国外智能视频监控的热点探究

随着智能视频监控在安全防范监控领域广泛应用,其相关技术备受国内外专家和研究人员的重视。智能视频监控作为一种综合技术,涉及多个科学领域知识。本文探讨当前国外智能视频监控的研究热点,总结归纳与其相关的研究领域,以期为国内智能视频监控的研究与发展提供借鉴。     

智能视频监控系统中运动目标检测的算法研究及实现

智能视频监控系统是目前交通和安全领域的热点,而智能监控中对异常目标的锁定和跟踪是监控软件必备的功能。文章对监控视频中运动目标检测技术进行了研究和验证实现。提出了一种改良的建模方法来消除运动目标检测中的难点,有良好的适应性。     

智能视频监控技术的应用与发展

智能视频监控技术可利用计算机视觉和图像处理技术,对监控视频进行分析和处理。随着计算机技术的不断发展和应用需求的增加,智能视频监控技术已经成为安防领域的重要研究方向。文中综述了智能视频监控技术的应用和发展方面。首先,介绍了智能视频监控技术的基本原理和技术特点。其次,探讨了智能视频监控技术的应用。最后,展望了智能视频监控技术的发展趋势。未来,随着深度学习技术的发展和大数据技术的普及,智能视频监控技术将会更加智能化、普及化,可以应用于更广泛的领域和场景。总之,智能视频监控技术是一项极具应用前景的技术,其在各个领域得到了广泛应用,并在不断地进步和创新。     

智能视频监控技术与应用

智能视频监控技术是今后视频监控发展的方向.简要介绍了智能视频监控技术的概念,分析了视频监控技术领域存在的科学难题、市场需求和主要系统.     

智能视频监控技术研究与实现

随着社会信息化进程的加快,智能视频监控技术成为业内研究热点。本文介绍了智能视频监控系统的组成结构以及系统中涉及的多项关键技术,并给出基于背景差除法实现智能视频监控的运动目标检测的结果。     

国防工程智能视频监控系统研究

采用智能视频分析技术对国防工程实施系统全面的安全监控是一种有效途径,通过对国防工程内外部安全监控应用特点的分析,设计了智能视频监控系统的主要功能,对其中运动目标检测,目标跟踪等关键问题进行了系统研究,解决了智能视频监控系统对光线、动态背景等使用环境的依赖性问题。实验证实了方法的有效性。     

浅谈城市智能视频监控技术

随着我国经济水平的快速提升,城市化进度加快,人们对于城市安全的要求越来越高.传统的电视监控技术只能够依靠监控人员通过收到的远程视频图像为依据判断现场情况,已经不能满足人们的需求,需要更加先进、更加智能的视频监控技术适应时代的发展.本文介绍了智能视频监控技术的优势,并分析了智能视频监控技术要点,以供参考.     

县级应急广播智能监控系统的设计应用

应急广播智能监控系统将视频与语音播控结合,在很多领域得到运用,对广播智能监控技术的特点进行介绍,分析智能监控技术在城市智慧广播视频中的具体应用。     

一种基于DWT通道分离和函数提取的运动目标检测新方法

智能视频监控由于其智能性、实时性和高检测率成为交通和安防领域的热点研究方向,其中运动目标实时检测是智能视频监控中的一个基本和重要的部分。本文提出一种针对智能视频监控的运动目标检测新方法：包括视频帧的小波变换、YCb Cr通道分离、目标检测与融合等环节。与传统的检测方法相比,该方法检测运动目标速度较快,精确度较高,且同时还能抑制弱的阴影。     

基于云计算的网络监控技术研究

研究基于云计算的网络视频监控系统技术,对监控技术的发展具有重要意义。本文对传统网络视频监控系统中的视觉监控技术进行研究,论述了将云计算运用于视频监控的相关技术,包括运动检测方法,视频传输与存储等,为网络视频监控工作及相关领域的技术改进提供参考。     

利用目标模拟器产生SAR场景目标回波方法

介绍了一种利用目标模拟器产生合成孔径雷达(SAR)场景目标回波的方法.给定一幅原始灰度图像,依据一定算法生成基带I、Q数据并写入目标模拟器的FLASH存储区间,目标模拟器生成基带波形进而上变频到射频(RF)频段,模拟产生SAR的回波信号进入雷达接收机,经A/D变换后采用合适的算法成像.比较雷达成像和原始图像的质量可以直观、定性地评价雷达系统性能.类似于场景目标处理方法,点目标成像可以定量分析雷达系统性能.     

搜索雷达全自动智能化目标提取技术

使用传统搜索雷达目标提取技术提取的目标参数只有最基本的几个,对复杂背景下目标的提取和识别都比较困难,特别是后续处理没有更多的参数可以使用,造成产生的目标指示的可靠性和稳定性比较差。主要对回波特征信息进行分析和处理,尽量提取出更多可靠的目标特征信息,使后续处理能够根据目标的特征进行目标的识别和相关处理,有效提高目标的跟踪稳定性和精度。     

雷达目标识别方法概述

雷达经过几十年的发展，已实现了从杂波，干扰中探测目标的存在以及确定目标的运动轨迹，但是雷达对于目标识别仍是当今天研究热点，本文对目前几中主要的雷达目标识别方法进行了概述。     

一种基于波形匹配的目标检测和识别方法

基于对目标回波信号的波形匹配，提出了一种新的目标检测和识别的方法，该方法不需要进行特征提取，而是直接利用目标回波进行匹配处理来同时检测和识别目标，这种方法也可用于隐身目标的检测和识别，通过不同条件下的仿真试验可以看出这种方法能有效地检测和识别目标。     

低慢小目标监视技术现状及发展

本文首先阐述了低慢小目标特性,包括其外形特性、速度特性、红外特性,分析现有低慢小监视技术能力,问题具体表现为目标雷达截面积小导致回波弱、目标速度低导致杂波和干扰混叠严重、热量辐射小导致红外特性不明显等;然后,分析了未来技术发展方向,指出多元传感器协同探测、数据融合、综合识别的可行性,并仿真证明了提升雷达探测识别能力的方法。结果证明,采用“宽带多普勒处理”方式可有效提升改善因子,而基于窄带时、频域相结合的目标分类识别方法有望解决目标分类识别问题。     

多目标攻击的目标分配

介绍了多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程与算法,并用仿真验证了该算法的有效性.     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

海上目标航向航速解算新方法

航向航速是海上目标的重要特征,能准确获取目标的航向航速对于海上目标的跟踪和识别具有非常重要的意义。当雷达载体具有较高运动速度时,雷达测量的目标位置信息是非线性的,并且海上目标运动速度慢,在短时间内,受雷达测量精度的限制,目标位置的微小变化量很难精确估算,此时需要建立精度较高的非线性滤波模型,利用卡尔曼滤波方法,提高目标位置信息的估计精度。针对单脉冲雷达,本文提出了一种实时性强,工程上易于实现的海上目标航向航速的解算方法,推导了雷达载体高速运动条件下跟踪目标的滤波方程,采用卡尔曼滤波方法提高了目标位置估算精度。紧密结合工程背景,利用雷达载体的GPS信息和目标测量信息实现了海上目标航向航速的高精度解算。分析了解算数据长度对解算精度的影响,并给出了不同目标选择数据长度的经验公式。最后,通过海上目标在不同场景下的仿真实验,验证了本文方法的有效性和正确性。      

UWBSAR图像中的点目标检测

针对超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)图像的某些应用场合,研究了其中的点目标检测问题,提出了一种检测算法。该算法综合运用方向依赖滤波和子图像融合提取UWBSAR图像中点目标的各向同性特征,并通过恒虚警率检测最终实现UWBSAR图像中的点目标检测。对实验数据的处理验证了该方法的有效性。