视频媒体网络中基于轨迹优化的监控图像聚类算法

为了解决视频媒体网络环境中监控图像随机性较强、特征较为复杂,导致聚类效果不佳、空间畸变率高等问题,引入轨迹优化技术对视频媒体网络中监控图像进行聚类。通过采集视频媒体网络中监控图像的关键帧,挖掘监控图像的时空轨迹,并根据监控视频图像背景的隶属度计算结果,提取监控图像色彩、边缘等基本特征;计算监控内容、时间及空间的相似度,采用层次聚类算法对相似度较高的监控图像进行单元合并,并以视频轨迹为标准实现聚类融合,输出最终的聚类结果。实验结果表明,使用本文算法得出的聚类结果,平均畸变率仅为0.85%,比传统算法降低了4.65%。     

探究云视频监控系统的能耗优化

现代云视频监控系统主要分为:监控、计算、存储三个节点,信息资源传输的连贯性增强,结合云视频监控系统应用实际,探索系统信息传输的优化方式。云视频监控系统是基于互联网云空间平台,用户与运营商建立网络信息管理协议,对监控区域的视频质量、监控时间、相关性数据存储等信息管理程序。云视频监控系统是社会资源传输的新途径,云视频监控系统具有资源传输灵活、广阔等特征,在现代信息交流中发挥着重要作用。本文对云视频监控系统的分析,主要从系统能耗及优化措施层面分析。     

可移动视频监控系统的研究与开发

针对固定地点的有线视频监控系统监控点不能移动、视频数据量大和所占据的网络带宽较高等问题,在以S3C6410为处理器的嵌入式平台上,以WiFi为传输网络,构建了一套可移动的无线视频监控系统。该系统采用H.264视频压缩标准,结合运动估计算法减少帧间时间冗余,通过4×4块的整数变换降低图像信号空间的相关性来提高视频编码压缩效率,减少数据量。经实际运行表明:该系统工作稳定,监控图像清晰。     

浅析视频监控技术在铁路行业的发展趋势

近年来,我国铁路视频监控系统及相关技术的发展十分迅猛,硬、软件层面均趋于网络化、智能化和高清化,铁路所采用的视频监控技术也更稳定可靠,可基本满足铁路各部门的多种需求,但在技术层面上仍有较大的发展空间。文章介绍了铁路视频监控系统现状、功能及发展趋势,对如何发展铁路视频监控系统提出了一些针对性改善对策,旨在为促进铁路视频监控系统智能化、个性化发展以及推动铁路事业的可持续发展提供理论依据。     

利用视频监控为现场勘验服务的几点体会

视频监控已被广泛运用到案件侦破中,利用监控视频为现场勘验提供帮助和补充,能够有效提升现场分析、物证提取的效率,是视频侦查在刑事技术领域的延伸。该文结合工作实践,总结了利用视频监控为现场勘验服务的体会。     

平安城市建设与网络应用

随着互联网、计算机技术的发展以及视频处理技术的进步,利用宽带网络进行视频传输和应用已逐渐成为视频监控领域的发展方向。早在2002年,基于宽带网络的视频监控业务的研发工作已经开始,经过不断的改进和完善,目前基于第三代网络视频监控技术的平安城市建设工作已经逐步得到了普及。本文对平安城市建设与网络应用问题进行了探讨。     

浅议网络视频监控技术在校园视频监控中的优劣

网络视频监控技术,不但可以构建低成本、分布式、网络化的校园监控体系,而且可以大大提高校园的监控和管理水平。本文介绍了网络视频监控技术在校园网络视频监控中的作用,并阐述了网络视频监控技术存在的问题,及网络视频监控技术在校园视监控中的优劣。     

3G视频监控——视频监控技术的新发展

本文主要介绍了3G视频监控技术发展由来、工作原理、技术特点、实用模式和应用前景,对安防和视频监控的广泛应用起到了推广作用。     

无线视频监控组网设计及应用

随着我国经济建设的不断发展,科技方面的建设也卓有成效,而在视频监控领域的发展可以作为较为突出的代表。起初的视频监控技术的发展还不是很成熟,大多是有线监控,如今在科技的大力支撑下,视频监控技术得到很大发展,无线视频监控应运而生,并逐渐成为应用最为广泛和普遍的视频监控设备。无线视频设备的迅速发展除却自身技术的支持,更重要的是现今社会对其需求的力度不断加大,社会发展的各个方面都是需要用此为自身服务的。在该文中,作者根据自身经验,在此方面对无线视频的设计及应用做了较为详尽的叙述。     

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.     

基于ArcEngine的公安视频监控网络算法设计与实现

为了解决公安视频监控网络中视频实时动态显示、查询与播放问题,以Visual Basic.NET、Ar-cEngine和Access为平台,在构建视频网络框架的基础上,对网络拓扑算法和网络最短路径算法进行了设计,通过构建空间数据库和网络数据集,实现了网络分析和视频实时查询和播放,提高了视频监控的空间化和可视化程度.     

无线遥控视频监控小车的设计

为解决远距离无线视频传输依赖于移动通信网络以致使用环境受限的问题, 在没有移动通信网络的地 区, 研发了基于无线电技术的车载无线视频监控系统。 系统以小车为载体, 通过控制车体移动及车上摄像头的 转动获得最大监控视角, 使用 FPGA(Field-Programmable Gate Array)驱动 OV7670 摄像头对周围环境的图像信息 进行采集缓存, 采用无线电技术在 1. 2 GHz 频段将视频信号传输至接收端, 接收端连接上位机显示回传图像。 实验测试表明, 车体运行稳定, 可进入狭小空间进行视频监控且监控范围无死角; 利用无线电技术可实现视频 信号传输, 画面清晰、 稳定, 室内及室外传输距离可达 25 m 和 80 m 左右。     

基于人脸识别技术的智能监控系统设计方案

视频监控在安全领域扮演着重要的角色,但视频监控通常只是录制现场视频图像,用于事后做证,缺乏主动性和智能性．在分析了视频监控系统的结构,介绍了可用于视频监控的人脸识别技术,最后提出了一种基于人脸识别技术的视频监控系统设计方案,以对视频画面中的人物进行识别,在特定目标出现后能做出相应的反应．     

基于大数据平台的智能监控技术应用

最近几年,各种安全事故频繁发生,这就要求人们要不断地提高安全管理意识。视频监控系统作为一种有效的安全防护方式,已经逐渐应用到各个领域。以前的视频监控技术操作一般都是通过监控管理人员对视频进行挑选和分析,这种监控模式具有耗时长、工作量大以及错漏率高的特征,并且挑选出来的视频准确率也不高。监控管理工作人员的注意力会随着长时间对视频进行挑选而逐渐下降。然而智能视频监控技术恰巧可以处理这个问题。智能监控技术作为一种新型的技术可以缩减管理人员的数量,这就在最大限度上减少了企业人力和财力的投入成本,进一步增加了企业的经济利益。     

流媒体技术及其在视频监控系统中的应用

视频监控系统是安全防范系统的组成部分,是一种防范能力较强的综合系统,以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。但是视频数据庞大,在远程视频监控系统中普通的视频信号传输和实时性上都出现了一定的难度。而流媒体技术以其高压缩比和面向流式的编码技术,实现了在窄带条件的连续视频流。目前很多远程视频监控系统都采用了流媒体技术。     

基于IP组播技术的视频监控系统的研究

网络视频监控是近年来研究的一个热点,它将逐步成为人们生产、生活不可缺少的部分。本文结合现代视频技术、通信技术发展趋势,提出和设计了基于PC机和IP组播通信方式的视频监控系统方案,其中着重研究了IP组播技术在网络视频传输中的应用。     

移动视频监控的预警区域划分方法

随着移动设备的普及,视频监控已拓展到智能移动设备领域,使得传统的视频监控系统脱离了时间和空间的限制。通过对现有的视频监控系统中预警区域划分方法的分析,结合移动视频监控系统的特点,提出2种适用于移动视频监控的预警区域划分方法。九宫格预警区域划分方法,利用布局文件实现,用M行N列的单元格填充整个监控画面,选择合适的单元格,即可确定预警区域。曲线拟合式预警区域划分方法,选取N个离散点,通过贝塞尔曲线分段拟合或者最小二乘法整体拟合形成封闭区域,监控画面内,封闭区域内部或者外部即为预警区域。这2种方法操作简便,易于实现,有效地提高了图像传输速率。     

视频监控的全数字化与发展

视频监控系统是安防系统的重要组成部分,以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。本文主要描述视频监控系统的现状,并根据当前用户对视频监控系统的需求和各种视频、通信技术的发展趋势分析未来视频监控系统发展的趋势和应用方向。     

视频监控技术的研究

视频监控在国民经济中发挥着越来越重要的作用,如何对监控系统中的图像序列进行实用化的智能场景检测分析和智能化管理,实现信息实时有效的获取和控制,是视频监控网络化、智能化的核心技术。本论文在对视频监控技术的构成与发展进行研究分析的基础上,针对视频监控中涉及的异常检测、异常分析等关键技术进行了分析。     

单训练样本视频监控俯视人脸识别研究

近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域.然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低.同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题.因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法.该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库.该算法用SCface视频监控人脸库中加以验证,与传统的PCA和LDA算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%.由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率.