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油田作业现场近海周界区域入侵检测

计算机系统应用 2022年第1期31卷 236-241页

作者：李婷玉姜文文邢金台徐震张蕾田枫刘芳中国石油天然气股份有限公司冀东油田分公司唐山063004 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

为提高油田作业现场安全作业监管效率,保证油田作业现场近海周界区域人员闯入检测的准确性和时效性,针对现有的区域入侵检测方法在检测油田作业现场远距离小目标时效果差,达不到实时的问题,本文提出了一个基于SOLOv2和CenterNet结合的... 详细信息

为提高油田作业现场安全作业监管效率,保证油田作业现场近海周界区域人员闯入检测的准确性和时效性,针对现有的区域入侵检测方法在检测油田作业现场远距离小目标时效果差,达不到实时的问题,本文提出了一个基于SOLOv2和CenterNet结合的近海区域作业人员入侵检测模型,模型首先采用SOLOv2对作业现场近海区域周界进行分割,并对分割的结果进行识别,再将识别出的近海区域作为危险区域;然后使用CenterNet网络对作业人员进行检测与定位,对作业人员的位置与危险区域的位置进行计算,从而实现近海周界区域入侵检测.实验结果证明,该方法可有效解决作业现场背景复杂,检测准确率要求高,被检测目标小情况下的近海周界区域入侵检测问题,模型的准确率可达94.7%,该模型目前已经成功部署到油田作业现场,运行良好.

关键词：区域入侵小目标检测实时性 SOLOv2 CenterNet

基于视频的区域入侵检测智能监控系统的设计与实现

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基于视频的区域入侵检测智能监控系统的设计与实现

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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基于目标跟踪的区域入侵检测方法研究

电子测量技术 2015年第2期38卷 51-54,63页

作者：薛八阳杨忠钟山郑海彬程凯南京航空航天大学自动化学院南京210016

智能视频监控在人们生产生活中的应用越来越广,区域入侵检测是智能视频监控的一个重要方面。主要研究了基于目标跟踪的区域入侵检测方法。首先采用混合高斯模型进行运动物体检测,在实际验证中获得了较好的前景检测效果;进一步采用了Mean... 详细信息

智能视频监控在人们生产生活中的应用越来越广,区域入侵检测是智能视频监控的一个重要方面。主要研究了基于目标跟踪的区域入侵检测方法。首先采用混合高斯模型进行运动物体检测,在实际验证中获得了较好的前景检测效果;进一步采用了Mean-Shift算法对从前景检测图像中提取出的运动物体进行实时跟踪,能够实时标记出运动物体并绘制出运动轨迹。采用OpenCV的运动物体跟踪算法框架,在Qt软件开发平台上进行了算法验证,获得了较好的实验效果,充分验证了算法的跟踪效果和实时性,具有实际工程指导价值。

关键词：智能视频监控区域入侵目标跟踪 Mean-Shift Qt

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智慧氨区平台区域入侵检测开发与实现

电子元器件与信息技术 2021年第7期5卷 186-188页

作者：茅飚季瑞丰林戟上海上电漕泾发电有限公司

氨气在火电厂具有重要作用,但是其独特的化学属性可导致氨气爆炸以及人员冻伤中毒等危险,因此,氨区区域应该严格监控,其作业人员应该在规定的区域作业,严禁进入液氨储罐等重点区域。为了更好地监控氨区重点区域,将摄像机实时画面接入氨... 详细信息

氨气在火电厂具有重要作用,但是其独特的化学属性可导致氨气爆炸以及人员冻伤中毒等危险,因此,氨区区域应该严格监控,其作业人员应该在规定的区域作业,严禁进入液氨储罐等重点区域。为了更好地监控氨区重点区域,将摄像机实时画面接入氨区智慧化平台,通过海康SDK进行二次开发,实现重点区域规划,发现入侵可以主动抓图产生报警并推送,及时提醒相关人员,降低事故发生的概率。

关键词：智慧氨区平台软件开发工具包智能监控区域入侵报警布防

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MOG2算法在区域入侵检测的应用

科技风 2019年第5期 248-248页

作者：朱松安徽理工大学安徽淮南232001

随着视频监控技术的发展,视频监控更加高清化、网络化、智能化,同时,安防领域中也对视频监控提出更多要求。监控系统能够对监控视频进行分析,具有对视频中的人物检测或者预警等功能,这样在减少人力、物力资源的投入,同时也能提高监控的... 详细信息

随着视频监控技术的发展,视频监控更加高清化、网络化、智能化,同时,安防领域中也对视频监控提出更多要求。监控系统能够对监控视频进行分析,具有对视频中的人物检测或者预警等功能,这样在减少人力、物力资源的投入,同时也能提高监控的质量以及效率。本文提出用MOG2算法检测区域是否存在异常,以便给予警示,提醒工作人员帮忙等,对于提高人们生活安全具有重要意义。

关键词： MOG2算法视频监控区域入侵

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面向庭院式住宅的周界入侵综合识别技术

科学技术与工程 2024年第9期24卷 3747-3755页

作者：陶晶吴浩金钟杨倪之昊四川轻化工大学自动化与信息工程学院自贡643000 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室自贡643000

针对现有周界入侵检测技术应用于私人住宅时面临的几个问题,提出一种面向庭院式住宅的周界入侵综合识别算法,该算法以YOLOv5为基础,将周界入侵检测任务分为异常目标检测与入侵检测两部分。在异常目标检测部分,针对YOLOv5在复杂户外场景... 详细信息

针对现有周界入侵检测技术应用于私人住宅时面临的几个问题,提出一种面向庭院式住宅的周界入侵综合识别算法,该算法以YOLOv5为基础,将周界入侵检测任务分为异常目标检测与入侵检测两部分。在异常目标检测部分,针对YOLOv5在复杂户外场景下对小目标检测效果不佳等问题对其网络结构进行三点改进,然后应用改进YOLOv5对监控范围内人员穿戴与所持工具是否异常进行检测,并根据结果判断是否存在潜在入侵行为;在入侵检测部分,提出一种点线式区域入侵检测方法,巧妙地将区域入侵检测问题抽象成点与多条直线围成区域的位置关系判断问题。实验结果表明:本文算法在异常目标检测阶段平均精度(mean average precision,mAP)为85.4%,相较于YOLOv5与其他目标检测算法精度更高;模型检测速度可达23.4帧/s,实时性良好;在入侵检测阶段,点线式区域入侵检测方法相较于现有基于视频的入侵检测方法具有更高的入侵检测灵敏度且不存在误检现象;基本满足对庭院式住宅进行周界入侵检测的任务需求。

关键词：周界入侵检测异常目标检测区域入侵智能分析

基于MFC+OpenCV的视频监控区域入侵检测系统设计与实现

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基于MFC+OpenCV的视频监控区域入侵检测系统设计与实现

作者：吴双山东师范大学

学位级别：硕士

智能监控视频作为计算机领域的一个重要分支日益受到研究界的瞩目。视频监控主要利用计算机视觉和图像处理方面的算法对捕获到的视频文件进行分析、处理及研究,并能做出相应的反应。如:监控系统可以自动识别运动物体的入侵;监控区域出... 详细信息

智能监控视频作为计算机领域的一个重要分支日益受到研究界的瞩目。视频监控主要利用计算机视觉和图像处理方面的算法对捕获到的视频文件进行分析、处理及研究,并能做出相应的反应。如:监控系统可以自动识别运动物体的入侵;监控区域出现不正常的情况,能够以适当的方式发出实时警报信息,从而为短时间内解决突发事件提供技术支持。本课题针对智能监控系统区域内入侵目标的检测与处理等问题进行了较为细致的研究。视频区域入侵检测系统主要分为两大模块,分别为视频管理模块和图像处理模块。视频管理模块又分为视频捕获模块(系统可以通过读取用户所选择的摄像头来捕获视频信息);视频存储模块(系统可以将图像分析模块处理好的图像帧存入指定的文件夹);视频显示模块(系统可以将用户选定的视频源文件显示在系统界面上,用户可以实时查看监控视频图像和被处理之后的连续图像状态)。图像处理模块又分为图像分析模块(系统可以对捕获的视频图像调用图像处理算法进行分析);数据存储模块(系统可以将图像分析模块分析出来的有效信息实时存入文件夹中)。此外,系统的设计与实现可以看作界面的设计与算法的实现。其中界面设计主要分为图像区、文件操作区与摄像头操作区;算法的实现主要包括利用帧间差分法进行背景建模,采用中值滤波对图像进行处理,利用形态学处理的方法对图像信息去噪,此外还包括进行图像的二值化处理和阈值的选取等等。本系统的开发利用了MFC的应用程序框架结构和OpenCV中的类、库函数,且采纳了C++面向对象的思维进行分析和设计,使得该系统的稳定性和可靠性较高,同时具有良好的可扩展性。系统实现了对直接由摄像头捕获的视频或者其他视频源文件中警戒区域内运动物体的检测。当所标注的警戒区域出现危险或临界行为时,系统将发出警报信息以供工作人员及时的做出反应。

关键词：智能监控区域入侵入侵检测

基于图像特征提取的化工园区安全管理监测技术研究

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基于图像特征提取的化工园区安全管理监测技术研究

作者：楚林巍哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

化工产业是国民经济的重要支柱产业,在我国工业经济体系中占有重要地位。通过视频监控技术对园区潜在安全问题进行防范和预警,加强对化工园区的监测管理,可保障化工园区的安全运行。目前针对化工园区特殊环境的安全管理监测技术研究较少... 详细信息

化工产业是国民经济的重要支柱产业,在我国工业经济体系中占有重要地位。通过视频监控技术对园区潜在安全问题进行防范和预警,加强对化工园区的监测管理,可保障化工园区的安全运行。目前针对化工园区特殊环境的安全管理监测技术研究较少,本文在分析国内外相关技术的基础上,实现工人安全检测和区域入侵检测,结合界面设计、云服务器、APP和嵌入式等技术完成化工园区安全管理监测的功能设计。基于YOLOv5目标检测算法和人体姿态分析实现工人安全检测,对工人是否戴安全帽、是否穿反光衣和吸烟进行检测,根据检测任务和应用场景对YOLOv5进行改进以提高工人安全检测效果。将YOLOv5置信度损失和分类损失的损失函数分别替换为焦点损失函数和质量焦点损失函数,改善数据集样本不均衡问题;采用柔性非极大值抑制算法代替非极大值抑制算法充分利用预测框信息,改善目标重叠时的漏检情况;对网络结构增加多尺度检测和协同注意力机制,提高网络对微小烟支的检测效果以及对感兴趣区域的关注度。为进一步增强吸烟检测效果,基于烟支目标和人体姿态分析实现吸烟行为二次检测。以YOLOv5和Deep SORT结合的多目标跟踪算法为基础实现人员和车辆的跟踪,在此基础上实现区域入侵检测算法设计。通过制定危险区域和越界边界线的方案,为区域入侵检测算法设计奠定基础。区域入侵检测算法通过对目标行为状态分析实现危险区域入侵检测,利用最小二乘法拟合目标轨迹且根据向量相交原理,判断目标轨迹与越界边界线的位置关系实现越界检测。最后在多目标跟踪算法基础上融合危险区域入侵检测算法和越界检测算法,实现化工园区的区域入侵检测。通过设计工人安全检测算法和区域入侵检测算法,并完成安全管理监测功能设计,实现化工园区安全管理的智能监测。通过实验对比分析,验证本文检测算法的检测性能满足预期指标要求,能够对化工园区的安全管理监测提供有效保障。

关键词：视频监控安全检测区域入侵 YOLOv5 DeepSORT

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面向视频的人员入侵检测方法研究及应用

计算机技术与发展 2022年第4期32卷 116-121页

作者：吴春香吴恋贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州师范学院贵州贵阳550018

近年来智能视频监控在智能安防中的应用越来越广泛,人员入侵则是智能监控中一个重要部分。然而传统基于运动检测的入侵检测方法稳定性差,容易受到光照和相似物干扰引起误报,为解决这个问题,文章主要对基于深度学习的区域入侵检测和越线... 详细信息

近年来智能视频监控在智能安防中的应用越来越广泛,人员入侵则是智能监控中一个重要部分。然而传统基于运动检测的入侵检测方法稳定性差,容易受到光照和相似物干扰引起误报,为解决这个问题,文章主要对基于深度学习的区域入侵检测和越线入侵检测方法进行研究,实现视频监控下人员入侵智能检测与入侵帧存储。针对不同监控角度下yolov3检测得到的行人,设置不同检测点作为入侵检测定位点,在入侵判断方面,为提高判断的稳定性,文章提出鲁棒有效的入侵判断规则,即采用行人连续多帧位置的均值为判断依据,当行人连续多帧位于禁区时启动报警。通过在多个场景中与现有流行方法进行对比实验验证了所提方法的实时性、有效性及鲁棒性。

关键词：视频监控入侵检测区域入侵越线入侵 yolov3