谈谈智能视频监控

随着计算机视觉等相关技术的发展，尤其是“平安城市”等项目的启动，海量视频的处理需求随之产生，借此机会，智能视频监控开始崭露头角，成为安防界的热门话题之一。[编者按]     

基于信息化技术的计算机视频智能监控系统研究

基于信息化技术的计算机视频智能监控系统已经广泛应用于工业生产,该管理方式能够帮助管理者实现远程监测并及时处理各种安全隐患.本文从变电站监控系统的角度出发,对基于信息化技术的计算机视频智能监控技术的设计方法进行了详细的介绍,旨在提高变电站管理工作效率,降低运维成本.     

计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现

针对城市交通拥堵、车祸、违规停车等发生频率连年上升的局面,智能交通监管系统的设计与使用具有极其重要的意义,而基于计算机视觉的智能交通监控系统则是利用先进的计算机智能技术、信息技术、自动控制技术等通过相应的实时交通信息收集系统、高质量信息传输系统和监控指挥系统来完成对于交通状况实施有效监督和控制的现代化交通管理系统。这一系统虽然在技术层面解决了交通秩序的优化问题,但是,交通问题的最终解决还必须依赖于人的基本素质的提高。     

基于计算机视觉的可变形手势跟踪算法改进研究

手势是人们最为常用的、最为自然的表达方式,人机交互的方式迎合了社会的需要。其成本低、适用性强、操作方便,也符合了人们的要求,得到了越来越广泛的关注。传统的手势跟踪算法仅停留在静态的手势跟踪上,当手势变形移动时,会导致跟踪目标从摄像头等设备的视野中消失,导致手势目标消失。本文对传统的CAMSHIFT算法进行了进一步的改进,并对可变形的手势图像的预处理及特征提取做出了研究。有效去除小的零值噪声点和提高了手势跟踪的准确率,这个算法对系统的资源要求不高,并且在仿真实验中有体现出了很好的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的方法有效的解决了一些不确定性问题,能够广泛应用。     

视频监控系统目标捕获和跟踪算法研究

视频监控系统目标捕获和跟踪常用算法主要有时域和频域两种跟踪算法。根据视频监控的实时性、可靠性、跟踪定位准确等特点,对时域跟踪算法中相关模板匹配算法进行研究,同时对算法进行了优化,并给出相应的仿真结果。结果表明,算法满足视频监控系统要求。     

计算机视觉监控系统

本文在现有的视频监控技术的基础上,以计算机为手段实现自动对被检测目标进行提取、识别、跟踪、运动分析。     

浅析智能视频监控中的关键技术

智能视频监控技术目前广泛应用于机场、地铁、银行等重要场合的监控系统,因其具有广泛的应用价值,得到国内外学者的关注。该文重点阐述智能视频监控中运动目标检测和运动目标跟踪算法,并对各种算法优缺点进行相关的探讨,对智能视频监控的发展具有一定的意义。     

面向视频监控的TLD改进目标跟踪算法研究

目前智能视频监控对视频目标跟踪算法的实时性、准确性和鲁棒性都提出了很高的要求,而已有算法无法完全满足应用需求。在TLD（Tracking Learning Detector）框架下,提出一种基于视觉背景提取（Visual Background extractor,ViBe）的前景分类算法,提高了TLD算法检测目标的速度;用核相关滤波器（Kernelized Correlation Filters,KCF）实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的精度及鲁棒性。采用OTB-2013评估基准中针对视频监控的视频序列进行测试,并与其他4种具有代表性跟踪算法进行了对比。测试结果表明：该算法的鲁棒性和准确性均优于对比算法,处理速度可达到40帧/s;相比于标准TLD算法,跟踪距离精度提高了1.52倍,成功率提高了1.2倍;相比于KCF算法,虽然跟踪速度有所下降,但跟踪距离精度提高了2.7倍,成功率提高了2.04倍。     

基于网络的智能视频监控系统的设计与实现

基于网络的智能视频监控就是将自动视频分析技术应用到网络视频监控系统中.提出了一种由分析单元,中心服务器和客户端3个部分组成的智能视频监控系统架构方案.通过对定标、DirectShow、TCP/RTP以及Xvid等关键技术在智能视频监控系统的3个组成部分中的作用来说明系统的设计方案,同时指出了实现自动视频分析的各种关键技术和方法.实验结果表明,该解决方案具有良好的可重用性和扩展性.     

基于Multi-Agent的分布式智能视觉监控系统研究

90年代以来,随着计算机技术的发展,对于Agent的研究已经成为分布式人工智能领域的一个热点,基于Multi-Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。该文将Multi-Agent技术应用于智能视觉监控领域,以开发智能视觉监控的分布式Multi-Agent系统,提出了系统的基本框架和系统实现途径及方法,其中着重研究了基于Multi-Agent理论的视觉监控系统模型、组织活动,以及多Agent之间的协调合作问题。该分布式系统的研究,为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

基于计算机视觉的违章停车智能监控系统

针对违章停车的检测范围广、时间与位置不确定、车辆大小种类多、车辆身份难以自动识别等问题,设计了一种全方位视觉传感器(ODVS)和高速快球摄像机相融合的违章停车智能监控系统;利用ODVS在动态图像序列中进行大范围多目标车辆对象的检测与跟踪,得到大范围内各跟踪车辆对象目标的位置、大小、运动轨迹等信息;一旦发现车辆对象停留在非泊车位上一段时间后,控制高速快球对车辆对象进行抓拍,接着对抓拍图像进行车牌识别;实验结果表明,通过ODVS和高速快球摄像机的视频图像信息融合,即使在车辆对象非约束的情况下也能很好地获取到可用于车牌识别的图像,同时能满足多目标实时检测与跟踪的要求;该系统不仅能给欲违章停车的司机提供警示信息,同时也能给数字城管、执法部门装备一双智能化的慧眼。     

基于视觉技术的三维指尖跟踪算法

基于手势的实时人机交互(HCI)在虚拟现实领域有着重要的理论和应用价值.通过双目摄像头,使用立体视觉技术可以实现指尖在三维空间的跟踪定位,进而实现指尖和虚拟空间三维物体的实时交互.这种技术可以实现三维鼠标以及用于虚实交互的三维游戏中.提出一种阈值结合混合多高斯的BGS算法,用它来得到手的区域,然后通过手轮廓K向量和手中心到指尖的距离判定指尖位置,再利用标记对摄像机进行标定,根据标定参数和两个图像中得到的指尖位置,重建指尖点三维坐标,最后在三维空间实施Kalman滤波来平滑指尖点轨迹并预测前景分割的范围.实验结果表明算法是有效的.     

基于计算机视觉的车体提取及跟踪算法研究

在对比图像背景差分算法与帧间差分算法的基础上,给出一种基于计算机视觉原理的车体提取及跟踪算法,对算法流程及其在车体识别、分割与跟踪过程中的具体实现方法进行了论述,并以某地交通治安卡口系统采集的图像数据进行了算法验证.     

基于改进压缩跟踪算法的航拍视频目标跟踪系统

针对航拍视频的特性,对经典的压缩跟踪（Compression tracking,CT）算法进行了研究,发现了CT算法在样本采集和分类取样步骤中的不足并进行了相应的改进。采用Kalman滤波器预测目标的运动路径,并将预测结果应用于样本采集,自适应地修改搜索范围。更新了分类器的取样反馈过程,先对分类结果进行判断,评分绝对值低于某一阈值的分类结果不反馈给分类器,有效地保持了分类器的正确性。在改进算法的基础上,开发了基于航拍视频的目标跟踪系统。通过与经典压缩跟踪算法在实际航拍道路视频的测试和对比,验证了本文算法的有效性和实时性。     

基于机器视觉的智能交通监控系统研究

随着社会经济的迅速发展,我国机动车数量不断增长,导致交通问题日益严重,实施有效的交通监控对于解决日益增长的交通问题具有积极意义。然而,目前大多数的交通监控系统存在系统维护复杂、成本高、计算量大等缺点,本文针对上述缺点设计并实现了基于机器视觉交通监控系统。文中首先介绍基于机器视觉交通监控系统的相关研究背景,其次分析了与机器视觉交通监控系统相关的技术,重点介绍了基于机器视觉交通监控系统的设计方法。在系统中,用户能够灵活的设定动态目标检测和跟踪算法,对系统的广泛应用奠定了基础。     

基于视觉识别的机动车辆智能驾驶系统

将机器人视觉原理运用于对机动车辆智能驾驶的研究中,通过识别高速公路车道线的变化,使得车辆能够实现自动驾驶。由CMOS图像传感器摄取道路图像,采用小波处理、线性递推估计、波门跟踪滤波和二次拟合抽取车道线信息,从而得到行驶控制误差;控制命令通过串行232口发送到单片机上,驱动步进电机带动游戏杆转动来仿真实际的自动驾驶过程;获得了很好的实验结果。     

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。     

基于计算机视觉图书馆智能空间建设研究

图书馆将直面人工智能带来的革新。从人工智能的概念与研究领域分析,延伸到重要分支——计算机视觉理论与应用研究。在此基础上,探讨计算机视觉在图书馆智能空间中智能安防、空间利用情况数据收集与分析、增强现实体验方面的建设,指出基于计算机视觉图书馆智能空间建设的障碍,包括计算机视觉技术与业务场景的融合、馆员相关专业技术能力和综合管理建设。