视频监控中基于行人跟踪的摄像机自动标定

为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RANSAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信息获取中的观测噪声和过程噪声对摄像机标定的影响,能够得到较理想的摄像机自标定效果。     

视频监控摄像机自标定的一种新方法

对于许多可视跟踪和视频分析任务,精确的摄像机标定是非常重要的.提出一种新的视频监控摄像机自标定算法,它利用半正定规划来恢复摄像机的焦距和主点.说明如何将摄像机旋转自标定算法转化为凸优化问题,该方法将所需正定约束自动集成到优化过程,因此得到可靠和稳定的结果.基于合成数据和真实图像的实验,证实了算法有效性和可确定的收敛性.     

视觉导航系统摄像机外参数在线标定算法

提出一种简捷实用的摄像机外参数在线标定算法.该算法仅需借助一组平行的道路标识线和一组与地面垂直的平行线即可确定摄像机外参数.在已知摄像机高度的条件下,根据本标定算法即可从图像中得到目标物在现实世界坐标中的位置.实验结果证明,该方法简单方便,且无需特殊的标定设备,具有较高的应用价值.     

一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法

介绍了摄像机标定的概念和两种经典方法。针对不同的视觉任务要求,提出了一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法。首先对图像进行一些合理的假设。如图像包含两个消失点、图像中心为摄像机在投影面上的投影中心。通过实验仿真验证,此方法在对摄像机标定精度要求不高的情况下,可以很方便的求解摄像机的参数。     

基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

基于遗传算法的摄像机标定

为提高摄像机标定的精度, 提出一种基于遗传算法的2D棋盘格摄像机标定方法。 通过对棋盘格图像的参考角点的提取, 计算参考点的图像坐标, 从而求解摄像机的内部参数及相应的外部参数初始估计值。并利用遗传算法对摄像机内参数进行优化, 通过一代代的进化、 选择、 变异, 最终收敛得到最优解。仿真结果表明, 该方法得到的平均投影误差为0.255 9像素, 标准差为0.139 3像素, 可有效地提高标定精度。     

基于CAMSHIFT算法的视频监控目标跟踪

随着智能监控系统的普及,智能监控技术在银行、城市安防、交通等部门得到的了广泛的应用.CamShift算法是基于监控视频图像颜色特征的目标跟踪算法,这种算法能够快速、准确地实现目标跟踪,鲁棒性能较好.监控视频中所拍摄的视频内容较多且视频拍摄环境较为复杂,因此采用CamShift算法能够有效对视频监控目标建立颜色模型并对其进行准确高效的跟踪.     

自主车辆视觉系统的摄像机动态自标定算法

为了解决自主车辆视觉传感器在姿态变化后摄像机旋转外参数的在线自标定问题,提出了一种利用道路图像消失点相对不变量的摄像机旋转外参数的动态自标定算法.它首先从汽车采集到的道路视频序列中实时分析道路消失点,然后依据中心极限定理并使用相应的统计量,动态地估计主消失点与消失线参数,最后利用小孔成像模型下的消失线与消失点方程,解析地求得对应于当前统计特征的摄像机外部参数动态解.实验结果表明,在摄像机进行姿态调整后,实验系统使用本算法可在不超过90帧有效图像样本的基础上,能对摄像机旋转外参数进行精确标定,使旋转外参数的绝对误差值收敛于0.001 rad的误差带之内.     

定点视频监控系统中行人检测平台设计与实现

行人检测技术是定点视频监控中数据采集分析的一项关键技术,实现对系统中运动行人自动检测,有着非常重要的意义.由于监控视频中远景区域中的运动行人目标相对较小,对运动行人的检测常存在漏检和误检等问题.通过设置辅助变焦摄像头,对远景区域进行数据采集,使得采集到的图像分辨率得到提高,再进行检测分类处理,从而解决远景区域中运动行人...     

视频监控场景下行人衣着颜色识别

近年来,由于视频监控在各地安防的广泛应用,行人的精细化识别显得尤为重要,其中行人的衣着颜色是最显著的外观特征,其识别的正确性直接影响视频检索中对特定行人的检索.论文提出了一个简单实用的行人衣着识别系统,可以有效地识别行人衣着颜色.首先,结合HOG(histogram of oriented gradient)算法和Grabcut算法自动地对监控图像中的行人进行精确分割;然后,在利用外观划分模型精确地分割出行人的上身和下身后对上下身分别分割成若干个小块;最后,使用KNN(k-nearest neighbor)分类方法判断每个块的颜色,通过所有块的颜色标签投票决定衣着颜色.最终,使用收集的监控视频图像数据集验证此方法的有效性和实用性.     

一种健壮的视频分流分存方法

在网络视频监控系统中,为了有效保存来自多选-视频开关的混合视频流信号,需要采用视频分流技术. 为此设计了一种改进的视频分流算法,提出关键帧定位和同步查找恢复机制. 在自行研制的网络视频监控系统中,采用该算法,将混合视频流分成独立视频流,并分别储存成对应录像文件. 实验表明,改进的算法可以高效地完成视频分流,且具有较好的健壮性.     

基于三正交消影点的摄像机标定方法及实验

利用2个非平行的长方体作为标定模版,采用Hough变换检测出图像中长方体的棱,然后计算出2组三正交方向上的消影点,再根据消影点与摄像机内参数的约束方程求出摄像机内参数.该方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解.实验结果表明,该方法有较高的精度和稳定性.     

视频监控系统在火灾报警中的应用

针对当前火灾检测、监控能力薄弱的现状,提出了一种用于视频监控系统中对火灾进行有效检测和报警的方法,该方法首先利用DirectShow与FFMPET相结合的方式把视频帧从播放的视频流中提取出来,并保存为视频帧图片文件,接着利用ASIFT算法对得到的视频帧图片与原始静态图片进行特征提取和特征匹配,然后对匹配成功的匹配点进行归一化处理,最后,通过系统对视频流进行自动分帧处理与判别,对超过设定阈值的进行报警,实验结果表明,该方法实现成本较低,操作简单、快速、有效,灵敏度高,可降低误报、漏报,适用于对重点无人职守区域进行火灾检测和报警的监控系统.     

门禁防区与视频监控系统联动设计

常用门禁防区只有报警作用,当值班人员赶到,犯罪分子已经逃离现场,侦破难度大;常用视频监控系统只能定点监控录像,且占用大量硬盘内存．本系统把硬盘录像机作为中央控制器将两者有效结合．正常情况下,高速球型摄像机360。全方位监控不录像,布防时间段内当房门打开或有人在门前活动时,及时联动高速球型摄像机转动镜头对准房门录像并保存,既能全面监控,又能重点防范．硬盘录像机只对报警状态录像,大大节约硬盘存储空间．     

视频监控中可变人体行为的识别

为有效识别视频监控中的人体行为,提出了新的人体行为识别模型和前景提取方法.对前景提取,采用背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法,有效避免了光照、阴影等外部因素的影响.为了快速发现人体运动过程中产生的新行为,采用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断是否有未知人体行为产生,用无限HMM对含有未知行为模式的...     

一个基于MPEG-4标准的机房视频监控系统的设计与实现

设计和实现了基于MPEG-4标准的机房视频监控系统．使用多线程技术提高了系统的整体性能，并结合Socket编程实现了服务器端和客户端的通信．充分利用机房现有的Internet／Intranet，降低了系统成本．     

基于ARM的远程实时视频监控系统的研制

为解决传统车辆监管系统不能对行驶中车辆实时视频监控的问题,研制了一套基于ARM11的远程实时视频监控系统.系统采用了基于客户机/服务器（C/S）结构的整体设计方案,在车载客户端完成车辆信息的采集、视频信息的压缩编码,通过3G无线网络将数据发送到远程服务器,在服务器实现实时显示.实验表明,系统运行稳定,服务器可以获得良好的视频质量和定位精度.     

基于视频图像分析的旅客群体性事件预警方法

针对民用机场航站楼群体性事件预警问题,提出了基于视频监控图像分析的非正常人群外部聚集特征识别和预警方法。该方法通过提取图像中的人员位置信息,采用核密度空间聚类算法,人群聚集的空间和运动特征,建立航站楼旅客群体性事件案例库,基于模糊-粗糙集方法分析群体性事件中非正常聚集人群特征,结合相应的机场运行信息,建立相应的预警规则。理论分析和历史数据案例测试结果表明,该方法针对航站楼群体性事件的预警准确率明显高于单一的人群密度分级预警方法。     

下一代公共安全视频监控系统的大数据分析

视频监控因其可以提供丰富的、直观的以及精确的信息而成为主要的监控工具. 然而, 随着视频监控系统在世界各地的大规模建设, 由于一些诸如“有用信息和线索不能及时从视频大数据中被发现”的问题, 降低了犯罪预测和公共安全治理的检测效率. 各类公共安全信息系统被用于交通事故治理、犯罪事件和恐怖事件的预测. 但是, 大规模的系统冗余建设导致了“IT 资源”和“信息过载”的巨大浪费. 为了解决上述问题, 如大数据、云计算和虚拟化技术已被广泛应用于公共安全行业. 采用“前+后”的模式, 为下一代公安系统提出了一种新的架构.在该架构下, 介绍了云计算技术如分布式存储和计算、巨大的异构数据的检索, 并且提出了多个优化策略, 提高了资源的利用率和任务的完成效率.