一种新型的嵌入式智能图像传感器设计

提出并设计一种新型的嵌入式智能图像传感器,该传感器具备一定的室外场景(主要为道路和公共场所)状态感知能力,适用于分布式智能视频监控系统.本文采用基于统计学习的方法实现了运动前景图像检测和阴影消除,并在此基础上完成运动目标行为分析,实现了关键区域保护、监控目标移动检测以及镜头遮挡保护等智能视频监控功能.本文所设计的视觉分析算法适用于复杂的室外环境,适合于实时计算.在算法的实现中充分利用了该嵌入式智能图像传感器硬件设计的优点,在实验中取得了良好的效果.     

智能视频监控系统设计

针对目前智能视频控制系统只是对运动目标进行识别跟踪，拍摄范围比较大，取证利用价值较低的缺点，设计了一套基于人脸的智能视频控制系统．完成了云台控制系统的软件及硬件设计。本系统就是在对运动目标进行识别基础上进行人脸检测，把人脸放在屏幕中央，达到抓证取证目的，提高了利用价值。     

智能视频监控和智能视频分析技术在检察工作中的应用

介绍了智能视频监控和智能视频分析的基本概念、工作原理及相关技术。分析了当前"监视居住"在司法实践中存在的问题。借鉴智能视频监控技术和智能视频分析技术的成熟应用经验,将该技术应用到"监视居住"中。利用智能视频监控技术和智能视频分析技术实现智能检察,为落实检察机关科技强检战略开辟了一条新思路。     

码本检测智能视频监控系统的设计与开发

针对视频检测算法在复杂场景下的检测识别率不高的缺陷,在基于码本的监控视频运动目标检测算法的基础上,利用检测算法对运动目标进行提取以分析出视频图像中的变化,以此判定监控目标的变化,从而构建一种实际的智能视频监控系统。     

基于动目标检测的视频监控智能节点设计

针对现有视频监控系统无效信息多造成存储资源严重浪费的现象,提出了基于动目标检测的视频监控智能节点设计方案;利用微波移动传感器检测运动目标多普勒信号,通过微控器采集调理后的多普勒信号完成运动目标识别,并控制传输设备将含有动目标的视频监控信息和多普勒频率数据传输到监控中心进行实时处理;实验结果表明,视频监控智能节点最大探测距离可达15m,该设计有效提高了视频监控的有效信息,减少了存储资源,具有广泛的应用前景。     

智能视频监控系统的研究现状及展望

本文给出了智能视频监控系统的研究背景,展开介绍了智能视频监控系统的研究现状,对其面临的难点问题进行了分析,通过对目标数据的自动分析,对提供监控场景的有用信息进行实时处理,从而实现提前报警干预。最后,结合智能视频监控系统视频监控中的自动异常事件检测问题,对视频监控中的关键技术进行了前景展望。     

基于红外与可见光的智能跟踪技术

介绍了红外热成像原理及其技术特征,并对云台摄像机的预置位功能做了详细说明。在此基础上,提出了红外与可见光相结合的智能跟踪技术,该技术可准确地发现目标并跟踪目标。既实现了夜间环境下的视频监控,也克服了可见光设备检测范围的局限性。该技术可应用于学校、住宅小区等公共监控场所,从而实现智能监控和跟踪。     

一种智能计算单元的设计与实现

在嵌入式计算环境中，人工智能技术的应用越来越广泛，传统的人工智能技术更注重于计算力的提升，不能全面满足嵌入式环境小体积、高集成、低功耗的要求。因此提出了一种基于SoC处理器+FPGA系统架构智能计算单元的设计方法，以多核智能处理器为核心构成高性能计算单元，实现系统配置管理、图像处理及智能计算加速，FPGA用于实现与外部光电传感器的高速数据通信以及视频的预处理。详细介绍了智能计算单元的系统结构和功能电路组成与设计，并对功耗进行计算。结果表明，该智能计算单元在满足计算力的基础上兼顾体积及功耗要求，能够满足嵌入式人工智能平台需求，实现了图像降噪滤波、 ROI区域提取、图像目标检测与提取、目标特征统计及基于深度学习的目标识别功能。     

基于ARM平台的智能视频监控节点的实现

视频监控技术在现代社会中得到了日益广泛的应用,具有广阔的应用前景。但是目前监控系统尚不能实现对监控内容的智能化分析,即"监"而不"控",并且设备体积庞大、费用高昂。针对此问题,设计并实现了基于ARM平台的智能视频监控节点,该节点依托于可靠性、移植性强的ARM平台,可以完成视频采集、运动目标检测与跟踪以及监控设备的智能控制等功能。     

基于网络的智能定时视频监控系统设计

介绍了一种基于网络的智能定时视频监控系统的总体设计方案,在Windows 2003平台下利用软件实现视频数据的智能定时采集;重点阐述了系统的设计目标、视频监控系统基本组成和功能;提出了一种基于网络的智能定时视频监控系统平台的设计方案,此方案由摄像、传输、控制、图像处理和显示等几部分组成,同时采用Visual C++6.0技术设计该方案的平台架构,指出了实现视频监控的关键技术和方法,实现了基于网络的智能定时视频监控;实践表明,该方案真正实现网络的智能定时视频监控,具有良好的可重用性和扩展性。     

基于视频分析的智能监控系统

智能监控是当前计算机视觉研究的热点领域之一。针对室内监控的具体特点,实现了一种基于视频分析的智能检测跟踪监控系统。利用基于统计模型的目标检测算法提取运动目标;然后结合Meanshift算法对目标进行粗跟踪;最后针对Meanshift算法无法实时改变跟踪窗大小的缺陷,提出边界力调整算法以自适应更新跟踪窗窗宽。并以DM642数字图像处理DSP为核心,设计并搭建了智能视频监控平台。实验表明,该系统可以实时有效地检测、跟踪室内运动目标。     

水资源智能视频监控系统设计

水资源管理对象的远程视频监控对于水资源管理具有重要意义。针对当前对水资源管理对象的实际监控情况,结合图像视频处理最新技术,设计水资源智能视频监控系统。系统由前端和中心2部分组成,两者通过3G网络进行通信,前端部分进行视频图像的采集、存储、转发和智能分析,中心部分接收前端传回的分析数据、视频图像,以及完成视频图像的存储,能够查看前端实时视频图像并完成对多个前端的管理。实际运行情况表明,系统能够稳定地对水资源管理对象进行长时间的监控,能够较准确地获取水资源管理对象的实时水文水资源等关键信息,在水利业务管理与科学决策等方面具有较大的应用价值。     

基于遗传算法的多智能体协作行为研究

协作问题一直是多智能体系统研究的关键问题之一,该文给出了用遗传算法来实现多智能体协作的一种方法。该方法利用遗传算法来解决当多智能体系统无法得到环境信息或得到这些信息代价过高时,如何有效地产生它们的协同运动。利用该方法,对三个智能体协作把箱子搬到目标点,然后改变目标点,让智能体继续完成协作任务进行计算机仿真,结果表明遗传算法在动态环境下实现多智能体协作方面的可行性和有效性。     

城市轨道交通智能视频分析关键技术综述

轨道交通是改善城市公共交通状况的有效途径。随着城市轨道交通的快速建设,人们对城市轨道交通的安全问题越来越重视。智能视频分析技术通过对监控视频流的实时分析,对场景中的各种目标进行检测、分类、跟踪,并分析和判断目标的行为,从而能在异常情况发生时可以及时报警、主动防范,提高处理突发事件的效率。主要研究了智能视频分析技术在轨道交通智能视频监控系统中的应用背景及技术框架,总结了智能视频分析中的关键技术的不同实现方法及其常见的算法。     

智能视觉监控技术研究进展

新一代智能视觉监控技术的研究是一个极具挑战性的前沿课题,它旨在赋予监控系统观察分析场景内容的能力,实现监控的自动化和智能化,因而具有巨大的应用潜力。视觉监控系统的智能化分析过程由运动目标检测、分类、跟踪和视频内容分析等几个基本环节组成,其中视频内容分析又包括异常检测、人的身份识别以及视频内容理解描述等。本文在总结以上有关关键技术研究进展的基础上,进一步提出将超分辨率复原技术引入视觉监控领域,介绍了超分辨率复原的主要算法及其在智能视觉监控中的应用。     

河北省河湖智能视频监控体系关键技术研究与实现

针对河北省河湖视频监控系统现状与问题,研究省级河湖智能视频监控体系的关键技术与具体实现。依托物联网、人工智能、云计算等先进技术,探讨河湖视频监控一张图、空间分析、多源数据融合、AI视频智能分析、视频取流等关键技术,采用基础设施层、数据服务层、平台服务层、应用层4层架构构建省级河湖智能视频监控体系,分析全省河湖视频资源传输专网、智能分析中心、视频监控一张图及河湖智能视频监控系统的具体实现成果。经过1年多的应用实践,证明该体系合理,能够有效推送疑似河湖违法事件,为视频监控在智慧水利中的应用提供思路框架和技术参考。     

浅谈智能视频监控技术及其主要应用

在对智能视频监控技术内容和框架深入了解的基础上,对智能视频监控技术的主要结构进行了简要的介绍,同时针对智能视频监控系统中的关键技术进行了系统的分析,然后从安全相关类和非安全相关类2个方面对智能视频监控技术的应用层面进行了简要的阐述,最后提出了智能视频分析前端系统、三维全景多视角监控系统、视频警戒系统、视频图像甄别处理系统和高空瞭望监控系统5种智能视频监控应用系统。     

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.     

违章逆行智能视频监控系统设计

设计了一个对交通车辆违章逆行行为进行智能视频监控的方案.综合利用图像处理、模式识别、计算机视觉和网络通讯等技术,在对交通视频流进行实时采集的基础上,首先成功地识别出交通车辆目标,然后实现了对违章逆行的自动识别以及对违章现场的自动抓拍,并完成对违章车辆信息的传输和相关管理工作.     

智能视频监控技术综述

随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点.智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样.文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及典型算法的现状给了比较全面的综述.首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类,分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结;然后对典型算法的优缺点进行分析,给出了典型算法在现有研究数据库上的性能对比,并对待解决问题和难点进行了总结;最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战以及未来发展趋势进行了探讨.