智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

基于嵌入式GPU的车流量检测系统

交通拥堵是当今世界交通领域面临的主要问题之一,如何通过现有的交通设备获取更加精准的交通信息是亟待解决的问题。图像识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用,基于深度学习的车流量检测技术是智能交通的重要组成部分。本项目设计了一个基于嵌入式GPU的智能车流量检测系统,该系统架设在NVIDIA JetsonTX2平台上,采用基于深度学习YOLO v3的车辆检测模型,检测道路上的车辆目标,设置兴趣区域,对检测到的目标进行识别计数,实现对交通视频的实时车流量检测。试验验证分析表明,该系统具有较高的检测精度。     

基于隐马尔可夫模型的体育视频分类方法

针对体育视频的分类问题,提出一种基于隐马尔可夫(HMM)模型的分类方法.首先,在各类运动训练视频片段的连续帧中提取4维运动特征向量,并基于特征向量训练各类的HMM.然后,将视频片段以状态序列表示,并利用HMM计算状态转换的概率,以此来检测运动事件.最后,基于各类运动的参考字典,通过相似度计算来匹配测试视频中的事件,最终实现对视频片段的分类.实验结果表明,该方法具有较高的分类精度.     

焦作黄河可视化智能监管系统研究

为进一步补齐信息化建设短板,焦作河务局开展可视化智能监管系统开发研究。其利用先进的视频监控、移动巡查、水文监测、入侵报警、电出入口管理、门禁、环境量监测等手段,并进行智能化分析,建立集硬件、软件、网络于一体的综合可视化系统。利用该系统,可实现对水利工程的监控与报警,为水利工程的安全管理、运行管理、综合安防等提供保障,充分发挥水利工程的经济效益和社会效益。     

基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型

在分析了基于人工免疫的检测器的生成算法基础上,结合十进制数编码的遗传算法进行了优化设计,建立了一个基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型,融合了人工免疫,遗传算法等多种智能技术.重点研究检测器的进化阶段,采用的是十进制对问题进行编码,能在短时间内搜索到高精度的全局最优解,而且稳定性也非常好,因此提高了检测器的多样性,高效性以及其适应度水平.并对模型性能进行分析,该模型可以对未知入侵行为和已知入侵行为以及其变种进行有效的识别.     

基于SIR粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案

针对视频处理中的显著运动目标跟踪问题,提出一种基于序列重要性重采样(SIR)粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案.首先,对视频序列进行SIR粒子滤波,获得粒子的似然分布,并对粒子进行加权;然后,构建粒子的动态模型和观测模型;最后,当检测到目标运动时,根据每个时间步上观测似然的反馈信息,利用局部搜索算法自适应更新粒子的动态模型,从而实现目标的动态跟踪.实验结果表明,该方案能够有效地跟踪运动目标,且对目标背景、大小、遮挡和光照等因素具有鲁棒性.     

高校图书馆智能安防系统设计与实现

针对高校图书馆安防系统现状,分析现代智慧图书馆对安防监控系统需求,提出智能安防系统总体构想和组成设计,包括视频监控模块、人员管理模块、运维管理模块、传输网络、存储中心,最后详细阐述系统功能和实现效果。     

一种基于轮廓和混合高斯模型的运动车辆视频检测方法

针对光线突变对视频中运动目标检测的干扰问题,根据光线变化对事物轮廓没有直接影响的特点,提出了利用轮廓边缘元素建立自适应混合高斯背景模型的检测方法,有效地解决了由于光线突变造成的背景建模失真和前景目标难以准确提取的问题．实验表明该方法能够准确、实时地检测出复杂天气条件下的运动车辆目标,具有很强的鲁棒性．     

体育视频中基于粒子滤波和ARG模型的多目标跟踪方案

针对体育视频中运动员的精确跟踪问题,提出一种融合粒子滤波和属性关系图(ARG)的多目标跟踪方案.首先,对于所有目标执行粒子滤波构建跟踪器,并根据颜色直方图计算粒子权重.然后,在粒子滤波过程中,融入ARG模型.基于已标注的图像构建ARG模型,并以此评估每个跟踪器的时间得分.最后,根据得分来选择最终的跟踪器,以此实现运动目标跟踪.实验结果表明,该方案能够准确地跟踪多个运动目标,对遮挡和突然运动具有较好的鲁棒性.     

嵌入式网络图像监控系统的设计与实现

针对常见视频图像监控系统存在的扩展能力差、监控范围小,以及无法实现有效的报警联动机制等缺点,应用嵌入式技术设计网络图像监控系统.系统以S3C2410为主要元件构建硬件平台,通过对Linux的移植建立嵌入式操作系统.实验测试结果表明,该系统具有无人值守、自动报警、易于扩展等优点,能对家庭、楼宇、仓库等场所进行远程监控.     

安防视频监控联网大数据分析处理系统设计

视频监控联网大数据分析是智能安防发展的重要方向,城市摄像头的监控数据是公安部门和安防服务企业最为关注的信息。以监控联网视频数据为基础,结合其中的图像、声音、动作等特征信息判别公共安全状态是本文的研究重点。通过探讨系统的总体架构,分析重要子系统功能,详细论述安防视频监控联网大数据分析处理系统的建设方案和工作原理,挖掘系统中采用的关键技术,并总结相关经验,以期为当代智能安防的建设提供参考。     

安防视频监控联网大数据分析处理系统设计

视频监控联网大数据分析是智能安防发展的重要方向,城市摄像头的监控数据是公安部门和安防服务企业最为关注的信息。以监控联网视频数据为基础,结合其中的图像、声音、动作等特征信息判别公共安全状态是本文的研究重点。通过探讨系统的总体架构,分析重要子系统功能,详细论述安防视频监控联网大数据分析处理系统的建设方案和工作原理,挖掘系统中采用的关键技术,并总结相关经验,以期为当代智能安防的建设提供参考。     

基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别

针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类.     

基于DAM6416P的运动目标检测跟踪系统

基于DAM6416P图像处理平台设计了运动目标检测跟踪系统．该系统采用预置点之间循环扫描的方式对场景进行监控，用帧差法检测有无运动目标出现；发现运动目标后根据目标质心的运动情况控制云台的运动．实现对运动目标的跟踪。实验结果表明系统能够对运动目标进行及时准确地检测和跟踪。     

基于凸包特征象棋棋子识别系统设计

针对象棋棋子识别系统复杂度高且效率低的问题,提出了一种基于凸包特征象棋文字识别系统的设计方法。该方法根据背景减法提取运动目标,霍夫圆检测判定是否为棋子;利用颜色直方图区分棋子颜色,接着对文字形态学骨架化等预处理;根据凸包特征模型识别象棋文字。结果表明:此系统能够实现象棋棋子的识别任务,避免了棋子识别中文字倾斜和相机畸变等问题,识别正确性及效率明显提高,为特殊领域文字识别提供了新思路。     

高速公路智能监控系统的结构和主要功能研究

伴随着计算机网络技术和自动化水平以及视频监视与人工智能等各项技术的广泛应用,实现目前高速公路全程智能监控系统已经条件成熟。高速公路全程智能监控系统的主要结构是监控中心和监控外场设备的布设。监控中心可以通过公路交通和气象参数来实现自动检测、交通事故检测及报警和全程视频监视等相关技术手段的最有效结合,还可以和临近路网的监控中心实现联网进行协调控制,真正实现联网监控的功能。     

关于Linux的视频服务器开发与实现分析

随着互联网技术和计算机技术的快速发展,人们对于市场监控系统的需求越来越多,视频监控行业得到快速发展。又加之各种视频处理技术不断涌现,基于网络视频服务器的远程监控成为未来的发展方向。Linux的视频服务器对于整个系统具有重要的作用,这就需要人们不断了解和掌握Linux的视频服务器的开发技术,以更好地应用该技术。而本文就是对Linux的视频服务器的开发和实现进行了详细的分析。     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.     

数据中心智能监控一体化整合系统设计及实现

针对数据中心人工维护成本过高以及安全性较低的问题,设计数据中心智能监控一体化整合系统。本系统通过ZigBee无线传感网络采集并传输环境数据,智能网关分析处理数据,移动终端、Web端监视中心安全并控制执行器件处理应急情况,实现了数据中心的智能监控。实验表明,该系统在一定程度上提高了数据中心的安全性,减少人员开销,具有一定的实用性。     

一种对R-Lambda码率控制模型的改进算法

最新的视频编码标准HEVC的参考代码通常采用rate-Lambda(R-Lambda)模型进行码率控制,但R-Lambda模型为I帧分配的目标码率过多,导致后续视频帧因目标码率不足而重建质量严重下降.为此,对R-Lambda模型进行改进,根据图像的运动趋势和复杂度将I帧划分为运动区域、纹理复杂区域、纹理平坦区域.分配目标码率时,根据人眼视觉系统特性为视觉敏感区域分配更多码率,给非视觉敏感区域分配较少码率,最后利用R-Lambda模型计算相应的QP值.实验结果表明,所提算法在保证重建视频主观质量连续性的同时,提高了重建视频的整体质量.