基于PTZ摄像头的视频人脸识别

针对传统的视频人脸识别技术受限于理想的环境条件,无法应用于监控场景的弊端,提出了一种基于PTZ（Pan-Tilt-Zoom,旋转-俯仰-缩放）摄像头的人脸识别方法,并结合AdaBoost人脸检测以及Mean-shift跟踪算法进行了识别。实验结果表明,该方法克服了监控场景图像分辨率低的问题,具有较好的鲁棒性。     

基于PTZ摄像头的视频人脸识别

针对传统的视频人脸识别技术受限于理想的环境条件,无法应用于监控场景的弊端,提出了一种基于PTZ(Pan-Tilt-Zoom,旋转-俯仰-缩放)摄像头的人脸识别方法,并结合AdaBoost人脸检测以及Mean-shift跟踪算法进行了识别.实验结果表明,该方法克服了监控场景图像分辨率低的问题,具有较好的鲁棒性.     

全景视频中多运动对象检测与跟踪方法

全景视频多运动对象检测与跟踪技术的通用解决方案是通过投影变换将360°视频转为二维视频后进行检测和跟踪。然而固定球面投影变换会导致全景视频中存在空间上不连续的投影边界,当运动对象处于投影边界时,常规球面投影方法可能将其切分为多个部分,从而导致该运动对象的漏检或误检。针对该问题,提出了融合等距柱状形投影（equi-rectangular projection,ERP）和立方体投影（cube map projection,CMP）的全景视频多运动对象检测与跟踪方法,利用合适的CMP拼接帧减少ERP两极区域失真并弥补其边界不连续性,解决了处于投影边界和两极扭曲的对象检测问题。进一步,通过感知哈希、球面质心和运动方向等多重特征融合来解决全景视频多运动对象跟踪问题。实验结果表明,提出的方案可以有效减少投影边界不连续导致的误检,且能有效应对遮挡、穿梭帧边界和两极扭曲的对象跟踪问题。     

基于全景图像和状态匹配的视频修复算法

提出了一种针对数字视频中破损区域的修复算法,该算法适用于修复背景固定且前景近似周期性运动的破损视频序列.修复破损背景时,在建立的背景全景图像中直接复制信息,填充破损;修复破损前景时,采用了基于纹理合成的图像修复算法,并根据视频序列的特点将匹配块的搜索范围扩大到运动状态相似的其他帧.实验结果表明:本文算法可以较为准确地还原出破损处的真实场景,比仅使用单帧图像修复算法具有更合理、视觉上更真实的修复效果.     

全景视频信息空间模型

全景视频是一种以３６０度实景全景图像为基础来构造虚拟环境的技术，本文讨论了利用它来建立一个可操作、可漫游的虚拟信息空间，并就如何建立该空间模型进行研究。该空间具有立体显示和三维虚拟声音，能够组织、存取、操作和表现多媒体空间数据。     

采用视频拼图方法构建高分辨率全景视频监控系统

与普通视频监控系统只能实现单向监控不同,全景视频监控系统可以实现360°全向监控。设计并实现了一种嵌入式高分辨率全景视频监控系统KD-PVS。重点介绍了KD-PVS中多个摄像头的空间位置设计、视频图像变换与拼接算法。KD-PVS通过对多个摄像头采集的视频进行实时变换与拼接以生成全景视频。该系统可方便应用于金融系统、仓库、监狱和移动监控等多种场合,尤其适用于室内监控。     

全景视频基于纬度分段映射算法

在全景视频映射过程中,局部区域往往存在严重过采样或欠采样的问题。针对该问题,提出一种基于纬度分段映射算法(Latitude-Based Segmentation Mapping, LBSM)。用4条纬线将包含全景的球面切分为5个部分,并分别对这5部分用不同的方式进行采样;将所有采样后的像素排布为一整个紧凑的矩形以便于编码;通过扩边方法消除编码过程中产生的痕迹,以此提升视频的主观质量。实验表明,与经纬图映射算法(ERM)、双环带映射算法(DRM)、二十面体映射算法(ISM)相比,LBSM算法能够节省更多码率。与基准算法ERM相比,在使用SPSNR和WSPSNR代替PSNR的情况下,码率分别平均降低11.39%和11.76%,压缩效果显著提升。     

全景视频最小变形双极方形映射研究

球面全景视频映射为矩形视频后才能使用现有编码标准进行编码.针对映射过程中存在内容变形和数据冗余的问题,提出一种最小变形双极方形映射(Minimize Deformation Bipolar Square Projection,MDBSP)算法.算法分三步:将球面按纬度展开成一个等面积的、边界与纬度呈余弦关系的平面图形;...     

一种移动设备视频全景并行生成技术*

通过移动摄像机合成视频全景图,由于视频中存在时间冗余以及现有合成技术对大角度旋转存在失配,提出一种鲁棒性较好的视频全景并行合成方法。该方法首先对选取的关键帧采用并行线程提取可重复性特征,并利用特征估计透视运动模型,从而对相邻关键帧进行全局配准;然后对重叠区域进行双线性融合,以减少视差对重叠场景的影响,同时并行优化提高了视频全景的合成速度。不同条件下移动合成实验表明,在大角度移动旋转以及视差等情况下仍能较好地合成视图。     

PTZ摄像头下候选区匹配的实时目标跟踪

提出一种基于候选区匹配的控制PTZ(Pan,Tilt,zoom)摄像头的目标跟踪方法.该方法将图像的中心区域或者检测的目标运动区域作为候选区对目标定位,并根据目标的预测位置计算摄像头运动参数,实现摄像头自动控制跟踪目标.采用对称差分来检测图像中的目标运动区域,利用颜色和纹理信息等特征来表示目标,通过相似性度量从候选区定位目标.同时考虑摄像头命令的传输和执行延时,利用目标运动轨迹对目标位置加以预测,并根据目标预测位置自动控制PTZ摄像头主动追踪目标.实验表明,该方法在较大区域内,以及瞬时遮挡条件下,能连续实时地主动追踪感兴趣目标.     

高速球形摄像机PTZ跟踪策略设计及实现

针对智能监控中基于高速球形摄像机的PTZ跟踪功能模块,设计了一种PTZ跟踪控制策略。该策略在球机机械参数未知的情况下,一方面能控制球机实时地跟踪目标使目标始终处于视野中央,另一方面可自动进行变倍动作来放大拍摄目标的局部细节。针对球机Zoom控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题,利用SIFT算法设计了一种计算球机变倍率的方法。利用VS2005和OpenCV软件平台实现了PTZ跟踪的整体流程。实验表明,该策略能有效、稳定地进行PTZ跟踪。     

视频中遮挡情况下目标的跟踪*

提出了一种基于概率外观模型和Condensation的跟踪方法.该方法通过分析目标前景MBB重叠关系检测遮挡的产生和解除,在目标未遮挡时建立并更新目标的概率外观模型.当遮挡发生后,利用目标共面条件确定目标前后关系,通过合并目标模型计算系统观测似然度概率.算法统一在Condensation框架下进行有遮挡和无遮挡的跟踪.实验证明了该方法的有效性.     

视频监控系统中云台控制模块的设计与实现

针对目前嵌入式视频监控系统中,云台控制模块开发周期长且运行不稳定的问题,提出了基于简单网络管理协议(SNMP)的远程云台控制方案.该方案运用Net-SNMP作为开发工具,通过扩展MIB库在嵌入式系统上移植SNMP代理,成功地实现了IP网上云台的远程控制.实验表明,该方案不仅稳定可靠而且开发周期短,已被运用于某单位的视频...     

面向视频监控的TLD改进目标跟踪算法研究

目前智能视频监控对视频目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性都提出了很高的要求,而已有算法无法完全满足应用需求。在TLD（Tracking Learning Detector）框架下,提出一种基于视觉背景提取（Visual Background extractor,ViBe）的前景分类算法,提高了TLD算法检测目标的速度;用核相关滤波器（Kernelized Correlation Filters,KCF）实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的精度及鲁棒性。采用OTB-2013评估基准中针对视频监控的视频序列进行测试,并与其他4种具有代表性跟踪算法进行了对比。测试结果表明：该算法的鲁棒性和准确性均优于对比算法,处理速度可达到40帧/s;相比于标准TLD算法,跟踪距离精度提高了1.52倍,成功率提高了1.2倍;相比于KCF算法,虽然跟踪速度有所下降,但跟踪距离精度提高了2.7倍,成功率提高了2.04倍。     

基于I~2C总线的云台电机控制系统设计

本文分析了I2 C的工作原理和Linux的I2 C总线驱动程序,构建了高速公路视频监控系统下基于I2 C云台电机控制系统,完成了基于ARM和Linux的I2 C驱动程序、I2 C应用程序和云台电机控制应用程序设计,实现了应用程序控制云台电机,并应用于高速公路视频监控系统中,达到全方位的高速公路视频监控,具有良好的效果和较高的应用价值。     

基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法

针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像机根据目标船舶的经纬度进行初始对准;同时结合船舶航速、航向进行动态预测跟踪以平滑图像并消除跟踪滞后;进一步运用目标船舶图像识别进行误差校正,以保证目标船舶始终处于最佳监视区域。仿真结果表明,该算法可对目标船舶进行连续、动态跟踪,实时性好,准确性高。     

多自主水下航行器系统一致性编队跟踪控制

研究了自主水下航行器的编队路径跟踪问题.基于无源性理论与一致性跟踪理论,在仅有部分AUV获取编队速度信息情形下,设计一种分布式控制律,实现了集群AUV的一致性编队跟踪.控制律分为2个部分:一部分基于无源性同步原理,建立了协同误差到跟踪误差的无源性通道;另一部分为一致性协同跟踪控制器,保证每个AUV相对于虚拟领航者的不一致参考信息通过协商达到最终一致状态.文章应用Nested Matrosov定理证明了整个闭环系统的稳定性,仿真结果验证了上述方法的有效性和可行性.     

面向工业4.0的多维视频监控系统设计

针对多维视频监控受到图像噪声的影响,导致多维视频的质量变差,以提高多维视频图像的质量为目的,提出了面向工业4.0的多维视频监控系统设计;在第四次工业革命的背景下,利用多维视频采集器设计和监控网络传输接口设计,完成了系统的硬件设计;确定多维视频背景中的图片像素点,提取多维视频背景,通过低通滤波来阻止视频更新的影响,根据帧多维视频的检测结果来更新多维视频的背景,提出多维视频跟踪算法,完成了系统的软件设计,实现了多维视频的监控;测试结果表明,与其他两个多维视频监控系统相比,面向工业4.0的多维视频监控系统可以将噪声消除掉80%~90%,平均压缩比为80.004:1,平均分辨率大约为533*533 dpi,可以获得较高质量的多维视频图像。