高速道路交通视频中车辆目标提取研究

为了能够从监控视频中快速、准确地分析车辆目标,提出了基于感兴趣区域(ROI)的车辆目标提取方法.针对高速公路监控视频,利用混合高斯背景建模,在视频中划定ROI,以排除逆向车道车辆目标的影响,应用图像形态学进行干扰点排除与前景图像轮廓空洞填充,对运动车辆目标进行检测后,用最小矩形方框法自动截取目标,最终,通过图像尺度归一化建立车辆样本数据库,为车型分类和识别提供目标图像.实验结果表明:该方法对车辆目标提取准确率高,且图像数据库样本丰富.     

一种基于运动连通性的视频对象提取方法

传统的视频分割通常利用低级特征提取对象。文章提出对象运动的连通性是对象的高级特征；并在累积帧差图像上，滤除尖锐噪声自适应确定域值，利用这个特性自动提取首帧运动对象。实验结果表明，该方法计算复杂度低，能够自动、快速、准确地提取运动对象，非常适于基于对象的实时视频应用。     

基于视频的高速公路车辆提取与跟踪算法研究

将背景重建技术应用于运动车辆的提取与跟踪,构建了一个运动车辆提取与跟踪算法。在引入多特征匹配的基础上,设计了一种简单实用的目标跟踪多特征匹配判决逻辑。实验结果表明,该算法能够完成对多个运动目标的跟踪,而且对光线变化及目标运动状态的变化等不利因素有较好的适应性。     

基于压缩感知的监控视频运动对象提取算法

从监控视频场景中提取出运动对象,对于后续场景理解、语义分析、智能处理有着重要的意义。提取运动对象有检测、跟踪等多种手段,本文提出一种基于压缩感知的监控视频运动对象提取算法,将视频数据分解为稀疏和低秩分量,实验表明算法的有效性。     

视频监控中无监督异常事件检测

介绍了一种视频监控中无监督异常事件检测方法,其核心是通过均值法将训练视频对视频的背景进行提取,用帧差法将背景提出并测算面积并划分正常面积值域。用同样的方法对测试视频进行检测,若超过阈值范围,则标记异常目标。     

交通视频帧中车辆外接矩形的提取研究

车辆外接矩形是交通监控系统研究中最基本、最关键参数之一。本文首先改进背景生成算法,提高背景生成质量,让背景差分法能提取高质量的前景车辆;其次通过较有效的阴影分割算法剔除车辆阴影,为准确提取车辆外接矩形做好准备;最后将相交的车辆外接矩形进行区域融合,从而较准确有效的获得车辆外接矩形,为后续研究提供准备。     

基于帧差特征点的视频对象提取跟踪的研究

为了降低对象跟踪算法中特征点匹配的复杂度和无用特征点的数量,提高对象提取的精度以及跟踪的速度,提出了一种新的基于帧差特征点和边界点的对象提取、跟踪算法.首先结合形状信息以及自动阀值技术来减少特征点的堆积并提高特征点的利用率,其次从一个新的角度利用帧差技术,不仅有效的将大量的无关特点从跟踪系统中剔除,同时使跟踪范围缩小到一个更加合理高效的区域内.为了让物体的跟踪过程更加精确,通过添加边缘特征点来提高跟踪的鲁棒性.实验结果表明,该算法具有运算量小,精度高,可以处理对象遮挡跟踪问题并具有较强的跟踪鲁棒性的特点.     

自适应背景筛选的运动对象检测算法

针对传统帧差法和背景差分法对运动对象检测不准确等不足,提出了一种自适应背景筛选的运动对象检测算法。该算法在采用帧差法构建的背景中标注出原图存在运动对象的区域,筛选当前运动对象区域未被标注且距当前时刻最近的背景与当前帧进行差分,从而提取前景运动目标。与帧差背景结合方法相比,该方法能更好解决因运动对象静止后融入背景建模而导致的检测对象不准确问题,且算法简单,易于实现,满足实时监控要求。实验结果验证了该算法的有效性。     

交通视频监控系统中车辆阴影的去除方法

针对智能交通系统(ITS)中车辆阴影带来的车辆误提取造成系统可靠性差,且检测算法无法满足实时性的问题,提出一种改进的基于HSV色彩模型与背景差分法的车辆阴影检测与去除方法.通过分析HSV色彩模型,改善亮度分量的参数选取,利用阴影与车辆和背景的亮度差检测目标车辆的阴影;结合背景差分法去除阴影.实验结果表明,该方法可以较准...     

基于马尔算法的高速公路视频监控图像能见度研究

根据高速公路沿线的监控摄像机,对监控视频画面中的图像进行采集,通过对视频图像特征的分析处理,建立图像与真实场景之间的关系,根据图像特征随着真实场景的变化,运用图像处理的方法如：灰度变换、图像分割和特征提取等对图像进行图像处理,提出运用马尔算法,分别提取出目标物与背景,并将其逐一进行背景差计算,能够准确的监控图像中汽车的位置变化,确定目标物的位置,进而判别出能见度的大小。     

视频监控系统中阴影去除方法的研究

提出了一种基于颜色不变性和建立阴影高斯模型的阴影检测和消除的方法。首先对亮度小于背景的前景根据颜色特征的相近性进行划分,再利用阴影的光谱特性建立高斯模型,去除运动目标的投影。最后利用阴影的空间特性对图像进行后处理,完成阴影的检测与消除。实验结果表明,该方法能够有效地检测和消除阴影。     

视觉注意模型的道路监控视频关键帧提取

针对道路监控视频提出一种基于视觉注意模型的关键帧提取算法.首先采用自顶向下的方法,通过运动检测获取运动目标,以车牌和车辆最佳清晰度位置作为注意度评价标准,提取运动目标位置显著度;然后在运动目标内部采用自底向上的方法,提取运动目标的运动方向和强度显著度;接着用一种简单有效的车辆位置优先的自适应线性混合模式合成视觉注意度,并在时间方向上生成最终的视觉注意度曲线;最后求出视觉注意度曲线的导数曲线,自适应滤波处理后,在正值到负值变化的零交叉点中选取显著度最高的图像作为关键帧.实验结果表明,本文算法提取的关键帧不但包括了所有经过监控的车辆最佳或接近最佳清晰度的位置,而且还能包括道路停车、超速和逆向行驶等各种交通事件,符合交通观察者的视觉特性,同时也有利于进一步对关键帧进行车辆静态特征的提取,以形成交通视频的特征数据库.     

Ship recognition method combined with image segmentation and deep learning feature extraction in video surveillance

Multimedia Tools and Applications - To solve the problem of ship recognition in video images, a ship recognition method based on Morphological Watershed image segmentation and Zemike moment is...     

User-centric privacy awareness in video surveillance

Especially in urban environments, video cameras have become omnipresent. Supporters of video surveillance argue that it is an excellent tool for many applications including crime prevention and law enforcement. While this is certainly true, it must be questioned if sufficient efforts are made to protect the privacy of monitored people. Privacy concerns are often set aside when compared to public safety and security. One reaction to this situation is emerging: community-based efforts where citizens register and map surveillance cameras in their environment. Our study is inspired by this idea and proposes a user-specific and location-aware privacy awareness system. Using conventional smartphones, users not only can contribute to the camera maps, but also use community-collected data to be alerted of potential privacy violations. In our model, we define different levels of privacy awareness. For the highest level, we present a mechanism that allows users to directly interact with specially designed, trustworthy cameras. These cameras provide direct feedback about the tasks that are executed by the camera and how privacy-sensitive data is handled. A hardware security chip that is integrated into the camera is used to ensure authenticity, integrity and freshness of the provided camera status information.     

基于CNGI的视频监控系统

依托中国下一代互联网CNGI示范工程,设计和建立一个可大规模部署的运营级多模视频监控业务系统。提出视频监控业务系统的总体架构和实现方案,把整个系统划分为业务管理、呼叫处理、AAA、审计管理、运营支撑等模块,并描述各模块的功能、结构及相互关系。该系统已经在CNGI网络上完成应用实验,可满足大规模部署和电信运营级的面向社会监控需求。     

支持视频标签的网络视频监控系统

采用TI公司的TMS320C6713型号DSP开发板和三星公司的2410开发板设计了一个嵌入式网络视频监控系统.实时视频监控数据量多,压缩的计算量较大,采用DSP进行压缩可以发挥其速度快的特点.为了方便视频数据的传输和存储,实现监控系统的网络化,在ARM上移植嵌入式Linux来满足要求.同时该系统在客户端支持对视频数据的检索,用户可以快速找到自己想要观看的视频点,不必去浏览整个视频文件.     

Multipath routing and rate-controlled video encoding in wireless video surveillance networks

Video surveillance systems typically consist of many video sources distributed over a wide area, transmitting live video streams to a central location for processing and monitoring. The target of this paper—to bring down the overall system cost and increase feasibility, scalability, and performance—is to propose a new architecture for a wireless video surveillance network, whose telecommunication infrastructure is based on a wireless mesh network, and where video sources are able to estimate network bandwidth and consequently control their output rate. Multipath routing is applied in such a way that at least part of the information arrives at its destination even if a wireless link is shielded (maliciously or not). A case study is considered to discuss the performance of the proposed architecture, analyzing a comparison between single-path and multipath approaches.     

Blind semi-fragile watermarking scheme for video authentication in video surveillance context

Multimedia Tools and Applications - With the development of advanced multimedia editing tools, numerous unauthorized manipulations are easily doable to surveillance systems video files. Thus, video...