基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法研究

针对目前电力仓库视频监控图像中目标检测算法对小目标物体、部分遮挡及尺寸大小不一存在检测难度大、漏检、错检等问题,提出基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法,实现电力仓库视频监控中目标分类与识别及仓库智能化监控,保护仓库安全。实验结果表明,该方法提高了目标识别的准确度(m AP),减少了目标物体识别时间。     

基于生物特征识别技术的智能监控系统设计

视频监控在安全领域扮演着重要的角色,但视频监控通常只是录制现场视频图像,用于事后做证,缺乏主动性和智能性。在分析了视频监控系统的结构,介绍了可用于视频监控的生物特征识别技术,最后提出了一种基于生物特征识别技术的视频监控系统设计方案,以对视频画面中的人物进行识别,在特定目标出现后能做出相应的反应。     

基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现

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。     

基于视频监控的运动图像检测算法研究

运动图像的检测是目前智能监控技术发展的前沿技术,能够成功地将运动目标从背景图像中检测出来是该智能监控识别系统最关键的一步。文章将传统的图像处理方法运用在运动对象上,通过实验比较,分析背景差分法、光流法和帧间差分法的优点和缺点,为视频监控下的图像缺陷检测或智能识别技术提供一定的参考。     

基于OpenCV的智能视频监控设计

采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担,并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法,并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。     

智能视频监控系统运动目标检测技术研究综述

智能视频监控技术的出现是现阶段市场监控系统智能化需求的结果,它旨在实现用摄像机代替人眼,用计算机代替人并协助人来完成监视和控制的任务.智能视频监控系统分析技术在检测运动区域的目标检测技术和追踪预测运动目标运动趋势的目标跟踪技术的基础上,再进行目标行为识别理解.对现有的主要目标检测技术的主要算法进行了综述和分析,并根据各算法的优缺点做出比较.     

视频监控系统中一种运动目标的检测方法

提出了一种基于改进的背景差分法的运动目标检测和识别的方法,该算法用于视频监控系统中运动目标检测和报警。双阈值法和动态阈值法有效地检测出图像中的运动目标。Matlab 7.0中对算法进行了仿真,实验表明,该方法有效去除了运动目标阴影及背景噪声,可准确地检测出运动目标。     

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。     

基于神经网络的视频监控图像异常行为识别方法

由于传统方法在视频监控图像异常行为识别应用中效果不佳,漏识率较高,且识别用时较长,文章为此提出基于神经网络的视频监控图像异常行为识别方法。该方法首先分割处理视频监控图像,然后应用视频帧图像阵列对目标图像进行预处理并提取图像行为特征,最后建立神经网络模型,利用模型计算图像行为特征卷积,完成异常行为识别。实验证明,该方法的漏识率为0.56%,具有较好的应用前景。     

夜视成像技术在长江航道视频监视中的应用

为了保障长江航道的安全畅通,结合长江航道上已建设的视频监视系统,对远距离红外夜视技术在航道视频监视中的作用、应用环境、技术需求以及实用效果进行了分析。长江航道夜视监控处于野外工作状态,受自然环境的影响大。同时,在航道应用中,人们对航标标位、灯光、船舶以及航标结构损坏情况都有不同的监控要求。基于监控需求和对已建系统实际使用效果的考量,提出了航道视频监视系统中的红外夜视设备的配置要求。该系统由激光照明系统、信号采集系统、控制系统和信号传输系统等四部分组成。给出了各个部分的具体参数。随着内河航道的逐步现代化,夜视系统在航道视频监视中的应用范围必将逐渐扩大,在航道维护管理中也将发挥重要作用。     

半导体激光器主动红外夜视监控系统设计

激光主动夜视成像是主动成像,它是将激光技术、成像传感器技术、微弱目标的成像处理技术结合在一起而发展起来的新技术.以近红外半导体激光作为照明光源,对低照度情况下远距离目标进行探测成像.详细阐述了激光主动夜视监控的原理、主动夜视监控系统的组成,并对比分析监控不同目标的实验结果.     

典型单兵作战场景与夜视镜

本文分析了典型单兵作战场景,包括战场观察、侦察与监视、目标定位与激光指示、轻武器精准射击、狙击作战、与隐蔽物后/堑壕中的目标交战、夜间跳伞和机降、夜间作战、从明亮环境进入黑/昏暗室内/地下空间作战、低能见度环境的观察/搜索/射击等.为满足上述作战需求,单兵夜视镜正发展为与可见光、激光、卫星定位、数字指北针、通信等功能模...     

Self-organized night video enhancement for surveillance systems

Night video enhancement techniques are widely used for identifying suspicious activities captured by night visual surveillance systems. However, artificial light sources present in the surroundings deteriorate the visual quality of the video captured during night. This non-uniform illumination reduces the object identification and tracking capability of a real-time visual security system. Thus, a uniform enhancement technique is insufficient for handling such uneven illumination. In this paper, we propose a novel night video enhancement scheme based on a hierarchical self-organizing network. This proposed scheme automatically groups and enhances the neighboring pixels of dark and light regions in each frame. In this scheme, two-level self- organizing neural networks were hierarchically arranged to group similar pixels present in the night video frame. We applied the no-reference-based performance evaluation metrics for measuring the objective quality of the video. The experimental results showed that our proposed approach considerably enhances the visual perception of the video captured at night under varied illumination conditions.     

激光助视/微光夜间驾驶仪设计及野外试验

以激光助视/微光夜间驾驶仪为研究对象,对其在不同夜间环境下的性能进行了野外 试验,并对试验结果进行了分析和比较,验证了该车辆驾驶夜视仪达到各项预期指标,证实了系统参数设计的合理性。     

视频监控网络中目标特征的虚拟同步

视频监控网络已经成为计算机视觉的研究热点之一。文章分析了视频监控网络中数据不同步的原因．提出了使用目标缓冲池链进行虚拟同步的方法。在此基础上讨论了对目标特征数据进行处理的三层结构．解决了视频监控网络系统中的数据不同步问题。实验结果表明得到的虚拟同步数据真实可靠，实现简单，具有较强的实用性。     

Design, analysis, and engineering of video monitoring systems: anapproach and a case study

Rapid improvement in computing power, cheap sensing, and more flexible algorithms are facilitating increased development of real-time video surveillance and monitoring systems. The deployment of video understanding systems in certain critical applications in the real world can be done only if performance guarantees can be provided for these systems. This paper reviews past work on a systematic engineering methodology for vision systems performance characterization and illustrates how it can be adapted in practice to develop a real-time people detection and zooming system to meet given application requirements. A case study involving dual-camera real-time video surveillance is used to illustrate that by judiciously choosing the system modules and by performing a careful analysis of the influence of various tuning parameters on the system it is possible to perform proper statistical inference, to automatically set control parameters and to quantify performance limits     

激光夜视图像分型分割算法研究

为解决以往采用关联规则挖掘算法对图像进行分割时,对于夜视图像中灰暗区域中颜色特征以及前景/背景特征的采集能力差,不能有效判定图像的多尺度分型特征,分型分割效果差的问题。研究激光夜视图像分型分割算法。先利用计盒维数估计方法计算激光夜视图像分型维数尺度,通过分型维数尺度获取激光夜视图像的多尺度分型特征值,将利用多尺度分型特征值获取的多尺度分型特征约束与图像颜色约束相结合获取多尺度分型特征数据项,融合该多尺度分型特征数据项与通过图像中相邻区域顶点颜色距离获取的光滑项,并加入自适应比重系数获取能量函数,利用最大流/最小割算法求解能量函数最小值,实现激光夜视图像的分割。实验结果表明,该算法可准确分割激光夜视图像中人物目标特征,分割10幅激光夜视图像准确率以及均匀性测度平均值均在95%以上。     

机器视觉技术、标准及安全产业应用

聚焦机器视觉技术及标准化,分析了机器视觉、计算机视觉与人类视觉的异同,列举了与机器视觉相关的技术,介绍了网络信息安全、智能监控和智能交通等机器视觉产业典型应用,以及国际及国内主流标准化组织针对机器视觉技术、系统和应用的标准化工作进展、现状和布局。重点介绍了VCM和DCM等涉及机器视觉核心技术——机器视觉编码标准的工作,以及机器视觉系统和应用标准化组织。在此基础上,分析了机器视觉技术研究和标准化的未来发展方向。     

带激光辅助照明的微光夜视仪

介绍了一种新型微光夜视仪的性能指标、组成及工作原理．该夜视仪最大的优点在于自身携带激光光源,因此克服了传统夜视仪在全黑天气下无法工作的缺点．在全黑天气下,该夜视仪的视距为1．7km,而且用该夜视仪监视目标时,具有运动检测功能,即对运动目标能发出报警信息。