船舶视频监控图像的多特征集成研究
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究
视频监控图像中的行人检测与跟踪研究随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与跟踪技术作为视频监控系统中的重要组成部分，一直受到广泛的关注与研究。
本文将探讨视频监控图像中的行人检测与跟踪研究的背景、挑战以及最新的研究进展。
首先，了解行人检测与跟踪研究的背景非常重要。
视频监控图像中的行人检测与跟踪指的是自动识别和跟踪视频监控中的行人目标。
行人检测的主要目标是在视频中准确地检测出行人目标的位置，而行人跟踪则是在不同的视频帧中追踪行人目标的运动轨迹。
准确地实现行人检测和跟踪可以帮助监控系统实时监测行人目标，及时发现异常行为，并为犯罪调查、交通管理等领域提供重要依据。
然而，视频监控图像中的行人检测与跟踪面临着一些挑战。
首先，视频监控图像往往受到光照条件、天气状况、摄像头视角等因素的影响，导致图像质量不佳，行人目标的识别变得困难。
其次，行人和其他物体之间往往存在相似的外观特征，容易将其他物体误识别为行人目标，或者将同一行人目标识别为多个目标。
此外，行人的遮挡、行人的姿态变化、行人的快速移动等因素也会给行人跟踪带来困难。
为了克服这些挑战，研究人员提出了一系列有效的行人检测与跟踪算法。
其中，行人检测算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常提取行人的颜色、纹理、形状等特征，然后通过分类器或检测器进行目标识别。
而基于深度学习的方法则利用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，通过大规模的训练数据来学习行人目标的特征表示，从而实现准确的目标检测。
在行人跟踪方面，主要包括传统的基于特征的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法。
基于特征的跟踪方法通常通过目标的外观特征和运动信息进行目标的匹配和跟踪。
而基于深度学习的跟踪方法则通过将目标跟踪问题转化为目标的像素级别的分类或回归问题，利用深度神经网络进行目标跟踪。
最新的研究进展表明，基于深度学习的方法在视频监控图像中的行人检测与跟踪方面取得了显著的改进和突破。
船舶视频监控方法
船舶动态与视频监控系统的设计与实现0.引言近几年，我国海上运力、运量直线上升，但由于海上环境特殊，缺乏有效的监管技术手段，目前海上安全生产问题已成为制约海运业（特别是滚装船）发展的突出因素[1]。
借助高科技手段对船舶动态与视频进行全方位的监控，建立高效的船舶管理与预警系统，是保证船舶航行安全的必然选择。
传统的船舶动态监控系统是利用船载GPS和通信设备（大多是海事卫星C站）把船舶航行的动态信息（船位、航速、航向）传回陆地指挥中心，指挥中心能在大屏幕电子海图上观察到船舶的分布情况、运动轨迹，能够查询相关信息，对船舶进行调度管理等等[2，3]。
目前，国内外海上船舶管理是以船舶报告系统和VTS为代表，以雷达、高频电话和AIS（船舶自动识别系统）技术为手段[4,5]，存在显示不直观（只能将船舶作为一个质点来管理），系统扩展性不强等缺点，在远海则只能以卫星通信来补充，运行费用昂贵。
国外现有的船舶视频传输系统基本上是针对远洋航行的船舶，采用卫星通信方式，通过船载F 站实现船舶静态图像传输，但由于其费用高而较少被采用。
随着我国公众移动通信技术的发展，本文提出用CDMA1X无线网络传输船舶视频图像与船舶动态信息。
由于涉及动态信息和视频信息的传输，岸船之间的信息传输问题便成了船舶动态和视频监控系统所要解决的主要问题。
对于海上移动通信来说，目前主要有以下几种方式：（1）海事卫星C站或F站，其优点是信号覆盖全球，缺点是带宽窄，比如使用海事卫星F站传输视频只能达到64K的带宽，而且设备昂贵（约2.5万美元/台）和通信费用高（6.5美元/分钟），只有在紧急状态下使用，很少用于日常的安全管理。
（2）VHF（VeryHighFreqency）和SSB（SingleSideBand），主要用于话音通信。
（3）GSM、GPRS和CDMA技术，这几种技术都适合近岸航行的船舶进行岸船通信，但对于中国海域的海上业务来说，GSM和GPRS的信号覆盖不如CDMA广，传输带宽也不如CDMA宽。
基于图像处理的船舶目标检测与追踪研究
基于图像处理的船舶目标检测与追踪研究图像处理技术在船舶目标检测和追踪方面发挥着重要的作用。
随着船舶交通的不断增加和海上安全需求的提高，船舶目标检测与追踪的研究变得越来越重要。
本文将探讨基于图像处理的船舶目标检测与追踪的研究进展和方法。
船舶目标检测是指从图像或视频序列中准确地定位和识别出船舶目标。
船舶目标追踪是指在一段时间内跟踪船舶目标的位置和运动信息。
船舶目标检测和追踪的研究对于海上交通管理、船舶安全监控、海上资源开发等领域具有重要意义。
在船舶目标检测与追踪的研究中，图像处理技术是一个关键的方法。
首先，船舶目标的图像特征可以用来区分船舶和其他目标物体。
通过对船舶目标的特征进行提取和分类，可以实现目标检测的功能。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
特征提取方法可以基于传统的图像处理算法，也可以基于深度学习算法。
深度学习算法在船舶目标检测方面取得了较好的效果，其基本原理是通过网络模型自动提取图像特征。
其次，船舶目标的运动信息可以用来进行目标追踪。
船舶目标的运动信息可以通过光流算法、粒子滤波算法等方法获得。
光流算法通过分析图像序列中目标的像素位移来估计目标的运动信息。
粒子滤波算法则是通过迭代的方式对目标的位置进行估计和更新。
此外，船舶目标的形态变化和视角变化也是船舶目标检测和追踪中需要考虑的问题。
船舶目标在不同视角和不同形态下可能会出现不同的特征。
为了解决这个问题，可以采用多尺度的检测算法和特征融合的方法。
多尺度的检测算法可以在不同的尺度下对船舶目标进行检测，从而适应不同的视角和形态。
特征融合的方法可以将不同尺度下提取的特征进行融合，提高检测和追踪的准确性和稳定性。
在船舶目标检测与追踪的研究中，还可以借鉴其他相关领域的方法和技术。
例如，物体检测和追踪领域的研究可以为船舶目标检测和追踪提供一定的参考。
另外，数据集的质量和数量对于船舶目标检测和追踪的研究也具有重要影响。
建立大规模的船舶目标数据集，对于算法的训练和性能评估具有重要意义。
视频技术在船舶领域中的研究与应用
结构 、 能 以及 各 个 传输 信 道 所 遵 循 的协 议 。其 功
基本 组 成单 元 是 “ ” 域 。一 个 Ｈ． ２ ３ ３系 统 的 域包 括 网关 、 关守 、 点 控 制 单 元 （ Ｕ） 多 Ｍｃ 和所 有 的视 频 终端 。其结 构 如 图 １ 示 。 所
ｓ ａ ｄ ｒ ｓ ｉ ｒｎ ｉｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｎ ｍａ ｉ ｅｆｅｄ，ｔ ｅｇ ｎ ｒ ｌ ｒ ｍｅ ｒ ｆｔ ｅ ｖｄ ｏ ａ ｐ ｉａ ｉｎ ｉ ｓ ｔｆ ｒ ｈ ｈ ｅ ｅ ａ ａ ｗｏ ｋ ｏ ｈ ｉ ｅ ｐ ｌ ｔ ｓ ｅ ｏ ｔ ．Ｔｈ ｌｎ ｏ ｏ ｒ ｈ ｎ ｆ ｃ ｏ ｅｐ ａ ｆ ｃ ｍｐ ｅ ｅ — ａ
维普资讯
第 ３ ６卷
第 ３期
船 海 工 程
Ｓ Ｐ＆ＯＣＥＡＮ ＨＩ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ３ １３ ．
２０ ０ ７年 ６月 文章编号 １ ７ — ９ ３ ２ ０ ） ３０ ２ — ３ ６ １７ ５ （ ０ ７ ０ — １ ２０
ｒ ｕ ａ ｕ ｏ ｌｉ ｙ ｒａ ｄ ｍｕ ｔ ｗｏ ｋ ｖ ｄ ｏ ａ ｄ ａ ｄ ｏ ｃ ｎ ｂ ｎ ｅ ｆ ｃ ｄ ｉ ｓｄ ｔ ｍ ｆｍｕ ｔ ａ ｅ ｎ ｌｉ ｒ ｉ ｅ ｎ ｕ ｉ ａ ｅ ｉ ｔ ｒ ａ ｅ ． ｏ ｌ —
Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ｎｅｗ ｏ ｋ ｖｄｅ ｅ ｈｎ ｏｇｙ ｓ ｐｓ Ｏ Ａ ｍｏｎｉｏｒ ｉ ｏｒ ａ ｉ ｔ ｒ ｉ ｏ ｔ ｃ ｏｌ ｈｉ ｔ ｎｆ ｍ ｔｏｎ
其数据交互 和音 、 视频 传输 使 用 同一 个 物理 通 道 。 其系统对设备 的管理 可 以通 过通 信 系统本 身 的管 理平 台来 实现 ， 它在 带 宽上 有 比较 大 的局 限 ， 但 实
远洋船舶远程视频监控的应用
收稿日期:2009—06—27作者简介王磊(—),男,安徽人,工程师,研究方向为渤海湾客滚船安全管理及海上安全。
远洋船舶远程视频监控的应用王 磊(烟台市港航管理局,山东烟台 264000)摘要:研究船舶视频监控的目的是为了提高船舶航行安全,并且能够在紧急情况下将船舶视频信息及时准确地传回到岸上指挥中心。
详细介绍了船舶视频监控系统的组成结构及各部分的功能实现。
关键词:船舶安全;船岸通信;视频监控;I nma rsat -F中图分类号:TP311.5文献标识码:AApp li ca t i o n s of ocean -goi ng vesselsr em ote v i deo m on i tor i n gWA N G L ei(Port and S hipping Authority of Y an t a i City,Shandong Y antai 264000Ch i na)Ab stra ct:V ide o mon itoring of s h i p research ai m s t o i mp rove the sh i p navigation s afety,and can ti mely and accurate trans m it the ship vide o informati on t o shore co mmand cen ter in e mergency situati ons .The pa p erintroduces the structu re of the s h i p video mon itoringsyste m and function of each p art in detail .K ey word s:sh i p safety ;ship -s hore c ommun ication;vide o mon itoring;inmarsat -F引言研究船舶视频监控对船舶的安全有很重大的意义,通过数字视频的传输可以实现船舶视频监控。
船舶交通管理系统(VTS)信息发布技术
船舶交通管理系统(VTS)信息发布技术摘要：本文针对VTS信息发布技术当中的WebGIS、AIS和GPRS三种技术方法进行了分析和探讨，针对VTS技术在中国的整体布局和发展目标，以及VTS系统提供的服务和信息的当前状态进行了简述，依据不同方法的各自特征，建议按照具体用户的不同而挑选更加匹配的技术方法。
关键词：VTS AIS WebGIS GPRS1引言：VTS是一项综合性的交通管理体系平台，这个平台融合了通信技术、导航技术、网络计算机技术、和航海技术等多项科学技术，如果其管理效力得被有力的利用起来，它不仅将大大提升海事当局的宏观管控能力，而且能够有效的提升海事系统内各项数据传输和调取的速度。
然而，由于中国的VTS主要监视设备主要依靠从国外引进，并且不同国外生产商的雷达数据格式、系统处理软件和集成格式软件存在一定程度的差异性，并且不同生产商的设备型号都不相同，因此在中国使用的大多数VTS设备存在很大的缺点，无法有效实现信息搜集和数据调取的有效共享，资助与现有的海事信息系统不兼容，无法有效实现数据之间的传输、处理、存储和共享，即使在内部共用的体系内，也无法达到共享信息的目的，最终导致了VTS系统的效率不高。
因此，我们急需针对VTS信息处理技术开展有效的分析和研究，对现有VTS系统进行再次研发，并尽快提高VTS系统的集成信息水平。
VTS系统的二次开发主要涉及两个方面：信息处理和信息发布。
因此，本文针对VTS信息处理和广播技术开展有效分析。
1 VTS的信息源及其处理TS信息主要来自各种传感器，通常包括雷达、VHF、 CCTV、 AIS和ECDIS 等。
1.1雷达在微波波段工作的港口往往会使用雷达来对交通进行管控。
由于雷达通常适用于微波波段，它很容易受到其他船只或其他物体的干扰，这些船只或物体妨碍了对于区域真正目标的定位，此外，随着观察区域的变大，显著的降低了目标的测量精准度和分辨程度。
1.2 CCTV视频监控系统通过使用摄像设备，捕捉船舶主要移动位置一种影像图像，这些图像通过微波通信链路进行编码、压缩并传输至VTS平台，在经过解压缩、存储、转换后才能反应为具体的数据信息。
视频监控图像侦查方法研究
视频监控图像侦查方法研究随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛，其中视频监控图像侦查方法在刑事侦查领域的作用日益凸显。
本文将对视频监控图像侦查方法进行全面研究，以期为相关领域提供有益的参考。
在视频监控图像侦查方法方面，首先要了解视频监控技术的发展历程。
从早期的模拟视频监控系统到现在的数字化、网络化监控系统，视频监控技术不断升级，为侦查工作提供了更多的线索和证据。
在搜集资料的过程中，我们发现，越来越多的学者和专家对视频监控图像侦查方法进行了研究，并提出了一系列有效的解决方案。
然而，在实际应用中，视频监控图像侦查方法仍存在一些问题和瓶颈。
视频监控图像的清晰度和稳定性往往受到限制，影响侦查人员的判断。
由于监控角度、光线等因素的影响，图像中的人物或物品特征难以识别。
针对这些问题，我们提出了一些假设性解决方案。
在假设阶段，我们提出了一种基于深度学习的视频监控图像增强方法，通过算法优化和技术升级，提高图像的清晰度和稳定性。
同时，我们还提出了一种多特征融合的人物识别方法，综合利用图像中的多种特征，提高识别准确率。
为了验证这些假设的可行性，我们进行了实证研究。
在实验过程中，我们将传统的图像增强方法和深度学习算法应用于实际监控视频中，并对人物识别结果进行了对比分析。
实验结果表明，基于深度学习的图像增强方法可以有效提高图像质量，而多特征融合的人物识别方法也取得了较高的准确率。
在总结本文研究成果的基础上，我们对未来研究方向进行了展望。
随着和机器学习技术的不断发展，未来的视频监控图像侦查方法将更加智能化、自动化。
多模态信息融合将是未来研究的一个重要方向，包括音频、视频、图像等多种信息源的整合分析，将有助于提高侦查效率和准确度。
如何加强视频监控系统的隐私保护和合规性也是一个值得的问题。
视频监控图像侦查方法在刑事侦查领域具有重要作用，随着技术的不断进步，未来的研究将为这一领域带来更多创新和突破。
我们希望本文的研究能为相关领域提供有益的参考，并激发更多学者和专家对视频监控图像侦查方法的深入探讨和实践应用。
基于多特征融合的目标检测技术研究
基于多特征融合的目标检测技术研究目标检测技术是计算机视觉领域中的一项重要研究课题，其主要目的是从图像或视频中检测出特定对象并对其进行分类或识别。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了很多进展，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
而本文主要讨论基于多特征融合的目标检测技术。
一、多特征融合的概念在目标检测中，一个重要的问题是如何提取图像特征。
CNN是当前最常用的特征提取方法，在许多实验中，通过对CNN的不同模块进行修改和添加，可以得到各种不同的特征图。
同时，CNN的不同层次也可以提供不同级别的特征，如浅层的边缘特征和深层的语义特征。
因此，将不同的特征融合起来，可以提高目标检测的准确性、鲁棒性以及稳健性。
多特征融合的主要思想是将不同类型、不同层次的特征融合在一起，从而得到更加丰富和全面的特征表达。
由于不同的特征在提取目标方面有不同的优势，因此采用多种特征可以提高检测的精度和鲁棒性。
目前，常用的融合方式有级联融合、并行融合和逐层融合等。
二、基于多特征融合的目标检测技术1、级联融合级联融合是将不同类型的特征串联起来，构成一个特征链。
这种方法最早应用于人脸检测，通过构造不同的特征级联，可以逐步提高检测的准确性。
对于目标检测，也可以采用级联融合的方法。
首先采用一个比较简单的特征进行初步的筛选，将筛选结果输入到下一个级联层中，再采用更加复杂的特征进行进一步的检测和分类。
当然，越复杂的级联层会导致计算量和检测时间的增加，需要进行合理的权衡。
2、并行融合并行融合是将不同类型的特征并列起来，形成一个特征池。
这种方法可以通过并行处理的方式提高检测速度，同时有效地利用不同特征的优势。
一般来说，会选取一些比较好的特征进行并行处理。
在分类时，可以选择某个时刻的输出结果作为最终分类结果，也可以将所有结果进行聚合。
3、逐层融合逐层融合是将不同层次的特征逐一融合在一起，得到更加丰富和全面的特征表达。
船舶安全的闭路监控系统(CCTV)设计
船舶安全的闭路监控系统（CCTV）设计作者：杨超孙铭泽来源：《广东造船》2012年第06期摘要：为了船舶航行的安全，闭路监控系统日益广泛地应用在船舶上。
本文介绍了船舶闭路监控系统（CCTV）的设计特点、主要性能及其在实船上的应用。
关键词：闭路监控；通讯；数据；安全1 概述闭路监控系统（CCTV）是安全技术防范体系中的一个重要组成部分，是一种先进的、防范能力极强的综合系统。
它可以通过遥控摄像机及其辅助设备（镜头、云台等）直接看到被监控场所的一切情况；可以把被监视场所的图像、声音同时传送到监控中心，使被监控场所的情况一目了然。
同时，闭路监控系统还可以与防盗报警等其它安全技术防范体系联动运行，使防范能力更加强大。
近年来，海盗的活动日益猖獗，特别是索马里的海盗，受到国际上极大的关注。
安装船舶视频监控系统，是为了及早地发现不法人员靠近、登上船只，为船上人员做好应变准备提供及时、准确的信息，并且随时掌握事件的发生和进展，以便作出合理的决策，并且详尽记录发生的事件，使事件能忠实回放出来，为事后的分析、措施的改进作出实际准确的依据。
2 系统的基本结构CCTV系统可以划分为三个部分：前端设备、画面处理系统、显示录像设备。
2.1 前端设备它是安装在现场的摄像装置，包括各类摄像机、镜头、防护罩、支架，其任务是对现场的图像信号转换成电信号。
是整个电视监控系统的基础，只有在前端采集了良好的图像信号，才有可能在后端进行高质量的回显储。
2.2 画面处理系统画面处理系统具有多画面、单画面互相转换显示等特点，即在一台显示器上可同时显示多画面图像，可将所有重要摄像机画面，无遗漏地显示在中心控制室的监视器上，如有需要并用一台或几台录像机即可录下全部画面，并可实现单画面或多画面回放。
2.3 显示录像设备显示录像设备为成像装置，即视频显示器。
显示部分由几台或多台显示设备组成。
它的功能是将传送过来的图像一一显示出来。
图象监视器是目前闭路监控系统中使用最多的一种，对前端摄像机信号进行图像监视。
视频监控图像分析与事件检测技术研究
视频监控图像分析与事件检测技术研究随着科技的不断发展，视频监控系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，监控视频的数量庞大，人工对大量视频进行监控和分析是一项非常耗时且低效的任务。
因此，视频监控图像分析与事件检测技术的研究和应用对于提高视频监控系统的效能具有重要意义。
视频监控图像分析与事件检测技术是指利用计算机视觉和模式识别方法，对监控视频进行实时分析和处理，以实现对特定事件的自动检测和目标的自动跟踪。
其主要目的是从大量的监控视频中提取有用的信息，快速准确地识别出各类事件，如异常行为、目标物体出现等，并及时进行相应的处理。
在视频监控图像分析与事件检测技术研究中，一些关键技术被广泛应用。
首先，物体检测与跟踪是视频监控图像分析的基础。
该技术能够自动识别图像中的目标物体，并通过跟踪算法对目标物体的运动轨迹进行预测和分析。
其次，行为识别与分析是视频监控图像分析的核心。
通过对人的行为模式进行建模和分析，可以有效地识别异常行为，并在发生异常行为时触发报警。
此外，视频图像压缩与传输技术，图像处理与增强技术以及视频目标识别与特征提取技术也是视频监控图像分析与事件检测技术的重要组成部分。
视频监控图像分析与事件检测技术的研究不仅关乎技术层面的突破，更与实际应用场景的需求密切相关。
自动驾驶、安防监控和智能城市等领域对视频监控图像分析与事件检测技术的需求日益增长。
在自动驾驶领域，视频监控图像分析技术可以用于实时检测和识别车辆、行人、红绿灯等交通标志，以提供准确的交通决策和引导。
在安防监控领域，视频监控图像分析技术能够提供实时的异常行为检测和目标跟踪，以保障公共安全。
在智能城市领域，通过对视频监控图像的分析和处理，可以实现对交通状况、环境质量等的准确监测和预警。
尽管视频监控图像分析与事件检测技术在实际应用中具有广泛的潜力，但其仍面临一些技术挑战和难题。
首先，视频图像中存在复杂的背景干扰和噪声，这给目标检测和跟踪带来了困难。
港内船舶综合监控系统的应用研究
船 舶 信 息 查 询 能方 便 的 查 询 到来 自 Ａ Ｓ Ｇ Ｓ等 Ｉ、 Ｐ 的船 舶静 态和 动态信 息 。 此外 ， 以 自定 义监 控报警 区 可 域， 当有可 疑船 舶进 入该 区域 时 ， 系统会 自动 报警 。
频监控 动 态数 据整合 至 统一 的 用 户平 台 ，以建立 一 个
覆 盖 面 广 、 据 直 观 精 确 的 港 内船 舶 动 态 监 控 系统 论 数
文 以 厦 门港 的 实际 应 用 为 例 ． 简要 介 绍 了 系统 的 总 体 架
施 的监控 点 位 ， 用无 线 微波 的网络通 信 方式 ， 之采 采 反 用专 线传 输 。监控 点 选择 布设 在 船舶 交通 事故 多发 及
地理 位置 关键 的码 头 ， 以提 供监 控 各种 船舶 ， 其成及 功能 实现 等 内容 。
关 键词 ： 电子 海 图 视 频 Ａ Ｓ 综 合 监 控 Ｉ
１ 简 介
时监 控可 疑船舶 的行 踪 ， 整体 结构 如图 ｌ 所示 。
在港 内航 行船 舶 类型 多样 ， 行 目的 复杂 ， 航 船舶 监 管 已成 为港 口管 理部 门关 注 的焦 点之一 。监 控 港 内船 舶 的动态 活动 情况 ， 仅要 做 到实 时跟 踪 ， 要 能识 别 不 还
港 内船 舶 综 合 监 控 系 统 。 系统 将 电子 海 图 、 舶 及 视 该 船
设 在港 口管理 局 ， 于决 策 ， 责 信息 的收 集 、 布 和 用 负 发
管理 。几个 分 中心分 别设 置在 各使 用部 门 ，通过 Ｖ Ｎ Ｐ 专 线访 问信息 。系统 的前端 连 接视 频监 控 点 以获取 实 时 视频 图像 。 根据 实际 的建设 条 件 ， 没有 任何光 缆设 在
2024年船舶视频监控系统市场环境分析
2024年船舶视频监控系统市场环境分析引言船舶视频监控系统是船舶安全管理中不可或缺的一部分，随着航运业的发展，对船舶安全和监控的需求也越来越高。
本文将对船舶视频监控系统市场环境进行分析，以帮助读者了解该市场的当前状况和未来发展趋势。
市场概述船舶视频监控系统是一种通过安装摄像头和视频录制设备来实时监控船舶内外环境的技术。
该系统不仅可以帮助船舶管理人员及时发现和处理各种安全隐患，还可以提供证据用于事故调查和纠纷解决。
市场规模根据船舶安全管理的需求，船舶视频监控系统市场规模持续增长。
根据市场研究公司的报告，截至2020年，全球船舶视频监控系统市场规模已达到XX亿美元，并预计在未来几年内将保持稳定增长。
市场驱动因素1. 船舶安全需求的增加船舶作为水上交通工具，需要面对各种安全风险，如航行安全、货物安全、人员安全等。
船舶视频监控系统能够提供全方位的监控和记录，满足船舶管理人员对安全管理的需求，因此受到广泛关注和采用。
2. 法律法规的要求随着国际海事组织和各国政府对船舶安全管理要求的不断提高，船舶视频监控系统成为一个法律要求的标配。
许多国家和地区已经出台了相关法规，要求船舶在航行过程中必须安装视频监控系统来确保船舶的安全。
3. 技术进步和成本降低随着摄像头和视频录制设备的技术进步，船舶视频监控系统的成本不断降低。
这使得船舶管理人员更容易接受和采用这一技术，并在船舶上广泛安装。
市场挑战1. 安全性和隐私问题船舶视频监控系统涉及到个人隐私和船舶安全的平衡问题。
一方面，乘客和船员希望在船舶内部拥有一定的隐私权；另一方面，船舶管理人员需要通过视频监控来确保船舶的安全。
如何在满足安全需求的同时处理好隐私问题是一个挑战。
2. 技术兼容性问题船舶视频监控系统通常由多个设备组成，包括摄像头、视频录制设备和监控软件等。
不同品牌和型号之间的兼容性问题可能导致系统安装和维护的困难，增加了企业的成本和风险。
3. 市场竞争压力随着船舶视频监控系统市场的增长，竞争也变得更加激烈。
视频监控系统的多目标跟踪算法与研究
视频监控系统的多目标跟踪算法与研究随着摄像头的普及，视频监控系统已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
这些系统可以在商业、政府和家庭等各种场合中发挥很大的作用，例如监控公共场所的安全，中国大陆现在的城市里到处都有监控摄像头。
为了更好地发挥这些系统的作用，人们开始研究如何让这些系统更加智能化，其中一个关键问题就是如何实现多目标跟踪。
本文将介绍视频监控系统的多目标跟踪算法的基本原理、挑战与解决方案。
一、多目标跟踪算法的基本原理多目标跟踪，顾名思义就是在视频监控系统中同时跟踪多个目标，例如人、车、动物等。
在跟踪的过程中，系统需要不断地准确地识别不同的目标，并记录它们的运动轨迹和状态等信息，使得用户可以随时了解监控区域的变化情况。
常见的多目标跟踪算法通常包括以下几个步骤：1. 目标检测：通过对监控视频帧中的像素数据进行分析，确定其中可能存在的目标。
2. 目标识别：对于每个检测到的目标，使用计算机视觉技术进行特征提取和分类，以确定其类别。
3. 目标跟踪：将相邻的帧中的目标进行匹配，确定它们之间的相似程度，从而可以得到目标的轨迹。
4. 目标预测：基于历史数据和物理模型等信息，对未来的目标位置进行预测，从而增强算法的鲁棒性。
二、多目标跟踪算法的挑战尽管现在存在许多功能强大的多目标跟踪算法，但仍然存在一些挑战，例如：1. 目标漂移：由于各种错误的因素，例如摄像头的抖动、光线变化等，会导致目标位置的误判，从而引起跟踪的偏移和漂移。
2. 目标遮挡：在监控场景中，目标之间会相互遮挡，这就使得算法难以正确地跟踪目标的位置和方向。
3. 目标复杂性：有些目标可能比其他目标更复杂，例如动态目标和目标形状的变化等，这就使得算法更难以直接应用。
4. 实时性要求：由于大多数视频监控系统需要实时运行，因此多目标跟踪算法必须保证高性能和低延迟，以免影响系统性能。
三、多目标跟踪算法的解决方案为了克服上述各种挑战，研究者们提出了许多有效的解决方案，例如：1. 基于深度学习的目标检测和识别算法：深度学习已经成为计算机视觉领域中最热门的研究方向之一，因为它可以有效地解决目标检测和识别问题。
视频监控图像中异常行为检测研究
视频监控图像中异常行为检测研究摘要：随着社会的不断发展，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，监控数据的增多和监控区域的扩大给安保人员带来了巨大的挑战。
为了提高视频监控系统的效率和准确性，异常行为检测成为了一个研究热点。
本文将探讨当前视频监控图像中异常行为检测的研究进展和挑战。
1. 引言视频监控系统是利用摄像机等设备采集、传输和存储视频图像，并通过算法和技术分析图像，进行实时监控和判别的系统。
随着技术的进步，视频监控系统已广泛应用于银行、商场、机场等公共场所，成为了犯罪预防和安全保障的重要工具。
2. 异常行为检测方法异常行为检测是通过分析视频监控图像中的行为模式，找出与正常行为模式不符的异常行为。
根据不同的特点和要求，已经提出了多种异常行为检测方法。
2.1 基于运动轨迹的异常行为检测方法基于运动轨迹的方法通过分析目标在视频中的运动轨迹来判断是否存在异常行为。
该方法对目标的形状和大小不敏感，适用于多种复杂场景。
然而，该方法容易受到光线变化和目标重叠的影响。
2.2 基于外观特征的异常行为检测方法基于外观特征的方法利用目标的外观信息来判断是否存在异常行为。
该方法不受光照和目标重叠的影响，适用于复杂场景中的异常行为检测。
然而，该方法对目标的形状和大小敏感，容易受到改变外观的干扰。
2.3 基于深度学习的异常行为检测方法近年来，基于深度学习的异常行为检测方法取得了显著的进展。
该方法通过训练深度神经网络，实现对视频监控图像的自动特征提取和异常行为检测。
与传统方法相比，基于深度学习的方法能够更准确地检测出异常行为。
然而，该方法需要大量的标注数据和计算资源，实现难度较大。
3. 挑战与未来发展虽然在视频监控图像中的异常行为检测领域取得了一些进展，但仍然面临一些挑战。
3.1 复杂场景下的异常行为检测在复杂场景下，目标的外观和运动特征往往会受到多种因素的干扰，这给异常行为检测带来了困难。
如何应对复杂场景下的异常行为检测是一个值得研究的问题。
针对海事视频监控的船舶目标检测算法研究
针对海事视频监控的船舶目标检测算法研究◎ 罗涛 九江市港口航运管理局摘 要：实践经验表明，限制船舶目标检测质效提高的原因有两个，一是监控背景存在水波纹，二是检测过程会受到光照和船舶尾迹影响。
鉴于此，文章分别从海天背景、海岸背景出发，围绕船舶目标检测所使用算法展开研究，内容涉及前期处理、提取有效信息、建模和结果分析等方面，以供参考。
关键词：船舶目标检测；海事视频监控；摄像机目前，我国海事监控领域的自动化水平有待提升，相关工作面临的难点是对船舶目标进行准确检测，解决监控设备安装在海洋浮标或船舶上出现的晃动问题。
在此背景下，如何对目标船舶的检测算法做出优化，提升视频监控使用效率变得尤为重要，本文所研究课题的现实意义有目共睹。
1.研究背景我国海洋疆域广阔，海事视频监控不仅可以加大海洋资源的监控力度，而且也有利于打击海上非法行为，对维护我国海洋权益产生深远影响。
本文便以此为背景，提出将优化后的Canny算法应用在船舶检测领域的观点，关注二值化图像在海天背景划分中的应用价值，借助K-mea ns聚类法，实现对目标海平面背景区域的合理聚类，并以GMM 算法为基础，对检测算法方案进行优化，以提升报警准确率，期望为目标船舶精准定位与海事智能化管理提供有益参考。
2.关于船舶目标检测算法的研究2.1海天背景2.1.1处理图像考虑到由不固定摄像机所采集图像极易存在偏移、抖动等情况，因此，要想快速、准确地提取检测所需海天线相关信息，需提前处理原始图像，将干扰噪声给船舶目标检测所造成影响降至最低[1]。
预处理流程如下：首先，针对存在偏移、抖动情况的图像序列做稳像处理。
其次，由于巡航船浮标所采集图像为RGB图像，每个色调包含256级，图像可以存在超过16700000种颜色，鉴于此，在提取海天线、检测船舶目标时，出于控制计算量的考虑，需要先将经过稳像处理的图像转化为对应的灰度图像，再对图像进行去噪[2]。
转化公式为：(587.0),(299.0),(GyxRyxf×+×=),(144.0),(7yxByxG×+×式中，f(x,y)是(x,y)处像素点的实际灰度。
基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统
基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统近年来，随着船舶运输的增加，船舶目标检测与跟踪成为了海洋领域关注的焦点之一。
为了提高海洋安全性和实时监测能力，许多研究人员借助机器学习技术开发了基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统。
本文将介绍这一系统的基本原理、应用场景和未来发展趋势。
一、基本原理基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统利用计算机视觉和深度学习技术，通过对船舶图像或视频进行分析和处理，实现对船舶目标的自动检测和跟踪。
首先，系统需要获取高质量的船舶图像或视频。
可以通过海洋监控摄像头、卫星图像或无人机拍摄的影像等方式获取。
其次，利用深度学习技术，通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，对船舶图像进行特征提取和分类。
这样可以识别船舶目标，并将其与其他物体进行区分。
然后，系统需要进行船舶目标的跟踪。
这可以通过追踪算法来实现。
一种常见的方法是基于卡尔曼滤波器的跟踪算法。
该算法通过预测船舶的位置和速度，然后根据实际观测值进行更新，实现对船舶目标的连续跟踪。
最后，系统可以通过图像或视频显示器将检测和跟踪的结果输出，提供给用户进行分析和决策。
二、应用场景基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统在海洋领域有着广泛的应用场景。
首先，该系统可以用于海洋交通管理。
通过在港口、航道或重要水域部署监控摄像头，能够实时监测船舶的位置、航向和速度等信息，及时发现问题和进行干预管理。
其次，该系统可以应用于海上救援。
在突发事件发生时，如海难或灾害事故，通过船舶目标的检测与跟踪，可以及时发现受困船只并提供准确的位置信息，有助于救援行动的快速部署。
另外，该系统还可以用于海洋资源调查。
通过船舶目标的检测与跟踪，可以实时获取船舶的类型、规模和载货情况等信息，有助于进行海洋资源管理和决策。
三、未来发展趋势基于机器学习的船舶目标检测与跟踪系统在未来将面临以下发展趋势：首先，随着深度学习技术的不断发展和算法的优化，系统的准确性和鲁棒性将进一步提升。
能够应对复杂的海洋环境和船舶目标。
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船舶视频监控图像的多特征集成研究余明艳(广东交通职业技术学院，广东广州 510650)摘要: 传统视频监控图像多特征集成技术对舰船图像集成后清晰度较差，并伴随一定的图像阴影，为此提出船舶视频监控图像多特征集成技术。
根据舰船图像的底层视觉特征进行图像自动标注，为特征提取提供定义数据，对图像进行序列选定，避免集成图像生成阴影；使用空间分布特性进行图像视觉特征表达，使用纹理特征方式实现船舶监控图像多特征集成。
试验数据表明，设计的图像多特征集成技术能够完成船舶图像的高清特征集成。
关键词：视频监控；船舶监控；多特征集成；图像标注；特征表达中图分类号：TN913 文献标识码：A文章编号： 1672 – 7649(2018)4A – 0154 – 03 doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.4A.052Multi-feature integration study of ship video monitoring imagesYU Ming-yan(Guangdong Commuication Polytechnic, GuangZhou 510650, China)Abstract: The traditional video monitoring image multi-feature integration technology has a poor definition of the ship image integration, and with a certain image shadow, the multi-feature integration technology of the ship video monitoring image is proposed. According to the underlying visual features of the ship image, the image is automatically marked, which provides the integration definition data for feature extraction, selects the image sequences and avoids the shadow of the integrated image generation. The spatial distribution feature is used to express image visual features, and the multi-feature integration of ship monitoring images is realized by using texture feature. The experimental data show that the design of multi-feature integration technology can achieve the high definition of ship image.Key words: video monitoring；ship monitoring；multi-feature integration；image annotation；feature expression0 引 言船舶视频监控设备经常使用多特征集成技术对监控图像进行特征集成，能够将多张图像中的特点集中到1张图像中，但由于传统图像多特征集成技术无法适用于移动舰船图像[1]，针对上述问题，本文提出船舶视频监控图像多特征集成技术。
设计图像自动标注技术对图像进行调整标注，将以标注的图像特征进行序列选定，使用空间分布特性对图像视觉特征进行表达，采用纹理特征方式，实现船舶监控图像多特征集成。
1 船舶视频监控图像多特征集成技术设计1.1 图像特征标注技术设计图像特征标注技术是根据船舶视频监控图像的底层视觉特征，对图像进行多特征标注，能够方便特征提取过程。
设计的图像特征标注技术分为2个阶段：1）多特征采集阶段；2）多特征标注阶段。
多特征采集阶段是图像预处理阶段，能够将图像中的单一特征进行识别，给定一个多特征图像的数据集，通过图像集底层视觉特征能够与高层语义建立一定的联系，将图像中的多重特征进行关键词记录，对于未采集的图像进行一定的反标记，避免未进行标记的图像进行特征集成[2]。
多特征标注阶段，将图像中采集的若干个语义关键词通过视觉特征进行标记，标记后的图像底层视觉特征会发生适当的变化，自动标注系统会集中审核视觉特征与图像底层视觉特征的差异，通过标记图像底层视觉特征来修订视觉特征，实现图像的二次特征标注。
设计的图像特征标注流程如图1所示。
第40 卷第 4A 期舰船科学技术Vol. 40, No. 4A 2018 年 4 月SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY Apr. , 2018收稿日期: 2018 – 02 – 04基金项目: 国家级星火计划资助项目(2014GA780073)作者简介: 余明艳(1975 – )，女，硕士，副教授，研究方向为计算机应用技术。
1.2 选定图像特征序列选定图像特征序列能够防止图像集成过程产生阴影，船舶视频监控系统中水域场景的复杂度较高，如果杂乱背景下突然发生特征变化，会影响特征表达阶段的颜色、纹理变化。
选定图像特征序列首先进行特征跟踪，根据特征跟踪结果对固定背景进行特征忽略，突变特征进行集中时间性排列。
传统方法中将多重的突变特征进行集中处理，因此在突变特征叠加下会造成图像阴影。
由于背景图像特征被定式忽略，突变元素会以时间的形式进行序列标定，突变特征携带的Cohn-Kanade属相会在图像数据库中生成定式序列，根据视频监控系统的拍摄能力，以统一的虚拟背景作为图像的映射基底，在不发生插入序列的情况下，以定式序列为图像的特征序列。
选定图像特征序列示意如图2所示。
2 实现多特征集成2.1 图像的视觉特征表达船舶视频监控图像经过特征标注，一般会在预处理阶段完成图像多特征表达，通过提取方式所获得的视觉特征可以作为图像特征分析表达的基本元素，船舶视频监控图像特征表达过程如图3所示。
本文图像视觉特征表达分为2个步骤：1）进行图像的全局特征表达；2）进行图像的局部特征表达。
全局特征表达过程中对整幅图像进行计算提取，获得船舶视频监控图像的颜色、纹理、形状等多特征表达元素[3]。
局部特征表达过程对图像带有特征性的局部区域进行计算，获得特征区域的视觉特征表达元素。
局部特征的表达元素反馈给全局图像特征中，综合2项的视觉效果，进行统一表达。
这种表达方式不需要对图像进行分割，因此特征表达速率较高，但是由于图像中空间信息分布比较单一，造成特征集成效果的位置平移、多特征旋转、表达强度发生变化等情况，使用多次局部特征和全局特征反复表达，能够在表达中进行替换，防止上述问题发生。
双向表达方法能够获取更小的特征元素方便实质化特征表达，多特征表达过程中为多特征集成奠定了基础。
2.2 图像视觉特征集成的实现图像特征标注将船舶视频监控图像中的突变特征以及静态特征进行标注，防止特征集成中的特征消耗，选定图像特征序列，能够引入时间元素，实现多种的图像视觉特征表达，将多特征集成的元素选定。
经过上述预处理过程，本文纹理特征进行图像多特征集成。
船舶视频监控图像的表面粒度和特征排列结构一定，在水域范围内，监控水域与其他景物特征的纹理和平滑度不同。
因此，使用纹理特征进行图像多特征集成主要分为3个步骤：1）进行多特征的统计；2）进行频谱的集成处理；3）结构集成。
纹理特征是图像视觉特征集成过程中的主体线索，对图像特征密度分布较大的区域，纹理特征可以看做是特征统计的图 1 图像特征标注流程Fig. 1 Image feature labeling process.图 2 选定图像特征序列示意图Fig. 2 Shows the image feature sequence diagram.图 3 船舶视频监控图像特征表达过程Fig. 3 The process of monitoring image features of ship video.第 40 卷余明艳：船舶视频监控图像的多特征集成研究· 155 ·结果，在统计过程中使用图像灰度分布与纹理特征搭建关系，统计结果比较精确，并且能够避免多次的特征认证统计，频谱集成过程中使用傅里叶变化原理与图像的纹理特征分布搭建关系，保证集成中的全部频谱都涵盖在集成范围内，结构集成中的纹理特征会描述像素中特征的几何关系，通过排列规则进行多特征集成。
图像纹理特征在本文设计的图像视觉特征集成中占据重要位置，本文之所以选用纹理特征作为集成方法的线索，因为纹理特征能够包含图像中的隐含特征，并且在图像预处理、视觉计算等步骤都不会受到干扰或变化，纹理特征集成过程中会对原像素值使用系数进行转化，通过小波变换以及离散余弦变换等形式得到集成的阀代值，集成图像会保留原有图像的清晰度，并可以避免相邻像素的相互作，保证马尔可夫参数在合理的集成范围内[4]。
本设计的图像视觉特征集成流程如图4所示。
3 实例分析为了保证本文设计的船舶视频监控图像的多特征集成技术的准确性，进行模拟仿真实验，实验过程中，对船体不同视频监控中得到的图像进行特征集成处理，实验中分析图像集成转化率以及图像清晰度，为了保证试验的严谨性将其他影响因素进行统一化处理，试验以控制变量的形式进行。
为了保证实验的有效性，使用传统的多特征集成技术与本文设计的多特征集成技术进行比较，观察结果。
3.1 数据准备为了保证试验过程的准确性，对测试数据进行设置，实验过程中选用同一地船舶拍摄的图像，保证对图像预处理过程相同，并且将图像中特征进行标记，通过使用标记结果观察试验中2种方法的集成效果，本文实验数据设置结果如表1所示。
3.2 试验结果分析试验过程中，采用第三方软件进行分析，对2种方法的图像集成置换度进行比较，图像集成置换度是衡量图像经过集成处理后的反馈值，一般数据在0.889～0.886之间，超过上值域范围会产生一定的图像阴影，超过下值域会造成图像的集成度不够，本文设计的试验结果如图5所示。
本文设计的船舶视频监控图像的多特征集成技术在有效范围之内，并且没有数据跃迁到上值域说明集成效果比较完整，图像没有阴影，与下值域保持一定的范围，说明集成值较好。
传统集成方法虽然没有超有下值域，但是超越了上值域说明集成图像中含有图像阴影。
因此，本文设计的方法具备极高的有效性。
4 结语本文设计船舶视频监控图像的多特征集成技术，通过图像特征标注对图像中的特征进行标注，选定图像特征序列，以及多种的图像视觉特征表达，为图像多特征集成做预处理，使用纹理特征实现图像多特征集成。