基于监控视频的校园车辆管理

监控视频智能分析是智慧校园的关键内容之一,可自动提取并识别监控视频中的有效事件信息。本文基于深度学习实现校园监控车辆管理,基于深度图像特征提取识别车辆,基于车辆检测实现跟踪、速度检测和超速以及违停等事件检测,实现了应用系统,检测效果优于传统方法。     

基于智能球机的视频车辆检测系统的设计

以现有的视频检测算法为基础,根据智慧交通系统的需求设计了一套车辆检测系统.该系统包括客户端模块、命名管道通信模块、特征提取模块、轨迹数据处理模块和数据库存储模块,可以实现检测跟踪道路车辆、计算目标车辆数据、汇总道路数据和查询历史信息等功能.现场测试与运行结果表明,视频车辆检测系统检测精度高,整体性能强,系统运行稳定,能够满足路政需求.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

基于RFID的小区车辆管理系统设计

基于RFID技术设计了一套小区车辆管理系统,实现了小区出入口门闸的自动开闭、播报业主出入温馨提示语和非法车辆进入小区的警示语、显示射频卡号及防止汽车与门闸间发生碰撞等功能.该系统极大地提高了小区车辆管理效率,为现代化智慧小区建设提供了重要的指导意义.     

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。     

基于PLC技术的电力视频服务器设计

本文介绍了基于电力线通信PLC(Power Line Communication)技术在视频监控网络拓扑结构,重点介绍在其系统中的关键设备:基于TMS320DM642和PLC技术设计的电力视频服务器。     

基于物联网的汽车GPS定位防盗系统的研究

研究目的是分析设计了一种基于物联网技术的汽车防盗系统,利用物联网作为传输媒介,结合运用矢量化地理信息系统(GIS)软件平台,实现对被监控车辆停放、运动全程自动监控、跟踪,且在出现意外时进行报警的功能。提出了基于物联网的GPS汽车定位防盗系统技术方案,包括GPS接收模块通过串口与DSP在物联网下进行通信,理论上可以实现全天候的对汽车状态进行检测控制,只要在物联网覆盖的范围内,都能实现人车通信。     

接触网应急指挥抢修系统的设计与实现

该文基于第三代通信技术(3G),设计了应用于供电段接触网抢修现场的无线应急视频指挥系统.首先对视频监控系统和铁路应急通信的发展过程、现状和系统结构等做了详细的介绍,分析了第三代通信技术三种制式和两种视频算法的优缺点,确定了本系统采用联通WCDMA和H.264标准,并按照所选技术方案对现场的无线局域网的传输性能、丢包率和延时率等进行了仿真分析.其次,根据现场实际需求,分别对监控指挥中心和现场的网络结构和设备做了详细的分析和设计,重点对流媒体服务器、存储服务器、现场3G视频服务器、管理服务器的原理和功能做了详尽的分析、设计和实现,并设计实现了系统WEB监控和手机监控的软件,包括系统数据库设计、监控软件的编写等.     

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.     

基于XML与人脸识别的智能小区门禁管理系统设计

为实现小区的智能化人性化管理,设计了一套基于XML与人脸识别的智能小区门禁管理系统。首先,集成网络摄像头和数据分析工作站,组成系统硬件平台;嵌入人脸识别算法和XML结构化数据,构建了智能小区门禁管理系统。然后,结合图像灰度处理、直方图均衡化和haar特征检测,设计了人脸图像识别算子,实现人脸有、无来访者身份确定。在Visiual Studio平台开发系统,对所提智能小区门禁管理系统进行了测试,输出结果表明:所提出的智能小区门禁管理系统,在人脸识别和系统智能性方面,都优于传统小区门禁管理系统。     

基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.     

基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究

为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求.     

华南师范大学校园智能交通管理系统的构建

针对当前高校校园交通管理普遍存在的问题并结合华南师范大学的实际情况,构建一个能促进交通安全、极大地提高工作效率的校园智能交通管理系统．本系统通过车辆进出口终端采集进出车辆的实时数据,视频监控终端实时采集视频数据,无线通信保证系统的指挥调度,车辆数据及视频数据通过校园网传输到交通管理中心,管理中心利用地理信息系统（ＧＩＳ）、大屏幕显示及信息交换系统等先进技术手段,实现视频监控、语音调度、车辆管理系统和工作人员协同工作,提高工作效率．     

基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统

为了实现停车场的智能与精确管理,设计了一套基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统。首先,集成网络摄像头、数据处理服务器硬件和Andriod终端显示器,组成系统硬件平台;嵌入机器视觉算法和局域网通信,构建了停车场智能管理系统架构。然后,基于10万帧各场景各车型的大数据样本,利用卷积神经网络四层训练,设计了车牌定位检测算子,实现车辆有无判断与车牌定位。在Visiual Studio平台开发系统,并对该智能管理系统进行了测试,输出结果表明:所提出的停车场智能管理系统,在车牌检测和系统智能性方面,都优于传统停车场管理系统。     

基于强化学习的视频车辆跟踪

基于视频的车辆跟踪在交通监控领域有着重要的实用价值,强化学习是一种无监督的学习方法,具有搜索效率高的特性,将强化学习理论应用于视频车辆的跟踪,充分发挥了其搜索效率高的特性,实验结果表明基于强化学习的视频车辆跟踪,其跟踪情况稳定,跟踪准确率比较高,可以获得很好的跟踪效果。     

基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别

为了解决高速公路环境下监控视频图像车型识别需要将海量视频数据上传计算机服务器中心,对所有的视频流图像进行结构化处理和车型识别,造成服务器中心数据压力大、计算任务重,对服务器性能要求高的问题。对此,提出一种基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别的方法。首先,将训练机训练好的六种车型的权值矩阵文件移植到前端Cortex-M核系列开发板上,采用开发板内嵌的CMSIS-NN网络函数库搭建与训练机相同的网络模型结构;同时采用开发板内嵌的CMSIS-DSP库加快图像处理速度,并对选择处理监控视频图像实现车型识别;实验结果表明,该方法平均识别率达到94.6%以上,与采用计算机进行识别相同,可见该方法能够缓解大量视频上传给服务器中心造成的压力,为高速公路环境下监控视频图像车型识别研究提供了一种可选择的方案。     

基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。     

一种基于Android的智能视频监控系统

为了实现视频监控的智能化,提出了一种基于Android 4.0操作系统的智能视频监控系统的方案,系统具有全景视频采集、图像复原和变换、异常行为检测、高清抓拍、数据回传等功能,采用基于时空特征点的Hessian矩阵检测方法进行异常行为识别,采用满全景拼接的方法实现360°全景呈现,最后设计并实现了该系统.实验结果表明,该系统稳定可靠,携带方便,功能基本实现,有一定应用前景.