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智能视频监控系统在12kV高压开关柜中的应用

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华东电力 2012年第12期40卷 2313-2315页

作者：赵廷刚李晶陈伟杜涛涂凌峰汤黎南充电业局四川南充637000 四川电力科学研究院成都610072 深圳市金宏威技术股份有限公司广东深圳518057

目前变电站12～40.5 kV高压开关柜隔离开关传动部位故障时,隔离开关主触头位置与其辅助接点位置和操作手柄位置不一致,导致带地线送电误操作等,影响电力安全运行。介绍一种通过智能视频监控系统监视12 kV高压开关柜隔离开关和接地开关... 详细信息

目前变电站12～40.5 kV高压开关柜隔离开关传动部位故障时,隔离开关主触头位置与其辅助接点位置和操作手柄位置不一致,导致带地线送电误操作等,影响电力安全运行。介绍一种通过智能视频监控系统监视12 kV高压开关柜隔离开关和接地开关位置及开关柜工作状态的实际工程运用方案。

关键词：高压开关柜隔离开关(接地开关) 智能视频监控系统

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智能视频监控系统中的前景目标检测技术研究

智能视频监控系统中的前景目标检测技术研究

作者：郭富强西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能、大数据、云计算、5G等新兴技术的飞速发展,智能视频监控成为一个研究热点,并且带动了许多产业的发展,如医疗、工业、安防等,对人们的生产生活、社会发展等产生了重大的影响。在智能视频监控系统中,前景目标检测技术是系... 详细信息

随着人工智能、大数据、云计算、5G等新兴技术的飞速发展,智能视频监控成为一个研究热点,并且带动了许多产业的发展,如医疗、工业、安防等,对人们的生产生活、社会发展等产生了重大的影响。在智能视频监控系统中,前景目标检测技术是系统研究的基础与关键,其检测结果对后续的目标识别、目标分类、目标跟踪等有着重要的影响,且与系统的智能化程度有着密切的关系。本文主要对智能视频监控系统中的前景目标检测技术进行了深入地研究,重点研究了静态场景、动态场景、镜头晃动场景下的前景目标检测,建立了帧间差分法、背景差分法、混合高斯模型、改进的ViBe模型、特征匹配等模型,并根据前景目标检测技术设计与实现了一个简易的监控系统,最后对系统进行了测试和算法评价。主要的研究工作如下:(1)在不同的监控场景下,通过建立多种算法模型来实现前景目标检测,并根据实验结果对模型进行了分析。对于静态场景,建立了帧间差分法模型,并针对帧间差分法在前景运动目标移动过慢或过快时检测不准确的问题,提出了基于梯度系数的改进的两帧差分法;同时,建立了基于背景差分思想的单高斯背景模型和ViBe模型,并进行了分析对比。对于动态场景,建立了混合高斯模型,减少了背景中的动态干扰对前景目标检测结果的影响;采用了SACON算法中的TOM更新机制,建立了改进的ViBe模型,解决了背景模型更新过慢而产生“鬼影”的问题。对于镜头晃动场景,通过对视频图像进行特征角点提取、仿射变换、图像填充使视频达到稳像状态,再采用改进的ViBe模型实现了前景目标检测。(2)以前景目标检测为目的,设计了一个基于B/S架构的智能视频监控系统。在服务器端主要完成了流媒体服务、视频传输、视频播放、算法分析等功能,在客户端主要完成了视频的实时显示以及前景目标检测结果展示等功能。(3)对系统进行了功能测试,验证各个模块是否能够正常工作;采用了不同的算法模型对监控视频进行了实际场景测试,并观察其检测结果是否能够满足要求。在算法的评价方面:基于评价指标对算法进行了性能分析,根据模型的平均检测时间对算法进行了速度分析,最后对算法模型进行了优缺点分析。通过系统测试和算法评价,本文所建立的算法模型能够实现监控系统中的前景目标检测,可以满足系统的要求,并为智能视频监控系统中的后续研究作了重要的铺垫。

关键词：智能视频监控系统前景目标检测帧间差分法背景差分法 ViBe模型特征匹配

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智能视频监控系统的算法研究

智能视频监控系统的算法研究

作者：黄旭楠西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,在信息化大数据时代的背景下,计算机作为一种工具在日常生活中扮演着越来越重要的作用。计算机硬件的迅速发展,大容量的存储设备层出不穷,处理器能力也大幅提高,这为图像处理的广泛应用提供了基础保证。在图像处理方面,智能化已... 详细信息

近年来,在信息化大数据时代的背景下,计算机作为一种工具在日常生活中扮演着越来越重要的作用。计算机硬件的迅速发展,大容量的存储设备层出不穷,处理器能力也大幅提高,这为图像处理的广泛应用提供了基础保证。在图像处理方面,智能化已经是一个很明确的发展方向。一套完整的视频监控系统包括运动目标的提取以及特定目标的跟踪过程,更为先进的智能系统应该具备图像理解功能,让计算机代替人去识别场景是一个很具有挑战性的研究方向。图像是人类认识事物最直观的一种方式,当前计算机的应用主要是在文字语音方面,未来趋势将是向着直观智能化的方向发展的。这种时代使命赋予了计算机图像处理领域勃勃生机,近年来各种机器视觉算法层见叠出,机器视觉领域俨然已经成为一个很热门的研究方向。在视频监控系统中,目标检测与跟踪是一个基础性的课题,通过对检测与跟踪技术的研究,可以衍生出很多应用领域：例如导弹的发射,卫星的跟踪及发射,敌方军事目标的圈定,现代智能交通监控系统以及社会治安智能监控系统。因此,在当前的形势下研究智能视频监控系统的应用有很重要的使用价值,本文对于视频监控系统的几个基本方面做了深入研究,所取得的主要研究成果为：1.对运动检测算法做了详细对比,并运用不同的算法对同一场景做检测结果比较,从中选择了一种快速准确对光照敏感度低的码书运动检测算法作为运动目标检测的基础。针对原始算法中存在的光照影响问题与计算的复杂度问题做了改进,使得检测算法在准确性上有很大提高,同时也兼顾到算法的实时性。2.针对复杂背景下的运动检测过程,在算法改进的基础上加入了背景更新过程,在检测的同时根据视频中的实际情况对背景模型进行跟进学习,这样就使得检测算法应用场景更加广泛,检测结果更加准确和符合人类的认知。3.对常见的运动目标跟踪方法做了理论介绍和对比实验,直观的展现出各个方法在实际应用中的优缺点,从中选择了粒子滤波作为基础跟踪算法对其进行针对性的改进,鉴于被跟踪目标与周围背景中景物有很高相似度的情况下,粒子滤波跟踪不理想的事实,对粒子滤波做了一定的改进,使得运动目标可以持续被跟踪,减少跟丢的情况。4.加入了警戒线检测算法。将运动目标检测,运动目标跟踪,警戒线检测三部分搭成一个实际使用的系统,并对代码进行了优化,使整个系统有良好的可用性。

关键词：智能视频监控系统码书模型粒子滤波警戒线检测颜色空间

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智能视频监控系统综合实验设计

实验技术与管理 2021年第6期38卷 181-184页

作者：丁建伟张琪中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

为了更好地讲授智能视频监控的基本原理和实现方法,该文设计了智能视频监控系统综合实验。使用MATLAB设计图形用户界面,实现图像读取、目标检测、目标识别、行为分析和报警等功能。该实验不仅可以使学生综合运用模式识别与图像处理知识... 详细信息

为了更好地讲授智能视频监控的基本原理和实现方法,该文设计了智能视频监控系统综合实验。使用MATLAB设计图形用户界面,实现图像读取、目标检测、目标识别、行为分析和报警等功能。该实验不仅可以使学生综合运用模式识别与图像处理知识,更好地理解智能视频监控的基本原理和方法,还能激发学生的学习兴趣、提高学生的科研素质和动手能力,有效提升教学效果。

关键词：智能视频监控系统视频侦查综合实验图形用户界面

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智能视频监控系统中基于孪生网络的车辆跟踪

智能视频监控系统中基于孪生网络的车辆跟踪

作者：任杰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,智能视频监控系统在城市安防工作中的重要性日益显著,具有重要的研究价值。对交通监控系统中存在酒驾、肇事、超速异常行为的车辆进行跟踪,减少违规、违纪车辆逃逸所带来的人员及财产的损失,一直是智能监控系统重要的功能之一。... 详细信息

近年来,智能视频监控系统在城市安防工作中的重要性日益显著,具有重要的研究价值。对交通监控系统中存在酒驾、肇事、超速异常行为的车辆进行跟踪,减少违规、违纪车辆逃逸所带来的人员及财产的损失,一直是智能监控系统重要的功能之一。但是受到恶劣的天气（阴天、雨天、雪天）、空气污染（雾霾天）、黑夜等复杂的拍摄场景造成的目标与背景相似问题的影响,为车辆跟踪系统增加难度。传统的车辆跟踪算法无法解决恶劣天气的需求,并且在处理运动车辆存在的尺度伸缩变换问题仍有不足。因此本文在基于孪生网络Siam FC跟踪算法的基础上,针对恶劣天气造成的目标与背景相似问题、没有尺度伸缩变换以及Siam FC算法中缺少的模型更新等问题进行研究和改进,并在跟踪器的前端添加YOLO检测器,实现快速、自动、高效的车辆跟踪算法。本文的主要内容如下:1.针对车辆跟踪中存在的受复杂的视频拍摄场景导致目标与背景相似问题,本文提出了一种基于孪生网络的特征融合方法。利用VGG-16网络分别提取目标车辆的表观特征和语义特征,对表观特征和语义特征分配权重,获得比较完整的特征映射图,既可以区分出目标与背景,又可以区分出同类别中的目标车辆,去除大量的冗余特征,便于后续的相似度比较。同时,鉴于Siam FC算法框架中没有模型更新模块,导致算法稳定性降低的问题,提出了改进方案,采用训练更新阈值的方式,不断提高算法的稳定性。通过实验证实了本文所提出的算法能有效地提高跟踪算法的成功率和准确度,算法的整体性能有所提高。2.针对车辆跟踪中存在的尺度伸缩变换问题,本文提出了基于相关滤波的树形尺度估计方法。利用一维相关滤波先确定当前图片的尺度范围,如果是放大,图片将被分配到放大因子一方进行放大尺度因子匹配。反之,则分配到缩小一方进行缩小尺度因子匹配。这种采用相关滤波器的方式不仅可以高效的解决尺度伸缩变换对车辆跟踪造成的影响,还可以减小计算量,提高算法的实时性。最后为了减少人为干预,减少人工标注跟踪视频的初始框所带来的复杂操作,本文在跟踪算法的前端加入YOLO检测器,完成对跟踪目标自动画框的操作,在不改变精度的前提下满足了车辆跟踪在现实市场的竞争力。通过多组实验对以上方法进行验证,证实了本文所提出车辆跟踪算法有效的解决了以上问题,在成功率率和精确度方面都具有较好的表现,符合实际应用的需求。

关键词：智能视频监控系统车辆跟踪孪生网络特征融合尺度估计

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智能视频监控系统中人群密度估计与实现

智能视频监控系统中人群密度估计与实现

作者：沈娜南京航空航天大学

学位级别：硕士

智能视频监控系统是现今计算机视觉领域的研究热点之一。随着城市人流量的增加，对公共场所的人群进行监控和管理变得至关重要。检测监控场景内的人群并估计人群密度，不仅可以帮助有关部门及时发现公共场所的不安全因素，而且可以更好... 详细信息

智能视频监控系统是现今计算机视觉领域的研究热点之一。随着城市人流量的增加，对公共场所的人群进行监控和管理变得至关重要。检测监控场景内的人群并估计人群密度，不仅可以帮助有关部门及时发现公共场所的不安全因素，而且可以更好地完善视频监控系统的性能，为维护公共场所的安全秩序做出了很大的贡献。本文对现有的人群密度估计方法进行了详细研究。对中低密度人群图像，提出了一种改进的混合高斯模型，用于人群图像的背景重建。与以往的混合高斯模型背景重建方法不同的是，针对人群密度特点，该方法选择了均值和偏差均值来更好地描述背景模型特征。在此基础上，提出了像素过滤技术，用于解决运动目标像素对背景重建的干扰。同时，利用原始图像与参考背景图像在S分量上的差分关系，修正人群前景图像。实验结果表明，该方法能够快速地重建背景图像，大大地提高了中低密度下人群人数统计的准确性。针对中高密度人群图像，利用支持向量机的方法估计人群的密度等级。首先，利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征，通过对相关性的分析选取不同方向的纹理特征。然后，采用分段二分法优化支持向量机的核参数，利用参数优化后的支持向量机对人群图像的纹理特征进行分类。实验结果发现，不同方向的纹理特征决定了不同场景下人群密度估计精度;支持向量机的泛化性能优于传统的BP神经网络分类器;基于支持向量机的分类方法能够实现中高密度人群密度等级的估计。最后，根据现有的视频监控系统的特点，引入多线程思想，在完成单路人群密度估计的基础上，实现了多个场景下并行的人群密度监控，完善了现有智能视频监控系统的功能。本文所提出的智能视频监控系统下的人群密度估计方法，在实验仿真中得到了实现，并且能够满足视频监控系统的实时性和准确性要求。该技术在机场、地铁及公共广场等场所的监控管理系统中具有广阔的应用前景。

关键词：智能视频监控系统人群密度估计混合高斯模型支持向量机多线程

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智能视频监控系统关键技术研究

智能视频监控系统关键技术研究

作者：赵俊西安电子科技大学

学位级别：硕士

视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。本文基于这两个方面展开研究。在运动目标检测方面,本文对帧差法进行了改进,提出了基于梯度信息的三帧差分的视频运动目标检测的方法。另外,分析了混合高斯模型的理论和常用近似... 详细信息

视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。本文基于这两个方面展开研究。在运动目标检测方面,本文对帧差法进行了改进,提出了基于梯度信息的三帧差分的视频运动目标检测的方法。另外,分析了混合高斯模型的理论和常用近似算法的优缺点,给出了该方法的具体实现并将该方法应用于视频运动目标检测。最后,针对混合高斯模型检测结果易受阴影影响的问题,研究了目标检测过程中阴影抑制的方法。通过实验验证了本文提出的阴影抑制算法的有效性。在运动目标跟踪方面,重点讨论了卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法的理论和实现。考虑到视频监控的复杂性和特殊性,本文混合使用卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法,提出了一种稳健的跟踪视频目标的方法。本文最后给出了一个基于开放源码的视觉处理库(OpenCV)的视频监控系统实现框架。通过采用DirectShow技术使图象采集、处理、显示的整体运行效率得到大幅度提高。本文还利用VC++和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。

关键词：智能视频监控系统运动目标检测混合高斯模型阴影检测运动目标跟踪

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智能视频监控系统的研究与开发

智能视频监控系统的研究与开发

作者：王瑞山东大学

学位级别：硕士

智能视频监控系统是一个涉及图像处理、模式识别、人工智能以及机器视觉在内的多学科的前沿研究领域,其在安全领域以及非安全领域都具有非常重要的作用。由于智能视频监控系统存在着巨大的经济价值和广泛的应用前景,因而获得了国内外研... 详细信息

智能视频监控系统是一个涉及图像处理、模式识别、人工智能以及机器视觉在内的多学科的前沿研究领域,其在安全领域以及非安全领域都具有非常重要的作用。由于智能视频监控系统存在着巨大的经济价值和广泛的应用前景,因而获得了国内外研究人员的广泛关注。本文主要研究对象是智能视频监控系统,结合当前国内外的研究现状,分析了智能视频监控系统仍存在的一些问题。在智能视频监控系统中,运动目标检测是很多智能模块的基础,检测的准确率决定了智能视频监控系统的精度,因此本文首先研究了基于视频序列的运动目标检测技术。背景减除法、帧间差分法以及光流法是目前最为常用的几种方法,然后针对各自的不足之处分析研究了一些改进算法。由于光流法不符合智能视频监控系统实时性的要求,所以本文又在背景减除法和帧间差分法的基础上研究了基于视频分析的警戒区域入侵检测技术,首先用矩形框框出检测出的运动目标,然后通过判断该矩形与手动划定的警戒区域的多边形之间的几何关系,如果两个多边形存在重叠区域,即可判断为发生入侵行为,系统自动发出报警。作为智能视频监控系统,事后取证的功能与事发报警同样重要。本文设计的智能视频监控系统包含了三种视频检索形式：基于时间的视频检索、基于事件的视频检索以及基于内容的视频检索。基于时间的视频检索是指通过输入一个具体的时间,系统可自动查找到该时间附近的录像;基于事件的视频检索主要是检索警戒区域入侵事件,在警戒区域入侵事件发生时,系统会自动将该事件发生的时间以及摄像机号记录到数据库,以便用户检索;基于内容的视频检索,应先将非结构化的视频序列结构化,将视频序列分为视频流、场景、镜头以及帧,然后进行视频结构的分析,即对镜头进行边界检测,对检测好的镜头进行关键帧的提取,本文着重介绍了目前常用的几种镜头边界检测技术和关键帧提取技术。然后输入本文系统的截图,通过判断截图与关键帧之间的相似关系,系统可自动定位到截图所在的录像。最后,本文利用Microsoft Visual Studio2005结合OpenCV2.0开发了一款智能视频监控系统,该系统不仅具有普通视频监控系统的一些基本功能,如多通道视频显示、云台设置及控制、网络视频传输以及定时监控等,同时还具备了警戒区域的入侵检测以及基于内容的视频检索等智能功能。

关键词：智能视频监控系统运动目标检测入侵检测镜头边界检测关键帧提取

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智能视频监控系统关键技术的研究与实现

智能视频监控系统关键技术的研究与实现

作者：曹昌盛华北电力大学

学位级别：硕士

随着社会公共安全需求的提高,视频监控正不断延伸到社会的各个角落,传统的人工值守的视频监控的方式已经不能满足日益增长的监控需求和监控规模的需要。以全天候、无人值守、自动告警、实时等智能化为特点的智能监控的需求变得越来越迫... 详细信息

随着社会公共安全需求的提高,视频监控正不断延伸到社会的各个角落,传统的人工值守的视频监控的方式已经不能满足日益增长的监控需求和监控规模的需要。以全天候、无人值守、自动告警、实时等智能化为特点的智能监控的需求变得越来越迫切,因此,对智能视频监控技术的研究成为了视频监控领域中一个研究热点。本文在研究智能视频监控的各种关键技术,对现有的各项研究成果和应用实例进行分析研究的基础上,构建了基于DSP的智能视频分析前端系统,与网络视频服务器和监控终端一起,建立了一个完整的智能视频监控系统。智能视频监控关键技术的研究和实现基于ADSP-BF561的智能视频分析前端是本文的研究重点。本文首先对智能视频监控关键技术进行了研究,包括运动目标检测技术、运动目标跟踪技术以及各种计算机图像图形处理算法。对智能视频监控关键技术的研究为构建智能视频监控系统提供了良好的理论基础,并且为各项功能的实现提出了技术解决路线。构建基于ADSP-BF561的智能视频分析前端是本文的另一个研究重点,课题针对BF561的双核特性采用了双核应用模式构建工程,结合开源软件工具库,实现了视频H.264编码和视频分析的并行工作。工程包括视频数据采集、智能视频分析、视频H.264编码以及压缩码流的传输等功能模块,实现了入侵检测,遗留物检测,运动目标跟踪,信号丢失检测等众多功能。最后针对DSP对工程进行了优化,以提高处理效率,达到实时性要求。

关键词：智能视频监控系统 H.264 视频分析 ADSP-BF561 双核应用模式