智能视频监控

摘要： 为了提高在大量视频监控中寻找目标行人的效率,本文基于行人重识别算法开发了一个智能视频监控系统。该系统使用行人检测算法获取监控视频中的行人图片并裁剪后输入行人重识别算法中,得到行人特征并通过对比来检索行人。经过测试,本系统在6路摄像头下表现良好,能较准确地在视频监控中搜寻目标行人,极大地提高了工作效率。

摘要： 利用车辆重识别技术能够对车辆进行跟踪定位,可实现对感兴趣车辆的轨迹分析、跨摄像机接力跟踪等应用,在边海防智能视频监控领域有着重要的研究和应用意义。目前车辆再识别技术常见有三类:(1)利用无线磁感应器、感应线圈、无线射频等硬件设备实现;(2)通过颜色、纹理等人工设计特征实现;(3)基于深度学习方法。近些年,深度学习技术在车辆再识别领域取得了很多重要研究成果。Tian等人于2016年提出了一种深度相对距离学习方法,利用双分支深度汇总网络进行投影计算距离来测量车辆相似性。

摘要： 在水利枢纽工程中,视频监控系统得到了广泛应用。为满足管理部门精细化要求,在海量的数据中快速有效地查询到有用的图像,在工程管理中有效地进行事前预警、事中处理、事后及时取证,智能视频技术应运而生。结合北方海河流域某水闸工程案例,对智能视频技术在水利枢纽中应用进行分析。

摘要： 依托所部署的监测点位周边的现有铁塔资源,利用铁塔不间断的电力保障和便捷的通信条件,以及铁塔集中监控平台及专业化运维手段,部署安装不同距离的昼夜监测摄像设备,综合运用云处理、大数据分析、AI等新技术,实现城市国土管理工作的全面覆盖,使国土资源综合监管更加直观透明。

摘要： 通过华为智选监控视频技术,在消毒供应中心去污区、检查包装和灭菌区及无菌物品发放区合适的位置安装视频监控设备,对消毒供应中心去污区在处理特殊感染(朊病毒、气性坏疽及突发不明的传染病)患者使用物品过程中实时指导和规范工作人员在处理污染器械过程存在的不足,避免操作错误导致发生职业暴露,减少工作人员恐惧心理;减少人员走动。提升工作人员的安全管理,保证去污区人员职业安全。

摘要： 从视觉场景中可靠地检测小目标行人对象是构建未来人工智能视觉系统的重要基础。由于运动小目标的视感尺寸小且纹理特征模糊,导致现有的传统行人目标检测方法难以应对。针对该问题,基于蝗虫视觉系统的神经结构特性,借助人类大脑内侧颞叶(MTL)情景记忆认知机理,提出一种适用于运动小目标行人检测的人工视觉神经网络(STPDNN)模型。所提出的神经网络包括两部分:突触前和突触后子网络。其中,突触前网络模拟蝗虫视觉系统加工处理视觉信号的神经机理,获得表征目标对象低阶特征的视觉运动线索;突触后网络从低阶视觉信号中提取出行人目标的情景记忆高阶信息,以实现对运动目标的偏好性响应。系统性的实验结果表明,提出的STPDNN可有效检测视觉场景中的运动小目标行人对象。该研究工作涉及生物视神经机理启发的行人目标动态视觉信息加工处理,可为智能视频监控中的行人检测识别与运动行为分析提供新思想、新方法。

摘要： 公共场所中的人群突发局部聚集常是异常事件发生的先兆,由于其随机性强,前兆特征不明显,现有的传统计算机视觉技术较难对其有效检测。基于蝗虫视觉系统的神经结构特性与小叶巨型运动检测器(lobula giant movement detector,LGMD)危险感知机理,提出一种人群突发局部聚集行为检测的LGMD改进型神经网络模型。该模型感知人群活动在视野域中引发的视觉信号,基于哺乳动物视网膜视觉信号处理机制整合视觉运动线索,借助LGMD神经元危险感知机理构建尖峰阈值机制调谐神经网络输出,以感知人群活动中的突发聚集行为。不同场景下的人群活动视频实验结果表明,提出的神经网络能有效检测视野域中人群突发局部聚集行为并对其预警。该文涉及生物视神经机理启发的人群活动动态视觉信息加工处理,可为智能视频监控中的人群活动检测与行为分析提供新思想、新方法。

摘要： 为实现智慧楼宇的全面智能化管理和控制,对智能视频监控在智能视频监控的应用效果和前景进行探析。智能视频监控由前端设备部分、信号传输部分、信号处理部分和中心管控部分组成,分析各个组成部分的作用和技术优势,结合智慧楼宇中安防管控的需求以及重要性,从人员检测、可靠预警、智能管控、交互沟通四个方面,探析智能视频监控在智慧楼宇中深度应用的优势;同时分析智慧楼宇中智能视频监控在管控的全面智能化、用户服务智能化两个方面的应用前景,并给出相应的应用建议。

摘要： 人工智能在安防行业得到广泛的应用。智能视频监控将数据转换成屏幕图像,这些后现代的图像景观将日常生活卷入“图像过程”之中,形成了日常生活的精确摹本和再现,后现代超空间由此形成。尤其在资本主义社会里,超空间使人与周围环境发生严重断裂,后现代躯体丧失了空间坐标和空间审美感知能力,构成对生活真实的遮蔽,并导致主体专业技能退化;在美学层面上,超空间导致了空间意义的祛魅和世俗化,造成空间生活诗意的失落;对隐私空间的侵犯和对精神空间的“污染”,亦是超空间带来的负面影响。对此,可以分别从理论和实践层面探寻解决路径。

摘要： 阐述智能视频监控技术的发展特点,智能视频监控技术中的问题和应对措施,利用先进的信息技术,应用云计算、大数据的先进手段,改变传统的监控模式,向移动式、协同式的方向发展。

摘要： 智能视频监控是模式识别和计算机视觉领域的主要内容之一,其研究的热点是运动目标的跟踪.为了对运动目标进行有效准确的定位跟踪,分析研究了基于卡尔曼滤波器的跟踪算法,采用该算法预估运动目标参数,建立运动目标在下一帧的预测信息.通过Matlab对算法进行仿真运算,验证其处理问题的有效性和可靠性.

摘要： 根据国家电网公司建设坚强智能电网的战略思路,为解决严重影响电网安全的大型机械对输电线路外力破坏事故的发生,文中提出在输电线路反外损智能视频监控系统中,实现基于视频图像的实时大型机械检测、跟踪与预警功能。当大型机械驶入线路保护区内停留或作业时,根据计算大型机械吊臂升高的角度变化程度,系统在现场自动发出声光预警信号同时将预警信息送至后台运行人员.该功能解决了人工巡检难以及时对线路保护区内的大型机械外力破坏进行预警的难题,实现了智能监控.

摘要： 针对某武器试验中背景复杂，现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景，以及对近地目标提取检测困难的问题，提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法，能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差，且使目标边缘提取更加明确，从而提高了系统的运行速度，实现复杂背景下的运动目标检测。在VisualC++6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计，并给出了完成系统任务所需的部分关键代码，实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。

摘要： 智能视频监控的目的是为了分类和检测进入监控区域的目标物体，为了提高智能视频监控中目标物体的识别率，本文提出了轮廓匹配与光流预测相组合的方式来对目标物体进行分类、识别和智能跟踪。并用相关实验模型证明，该种组合能较好地分类和识别目标，运行效率较高，能满足运动目标的分类和检测要求。

摘要： 智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向。在某些环境中,一个事件可能同时出现在多个视频流中。多视频流事件分析相对于单个视频流事件分析的优势在于通过视频流之间的关联性进一步提高分析结果的准确性,其难点在于如何让分析结果的同步性和准确性同时得到保证。提出一种多视频流异常事件协同检测和取证方案。该方案在目标跟踪模块中加入自适应的粒子滤波器,并与均值漂移结合使用。在保证事件分析同步性的基础上,提高了分析结果的准确性。

摘要： 论文构建了基于多路摄像机、微光夜视仪、红外热像仪的音频、视频等多源信息集成和融合的行为识别体系结构.提出了大型客运站的异常行为定义及识别流程,通过构建个体简单行为模型,并计算个体简单行为概率,推断复杂群体行为的发生概率.研究了客运站异常行为的界定和报警阀值设置,实现了客运站异常行为的有效识别和及时报警,为智能视频监控技术提供新的理论和方法.

摘要： 提出了一种基于虚拟门的人流统计方法,首先检测虚拟门的前景目标和计算运动矢量,然后对像素大小进行归一化,最后累加像素得到进出虚拟门的行人数目.实验结果表明,该方法对垂直视角和倾斜视角的人流统计有效.

摘要： 提出了一种基于虚拟门的人流统计方法,首先检测虚拟门的前景目标和计算运动矢量,然后对像素大小进行归一化,最后累加像素得到进出虚拟门的行人数目.实验结果表明,该方法对垂直视角和倾斜视角的人流统计有效.

摘要： 提出了一种基于虚拟门的人流统计方法,首先检测虚拟门的前景目标和计算运动矢量,然后对像素大小进行归一化,最后累加像素得到进出虚拟门的行人数目.实验结果表明,该方法对垂直视角和倾斜视角的人流统计有效.

摘要： 提出了一种基于虚拟门的人流统计方法,首先检测虚拟门的前景目标和计算运动矢量,然后对像素大小进行归一化,最后累加像素得到进出虚拟门的行人数目.实验结果表明,该方法对垂直视角和倾斜视角的人流统计有效.

摘要： 本发明提供了一种视频监控系统，包括：多个视频采集设备，用于分别采集相应监控区域中的视频数据；与所述视频采集设备连接的前端视频分析设备，包括目标确定模块，用于检测和跟踪所述视频数据中的运动目标；视频监控服务器，包括特征提取模块和关联模块，所述特征提取模块用于提取所述运动目标的特征信息；所述关联模块用于依据监控分析需求，将多个视频采集设备的监控区域中，相应运动目标的特征信息进行关联，并依据所述关联数据进行分析处理。本发明可以融合多个视频采集设备和前端视频分析设备的视频数据及视频分析结果，并使基于该融合数据获得的智能分析数据更为完整和准确。

摘要： 本发明提供了一种视频传输的方法、视频监控平台及视频监控设备，该视频传输的方法包括：获取与所述视频监控平台连接的视频监控设备的性能参数；根据预设的视频监控设备的性能参数与视频传输策略的对应关系，匹配得到与获取的所述视频监控设备的性能参数对应的视频传输策略；将所述视频传输策略下发给所述视频监控平台的转发服务器和/或所述视频监控设备，由所述转发服务器和/或所述视频监控设备根据接收到的视频传输策略对所述视频监控设备拍摄的监控视频进行视频传输。该发明充分利用了视频监控设备本身的处理能力，实现了视频监控设备在进行云存储和视频直播的同时，减少了视频监控平台对视频流的转发。

摘要： 本发明公开了视频监控设备进行视频跟踪的方法及该视频监控设备，其中，该方法包括：获取视频目标当前帧与上一相邻帧之间的帧差图像；在帧差图像的运动区域中选取角点，将角点的位置坐标集合表示为H

摘要： 本发明实施例提供了一种音视频监控方法、音视频监控配电箱及音视频监控系统，音视频监控配电箱通过电力线载波通信的方式获取到监控数据，且对监控数据进行处理并发送给接入设备，不仅实现通过音视频监控配电箱监控音视频数据，同时，进一步解决了音视频监控配电箱功能过于单一的技术问题，以及无需额外布线进行监控的设计，也进一步降低了安全隐患发生的概率。本发明实施例方法包括：音视频监控配电箱发送音视频监控的指令给摄像头，然后摄像头根据指令采集音视频的监控数据，接着音视频监控配电箱通过电力线载波通信的方式获取到监控数据，最后音视频监控配电箱将监控数据按照预置数据处理模式进行处理，并发送给接入设备。

摘要： 本发明公开了一种视频监控的方法、视频监控装置和视频监控系统。该视频监控的方法包括：确定用户在全景监控图中选择的目标监控区域；获取该目标监控区域的目标坐标信息；根据该目标坐标信息，控制摄像机监控该目标监控区域。本发明实施例的视频监控的方法、视频监控装置和视频监控系统，根据用户在全景监控图中选择的监控区域的坐标信息，能够控制摄像机监控用户选择的监控区域，使得用户能够直接在全景监控图中选择希望监控的目标监控区域，从而使得用户能够更加直观地更加准确地设置预置位或设置巡航，由此能够提高操作效率和监控的有效性，并能够提高用户体验。

摘要： 本发明提供了一种视频监控系统，包括：多个视频采集设备，用于分别采集相应监控区域中的视频数据；与所述视频采集设备连接的前端视频分析设备，包括目标确定模块，用于检测和跟踪所述视频数据中的运动目标；视频监控服务器，包括特征提取模块和关联模块，所述特征提取模块用于提取所述运动目标的特征信息；所述关联模块用于依据监控分析需求，将多个视频采集设备的监控区域中，相应运动目标的特征信息进行关联，并依据所述关联数据进行分析处理。本发明可以融合多个视频采集设备和前端视频分析设备的视频数据及视频分析结果，并使基于该融合数据获得的智能分析数据更为完整和准确。

摘要： 本发明实施例公开视频监控方法及相关设备，方法包括：获取监控原视频，将监控原视频中的监控对象替换为具有单一色彩的团块后生成隐私隐藏视频；向监控终端发送隐私隐藏视频；响应于监控终端发送的视频请求，将视频请求转发至被监控响应设备；响应于被监控响应设备返回的视频确认信息，向监控终端发送监控原视频，响应于被监控响应设备返回的视频拒绝信息，拒绝向监控终端发送监控原视频。本发明实施例的视频监控器向监控终端提供将监控对象替换为具有单一色彩的团块的隐私隐藏视频，只有监控终端发送视频请求信息至被监控响应设备，在被监控响应设备确认之后监控终端才可以查看原始视频信息，保护被监控对象的隐私。

摘要： 本申请提供一种网络视频录像机、视频监控系统及视频监控方法，该网络视频录像机，包括：第一wifi模块，第一wifi模块工作于AP模式，用于与网络摄像机连接，接收网络摄像机采集的视频数据；第二wifi模块，第二wifi模块工作于STA模式，用于与网关设备连接，通过网关设备将接收到的网络摄像机采集的视频数据发送至云端，用以解决现有视频监控系统存在的施工复杂、成本较高、移动性差的问题。

摘要： 本发明提供了一种视频传输的方法、视频监控平台及视频监控设备，该视频传输的方法包括：获取与所述视频监控平台连接的视频监控设备的性能参数；根据预设的视频监控设备的性能参数与视频传输策略的对应关系，匹配得到与获取的所述视频监控设备的性能参数对应的视频传输策略；将所述视频传输策略下发给所述视频监控平台的转发服务器和/或所述视频监控设备，由所述转发服务器和/或所述视频监控设备根据接收到的视频传输策略对所述视频监控设备拍摄的监控视频进行视频传输。该发明充分利用了视频监控设备本身的处理能力，实现了视频监控设备在进行云存储和视频直播的同时，减少了视频监控平台对视频流的转发。

摘要： 本发明公开了视频监控设备进行视频跟踪的方法及该视频监控设备，其中，该方法包括：获取视频目标当前帧与上一相邻帧之间的帧差图像；在帧差图像的运动区域中选取角点，将角点的位置坐标集合表示为H