图像识别火灾检测报警系统的设计与实现

把图像处理技术引入火灾报警系统,利用计算机信息处理技术和图像自动识别技术,以实现火灾检测及报警的自动化和智能化。通过摄像头对检测环境进行实时监控,定时采集图片信息,可根据不同的情况修改采集图片的频率,以适应不同的情况。再由计算机对图像进行处理和分析,根据火焰的基本特征在火灾的初期进行报警。该方法方便可靠,能在火灾初期发出警告信号,可以得到令人满意的效果。     

一种彩信报警器的设计

该彩信报警器以ARM为控制核心．通过传感器检测到人员经过后．自动控制摄像头采集图片,通过GPRS模块以彩信的形式发送给目的手机上,实现小区域现场情况实时监控。该报警器适合家庭和办公场所的实时防盗报警．     

基于嵌入式系统的图像采集与传输设计

介绍了基于嵌入式Linux和S3C2410平台的图像采集传输系统.该系统通过USB摄像头采集图像数据,采用Video4Linux模块提供的编译接口进行视频采集程序的设计,经压缩编码,通过网络实时传输,介绍了其服务器端软件的系统设计,包括摄像头驱动和图像采集程序的实现、图片的网络发送和接收、多线程同步等内容,可广泛应用于远程监控系统、可视电话、工业控制等.     

基于卷积神经网络的复杂场景目标检测算法

海上石油平台监控环境复杂，采油工作平台摄像头监控角度不同，海上环境复杂多变，雨雾等天气下，摄像头图片模糊不清.针对上述增加了目标检测的难度的问题，提出了一种基于卷积神经网络的复杂场景目标检测算法（简称ODCS）来检测图像中的特定对象.该方法结合不同分辨率的特征图预测来自然处理各种尺寸的对象，消除了特征重新采样阶段，并将所有计算封装在单个网络中，这样易于训练且可以直接集成到需要检测组件的系统中.实验结果表明，相对于传统的方法，该方法检测在准确率和召回率上明显提高，且检测效率能够满足实时应用的要求.     

基于Qt和OpenCV的无线视频监控系统

使用Qt结合OpenCV设计了一款基于嵌入式的无线视频监控系统,该系统具备人脸检测和头像保存功能。系统采用C/S结构,在ARM开发板上搭建的Qt多线程Linux系统服务器用于采集和发送视频;用Qt结合OpenCV制作的客户端运行在PC上,提供监控功能。介绍了Qt的Linux系统环境设置与ARM移植、V4L2视频采集的过程以及如何用Qt多线程处理视频数据。测试结果表明,在Wi Fi环境下,系统可进行有效的实时监控。     

变电站高压电气设备局部放电检测方法研究

在变电站系统中,高压电气设备是否正常运行关系到整个电力系统的安全性、可靠性。针对电压电气设备局部放电的问题,提出了实时检测局部放电的方法,并设计出整套电气设备局部放电检测系统。采用监控系统监测变电站现场检测状况,通过旋转摄像头实时变换立体空间实现变电站检测的视频、图像采集,并基于结合 Sobel 算子的四帧差分法算法对所采集到的视频、图像分析。根据存在的不同问题,选择比如红外线检测单元、超声波检测单元和特高频检测单元的不同检测单元,从而实现电气设备局部放电的高精度、实时检测。通过试验,比起不采用旋转摄像头检测的情况,设计的技术方案检测精度更高,大大提高了设备的安全性,降低了维修成本,提高了企业的经济效益。     

基于USB摄像头的嵌入式远程视频监控系统

介绍一种用USB摄像头作为采集终端的视频监控系统,用户在远程端可以监控USB摄像头获取实时视频,并能够控制云台进行转动。整个系统能够独立完成实时视频的采集、处理及传输功能,可广泛应用在远程监控系统、可视电话、工业控制等领域。     

基于OpenCV的电子稳像

电子稳像广泛应用于智能视频监控、车载视觉导航、机器人视觉等热门技术中,是视觉处理中必不可少的步骤.OpenCV是近年来新出现的并逐渐普及的计算机视觉研究工具,文中尝试使用OpenCV编写一个电子稳像软件,采用基于块匹配法的帧间运动估计,对网络摄像头采集的视频电子稳像.结果表明了OpenCV良好的可操作性,并展望水下机械爪的视觉信息处理研究.     

基于OpenCV的透明瓶装无色液体液位实时检测

为了实现对无色液体透明瓶装产品的非接触性检测,设计一种液位实时检测系统;系统通过工业数字摄像头实时采集产品图像,基于OpenCV开源平台,对其进行相关的预处理,检索液体区域的轮廓,提出了一种适合液位检测的包围盒取高算法,可得到液位高度;图像采集过程中利用白色背景和特殊的光源设计突显液体区域,不借助外部测量仪器对液位进行实时检测;对100副不同液位的产品图像进行测试,测量结果表明,此系统能够快速准确地获得瓶装液体的高度信息,最大相对误差0.8％,具有较好的准确性和实时性.     

基于GPRS无线传输的便携式图像监控系统

考虑到监控系统的方便与实用，提出了一种基于嵌入式单板电脑所开发的便携式图像监控系统。该系统以普通的USB摄像头作为图像采集设备，对比目前以CCD摄像头和采集卡作为采集设备的监控系统，体积大大缩小。通过一种有效的图像异常检测算法，对实时图像进行检测，有异常发生时，通过GPRS模块进行无线传输，将异常图像发送到远端，达到远程监控的目的，实验结果表明该系统实时性好，异常报警准确率高，实用性强。     

基于分布式网络的监控系统

设计了一个基于分布式网络的监控系统.该系统利用网络摄像头采集视频数据,压缩后传送到远程的PC主机,主机对图像帧进行分析,进行人脸识别和步态识别,检测出异常人体,控制摄像头云台进行监视.整个系统使用实时传输协议和实时控制协议,利用网络实现了分布式的视频采集和集中处理,为远程视频监控提供了高效可行性且价格低廉的解决方案,并且具有较强的实时性和可交互性.     

基于运动检测和GPRS的智能家居监控系统设计

基于已有的蓝牙和Web技术,利用OMAP5910双核处理器设计了一种新型的智能家居监控系统。该系统能实现USB摄像头对图像的采集、蓝牙的无线传输和GPRS的短信报警功能,并能对采集的图像做运动检测,通过网络达到对整个智能家居系统的实时监控的效果。     

基于OpenCV的视频图像处理应用研究

以嵌入式ARM为硬件平台,以ARM-Linux为软件平台,在QT/Qtopia图形用户界面下,通过调用OpenCV图形处理库设计摄像头应用程序,最终实现把摄像头采集到的视频流数据显示在Qtopia图形用户界面窗体上.介绍了QT编程的基本原理,阐述了OpenCV图像处理库的工作机制与使用方法.     

多组视频流的实时图象拼接

此文介绍了一个实时图象拼接系统.该系统从多个录像设备(如网络摄像头)采集的视频流中实时拼接出全景图象.本系统由两个主要摸块组成实时视频采集,实时图象拼接以及自动更新.为有效地实现图象匹配,该系统运用了基于多分辨率特征的方法.此算法较之传统的基于亮度的方法有着更多优点.实验结果显示上述系统实现了高质量图象拼接并明显地提高了实时处理的速度.本系统适合于如视频监控以及虚拟现实等应用.     

基于OPENCV的人眼检测系统

在对司机们的疲劳状态进行监控的系统中,为了能够实现监控的实时性,需要对整个眼部区域实施跟踪,且定位眼睛的大概位置,由此便提出了一种检测方式,即基于OPENCV的人眼检测。系统在Visual Studio开发平台上,利用开源的OPENCV图像处理函数库,对摄像头实时输入的图像进行采集处理,用HAAR特征的ADABOOST分类器算法进行分割定位,再经过多次OPENCV样本训练和检测提高成功率。实验结果显示:此次设计能够成功捕捉人眼的位置,只要五官清晰可见,即使是图片也可以识别出来;当被部分遮挡时,若提前已经检测出轮廓,将不会改变实验结果。     

基于Opencv的人脸检测及识别课堂点名系统设计与实现

人脸识别已经成为当今社会应用最普遍的生物特征识别技术之一,在众多场景中得到应用,例如安防、门禁、监控、追踪等领域~([1])。人脸检测与识别技术应用于大学课堂学员点名中,将具有较高的应用价值。通过高清摄像头采集照片,借助Opencv的级联分析器对采集的图片中人脸进行检测,也可考虑通过摄像头动态抓拍识别。但opencv自带的级联分析器只能对正面人脸进行识别,对侧脸及后脑无法抓取检测,另外对背景要求较高,所以系统应该具备图像或对摄像头捕获的人脸进行训练和学习,以此提高检测和识别效率。     

基于关键帧提取的智慧机场安全视频监控系统

将现有监控系统应用智慧机场后发现,其存在关键对象查全个数少等问题,难以实现对机场安全的全面监控。基于此,设计基于关键帧提取的智慧机场安全视频监控系统。硬件部分,设置了摄像头、写摄像头寄存器、读摄像头寄存器等视频采集设备;软件部分,利用关键帧提取技术提取视频监控特征。根据提取到的颜色特征和局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）纹理特征,实现智慧机场监控图像实时监控与危险预警。实验表明,该系统可以提高对关键对象的查全个数,实现对智慧机场的全方位安全监控。     

基于ZYNQ加速的帧差法运动目标检测

针对运动目标检测算法在传统PC端上实时性较差的问题,设计了一种基于ZYNQ硬件加速的运动目标实时检测系统。将摄像头采集的彩色视频流转换为灰度视频流并进行图像处理来实现运动目标检测,并将检测后的结果与原彩色视频流叠加来显示实时检测结果;选用经典的帧差法,并在ZYNQ平台上设计和实现该算法,在VDMA存储中使用乒乓操作加速,中值滤波进行图像处理时使用流水线操作并行加速,大大地提高了算法处理速度。设计实现后对传统的CPU+OpenCV实现横向对比分析,结果表明ZYNQ平台在实时性上具有明显优势。     

嵌入式双目立体视觉测距系统

设计和研究了一种基于S3C2440硬件平台和嵌入式Linux双目立体视觉测距系统.该系统通过使用两个USB摄像头同步采集图像数据,并利用OpenCV对采集的两幅图像的数据进行处理,计算目标物在两幅图像中的像素偏差,进而算出目标物到摄像头平面的距离,在论文中以车牌作为目标物.同时该系统用Qt/Embedded实现LED实时显示图像和数据.整个系统建立在嵌入式架构上,能独立完成图像采集,数据处理,实时显示等功能.只要改变定位算法,则能测出任意目标物的距离.     

基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用

利用OpenCV计算机视觉库在vs2008平台上设计了一个基于实时摄像头的集动态手势检测、动态手势跟踪、动态手势轨迹识别的应用.首先,该应用基于静止的背景更新,利用背景差分检测运动手势,再结合颜色直方图的粒子滤波进行动态手势跟踪,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)进行运动轨迹识别.在运动检测部分结合了背景差分图与通过颜色直方图获得的反投影图,达到比较满意的实时运动检测效果;在运动手势跟踪部分,改进的颜色直方图的粒子跟踪能够在经过类肤色人脸的干扰后迅速地找回运动手势,基本达到了跟踪的要求,但是同时对于HMM识别轨迹时需要的运动轨迹序列采集造成了影响;在识别轨迹部分,HMM的训练达到了识别的要求,但是识别的效果主要取决于实时运动轨迹序列的采集工作与采集方法的优化.