一种基于智能视觉的群体性事件现场态势感知技术

针对群体性事件处置时现场手段多、数据离散和集中监控分析困难等问题,提出一种基于智能视觉的现场态势感知技术.以现场场景、出入口、重要区域的视频图像为核心,通过智能视频分析、安全威胁事件自动识别算法,实现现场态势的自动感知,并建立现场态势的评估模型,并通过具体的实现方案进行验证.结果表明:该技术具有将图像特征的提取和事件识别分离实现的特点,能提高智能视频分析判断的灵活性和可靠性,为指挥人员全面掌控现场态势提供有效的技术手段.     

一种基于智能视觉的事件现场态势感知系统

针对群体性事件处置时现场手段多、数据离散、集中监控分析困难等问题,提出一种基于智能视觉的现场态势感知技术。以现场场景、出入口、重要区域的视频图像为核心,通过智能视频分析、安全威胁事件自动识别算法,实现现场态势的自动感知,并建立现场态势的评估模型,为自动生成现场安全态势提供依据。通过具体的实现方案表明：该项技术具有将图像特征的提取和事件识别分离实现的特点,提高了智能视频分析判断的灵活性和可靠性,可为指挥人员全面掌控现场态势提供有效的技术手段。     

图论方法在装备测试与诊断信息建模中的应用

对框图模型、信息流模型、多信号流图模型和混合从属模型等图论模型进行了介绍。在分析它们特点和局限性的基础上，对图论方法在装备测试与诊断信息建模领域的新应用进行了探究。研究了基于信息的标准模型的使用方法，并对基于贝叶斯网络的测试与诊断信息图论建模手段进行了探讨，给出了相应的建模手段和流程。通过将“故障-测试”贝叶斯网络模型与AI-ESTATE标准相结合，贝叶斯网络为实现智能诊断和对“并行设计”的支持提供了一种新的有效解决途径。     

智能网络视频监控系统

设计一种智能网络视频监控系统，实现实时监控和目标实时跟踪功能。系统前端使用网络摄像机采集实时图像，通过网络服务器将实时图像传输给网络用户终端，在终端实现实时监控操作。以颜色信息作目标特征，采用均值偏移算法实现对目标人物的实时跟踪。实验表明，该系统具有良好的稳定性与实时性。     

基于贝叶斯网络的故障树定量分析法研究

贝叶斯网络是进行不确定性概率推理的强有力工具.文中实现了故障树向贝叶斯网络的转化,并基于链规则和桶排除法,提出了故障树定量分析的贝叶斯网络新算法,计算得到了顶事件发生的先验概率和基本事件的后验概率,避免了复杂的最小割集和不交化求解过程,显著地减少了布尔代数运算量.算例分析验证了新算法的工程实用性.     

智能视频监控技术及其在安防领域的应用

为解决传统视频监控系统中存在的诸多弊端，满足越来越高的安全需求，提出一种新型的智能视频监控技术。其由视频采集、智能视频分析和监控端构成，物理架构则包括中央式和分散式。系统关键技术涉及运动目标检测、运动目标分类、运动目标跟踪、视频内容分析等。该监控技术的应用可用于安防类和非安防类两方面。     

基于混合诊断贝叶斯网络的测试性不确定性建模与预计

针对目前测试性预计方法缺乏对不确定性全面考虑的现象,从测试和故障两个方面分析了测试性预计过程中的不确定性问题,基于贝叶斯网络测试性模型对不确定性测试问题进行了建模与分析,基于混合诊断模型对故障不确定性问题进行了建模与分析,并最终将贝叶斯网络测试性模型与混合诊断模型相融合,给出了一种兼容IEEE Std 1522的基于混合诊断贝叶斯网络模型的测试性指标预计方法,测试性指标预计结果的可信度明显提高。     

通信装备故障诊断贝叶斯网络

为满足各通信部队对通信装备技术保障的要求,提出基于贝叶斯网络的故障诊断方法。分析贝叶斯网络在通信装备故障诊断方面的优势,以某型通信装备的某故障为例,研究了通信装备故障诊断贝叶斯网络的建模、参数设置、推理等关键技术。基于NETICA软件演示了基于贝叶斯网络的通信装备故障诊断的一般过程,验证了贝叶斯网络在通信装备故障诊断中应用的可行性与有效性。     

基于参数学习贝叶斯网络的对敌空中目标融合识别

文中深入研究了贝叶斯网络推理和参数学习方法,提出了基于参数学习贝叶斯网络的目标融合识别方法,逆向分析建立了多传感器目标融合识别贝叶斯网络模型,并采用EM参数学习算法对所建立的网络模型进行参数优化。最后进行了实例仿真,仿真结果表明经过参数学习的贝叶斯网络模型比单纯依靠专家知识的贝叶斯网络模型能更加精确的识别目标。     

公共安全智能监控平台关键技术

为构建安全可靠的公共安全智能监控平台,从认证、跟踪、识别3个方面对其进行研究.应用人脸活体检测、指静脉识别、长期行人跟踪、人体行为分析、遗留物检测等方法,并采用分布式系统架构构建公共安全智能监控平台.应用结果表明:该应用能提升公共场所背景下身份认证,智能视频监控目标跟踪与行为分析,遗留物检测的鲁棒性、准确性和实时性.     

视频监控系统关键技术研究

一个基于网络的数字化视频监控系统，由视频采集、视频处理、网络传输模块组成。对于要求高可靠性的控制指令，系统选用TCP协议；而对视频流数据的通信则选用基于UDP协议的IP组播实现。系统在现场端利用DirectShow技术实现对所捕获视频的播放，视频数据经MPEG-4压缩处理后，通过局域网利用RTP协议将编码后的视频流发送到远程监控中心。监控中心接收模块负责接收和解码播放数据。发送和接收模块均采用多线程技术实现。     

基于DM8168的哨位安全智能视频分析系统

设计了一种基于DM8168嵌入式平台的多路视频输入的哨位安全智能视频分析系统,并采用灰度与光流双模型的背景建模与更新,实现了对人员闯入、遗留物检测,并对哨兵异常行为识别;试验表明:系统的检测精度高,虚警率较低,系统性能稳定、实时性好;本系统在哨位安防监控中得到了很好的应用,有效提升了哨位对安全威胁的预警能力,满足武警、公安部队哨位智能设备的应用需求.     

智能仿真在军用UUV装备体系研究中的应用

根据基于水下网络战的多无人水下航行器(UUV)集团攻击作战研究的需求,在分析从面向对象仿真到面向智能仿真技术发展的基础上,给出了军用UUV智能建模和仿真目标,包括专家系统识别、智能控制决策、作战指挥流程和战法研究等,指出了因智能仿真技术的引入使得多UUV武器装备体系的研制仿真和战术级层次上的作战仿真这2种仿真系统在形式和内容上正趋向一致,并初步构建了一种基于多智能体系统(MAS)的UUV编队作战仿真系统,为军用UUV智能仿真及其作战效能评估提供了技术支撑。     

视情维修条件下的多状态控制单元可用性建模与分析

针对传统可靠性分析方法难以描述系统动态特性的问题,提出了一种基于多状态动态贝叶斯网络的视情维修可用性建模方法。在定义多状态元件的基础上,构建了基于Markov模型的视情维修状态转移模型,并引入了吸收状态。通过构建多状态动态贝叶斯网络模型,确定了无维修、完全维修、不完全维修、视情维修和吸收状态下的状态转移关系,并根据串联和并联逻辑关系对条件概率赋值。以某控制单元为例,构建动态故障树模型、动态贝叶斯网络模型,确定控制单元与元件在不同维修方式下的可用度变化规律,通过重要度分析发现了可靠性设计中的薄弱环节。仿真分析表明：视情维修的引入使得控制单元与元件相对于完全维修与不完全维修具有更高的可用度;吸收状态的引入可以预测退化状态可修元件的可用度变化趋势,为维修换件提供理论指导。     

智能视频监控技术在哨位安全威胁智能识别中的应用

针对以人工为主的传统监控系统的缺点,对智能视频监控技术在哨位安全威胁智能识别中的应用进行研究。介绍智能监控技术及发展趋势,分析智能分析技术在哨位安全监控预警中的作用。结合目前哨位安全面临的复杂形势和现有安全监控报警手段之间的差异,提出典型应用场景的哨位安全威胁智能识别系统解决方案,阐述了其系统架构、关键设备和关键技术。该研究可为哨位开展安全防护工作提供参考。     

基于云台的无线视频监管系统设计

针对消防危险火场画面实时采集、海上监视画面采集、道路实时监控、 密集环境视频勘察、自我识别、宣传等方面的应用,设计了基于云台的无线视频监管系统.系统通过姿态的融合算法及稳定云台的控制算法,采用无线网络、稳定云台、单片机控制等技术,实现了稳定视频采集、实时画面无线传输、智能避障、自动语音播报等功能.     

基于DM3730 平台的智能数字视频监控系统

针对传统PC平台的监控系统成本高、运算能力低、功能单一、体积大、操作复杂、使用范围受限的问题,设计及实现了一款以TI公司的DM3730为核心的智能数字监控系统。该监控系统采用模块化设计,以Linux为操作系统,扩展有多种显示输出接口,配置标准CMOS图像传感器,千兆以太网口等模块。该系统能自动分析视频流,主动检测、识别、跟踪及预警威胁目标,并用以太网实现视频的压缩传输,具备低成本、可靠性高、虚警率低的特点。     

基于证据理论层次分析法的云贝叶斯网络在预警雷达毁伤效果评估中的应用

目标毁伤效果评估能够为作战决策提供可信依据,是联合作战不可或缺的关键环节.结合贝叶斯网络与云模型形成云贝叶斯网络,建立基于云贝叶斯网络的预警雷达毁伤效果评估模型,并对各类指标体系变量进行云模型转换;针对传统专家经验法推导条件概率的缺陷,采用证据理论与层次分析法确定各节点的条件概率值;将变量输入云贝叶斯网络,推理得到预警...