嵌入式下公共场所暴力行为视觉检测方法的研究与应用

根据暴力行为发生时往往存在肢体冲突,并伴随着身体全身或局部部位出现较剧烈运动的特点,本文提出了一种基于运动图像的公共场所暴力行为自动识别方法,并能够移植到嵌入式设备中以便于分布式智能监控。首先,采用Lucas-Kanade(LK)光流法获得相邻两帧监控图像间的光流场,通过光流分析法确定各个运动目标的运动状态,并提取它们的光流特征值、光流速度和方向;其次,对各个运动目标的光流特征值、光流速度与方向进行统计分析,以掌握各个运动目标的运动趋势;最后,结合光流场变化情况及运动目标聚集状态判断是否存在暴力行为。实验结果表明,该嵌入式系统识别准确性好、实时性强、可靠性高。     

基于移动节点的无线传感器网络中的瓶颈节点

“瓶颈节点”是在无线传感器网络中由于随机部署的原因产生了连接两个或是多个区域的孤立节点。由于这类节点对网络的生存周期存在着很大的影响,提出一种分布式瀑布型移动方案。该方案减少了节点移动的距离并节约了节点移动所消耗的能量,同时也减少了网络覆盖初始化的时间;通过移动一定数量的节点到“瓶颈节点”的附近来均衡节点的通信量,进而延长了整个网络的生存周期。仿真实验结果表明,该方法可以有效地提高整个网络的生存周期,均衡了节点的能量消耗,并缩短了节点重定位时间。     

嵌入式下公共场所暴力行为视觉检测方法研究

根据暴力行为发生时往往存在肢体冲突,并伴随着身体全身或局部部位出现较剧烈运动的特点,提出了一种基于运动图像的公共场所暴力行为自动识别方法,并能够移植到嵌入式设备中以便于分布式智能监控.首先,采用Lucas-Kanade(LK)光流法获得相邻两帧监控图像间的光流场,通过光流分析法确定各个运动目标的运动状态,并提取它们的光流特征值、光流速度和方向;其次,对各个运动目标的光流特征值、光流速度与方向进行统计分析,以掌握各个运动目标的运动趋势;最后,结合光流场变化情况及运动目标聚集状态判断是否存在暴力行为.实验结果表明,该嵌入武系统识别准确性好、实时性强、可靠性高.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化研究

针对无线传感器网络中因节点的任意部署导致出现覆盖空洞的问题,采用了移动节点进行修复的思想,提出了一种基于向量代数的分布式方法来确定节点的移动方向和通过感知半径来确定节点的移动距离的节点移动方案。仿真实验结果表明,该策略提高了网络的覆盖率,减少了所需移动节点的个数和移动节点的能量消耗。