基于双模型融合的监控视频人数统计

针对垂直角度监控视频下的人数统计任务所遇到的角度特殊、检测精度较低等问题,提出了一种基于双模型融合的监控视频人数统计方法。在基于COCO数据集的YOLOv3预训练模型上,加入了垂直角度的训练样本进行迁移学习。分别训练两个模型,一个检测俯视视频中的行人,另一个检测俯视视频中的人头。将迁移学习训练后的行人检测模型和人头检测模型的检测结果进行融合,并引入基于卡尔曼滤波的跟踪方法得到了运动轨迹,利用运动轨迹信息实现了人数统计。通过多次实验,验证了在垂直角度监控视频中双模型融合方法较单一检测模型和预训练模型能取得更好的检测效果,最终获得更准确的人数统计结果。     

基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现

在校园中,采用智能视频监控系统能够有效的减少人为干预,提高监控效率,并可对固定场景视频中的动态目标进行检测、分离、跟踪与有效识别。使用OpenCV和VC++2010构建了智能视频监控系统,采用了背景差分法对监控区域内的动态目标进行快速实时检测。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法,实现动态目标的精确跟踪。     

智能视频监控系统运动目标检测技术研究综述

智能视频监控技术的出现是现阶段市场监控系统智能化需求的结果,它旨在实现用摄像机代替人眼,用计算机代替人并协助人来完成监视和控制的任务.智能视频监控系统分析技术在检测运动区域的目标检测技术和追踪预测运动目标运动趋势的目标跟踪技术的基础上,再进行目标行为识别理解.对现有的主要目标检测技术的主要算法进行了综述和分析,并根据各算法的优缺点做出比较.     

基于SOPC技术的实验室智能视频监控系统

设计和实现了一种基于SoPC技术的实验室智能视频监控系统。系统以Altera公司的TE3开发板为平台,采用CCD高速摄像头,配备烟雾、温度、湿度传感器,实现实时图像采集、处理、压缩及运动目标检测与跟踪。通过无线网络将图像数据和环境参数传输至远程计算机监控终端,对实验室进行智能化监控。     

智能视频监控系统目标检测和跟踪技术分析

简述视频监控技术发展历史,提出了视频监控系统的智能化是未来监控技术发展的必然趋势.针对智能图像分析中的目标检测与跟踪技术,对目前采用的各种算法进行分类,并对各种方法的技术特点和优缺点进行了分析和比较.最后,根据公安的实战应用需求,总结了该技术的应用范围及前景.     

基于达芬奇技术的智能视频监控终端的开发

为了使监视系统具备自动检测与跟踪移动目标的能力,利用达芬奇技术开发了一种智能视频监控终端。实现了以双核芯片TMS320DM6446为主处理器的硬件平台,在达芬奇软件框架下设计了系统软件。提出的运动目标检测与跟踪算法,融合了背景减除和边缘检测技术分割出运动目标,利用目标特征匹配方法建立连续帧间目标的对应关系。测试表明,此终端实现了实时视频编码、运动目标的检测跟踪以及记录目标运动轨迹等功能。     

基于IMX6的手扶电梯智能视频监控系统设计

为了智能地控制手扶电梯的启停,在扶梯口进行人数统计和大件滞留物品检测,开发了一种基于IMX6Q处理器的手扶电梯智能视频监控系统。实现了基于V4L2驱动的视频采集和基于Qt的视频显示,用IMX6Q的硬件编解码单元VPU对视频进行H.264编码保存,搭建嵌入式FTP服务器提供视频下载的传输服务。在扶梯口对运动目标进行检测与跟踪,开发智能检测算法,协助安全人员监控。实验效果表明该系统的实时性和准确性符合要求。     

基于OpenCV的智能视频监控设计

采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担,并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法,并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。     

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。     

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。     

人流量统计视频监控系统

介绍了一种人流量统计视频监控系统,自适应更新背景信息,利用背景相减法获得运动物体图像,并根据运动物体轮廓形状识别人体,利用目标跟踪技术统计人流量.实验证明,该系统能在多变环境下实时处理.     

智能视频监控中的运动目标检测技术研究

运动目标检测是视频序列分析中非常一个重要的研究方向,同时也在智能视频监控中发挥着非常重要的作用。目前国内外对运动目标检测的研究非常广泛,方法各异,丈中对当前常用的视频序列中运动目标检测的方法进行了研究和分析,并对这些种方法的优越性和不足之处进行了比较。     

基于深度学习的远程视频监控异常图像检测

针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数进行初始化,然后将标准化后的视频差分图送入CNN的输入层,通过特征提取及下采样,最后在CNN的输出层获得远程视频异常图像检测结果。实验结果表明,该方法可以对远程视频监控中突然出现遮挡、模糊和场景切换等多种异常同时进行实时在线检测,准确率可达88.75%。     

视频监控技术的发展与现状

视频监控技术为重要场所安全防护提供了可靠保障,随着视频监控系统应用领域的扩大,视频监控技术得到了迅速发展。首先对视频监控技术的发展历程分三个阶段进行了概括,其次对视频监控中的关键技术的现状和发展方向进行了分析,其中重点描述了运动检测中的主流方法———背景差方法,目标跟踪中用于解决遮挡问题的合并分裂方法和直接穿透方法,最后提出了视频监控技术在实际应用中所面临的问题。     

Intelligent Mobile Video Surveillance System with Multilevel Distillation

This paper proposes a mobile video surveillance system consisting of intelligent video analysis and mobile communication networking. This multilevel distillation approach helps mobile users monitor tremendous surveillance videos on demand through video streaming over mobile communication networks. The intelligent video analysis includes moving object detection/tracking and key frame selection which can browse useful video clips. The communication networking services, comprising video transcoding, multimedia messaging, and mobile video streaming, transmit surveillance information into mobile appliances. Moving object detection is achieved by background subtraction and particle filter tracking. Key frame selection, which aims to deliver an alarm to a mobile client using multimedia messaging service accompanied with an extracted clear frame, is reached by devising a weighted importance criterion considering object clarity and face appearance. Besides, a spatial-domain cascaded transcoder is developed to convert the filtered image sequence of detected objects into the mobile video streaming format. Experimental results show that the system can successfully detect all events of moving objects for a complex surveillance scene, choose very appropriate key frames for users, and transcode the images with a high power signal-to-noise ratio (PSNR).     

机器视觉下升降机内人数检测算法

为了限制建筑升降机的人数,防止升降机超载,文中提出了一种基于机器视觉的建筑升降机内人数动态检测方法。该算法是在工人进门的区域内,利用改进的Vibe算法实现视频图像中的运动目标分割,采用领域平滑去除图像噪声,根据人头特征采用椭圆拟合的方式拟合人的头部,利用基于卡尔曼滤波的最近距离匹配法对椭圆的质心进行跟踪并计数。实验表明,文中算法对于升降机内俯视图像中人员计数的实现准确率较高,鲁棒性较好。     

智能视频监控终端在物联网中的应用和发展研究

物联网的前提下,视频信息可以传送和集中的价值并不仅仅是跨越空间距离获取信息,而且可以扩展各种各样的智能分析应用。实现监控系统的智能化,不仅要从算法技术上加强智能监控技术的深入研究,而且对智能前端设备也提出了高要求。首先阐述了该智能终端的发展历史,然后具体描述了物联网对智能视频监控的发展需求,以及物联网如何推动智能监控系统的发展,最后从技术的角度,对智能监控中的关键技术进行了分析。     

高清视频智能监控平台在变电站的应用

随着国家电网公司数字化变电站的发展趋势,以及三集五大的提出,对变电站视频监控智能化提出了更高的要求,在500 kV及以上变电站主网框架上构建以电力信息专网为依托、基于SIP协议的高清视频智能监控平台,实现分层次、分区域的三级管理模式,达到高清图像资源共享。按照国家电网公司制订的视频监控系统接口标准,解决了目前变电站视频监控协议不开放、接口不规范、互通性差等问题,实现与应急指挥中心、电网调度系统、办公自动化等多系统的有机融合、无缝对接,在变电站内线路出线部分安装在线监测系统与高清视频图像联动,通过平台软件实现智能分析,达到预警的能力。