交通监控视频中的车辆异常行为检测

构建了利用交通监控视频对车辆异常行为进行检测的系统框架.使用改进Surendra背景差分与三帧差分相结合的算法进行车辆目标检测,结合CamShift算法与Kalman滤波器进行车辆目标跟踪,提取车辆质心绘制运动轨迹,针对车辆运动方向判别、违章变道、调头等行为提出了检测方法.实验结果表明,提出的交通监控视频中的车辆异常行为检测系统具有较高的实时性与准确性,部署简易快速,维护成本低廉,可以满足当今智能交通系统日益增长的需求.     

基于异常检测与双流编码的视频监控系统设计

介绍了一种基于异常检测与双流编码的无线智能视频监控系统的设计方案.该系统首先基于对采集视频的分析,实现非法入侵等异常事件的自动检测,同时通过对同一路视频采用两个编码器进行双流编码,产生两路不同质量和码率的视频流.在此基础上,基于异常事件检测的结果,在有异常事件时触发高质量图像的本地保存和低码率图像的实时无线传输.在蜂窝...     

视频监控系统运维智能检测应用

随着社会经济的快速发展,社会治安形势的日益复杂,视频监控系统已成为平安城市建设的重要组成部分。在视频监控系统大规模建设和应用的同时,出现了系统故障率高、运维成本高和维修不及时等问题,极大地影响视频监控系统的实效价值。该文开发了一套检测系统,通过提取网络状态、DVR设备、视频镜头等参数信息,实现对视频监控系统的智能检测。实验结果表明,该检测系统能有效检测出网络、DVR设备、视频镜头等的异常状态和视频图像质量信息,准确率达98%。系统的智能检测功能有效地提高了视频监控系统运维管理效率。     

频繁模式的水电信号异常检测

水电站监控系统信号监测是运行值班的核心工作,研发水电站系统信号的异常检测方法对保障水电站安全稳定运行具有重要意义。然而,水电站系统信号具有信息量大、信号关系复杂等特征,使得信号异常检测具有挑战性。目前关于水电信号异常检测的工作较少,且已有研究也仅基于简单的历史状态或者关联关系构建检测方法。文中认为系统信号属于高频流式数据,且前后信号之间存在相关性,监控过程中考虑信号之间的相关性关系比关联性更好,故创新地提出信号之间的三种关系：原因关系、伴生关系和共生关系,并基于这三种关系设计一种水电信号异常检测方法。通过瀑布沟水电机组的简报历史数据进行实验,结果表明所提方法的召回率可以达到86.92%,验证了检测方法的有效性。     

基于XGBoost和LSTM的智能监控系统研究

本文对基于XGBoost和LSTM的智能监控系统进行研究,阐述了异常检测和趋势预测的实现,将智能监控系统与传统固定阈值报警进行实验对比,并观察数据的真实趋势和预测趋势,研究结果表明本文提出的智能监控系统可以提高异常检测的准确率,趋势预测效果较好。     

基于组态软件的电梯远程监控系统的设计

为了提高电梯运行的可靠性和安全性,减少因异常状态多而造成的判断花费时间久和解决不及时等问题,构建了在工业以太网下的多部独立电梯远程监控系统。使用OPC对象链接和嵌入式技术实现了PLC与监控计算机的数据通信,在博途软件下完成了软硬件组态、程序编写和监控画面的组建。该系统具有故障检测、报警和异常状态报表显示等功能,研究表明该监控系统运行稳定、可靠,可极大地提高电梯维护人员的工作效率,对实际工程应用具有一定的推广价值。     

移动视频监控及异常场景检测实现

近年来,随着无线网络和图像处理、传输技术的飞速发展,基于移动电话的低成本便携式视频监控系统成为了视频监控技术方向一个令人关注的热点。本文介绍了一个基于J2ME（Java2 Platform Micro Edition）平台的远程智能场景异常检测与报警系统。该系统运行于普通的JAVA手机中,考虑到其有限的资源,采用基本的背景差除法作为图像序列中的异常场景检测算法;同时利用java组件实现图像采集、异常检测、数据存储、异常警报与消息响应等功能,可独立完成对低干扰环境的检测。     

智能视频异常事件检测方法

随着对信息中心机房内的信息安全预防需求的增长,在信息机房中的监控摄像头成为了最主要的检监测手段,面对信息机房中摄像头数据的增长,对监测机房中异常行为的监测已经不是传统监控系统能解决的了。而视频异常作为计算机视觉发展领域重要的研究方向之一,也是人工智能方向的重大研究方向之一,通过主流的算法大大的加快了视频数据信息的处理速度。基于模式识别与视觉方法从监控视频中自动监测出异常行为事件,对信息机房的安全隐患智能监测具有潜在需求。文章主要由以下方面对视频异常监测进行了分析:①对视频异常事件检测问题的定义作出叙述以及发展研究现状;②对主流视频异常检测技术算法进行介绍对比、分析与总结;③介绍视频异常事件检测中几种常用的公开数据集,并对数据集之间进行性能对比,作出总结与展望。     

防御DDOS“网络战”

针对DDOS攻击,需采用体系化防御的思想,以网御星云的抗DDOS解决方案为例,描述如何构建监控、管理、清洗三位一体的抗DDOS防御工事。 该防御体系由三个独立但又相互互动的系统构成：异常流量监控检测系统,实现全网异常流量的实时监控,并通过智能基线模型及时发现和定位DDOS攻击,分析数据上报管理系统;异常流量管理系统,接收监控检测系统的数据,进行全局关联分析,全网掌控DDOS态势,并根据清洗系统的部署位置,合理调度清洗系统,下达清洗策略;异常流量清洗系统．接收清洗指令,实现网络流量牵引、清洗和回注,深度筛选攻击数据包,消灭DDOS攻击。     

数据融合技术在高速公路异常事件检测中的应用

交通异常事件的检测一直以来都是高速公路监控系统的难点和重点。现有的交通异常事件检测系统在实际应用中检测效果不很理想。而数据融合技术是近年来发展起来的一种新的信息综合处理方法，目前已经在ITS中有许多尝试。本文简述了交通异常事件检测的基本原理，并通过对数据融合基本理论的总结与剖析，重点阐述了数据融合的3个层次（数据级融合、特征级融合、决策级融合）在交通异常检测中的具体应用以及交通异常事件检测的数据融合系统模型。应用数据融合技术的交通事件检测系统能提高系统的有效性，得到最佳协同作用的结果。     

基于系统调用子集的入侵检测

入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的重要内容.根据系统调用的作用效果对系统调用进行划分,在此基础上提出基于系统调用的一个子集(W子集)的入侵检测技术.实验表明,与基于系统调用全集的方法相比,基于W子集的入侵检测技术具有较低的误报率,且所需存储空间代价和计算代价都较小,因而更加适合于实时入侵检测.     

基于CNN的泄漏电缆入侵检测定位算法

泄漏电缆入侵检测系统所处的外部环境较为复杂,为降低环境因素对泄露电缆入侵检测的影响,提出了基于卷积神经网络的入侵检测算法。通过卷积神经网络处理大量的样本数据,并从数据中自动提取内在特性,实现泄漏电缆电磁入侵检测系统更低的误报率、漏报率和更高的定位精度的目标,搭建了卷积神经网络入侵检测模型,并用样本数据对模型进行训练和测试。模型测试结果表示其具有低漏报率和误报率,定位精度可达到1 m。     

动与静目标双重检测的手势检测方案及硬件设计

基于超声波的手势识别系统中引入手势检测方案一方面可以在无手势的时候不执行高复杂度的识别运算，有效地降低功耗；另一方面还可以分割出有效时间片段，提高手势识别的精度。为提升手势识别系统的性能，提出了一种手势检测方案并且以硬件实现了相应功能。采用动目标与静目标双重检测以及杂波图技术，提供手势识别系统在低功耗的检测模式以及高精度运算的识别模式间切换的条件，实现对环境静态杂波的跟踪和滤除，同时解决了传统单纯动目标检测在连续手势操作时存在的漏检问题。本方案由检测模式向识别模式切换的漏警率为0,识别模式向检测模式切换的虚警率为2%,模式切换的响应时间为733.47 ns。     

基于Android平台的实时人脸检测与跟踪

针对Android智能手机自带人脸检测功能效率低、错误率高的问题,提出了一种将OpenCV移植到Android平台的方法,在运行Android系统的嵌入式平台中使用改进的AdaBoost算法,并结合OpenCV库来实现实时人脸检测与跟踪。实验取得了高达9505%的人脸检测准确率和5013 ms的平均检测速率,在保证检测速度的同时比Android自带的人脸检测更具高效性和实用性。     

基于改进Otsu算法的TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统

针对TFT-LCD点缺陷自动光学检测时,缺陷与背景对比度较低难以用传统阈值分割算法处理的难题,提出一种改进的Otsu算法,并构建了TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统。首先,通过Gabor滤波去除了纹理背景的影响。然后,利用威布尔函数形态参数分段取值时,其分布函数呈现的不同分布特性,改进了传统Otsu阈值提取函数。最后,进行了离线测试试验和在线测试试验。试验表明,改进的Otsu算法在点缺陷与背景对比度较低的情况下分割效果优于传统Otsu算法。将该算法移植到TFT-LCD点缺陷自动光学检测硬件平台上进行在线测试,正确检测率可达到94%,单个样本最短检测时间可缩短至150ms。降低了TFT-LCD人工检测点缺陷的工作量和劳动强度。     

基于Android的手机恶意代码检测与防护技术

随着通信技术以及移动终端的发展,Android系统由于其本身的开源性,滋生了大量的恶意代码。为了满足Android手机用户的安全需求,文中基于Android,采用SVM机器学习思想,构建了恶意代码检测模型,并开发了一套手机恶意代码检测与防护系统,可以对其进行快速检测和深度检测。系统经Android手机测试结果表明,其具有较好的检测精度以及较低的恶意代码漏报率。     

基于WiMAX系统的初始Ranging检测算法

初始Ranging过程是WiMAX系统上行链路中的重要过程,首先对基于差分法的Ranging检测算法进行了深入分析,然后提出了一种改进算法,该改进算法提高了低SNR下的检测率,且时偏估计的准确度大大提高,能够直接支持超远距离覆盖,解决了WiMAX系统上行接入受限问题。最后通过计算机仿真比较了改进算法的性能,仿真结果表明,所提出的改进算法在技术复杂度和系统性能上具有较大的优势。     

基于HALCON的刹车片尺寸和表面缺陷检测系统

针对刹车片尺寸和表面缺陷人工检测效率低下的问题,文中提出了一种基于机器视觉软件HALCON的检测系统。该系统充分利用了刹车片的形态学和灰度值特征,运用边缘提取和局部阈值分割算法,定位出刹车片外边缘,最终计算出刹车片尺寸,并标记出缺陷位置。通过对200张图像样本进行测试,检测系统将尺寸误差控制在0.47%,刹车片缺陷检查的误判率为1%。该系统运行高效稳定,满足了实际需求。     

基于多参数的驾驶员疲劳检测系统

疲劳驾驶已经成为威胁驾驶员安全的重要因素.本文设计了一种融合眼睛状态和心跳速率变化的驾驶员疲劳检测系统,分别研究了驾驶员疲劳时眼睛状态和心跳速率的变化规律,改进了已有的疲劳检测算法以适应驾驶环境.由于融合了眼睛检测子系统和心跳速率检测子系统,该系统既减小了光照等环境因素的影响,又克服了心跳速率检测设备有延迟的缺点,具有更好的准确率.实验结果证明该系统具有良好的鲁棒性和实时性.     

基于可变阈值的无线传感网络异常值检测

定义了新的异常因子,将数据分为正常、异常、临界3种状态,并在此基础上构建了一个基于动态阈值的异常值检测模型。在修正马尔科夫假设的基础上,给出动态阈值的更新方法。算法在无需训练集的条件下,实现了在线的实时异常值检测。仿真实验表明,算法在保持较高检测精度的同时,维持了较低的误报率。