基于嵌入式系统的智能视频监控报警系统设计应用

文章首先对监控报警系统发展进行了概述,进而对基于嵌入式系统的智能视频监控报警系统的整体框架进行了简单的介绍;最后分快速HLS算法、多幅图像对比方法、告警模块3部分详细分析了基于嵌入式系统的智能视频监控报警系统的具体方案。     

智能视频监控系统目标检测和跟踪技术分析

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.     

智能监控应用产品开发的分析和思考

1 网络视频监控和智能监控的关系 网络视频监控是基于宽带网络为用户提供图像和各种报警信号远程采集、传输、存储和统一处理的ICT应用技术。网络视频监控系统是一个由前端、中心系统、客户监看端3部分组成的系统。前端由镜头、摄像机、视频编解码设备、报警器等组成。其中视频编解码设备具有报警端口,一般报警器采用有线方式与视频编解码设备连接（这种报警器一般只有一些常规的报警功能）。     

智能视频监控技术研究及应用

传统的工业电视监控存在报警精确度差等缺点,智能视频监控的提出从很大程度上弥补这些缺陷。本文对智能视频监控技术的工作原理进行了分析。针对煤矿安全生产环境,提出了采用智能视频监控技术的煤矿安全生产智能视频联动监控系统。该系统能够在很大程度上提高报警准确度,为煤矿安全生产提供更可靠的保障。     

一种多区域视频监控入侵检测报警方法的研究

研究一种用于多区域视频监控的智能入侵报警方法.该方法以多线程技术为基础,采用基于混合高斯背景建模的移动侦测算法实现多个区域实时入侵报警;采用视频监控卡自带函数库实现监控视频的显示.提出了剪贴板完成视频数据流的械取和数据格式的转换,避免了硬盘的反复读写,提高了监控画质和程序运行速度.最后给出了实验结果,结果表明该方法能有效的对入侵目标进行检测报警,且误报率较低,为1%-2%.     

基于智能图像分析的视频质量诊断系统关键技术研究

随着视频监控系统的应用范围不断扩大,监控摄像头数目在不断增加,如何有效地检测维护监控系统就变得非常重要。基于智能图像分析技术的视频质量自动诊断系统应运而生,该系统可在视频图像发生信号丢失、视频遮挡、亮度异常、清晰度异常、画面冻结、偏色、雪花干扰等异常情况下,及时发现并报警,大大增加了视频监控系统的可靠性,提高了安防效率。文章将对视频质量诊断系统中常见的各类图像异常情况的检测算法及检测流程加以讨论。     

远程智能视频实时监控系统

当前,住宅的安全性越来越受到住户的关心,一套使用方便、可全天候工作的家用远程智能视频监控系统将会给主人增加安全感。本文介绍的系统具有以下特点:远程实时视频监控;全方位监控(门、室内、窗、室外);智能报警(自动电话报警、自动声音报警);PC控制,自动保存数据、图像;微波、视频、机械、红外传感技术综合应用,提高监控效果;工作方式灵活可控;成本低;使用简单;易于扩展,用途广泛。系统设计随着计算机技术的发展,通过计算机远程控制技术和多种传感器技术实现远程监控已经变得非常现实,技术也日益完善。将计算机远程控制技术和家用监控系…     

行人视频检测与跟踪方法分析

智能技术与信息化技术在交通系统中的应用,实现了视频检测与跟踪目的,可以在视频图像内发现定位以及跟踪目标,对提高视频监控效率具有重要意义。本文对行人视频检测和跟踪方法技术要点进行了简单分析。     

基于Android的智能视频监控系统

在视频监控系统的发展中,一直存在一些亟待解决的问题,如缺乏运动跟踪、智能抓拍、交互控制等.为了提高无线视频监控系统的智能化程度,设计并实现了一种基于Android的智能视频监控系统,侧重对Android平台视频监控客户端的研究与设计.本系统以ARM作为服务器实时采集视频数据,Android手机作为客户端,实现运动跟踪、智能报警、交互控制和图像云存储,提高系统的实用性.     

利用多普勒效应传感器RD627构成的停车场防盗报警系统

停车场视频监控系统只是对停车场进行视频图像监视并录像.不会对异常情况进行智能分析和反应.这样就给犯罪分子以可乘之机.这里设计了一种智能停车场防盗报警系统,它能自动监测移动的物体大致轨迹,发现异常时提示值班人员注意,并配合视频监控系统使用,可大大增强停车场防盗能力.设计电路简单实用,实现方便,成本低,适合大面积推广.     

智能视频处理系统综合实验设计

为了帮助学生更好理解智能视频处理技术的基本原理和警务应用,文章设计了智能视频处理的综合实验.使用Matlab语言设计实现图形用户界面,分别实现图像读取、目标跟踪、目标识别、异常行为分析、报警等功能.该实验不仅能清晰阐释智能视频处理的原理和方法,还能帮助学生充分理解图像处理知识,培养动手实践能力,激发学习热情,有效提升教...     

基于时间序列组合逻辑运算的智能视频监控报警算法

针对智慧小区视频监控中多目标的判别与报警问题,提出一种基于时间序列组合逻辑运算的智能视频监控报警算法。为实现在多摄像机、多触发事件的协同工作,以完成对目标的检测、跟踪及分析,构建了各触发事件之间依据逻辑与、或、非等组合逻辑运算规则来满足智能监控的要求;其次,引入事件触发时间、顺序及优先级别等因素,构建基于时间序列的监控系统报警组合逻辑运算算法,所有触发事件按时间序列组合逻辑运算规定,触发视频监控系统报警。实验结果表明,所提算法可综合应用多视频信号源实现多触发信号混合使用与报警,实现安全可控、精确便捷的智能化监控。     

智能视频监控技术的应用与发展

智能视频监控技术可利用计算机视觉和图像处理技术,对监控视频进行分析和处理。随着计算机技术的不断发展和应用需求的增加,智能视频监控技术已经成为安防领域的重要研究方向。文中综述了智能视频监控技术的应用和发展方面。首先,介绍了智能视频监控技术的基本原理和技术特点。其次,探讨了智能视频监控技术的应用。最后,展望了智能视频监控技术的发展趋势。未来,随着深度学习技术的发展和大数据技术的普及,智能视频监控技术将会更加智能化、普及化,可以应用于更广泛的领域和场景。总之,智能视频监控技术是一项极具应用前景的技术,其在各个领域得到了广泛应用,并在不断地进步和创新。     

基于计算机技术的智能视频监控系统探讨

智能视频监控系统依托计算机技术中的图像视觉分析技术、图像视频处理技术、模式识别技术、人工智能技术以及计算机硬件强大的数据处理等功能实现了对动态场景中的移动目标进行相关操作,具有美好的发展前景。     

基于OpenCV的绊线检测实现

基于OpenCV视觉库针对绊线检测进行实现。从监控防区内运动目标检测与跟踪入手,调用OpenCV自带的运动目标跟踪框架,自定义其中的前景检测模块,完善运动检测。根据既定的绊线检测规则进行异常入侵行为分析、监测,并实时报警。该技术可应用到智能视频监控系统中,从而完成对监控防区的智能管理。     

基于人工智能的电厂智能安防监控及报警系统

文中研究了基于人工智能的电厂智能安防监控及报警系统，并探讨了其在实际应用中的潜力和挑战。首先，介绍了电厂安防监控及报警系统的基础原理以及人工智能在安防监控领域中的应用。然后，分析了电厂安防监控及报警系统存在的问题，如监控范围有限、反应速度较慢、数据分析存储性能不足等。接着，提出了人工智能在电厂安防监控及报警系统中的解决方案，包括应用视频分析与智能识别技术、智能决策与实时预警、自动报警系统以及高效数据处理与存储方法等。最后，对研究成果进行了总结，并展望了未来电厂智能安防监控及报警系统的发展方向。     

蓄电池电路火焰检测实验平台设计

介绍了蓄电池电路的起火原因,设计了基于视频图像处理的蓄电池电路火焰检测实验平台。该实验平台对蓄电池电路的监控视频图像进行特征提取,分割出火焰目标,进行图像增强,监控特征参数的变化趋势,对火焰进行报警。该实验平台可以用于课堂演示、实验教学和学生自主探究,有助于学生熟练掌握电路故障知识、视频图像处理方法和故障诊断方法,有利于培养学生的学科交叉和工程实践能力。     

智能识别可视化视频监控系统软件设计

随着国民经济、网络以及信息技术的迅速发展,监控系统在各行业的应用日益广泛。虽然监控系统已经广泛的存在于各种公共场所,但实际的监控任务仍需要较多的人工完成,而且现有的视频监控系统通常只是录制视频图像,提供的信息是没有经过解释的视频图像,只能用作事后取证,没有充分发挥监控的实时性和主动性。智能识别可视化视频监控系统在常规监控系统基础上加入基于无线传感器网络的监测网络子系统实现了对入侵对象的检测报警,大大提高了监控系统的实时性和主动性,本文对视频监控系统软件设计进行了详细介绍。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究北大核心

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。