检索结果-南通市图书馆

作者：陈桦电子科技大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平的提高,衣食住行得到充分满足,人们对自身安全有了更高要求,一个安全管理的环境十分必要。比如某些重要场合,如监狱、仓库等需要较高的监控力度;比如某些户外场所,如野外营地、电网基地等环境复杂、天气多变使得监控难... 详细信息

随着人们生活水平的提高,衣食住行得到充分满足,人们对自身安全有了更高要求,一个安全管理的环境十分必要。比如某些重要场合,如监狱、仓库等需要较高的监控力度;比如某些户外场所,如野外营地、电网基地等环境复杂、天气多变使得监控难度加大。传统的视频监控依靠人力进行,费时费力且效果不好,现有的智能监控或专门定制不具普适性,或技术不够先进,检测精度不高,一种高效的具有普适性的区域入侵检测方法非常必要。本文主要对智能监控系统的目标跟踪与识别问题进行研究,基于卡尔曼跟踪建立特征辨识矩阵对多目标进行跟踪以解决多目标相互干扰、跟踪精度不高的问题;基于计算机图形学建立特征距离模型以解决复杂背景下目标入侵行为难以判别的问题并采取容错策略应对摄像头的不同角度问题;采用Microsoft Visual2010、OpenCV2010设计并实现智能监控系统,将系统分为分析端与客户端两部分保证数据同步实时处理且方便用户携带使用。现场测试表明,本智能监控系统实现了户外的现场监控及报警处理,且在测试的案例中,系统的入侵检测算法达到了89%的准确率和2%的漏报率,实现了可靠实时鲁棒的智能监控。

关键词：智能监控区域入侵目标跟踪入侵判别

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基于IPC的区域入侵检测算法的设计与实现

基于IPC的区域入侵检测算法的设计与实现

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作者：和萌西安理工大学

学位级别：硕士

出于对安全与管理的考虑,需要对某些区域进行入侵检测。入侵检测方法主要有基于传感器和基于网络摄像机(IP Camera,IPC)两种。相对于传统的基于传感器的入侵检测方法,基于网络摄像机的入侵检测方法具有更大的优势。比如可按照用户需求... 详细信息

出于对安全与管理的考虑,需要对某些区域进行入侵检测。入侵检测方法主要有基于传感器和基于网络摄像机(IP Camera,IPC)两种。相对于传统的基于传感器的入侵检测方法,基于网络摄像机的入侵检测方法具有更大的优势。比如可按照用户需求划定警戒区域,可达到更高的检测率,可在入侵者接近警戒区域时提前预警。因此,本文研究基于IPC的入侵检测算法。该类算法对IPC传输的视频序列进行处理,当发现有人员或车辆进入警戒区域并且触发入侵判别条件时,报警通知工作人员。算法主要包括运动目标检测和入侵判别两个方面。本文的主要研究内容如下:1.研究了常用的运动目标检测算法。存在光照变化、动态背景或阴影的场景,运动目标的精确检测比较困难。针对上述问题,本文采用一种基于改进混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)与阴影去除的运动目标检测算法。在传统GMM算法的基础上,引入可调节学习率更新背景模型,引入组合权重进行背景/前景分割,引入基于颜色和纹理特征的方法进行阴影去除,最后进行形态学处理去除噪声。2.研究了常用的入侵判别机制。入侵判别机制包括入侵检测的警戒区域和入侵判别规则两方面。为了实现任意多边形警戒区域的绘制,本文通过鼠标确定警戒区域的顶点,然后借助开源计算机视觉库(Open Source Computer Vision Library,OpenCV)的库函数实现警戒区域的绘制。为了在入侵目标接近警戒区域时就提高警惕,本文设定预警、报警两种警告形式,并判断入侵目标是进入还是离开警戒区域。3.采用海康威视的一款IPC作为视频输入,分析本文入侵检测算法的性能。借助CDW-2014数据集、OTB50数据集、WallFlower数据集以及西安理工大学监控视频验证本文入侵检测算法处理多种复杂视频场景的能力。实验结果表明:本文的入侵检测算法不仅能根据用户需求设置多样的警戒区域,而且即使视频场景中存在光照变化、动态背景和阴影等干扰,也能准确进行预警和报警。在测试的案例中,入侵检测的准确率达到95.0%,误检率达到3.9%,满足了高检出、低误报的要求。

关键词：入侵检测运动目标检测混合高斯模型入侵判别

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基于Φ-OTDR+BP神经网络分类器的海缆防锚害系统模式识别

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光通信技术 2023年第2期47卷 39-43页

作者：梅春国家电投集团江苏海上风力发电有限公司江苏盐城224000

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动探测是海缆锚害预警的重要防护手段。针对探测海缆锚害的入侵事件类型判别需求,提出将反向传播(BP)神经网络分类器应用于基于Φ-OTDR的海缆防锚害系统中,介绍了基于Φ-OTDR+BP神经网... 详细信息

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动探测是海缆锚害预警的重要防护手段。针对探测海缆锚害的入侵事件类型判别需求,提出将反向传播(BP)神经网络分类器应用于基于Φ-OTDR的海缆防锚害系统中,介绍了基于Φ-OTDR+BP神经网络分类器的海缆防锚害系统原理,采用信号时域特征和时频域特征作为特征向量,构建基于BP神经网络的分类器,实现了对入侵事件类型的判别。试验结果表明,分类器的模式识别准确率达到100%。

关键词：海底电缆防锚害神经网络算法模式判别相位敏感光时域反射计入侵判别

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无人值守变电站广域防盗安防系统设计

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安徽电力 2017年第3期34卷 57-59页

作者：申定辉于晓蕾国网六安供电公司安徽六安237000 国网安徽众兴电力设计院有限公司安徽合肥230601

"三集五大"以后,变电站的运维模式转为由有人值班向运维站集中管控,这就导致无人值守的变电站面临被偷盗的潜在风险。现有的变电站监控系统已将实时视频信号接入监控主站,但存在以监控设备信号为主和人的主观上的站内监控盲区。文中立... 详细信息

"三集五大"以后,变电站的运维模式转为由有人值班向运维站集中管控,这就导致无人值守的变电站面临被偷盗的潜在风险。现有的变电站监控系统已将实时视频信号接入监控主站,但存在以监控设备信号为主和人的主观上的站内监控盲区。文中立足变电站的安防控制系统,结合现有的视频监控平台,提出一种无人值守变电站的广域防盗窃安防系统。系统由变电站大门远程控制系统、站内动态物体捕捉系统和入侵判别报警系统组成。从框架设计、实现方案和控制逻辑角度对所提出系统的可行性进行了分析。所提出的系统能够很好地为无人值守变电站提供一个全天候的"天眼"实时监测,改善变电站的外部风险环境。

关键词：无人值守变电站广域安防远程控制动态捕捉入侵判别系统设计

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