用光流法进行计算,获取图像空间下的光流场;最后,将各个监控视频相应的光流场映射至地理空间,即可在地图中观察人群运动状态,并可通过散点内插、等值线等进行分析,通过相关阈值的设置实现人群异常检测与预警.本文基于MATLAB、ArcGIS Engine、C#等技术,采集多个实验视频,并研发了基于GIS的人群状态感知原型系统,对相关算法进行了验证.结果表明,该方法相对于传统图像空间下的人群状态检测方法,具有人群运动可定位、可量测、可宏观观察和预警等优势.     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。     

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。     

基于三角核估计模型的运动目标检测方法

文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。实验结果证明,该方法能准确快速的检测出运动目标,具有较强的鲁棒性。     

基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测

为提高ITS(Intelligent Traffic System)交通事件管理的智能性, 提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,分为目标检测跟踪、轨迹分析处理和车辆行为分析3 个步骤。首先利用三帧差法对目标进行初始定位, 采用基于Kalman 预测器的改进跟踪算法对车辆进行跟踪; 然后提出采用最小二乘法自适应分段直线拟合算法对目标跟踪获得的运动轨迹进行快速拟合; 最后结合运动方向变化率和速度变化率两个参数建立车辆异常行为检测模型。实验结果表明, 在道路监控视频中, 该算法能快速准确检测急刹车、急转弯和急转弯刹车等车辆异常行为。     

基于序列图像的人体局部运动的视频检测的研究

针对睡眠呼吸系统综合症病人的视频监测,提出了一种基于计算机加图像采集卡的智能视频监测方法,该监测系统运用背景差分法提取出运动目标区域,然后采用运动历史图像(Motion History Image,MHI)实现对病人睡眠过程中的异常行为提取分类,为进一步的了解病人病情及后续的治疗提供可靠的数据资料。     

基于概率修正的机场场面运动航空器跟踪算法

基于光电设备的航空器识别跟踪是机场场面监视的重要手段。针对机场场面全景视频监视中运动航空器跟踪算法存在的计算效率低、目标丢失等缺点,提出了基于概率修正的场面运动航空器跟踪算法。首先,预先估计出运动航空器目标概率图,降低在搜索区域内搜索目标时的计算量。通过引入干扰项抑制后,降低对真实目标的干扰。其次,在当前搜索区域内滑动窗口依次计算候选窗口是航空器目标的得分,选取得分最高的候选窗口作为新的航空器目标位置。再次,根据航空器目标位置更新概率图。最后,在多个场面监控视频图像序列上进行测试,对比分析了算法对目标周围出现的相似的区域有较好的抵抗力,在跟踪所得目标区域与真实目标区域的重叠面积率方面具有显著优势,验证了算法能够在目标尺度变化较大的情况下较好的实现对运动航空器的连续准确跟踪,能够满足对场面运动航空器跟踪的有效性和稳定性要求。     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

基于视频监控技术的桥梁防撞系统

针对桥梁防撞研究这一工程界的热点问题,概述了典型的桥梁船撞事故.以此为基础,提出了基于视频监控技术的桥梁防撞系统解决方案.通过摄像机的递次架设及视频分析技术完成了从发现、监视到报警的三级立体监控预警体系,对目标船舶进行实时、准确的监控,为桥梁的船舶碰撞问题提供了可行有效的解决方案.     

基于多通信机制与机器视觉的智慧小区视频 监控系统

为了有效监控小区内的车辆速度,实现保障小区业主人身安全和促进城市小区健康发展,本文设计了一套基于多通信机制与机器视觉的智慧小区视频监控系统。首先,将基于Socket的网口通信与基于RS232的串口通信实施融合,连接测速摄像头与中心服务器,构建起智慧小区车辆视频监控系统的硬件平台。然后,结合高斯模型、Harris角点定位与RANSAC匹配优化方法,设计了车辆速度检测算子,实现车辆有无判断和车辆速度计算。在Visiual Studio平台开发系统,并对所提智慧小区视频监控系统进行了测试,结果表明:本文提出的智慧小区视频监控系统,在车速检测和系统智能性方面,都优于传统小区视频监控系统。