基于Android的实时移动视频监控客户端

提出了一种基于Android系统的实时视频监控系统客户端的设计实现方案。系统采用Vitamio作为多媒体开发框架,传输模块采用RTP/RTSP协议。分别从流媒体设备地址管理模块、流媒体视频播放模块和摄像头取景串流模块3个部分阐述了完整的移动图像视频采集、压缩、传输系统。实验结果表明,该移动视频终端具有压缩性能好,视频图像清晰、实时性能好等特点,可以满足实际监控项目应用场景。     

基于异常行为检测技术的视频智能报警系统研究

为了提高视频监控的智能化,解决监控场景异常行为的自动检测和告警问题,设计并开发了一套基于异常行为检测技术的视频智能报警系统.系统采用B/S架构体系及高性能的异常行为检测算法和自动告警逻辑,可以实现对监控视频的实时检测和实时告警.在客户端提供灵活的系统配置模块和报表、告警管理模块,可以满足不同客户的需求.通过试用,系统可以在很大程度上降低人力成本,提高公共场所的安全保障工作质量,同时也显现出一些问题,并根据具体问题提出后期的解决方案.     

视频监控中视频质量诊断系统的设计与实现

针对平安城市视频监控画面中存在的黑屏、冻结、偏色等问题,设计并实现了基于监控视频的质量诊断系统。该系统获取前端摄像机的视频图像,调用对应的检测算法对视频图像进行准确分析、判断,并给出告警提示。用户通过Web页面对系统结果,运行情况进行监控。结果表明,该系统实现了对常规视频故障的快速检测,能够满足大规模数字视频监控系统运行的需求。     

大数据分析下的智慧交通自动化运维系统设计

为实现智能交通运维自动化程度、覆盖范围等方面的提升,引入大数据分析下的智慧交通自动化运维系统。将系统架构设计为三层结构,为系统设计多个模块。在数据处理模块中,设计一种能够处理大批量数据的数据处理模块。数据采集模块能够通过大数据分析技术中的物联网感知技术实现数据采集。通过视频质量分析模块能够对视频源实施质量判别。运维管理模块能够实现智慧交通运维信息的管理。故障自动跟踪溯源模块能够通过挖掘和提炼采集数据对推断故障根源。通过硬件与软件相结合实现智慧交通自动化运维。测试设计系统的多个项目,测试结果为系统能够实现该市服务器等设备的完全检测以及其他设备的大面积检测;系统信号丢失检测的检测帧数可达523 214帧/日;系统的外场设备链路重复告警过滤数最高可达912条/月,有着良好的重复告警过滤性能;系统的内外场设备故障溯源性能均良好。说明系统的设计对于提高智慧交通的自动化运维水平有一定意义。     

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。     

视频监控中多运动目标的检测与跟踪

在基于递归方法的二值图像连通区域像素标记算法基础上,融合图像预处理技术,并对预处理后的图像进行改进,同时根据运动目标的几何特征,在实时监控视频图像中更好地定位运动目标,从而实现多运动目标的检测与跟踪。实验结果表明该方法可靠高效,也可以满足实时视频监控系统的需要。     

基于云的电力监控视频故障管理系统设计

针对目前电力视频监控系统中设备种类和数量不断增多、视频故障频发影响正常电力调度、视频监控管理越来越依靠网络等现象,在研究电力视频故障检测云平台的基础上,设计了基于云的电力视频故障管理系统,使故障维修具有实时性和目的性,满足大规模数字视频监控系统的运行和维护需求,提高了电力视频监控系统的可靠性。     

客运站安防工作中的智能视频监控系统的分析与设计

智能视频监控设计以普通的网络视频监控为基础,采用数字视屏监控,系统平台满足总公司分层级组网要求,所有设备间均通过计算机网络系统来实现通讯.摄像机采用网络数字摄像机、控制主机、屏幕墙采用视频控制服务器控制,图像存储录像采集中存储.通过嵌入在前端处理设备中的智能视频模块能够对所监控的画面进行实时分析,提供24*7全天候可靠实时监控;前端处理设备具有集成强大的图像处理分析能力,用户能够更加精准的定义安全威胁的特性,大大提高报警精确度;减少漏报率、误报率,尽量避免出现无用数据,使得响应速度大大提升.     

基于长短记忆神经网络的海量异常信号实时监控预警与处置全流程管控方法研究

在海量异常信号实时监控预警与处置的过程中，通过全过程流程管控能够实现更加迅速地解决设备故障，设计一种基于长短记忆神经网络的实时监控预警与处置全流程管控方法。通过信息采集模块，实施海量异常信号信息采集。设计长短记忆神经网络与CNN相结合的行为识别模型，实施海量异常信号行为识别。通过由设备任务模块、设备态势模块构成的海量异常信号实时监控预警与处置全流程管控模型，实现相关行为的全流程管控。利用设计方法管控某大企业的可视化设备，测试其管控性能。测试结果为在发生物理层设备故障、物理层线路故障、设备兼容性故障时，该方法分别能够实现96%以上、95%以上、94%左右设备的实时监控预警与实时处理，表现出了良好的管控效果。     

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。