社区异常行为智能识别防盗报警系统仿真

当前社区智能识别防盗报警系统采用广角视频人工识别异常行为,不能实时对社区异常行为进行监控和报警,存在报警误报率较高、报警延时较长、准确率较低等问题。针对上述问题,提出基于社区异常行为智能识别防盗报警系统,介绍了智能识别防盗报警系统的总体架构,包括图像采集模块、异常行为检测模块、远程监控模块、防盗报警模块四部分组成,并结合运动目标颜色特征的粒子滤波算法实现了对社区异常行为实时监控和实时报警。实验结果表明,所设计的智能识别防盗报警系统,报警误报率较低、报警延时较短、准确率较高。     

智能识别视频图像质量分析系统在平安城市的应用

近年来,视频监控技术在智能交通、安防监控等各行各业得到了广泛的应用。随着视频监控设备数量的急剧增加,其自身设备的故障维护和管理面临越来越大的挑战。以往采用人工巡检的方式对监控视频设备的故障管理模式已经远远不能满足现实的需求。针对视频监控设备检测中的视频质量分析问题,本文设计并实现了一种视频质量实时检测系统,包括图像预处理、异常检测、结果输出、管理等四个模块。其中图像预处理模块主要是对视频图像格式、分辨率等进行处理;异常检测模块则是视频常见异常的检测算法实现部分;结果输出模块是对异常检测结果的可视化显示;管理模块则是为用户便于管理系统而设计的。测试结果表明该系统基本满足视频质量实时检测要求,不仅检测异常精度高,而且系统性能稳定。     

基于3G网络的移动视频监控系统服务器端的设计

提出了一种基于3G网络的移动智能监控系统服务器端的设计方法。该系统主要包括视频采集压缩、视频数据发送以及危险行为告警等模块,采取基于混合高斯模型的视频运动目标检测与提取技术,以实现对于外人闯入的识别。同时为了增强系统的可靠性和实用性,利用无线上网模块通过3G网络实现了短信的实时告警功能。系统充分考虑了3G移动网络的特点和优势,有效地弥补了传统固网视频监控系统的不足和缺陷。利用计算机视觉类库OpenCV以及Visual C++6.0对上述算法进行了验证,取得了很好的检测报警效果,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于DOG的异常行为监测模型的设计

为了在监控系统中识别行人的动作,提出了一种用于异常行为预测和检测的实时视频监控系统模型,模型基于动态有向图(DOG)进行实时无人监控.通过单向连接点结构方式来描述观测行为,其中每个点定义了被观测的运动物体在标准属性多维空间的区域,并对产生异常行为的人确定可能性.实验结果表明,该方法能够成功跟踪运动的目标并区分其行为类型,跟踪效果可靠、精确.     

教室监控下学生异常行为检测系统

针对教室监控中学生异常行为无法实时检测并反馈的现状,设计了一套基于YOLO v3算法的教室监控学生异常行为检测系统,包括摄像头硬件采集、异常行为识别和响应三个模块.其中采用基于数据标签的随机擦除预处理方法模拟图像中的目标被遮挡的情形,提高网络的泛化能力,使得网络仅通过学习局部特征即可完成目标的检测和识别;其次改进了YO...     

基于空间域的图像噪声检测技术

图像质量检测技术可以代替人工巡检的方式对视频质量进行自动检测,对监控系统中视频图像出现的异常进行准确分析、判断和报警,以保障规模不断扩大的网络视频监控系统的正常运行。基于空间域的图像噪声检测技术,利用图像的邻域信息特征与各类噪声异常在空间域上的轮廓和方向分布,并结合OpenCV图像处理技术,实现对噪点、雪花和条纹异常的检测。空间域噪声检测算法,与人的视觉感知相一致,可以用于监控视频的实时检测。     

监控视频异常行为检测的概率记忆自编码网络

异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一, 在保障社会治安等方面发挥着积极的作用. 为提高监控视频中异常行为的检测率, 从学习正常行为分布的角度出发, 设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络, 解决正常行为数据与异常行为数据极度不均衡的问题. 该网络以自编码网络为主干网络, 利用预测的未来帧与真实帧之间的差距来衡量异常程度. 在主干网络提取时空特征时, 使用因果三维卷积和时间维度共享全连接层来避免未来信息的泄露, 保证信息的时序性. 在辅助模块方面, 从概率熵和正常行为数据模式多样性的角度, 设计概率模型和记忆模块提高主干网络视频帧重建质量. 概率模型利用自回归过程拟合输入数据分布, 促使模型收敛于正常分布的低熵状态; 记忆模块存储历史数据中的正常行为的原型特征, 实现多模式数据的共存, 同时避免主干网络的过度参与而造成对异常帧的重建. 最后, 利用公开数据集进行消融实验和与经典算法的对比实验, 以验证所提算法的有效性.     

基于DM365网络视频监控系统的设计与实现

采用DM365达芬奇视频处理芯片开发了嵌入式网络视频监控系统,选择H.264视频数据编码算法以提高数据编码效率.该系统软件包括视频监控服务器模块和客户监控端模块.运行于DM365平台上的视频监控服务器将采集的视频数据经过H.264编码器压缩后存储在硬盘上,并以RTP/RTCP协议传输给客户监控端;运行于PC机上的客户监控端程序可以实现摄像头的远程控制与实时监控现场.     

基于智能视觉的变电站内人员异常行为辅助监控系统

为解决变电站人工监控的各种弊端,设计基于智能视觉的变电站内人员异常行为辅助监控系统。在系统硬件部分,以无线芯片CC2530为核心连接硬件的各个模块,设计协调器以及电源等模块;在系统软件部分,运用人工智能与图像处理技术,预先对监控视频阴影处理,然后采用背景建模的方法,对视频中的信息描述,最后将HOG特征识别应用到异常行为检测中,实现变电站内人员异常行为辅助监控。实验结果表明,此次研究的变电站内人员异常行为辅助监控系统,在人多与人少的时候都具有较高的监控识别准确性,证明了此次研究的系统的应用效果。     

基于电力线通信的多媒体传感器监控系统设计

选择INT5500模块作为电力线通信模块硬件,S3C2440处理器模块作为多媒体传感器监控前端和监控端的核心模块.多媒体传感器监控系统采用客户机/服务器模式.本系统实现了对监控前端所处环境温度、湿度以及视频图像的实时监控,能够在手持终端上的实时显示,并可以通过USB接口存储到外部存储器上.测试数据表明:该系统运行稳定,功能扩展性强,适宜用在能提供动力电源但布线困难的地方.     

智能视频监控系统异常行为检测算法研究综述

随着公共安全需求的快速增长,监控摄像头数量不断增多,视频监控数据呈爆炸式增长;传统的视频监控系统难以对如此海量的数据进行理解分析,因此智能视频监控系统应运而生;作为一个跨学科的研究领域,智能视频监控系统异常行为检测技术迎来重大机遇的同时也面临不少挑战;为了更好地研究智能视频监控系统异常行为检测算法,梳理了相关研究并从原理上对不同算法进行分类,对基于能量、基于聚类、基于重构、基于推断以及基于深度学习几个不同依据的算法进行对比分析,归纳了各类算法的分支研究方向,接着简要介绍了异常行为检测常用的公开数据集,最后讨论了目前异常行为检测算法所面临的挑战并针对性地提出了未来智能视频监控系统异常行为检测算法的可行研究方向。     

嵌入式远程视频监控与点播系统设计

针对危险等复杂的工业监控场合,设计了基于ARM+Linux嵌入式系统的远程实时视频监控和历史视频点播系统.首先给出了系统的总体结构,构建了嵌入式Web服务器和嵌入式流媒体服务器,在此基础上完成视频采集模块、视频压缩处理模块、视频文件生成模块的设计.测试结果表明,所设计系统能够实现远程实时视频监控和历史视频点播,系统稳定可靠.     

用于视频监控系统的人行为检测和运动跟踪算法研究

随着视频监控系统的普及,大量的视频数据需要进行实时的分析和处理才能发挥其最大价值。基于此,本文研究了视频监控系统中主要目标——人的行为检测和运动跟踪算法,说明了基本的检测系统框架和算法流程,并给出了实验结果,从中不但可以得到人的运动跟踪和定位,而且可以根据运动情况和姿势进行一些基本的行为事件检测。     

用于视频监控系统的人行为检测和运动跟踪算法研究

随着视频监控系统的普及,大量的视频数据需要进行实时的分析和处理才能发挥其最大价值。基于此,本文研究了视频监控系统中主要目标——人的行为检测和运动跟踪算法,说明了基本的检测系统框架和算法流程,并给出了实验结果,从中不但可以得到人的运动跟踪和定位,而且可以根据运动情况和姿势进行一些基本的行为事件检测。     

远程全景实时监控系统设计与实现

针对现有实时视频通信系统因视频编解码模块和传输协议之间协作不紧密影响视频通信的传输性能和视觉质量,以及常用的远程实时监控系统监控范围和角度有限,多画面独立显示不够直观的问题,采用新型紧耦合式的视频通信架构,通过逐帧联合控制视频的编解码和传输,优化了每一帧的编码长度,提高了实时监控视频传输的端到端时延性能和视频图像质量;设计了多路远程视频源间的帧同步算法,并基于OpenCV的图像拼接模块定制了图像拼接流程;通过在特征点提取和匹配、图像变形和图像融合阶段使用GPU加速,并在逐帧拼接时设置合适的拼接缝更新间隔,实现了监控视频的近实时拼接。实验证明,系统能够获得良好的监控视频质量和更广的监控范围,一定程度上解决了视频监控中的盲区问题,同时具有较好的实时性和视觉效果。     

基于Kafka和Kubernetes的云平台监控告警系统

为了实现对容器云、主机设备以及业务系统的实时监控, 设计了一种基于Kafka和Kubernetes的云平台监控告警系统. 通过Kubernetes对Docker容器进行管理, 通过Kafka接收不同地区不同主机的设备运行信息, 通过探针对业务系统进行监控, 并且通过告警的关联规则设置, 减少了冗余告警, 增强了告警的故障检测能力, 提高了告警的准确度.     

一种新的异常行为检测算法

行人异常行为的自动检测与识别是计算机视觉领域的重点和难点,同时也是智能监控系统中研究的热点问题。针对这一问题,提出了一种基于人体形态特征的异常检测算法。利用轮廓信息将目标从视频序列中分割出来,再对分割出来的目标进行轮廓拟合,根据所得到的拟合信息提取文中所定义的形态特征因子,将特征因子经过行为分类器的判定,从而决策出该行为是否异常。实验结果表明该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。     

基于windows NT主机入侵检测系统的文件和进程监控

主机入侵检测系统可以实时监测主机的各种状态,辨别可能发生的入侵行为或非法操作,在入侵行为发生的时候自动阻断非法操作,保护主机系统不受入侵.本文主要介绍了其中文件监控和进程监控这两个模块.     

基于人体骨架信息的行为检测系统设计

为了解决现有行为检测系统中依赖惯性传感器、检测结果不够准确的问题,设计了基于人体骨架信息的行为检测系统;系统采用Jetson Nano人工智能计算设备作为主控模块,结合图像采集模块、显示模块和以Atmega328单片机为主的报警模块构成;系统利用图像采集模块采集行为视频信息,通过主控模块中的行为检测器对视频中人体行为进行检测,报警模块通过串口接收检测结果并对危险行为进行预警;同时,利用人体骨架的关节空间运动幅度、肢体关联差异,建立了关节帧间位移矢量和骨骼夹角变化的关节行为模型,再借助长短时记忆网络提取行为特征,并训练实时行为检测器;经实验测试,该系统能够有效检测常见的人体行为并对危险行为类别进行报警提示。     

幼儿园智能视频监控系统探究

本文阐述了智能视频监控系统在国内外的发展状况和应用情况,指出了智能视频监控系统在幼儿园的应用现状及将来的发展趋势,并从异常行为检测的角度出发就幼儿园智能视频监控系统的功能进行讨论,以期促进智能视频监控系统在幼儿园的应用。