周界视频监控中抛物检测算法

抛物(如手雷与炸弹等)一般是快速运动的小目标,信噪比极低,通常的目标检测算法失效.针对周界视频监控的特殊应用需求,提出抛物检测与识别算法.首先使用相隔8帧做差法,检测每帧图像中的抛物目标;然后利用改进型Hough变换从运动能量图像中提取目标轨迹的形状特征,通过分析运动历史图像的时间标签,获取目标的运动特征;最后使用树形分类器识别抛物.该算法避免了先跟踪后识别算法中的目标匹配过程,极大减少了计算量,而且在噪声环境中,具有很强的鲁棒性.实验结果表明,对于CIF格式的视频,在60 m范围内对包括网球在内的抛物,该算法检测率超过92%.     

视频监控中图像异常的分析与检测算法

针对湖泊环保应用中视频监控的特殊性,运用数字图像处理技术,对监控视频中信号缺失和清晰度两种类型异常故障进行研究.文中分别描述了这两种异常类型产生的原因和解决问题的算法思想,最后通过模拟实验加以验证.从实验结果上分析,能够较好地对视频监控中图像的异常进行诊断和及时地预警,并能够对视频图像的质量进行检测.     

博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标异常轨迹检测研究

传统异常轨迹检测方法将轨迹序列看作轨迹特征,无法有效描述轨迹,导致异常轨迹检测结果不可靠。为此,提出一种新的博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标轨迹检测方法。采用一种快速计算方法对和目标相似度较高的粒子进行筛选,滤除和均值相差较大的粒子。对跟踪目标进行稀疏表示,为了避免目标被干扰或遮挡,进行非负性约束优化,完成稀疏求解,获取博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标跟踪结果。依据跟踪结果将可代表整体轨迹的特征向量与部分可代表局部轨迹的特征向量合成一个整体特征向量,利用整体特征向量对慢速移动稀疏目标轨迹进行描述,通过描述结果和K聚类方法实现目标异常轨迹检测。实验结果表明,所提方法检测的异常轨迹与其他轨迹之间的差异最大,检测结果可靠,实际应用性较高。     

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．     

基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

监控视频异常检测:综述

监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对比,分析不同模型的优缺点以及聚类判别与重构判别在不同发展阶段的特点。最后,提炼了领域内常用的模型假设与相关知识、汇总了不同算法的异常检测效果,并对未来的研究方向进行了探讨和展望。     

智能视频监控中多人目标鲁棒跟踪

本项目利用数字图像处理技术对视频信号进行处理、分析和理解,并对视频监控系统进行控制,并且通过对视频监控中多人目标鲁棒跟踪算法的研究,采用人体目标多种信息建立人体目标模型,达到实现多人目标的鲁棒跟踪的目的,从而进一步提高视频监控系统智能化水平。     

基于行走轨迹的智能监控算法

提出了一种基于行走轨迹的异常行为识别方法,运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,轨迹出现闭合曲线和螺旋线说明有徘徊行为,即可疑予以报警.实验表明,该方法具有一定的可靠性和鲁棒性,实时性较强.     

基于行走轨迹的智能监控算法

提出了一种基于行走轨迹的异常行为识别方法,运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,轨迹出现闭合曲线和螺旋线说明有徘徊行为,即可疑予以报警。实验表明,该方法具有一定的可靠性和鲁棒性,实时性较强。     

基于CAMSHIFT算法的视频监控目标跟踪

随着智能监控系统的普及,智能监控技术在银行、城市安防、交通等部门得到的了广泛的应用.CamShift算法是基于监控视频图像颜色特征的目标跟踪算法,这种算法能够快速、准确地实现目标跟踪,鲁棒性能较好.监控视频中所拍摄的视频内容较多且视频拍摄环境较为复杂,因此采用CamShift算法能够有效对视频监控目标建立颜色模型并对其进行准确高效的跟踪.     

一种基于块的视频烟雾检测算法

为克服传统探测器的缺点, 提高视频烟雾检测算法的检测率, 提出一种基于运动块的视频烟雾检测算法. 该算法先采用帧差法提取运动块, 再分析由运动块组成连通域的面积和运动估计结果, 从而确定疑似烟雾区域. 通过二维离散小波变换提取高、 低频能量特征值, 并根据运动估计结果提取运动保持特征值, 综合各特征值判断是否有烟雾发生. 实验结果表明, 该方法能及时检测到烟雾, 鲁棒性较高、 抗干扰能力强, 能有效预防火灾.     

一种基于视频多特征融合的火焰识别算法

根据燃烧过程中火焰的物理特性，结合火焰的静态和动态特征，设计了一种多特征融合的火焰识别算法，对火灾进行快速判别．基于信任度模型建立了火焰识别的概率模型，以疑似概率反映视频图像中出现火焰的几率．实验表明，该算法识别火焰速度快，能够达到25帧／s的处理速度，与其他的火焰识别算法相比，算法在识别过程中无需人工调整即可自动完成，在复杂实际环境中，算法识别的准确性高，抗干扰能力比较强，如对车灯、路灯等干扰疑似概率始终小于10％．因此，算法在实际运用中有着广泛的应用前景．     

改进ViBe的井下视频图像检测算法

针对矿井下视频图像检测问题,提出一种改进ViBe的矸石检测算法。首先,划定ROI区域并进行图像转换和图像平滑, 降低计算量及环境噪声影响。然后从改进背景建模初始化方法和自适应阈值2个方面解决原始ViBe算法存在的“鬼影”问题 和背景扰动导致的检测效果欠佳问题。最后,计算检测到矸石的相对面积并与警戒值比较,判断画面中是否存在大块矸石。 实验证明,所提出的算法能够满足实时性,同时准确检测视频图像中出现的大块矸石,识别率达96.06%。     

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

针对视频镜头的快速有效分割问题,提出一种结合视频帧码流分析与边缘检测的镜头分割算法。算法首先提取并分析视频码流中的每个宏块编码类型和运动向量信息,根据码流分析结果确定部分镜头切换帧及候选镜头切换帧,然后对候选切换帧再进行边缘检测,分析边缘纹理特征,排除非镜头切换帧,保留镜头切换帧。试验结果表明,算法对不同类型视频的镜头突变和渐变检测都有较好的效果。     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法

在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆.     

一种数字化周界入侵探测系统

介绍在一种单主机周界入侵探测报警系统中数字化硬件控制方法的应用,应用克服了以往周界入侵探测系统所存在的系统参数在硬件部分已基本固定和调试处理局限化等缺点,使整个系统更加集成化、智能化,信号处理采用了数字信号处理方法,克服了以往预警模型单一、不能根据现场情况灵活设置的缺点.     

基于几何与颜色特征的公交车辆视频检测算

公交站场的监控管理是城市交通管理的重要组成部分.要实现公交站场自动化监控管理,首先要实现公交车辆的检测.针对公交站场中的公交车相对固定、车辆类型相对单一以及背景复杂、变化大等特点,该文提出了一种基于视频图像处理的检测方法.该算法用公交车车体宽度的几何特征和公交车车牌的颜色特征作为检测依据,通过联合检测公交车的保险杠和黄色牌照来达到检测公交车的目的.该方法在广州市中山八路公交站场智能化监控系统的车辆检测子系统中得到应用,测试结果表明,这是一种实用有效的公交车辆视频检测算法.     

基于几何与颜色特征的公交车辆视频检测算

公交站场的监控管理是城市交通管理的重要组成部分。要实现公交站场自动化监控管理，首先要实现公交车辆的检测。针对公交站场中的公交车相对固定、车辆类型相对单一以及背景复杂、变化大等特点，该文提出了一种基于视频图像处理的检测方法。该算法用公交车车体宽度的几何特征和公交车车牌的颜色特征作为检测依据，通过联合检测公交车的保险杠和黄色牌照来达到检测公交车的目的。该方法在广州市中山八路公交站场智能化监控系统的车辆检测子系统中得到应用，测试结果表明，这是一种实用有效的公交车辆视频检测算法。