基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测

针对传统多目标跟踪算法的检测跟踪精度低、鲁棒性差的缺点,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测方法,实现了车辆视频监控端到端的车流量视频的实时监测与跟踪计数.采用深度学习YOLOv3算法检测视频车辆目标,然后利用深度学习DeepSort算法对检测...     

浅析轨道交通智能视频监控的关键技术

智能视频监控技术在目前的轨道交通监控系统得到广泛应用,实现在轨道交通周界、建筑、设备周围或内部中异常行为的智能识别。阐述轨道交通智能视频监控的关键技术。     

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。     

基于教室监控视频的课堂行为计数分析

针对静止单摄像头拍摄的课室监控视频,论文提出了一种基于视频分析的课堂行为统计方法。实验首先进行简单的视频图像分割并对分割结果进行运动目标跟踪;然后通过对跟踪目标和监控区域的位置状态信息进行建模,给出了4种不同的位移模型;最后根据位移模型实现对在课堂上进出监控区域的人数进行统计。该方法简单实用,不仅能取得较为满意的实验结果,而且具有一定的鲁棒性。实验结果对学校相关部门及时了解并掌握课堂教学情况具有一定的实用价值。     

试析网络视频监控中运动目标跟踪方法改进

本文简单的介绍了网络视屏监控的系统框架,并进一步的研究和探讨了Mean Shift目标跟踪算法及其改进方法,希望能够有效的促进我国网络视频监控目标跟踪的实时性和有效性。     

视频监控系统中的动目标检测新方法

在分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上，提出了一种适用于视频监控系统的基于视频序列像素时空相关性检测的动目标检测方法．该方法首先用每一帧中像素的空间相关性检测出目标，再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性，从而最终确定是否有运动目标．试验表明，该方法能很好地检测出运动目标，并具有较强的抗干扰能力．     

视频监控系统中的运动目标分类技术研究

基于视频的运动分析是近年来计算机视觉领域备受关注的研究方向.提出了一种用于视频监控系统的运动目标分类算法,可以将运动目标分类为几种事先定义好的类别:人、人群、汽车、自行车.定义了运动目标的几种简单有效的形状特征,并选择基于小样本学习理论的支持向量机对不同目标进行分类.最后,提出隔帧分类的思想并描述了几种提高分类效率的方法,以满足实时性要求.实验证明该方法能较好地区分人、人群、车、自行车等目标.     

智能视频监控运动目标检测技术浅谈

在视频监控智能分析序列中,运动目标检测正处于行业应用的前沿和发展方向,其在智能视频监控过程中发挥了举足轻重的作用。笔者根据工作研究实践,对智能视频监控运动目标检测技术进行了简要的阐述。     

监控视频智能检索关键技术综述

近年来随着监控系统的规模化及网络化,如何在海量的监控视频中快速查找所需要的信息、准确定位嫌疑目标的位置和运动轨迹,成为法庭科学研究的热点。本文就监控视频智能检索影响因素、运动目标的检测和提取技术以及运动目标跟踪方法等方面进行了论述。     

视频监控系统图像质量检测方法

通过对视频监控系统结构和主要技术要求的研究分析,提出了视频监控系统图像质量的主要检测项目、技术指标要求和检测方法。     

视频监控系统故障报警设计

本文通过交流视频监控系统,摄像机的故障及线路问题的检测和报警设计,最后得出:产品设计中关键是MAX7461芯片的使用,如果没有这款芯片或者不了解芯片的作用,要想设计同样功能的产品,是比较困难的。     

智能视频监控技术及应用

智能视频监控是近年来国内刚刚兴起的新型安防技术,是对视频画面进行实时跟踪的分析。虽然在国内才刚刚展露,但是未来应用前景广阔。     

基于YOLOv5s网络的垃圾分类和检测

目的 为了实现垃圾自动按类处理,通过研究基于视觉的垃圾检测与分类模型,实现对垃圾的自动识别和检测.方法 采用YOLOv5s网络作为垃圾检测与分类的模型,在自制垃圾分类数据集上对网络进行训练,利用训练好的YOLOv5s网络提取不同种类垃圾图像的特征和位置信息,实现垃圾的分类与检测.结果 在真实场景中进行了测试,基于YOLOv5s的垃圾分类检测模型可以有效识别6种不同形态的垃圾,检测mAP值为99.38％,测试精度为95.34％,目标检测速度达到6.67FPS.结论 实验结果表明,基于YOLOv5s网络的垃圾分类检测模型在不同光照、视角等条件下,检测准确率高,鲁棒性好、计算速度快.同时,有助于促进垃圾处理公司实现智能分拣,提高工作效率.     

基于Direct3D实时视频监控系统的设计与实现

本文提出了基于Direct3D技术、背景差法运动目标检测技术、小波数据压缩技术的视频监控系统的解决思路,并在windowsXP系统平台下,应用Visual．net2003工具对提出的思路进行了原理性的开发。     

基于Linux下的蜂窝式视频监控系统的研究

基于目前第三代视频监控系统存在的缺点,提出基于linux下的蜂窝式视频监控系统架构,解决目前存在的问题。     

网络带宽自适应的远程视频监控系统

当前的远程视频监控系统在一定程度上不能很好地适应网络带宽的变化,无法在多种网络线路上传输视频流。为解决这一问题,本文提出了网络带宽自适应的监控系统结构模型,使用位率控制精度较高的编码器以适应网络带宽的变化,并对网络状况动态进行检测。完成了远程视频监控系统BHJK,该系统可在IP宽带网、电话线及其混和线路上传输视频流,提供基于视频分析的智能运动检测和异常报警。     

矿井数字化网络视频监控系统研究与应用

矿井数字化网络视频监控系统作为安全技术防范体系中的—个重要组成部分,是一种先进的、防范能力极强的综合系统。可通过遥控摄像机及其辅助设备直观地监视整个矿区中各重要生产环节和设备,把被监视场所的图像内容传送到地面集控中心,使被监控场所一目了然,在某些地点可实现无人值守,实现了地面井下各个重要生产环节的可视监控,有效地提高了领导的指挥决策能力,使矿井的安全保障进一步提高。     

红外视频中的舰船检测

红外视频中的舰船目标检测在渔政管理、港口监控等领域具有广泛的应用价值。传统的背景减除方法,如高斯混合模型(GMM)、码本算法(Codebook)和ViBe算法等,在海面红外视频舰船检测过程中容易受到海浪的影响导致错误检测。本文提出一种新的算法框架实现红外海面视频中的舰船检测任务。该算法框架采用了Top-Hat操作对红外图像进行预处理,从而有效过滤杂波,随后应用改进ViBe算法完成对舰船目标的检测。实验结果表明,本文算法可以有效抑制背景噪声,取得了较好的检测效果。     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。