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在校园中,采用智能视频监控系统能够有效的减少人为干预,提高监控效率,并可对固定场景视频中的动态目标进行检测、分离、跟踪与有效识别。使用OpenCV和VC++2010构建了智能视频监控系统,采用了背景差分法对监控区域内的动态目标进行快速实时检测。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法,实现动态目标的精确跟踪。 相似文献
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智能监控系统中的行人跟踪功能在很大程度上能够减轻工作人员的大量眼力工作,通过智能的方式自主地跟踪用户感兴趣的目标.在视频监控环境的基础上,利用改进的粒子滤波器,设计了一个行人跟踪系统,并使其具有系统性能分析的功能.通过使用Mean Shift算法进行目标位置的预估计和多特征融合的方式使该系统在视频背景复杂的情况下能够实... 相似文献
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运动目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
《电子技术与软件工程》2016,(24)
随着视频监控技术的不断发展和视频监控系统的广泛应用,目标跟踪是近年来一个重要的研究课题,目标跟踪技术是监控系统中最重要、应用范围最广的技术之一,目标跟踪技术的实现依托于目标跟踪算法。运动目标跟踪算法具有广泛的研究价值和挑战性。本文对当前主流的运动目标跟踪算法:Kalman滤波算法、Mean Shift算法、粒子滤波算法等进行了研究,归纳总结了每种跟踪算法的优缺点、适用性和局限性,通过对跟踪算法的分析对运动目标跟踪技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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目前,视频监控系统已经广泛应用于道路、车站、银行、小区等公共场所.但是获取到的视频数据大部分只是作为事发后的证据记录.不具备监控系统进行现场实时视频分析的功能。因此,如何自动有效地对监测场景进行实时监控,对现有的视频监控系统提出了新的要求。智能视频监控是通过摄像头获取的视频对监控场景中的人和交通工具进行实时监测.并对它们的行为和发生的事件作出反应。从技术角度而言,智能视频监控问题的研究内容相当丰富.包括运动物体目标的检测、跟踪、 相似文献
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智能视频监控系统目标检测和跟踪技术分析 总被引:4,自引:1,他引:3
简述视频监控技术发展历史,提出了视频监控系统的智能化是未来监控技术发展的必然趋势.针对智能图像分析中的目标检测与跟踪技术,对目前采用的各种算法进行分类,并对各种方法的技术特点和优缺点进行了分析和比较.最后,根据公安的实战应用需求,总结了该技术的应用范围及前景. 相似文献
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网络视频监控系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络技术,视频图像处理技术的发展,视频监控系统逐渐向网络化、智能化方向发展。智能视频监控系统借助计算机强大的数据处理能力,利用图像处理、模式识别和计算机视觉等技术在无操作人员的情况下,实时检测监控场景下的运动目标,并对其分析、定位、识别、跟踪和行为理解。通过网络的传送,人们获得视频更便捷,视频监控系统的应用也更加广泛。本文采用了基于视频采集技术、图像处理技术、网络技术,面向视频监控领域开发的一套智能化、网络化的视频监控系统解决方案。 相似文献
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介绍了一种智能网络视频监控系统,实现了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客户终端,在终端实现实时监控操作.实验表明,该系统具有良好的稳定性,提高了监控的效率和监控系统的准确度和联动性. 相似文献
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