一种基于视频运动分析的智能码流方法
运动目标检测光流法
运动目标检测光流法一、引言在计算机视觉领域中，运动目标检测是一个重要研究方向，其目的在于从视频序列中分离出运动的目标。
光流法作为其中的一种方法，通过估计像素点的运动矢量来检测运动目标。
本文将详细介绍光流法在运动目标检测中的应用。
二、光流法的基本原理光流法是一种基于像素点运动估计的方法，其基本原理是通过计算图像序列中每个像素点的运动矢量，从而得到运动目标的信息。
光流场是光流法在图像上的表现形式，它反映了图像中每个像素点的运动状态。
光流场的计算可以通过多种方法实现，如基于梯度的方法、基于匹配的方法等。
三、光流法在运动目标检测中的应用在运动目标检测中，光流法的主要应用包括以下几个方面：运动目标的分割：通过计算光流场，可以将运动目标与背景进行分割。
由于运动目标与背景的光流矢量存在差异，因此可以通过设定阈值将运动目标从背景中分离出来。
运动目标的跟踪：利用光流场可以实现对运动目标的跟踪。
通过计算连续帧之间光流矢量的变化，可以估计出运动目标的运动轨迹，从而实现目标的跟踪。
运动目标的识别：通过对光流场的分析，可以提取出运动目标的特征信息，如形状、大小、速度等。
这些特征信息可以用于运动目标的识别，如行人、车辆等。
四、光流法的优缺点分析光流法在运动目标检测中具有以下优点：可以处理复杂背景下的运动目标检测问题；可以实现对运动目标的精确分割和跟踪；可以提取出丰富的运动目标特征信息。
然而，光流法也存在一些缺点：对光照变化敏感：当光照条件发生变化时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降；计算复杂度高：光流场的计算涉及到大量的数学运算，因此其计算复杂度较高，难以实现实时处理；对噪声敏感：当图像中存在噪声时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降。
为了克服这些缺点，研究者们提出了许多改进方法，如基于深度学习的方法、基于滤波的方法等。
五、结论与展望光流法作为一种基于像素点运动估计的方法，在运动目标检测中具有广泛的应用前景。
基于运动矢量可分级的视频编码方法
【 摘
要 】传统的视频可分级编码 ， 未考虑到运动矢量编码的渐进传 输。特别是在低码率情况下 ， 运动矢量 占据 了视频 的大部分码
流 ． 中有 些 运 动 矢 量 幅值 较小 ， 其 后 的 运 动 估 计 和 运 动 补 偿 预 测 的影 响 并 不 大 ， 些 运 动 矢 量 所 占用 的 比特 流 还 是 一 定 的 ， 其 对 这 由
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基于视频的排球智能分析系统的研究与实现
基于视频的排球智能分析系统的研究与实现刘苗苗，李增男，张永生（东北石油大学，黑龙江大庆 163318）摘要：以排球运动轨迹为研究对象，将计算机视觉、视频分析处理技术相结合，研究了基于视频的排球轨迹获取关键技术，通过视频帧处理、运动目标检测、识别跟踪、轨迹提取等一系列步骤从视频中精准提取排球运动轨迹信息，采用Intel OpenCV及Matlab设计并实现一套排球智能分析系统，为排球比赛分析及球队战术训练等提供决策支持.关键词：视频；目标检测；识别跟踪；轨迹提取G842：A：1673-260X（2015）02-0182-02随着计算机视觉技术和图像处理技术的飞速发展，基于视频的运动目标检测及跟踪技术在排球等体育项目中应用越来越广泛.针对排球比赛技术分析和指导的应用需求，本文以排球的检测跟踪及运动轨迹为研究对象，将计算机视觉技术、图像处理技术相结合，提出基于视频的排球检测、跟踪、轨迹获取整体解决方案，采用Intel OpenCV及matlab开发一套排球智能分析系统.系统采用双摄像机同步读取两个摄像头实时捕获的视频，获取不同方位的排球运动图像信息.通过标定两台摄像机的内外参数获得排球的三维坐标.从系统实时性和鲁棒性要求出发，使用背景差分法实现对排球的快速检测.同时结合排球的形状、颜色、亮度等特性实现对排球的识别与空间定位.利用排球的运动特性，建立并修正其运动轨迹方程.通过两个摄像头同步获得的轨迹曲线实现排球三维运动轨迹的曲线合成.该曲线不仅可以记录每一时刻球体的位置信息，而且包含球体的运动方向、运动速度、轮廓参数等信息.最后，分析球体轨迹曲线特征，并将轨迹模型包含的信息作为智能分析系统的输入，用于战略战术分析、队员动作分析等，为排球运动研究提供准确依据和决策支持，进而提高了比赛研究人员的工作效率.1 关键技术分析实现基于视频的排球智能分析系统的设计与实现主要涉及视频帧处理、运动目标检测识别、运动轨迹提取等几方面技术.整个系统的工作流程如下：(1)进行摄像机标定和场地标定，获得摄像机内外参数以及场地边界数据，同时将图像的像素坐标映射成实际场地坐标.(2)接收由摄像机和图像采集卡等视频设备获取的数字信号，并将采集到的每帧数据保存为静态图像.(3)比赛开始后启动系统，利用运动目标检测算法检测是否有运动目标.(4)通过特定的运动目标跟踪识别算法从图像中分割并提取出运动目标.(5)根据双目摄像机所获取的目标质心坐标得到排球的三维坐标值，记录其运动轨迹数据和轨迹特征，建立运动轨迹方程.(6)将轨迹曲线特征作为智能分析系统的输入，用于比赛训练等的裁判决策和智能分析.1.1 视频信息的获取本系统要根据采集到的视频信息获得排球的运动轨迹曲线图，因此要通过摄像机标定实现从视频设备中获得的二维图像到运动目标三维坐标信息的对应转换[1].系统首先采用线性标定或张正友标定等传统标定法对摄像机进行标定，获取摄像机的内外参数以及双目摄像机的位姿关系[2].完成摄像机和场地的标定后，接收由视频设备获取的数字信号，按一定的采样间隔进行采样，得到时变序列图像集，并将采集到的每帧数据保存为静态图像.系统通过双目摄相机可同时从不同角度获取两幅图像，然后基于视差原理恢复运动目标的三维几何信息[3].视频在生成以及传输过程中，会因外界环境的影响产生一些噪声，预处理阶段可采用图像滤波方法等对图像帧进行去噪处理，提高视频帧的质量，便于后期的分析处理.1.2 运动目标检测由于摄像机和运动场地背景处于相对静止状态，而当前在静止背景下常用的运动目标检测方法有背景差分法、帧间差分法、光流法和运动能量法等[4].背景差分法是基于图像序列和参考背景模型相减实现运动目标检测的，是当前最常用的运动目标检测方法之一.它首先抓取图像作为背景图像，之后利用当前图像与背景图像差分从而检测出运动物体.该方法能够较完整地提取出运动目标，位置精确，实时性好，因此本系统设计中采用了背景差分法来提取排球运动模型，使用Intel公司提供的计算机视觉函数库OpenCV进行图像处理和计算机视觉方面的算法.首先采集图像，然后统计特征点，检测当前系统状态下是否有运动目标.若有，则采集视频数据，并保存成序列图像.若无运动目标则保存背景继续检测判断.得到背景图像和含有目标的一帧图像后，利用图像减运算可得到背景差分图像.之后进行噪音去除、连通区域标记、基于排球亮度形状颜色等的特征匹配，对连续图像中的排球目标进行检测，通过分析排球对象在比赛视频中的面积、形态等属性范围目标区域边缘提取等筛选出候选排球对象，最终将目标识别出来.1.3 运动目标跟踪识别国内外相关研究人员已经在球体的检测与识别方面做了相应的研究.刘斐等人提出一种混合颜色空间查找表的颜色分类方法，用于对图像进行颜色分割，并建立颜色查找表，依据颜色信息实现在线快速分类，识别球体.也有依据形状进行边缘信息提取来识别球体的.常用的边缘提取方法有Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等，其中Canny算子能很好地提取出图像的单边缘信息，具有较快的速度.赛场上常用的“鹰眼”技术已经发展得比较成熟，主要用于体育赛事的即时回放，但回放时间的长度有限，且需要多个高速摄像机，价格比较昂贵.Lipton等使用空间差减法在真实的视频流中检测并跟踪运动目标.此外，有一种改进方法是使用三帧差分代替两帧差分.该算法计算非常快，在图像序列中检测运动对象非常有效.1.4 轨迹曲线提取近年来，在众多学者的努力下，多种轨迹提取方法得以诞生.清华大学刘晓东等人成功研制了一种基于计算机系统的运动目标检测、目标跟踪及目标分类的智能监控系统.湖南大学万琴等人提出一种针对固定监控场景的运动检测与目标跟踪方法，利用运动预测技术实现目标匹配，但该方法在复杂环境下对多个目标进行跟踪时算法精确度大幅度降低[5].北航郝久月等人研究了监控场景中运动目标轨迹聚类算法.浙江大学的肖俊等人利用单个摄像机对人体未被遮挡部位的动作进行跟踪.熊荣炎等人通过分析视频序列图像的灰度特征，结合背景差分减法，提出一种静止摄像机条件下，基于特征值快速检测与跟踪目标的方法.本文着重研究排球比赛视频中球体检测与轨迹提取的精确性、鲁棒性以及实时性等方面的问题.系统针对实际需要建立了基于球体运动方向、运动速度、轮廓参数等信息的多元组轨迹模型.分析并总结了经典的轨迹提取算法的优缺点，有针对性地研究如何利用候选球体的X、Y坐标值分布建立排球轨迹方程，并利用轨迹方程辅助、矫正排球的检测和跟踪，将识别出的球体的运动轨迹提取出来，提升算法运行速度，实现运动轨迹鲁棒提取，并将跟踪结果及运动轨迹以视频帧的形式展示出来.1.5 智能分析模块智能分析模块可依据对排球运动轨迹变化情况的分析，研究排球比赛中运动员击球行为的检测、击球动作的分类、识别与分析技术等.2 基于视频的排球智能分析系统2.1 系统软硬件架构基于视频的排球智能分析系统的硬件组成主要是由两个摄像机和计算机组成的双目视觉系统.两台智能摄像机与上位机组成一个局域网，其中PC机作为服务器，两台智能相机作为客户端，系统主要的运算任务如视频图像的采集处理等都在两台摄像机中并行完成，极大地分担了上位机的运算负荷，起到了平衡负载的作用，解决了常规两目视觉中的运算瓶颈问题.本系统中上位机不进行图像处理，只进行简单的运算如三维坐标计算、曲线拟合等.软件部分使用Intel公司支持的开源计算机视觉库OpenCV提供的函数进行计算机视觉算法方面的开发，采用VC++编程实现运动目标的检测跟踪算法，完成了摄像机及场地的标定、图像序列的获取、排球目标的检测、排球运动轨迹的提取、轨迹特征信息的分析等.2.2 系统实现系统深入研究双摄像头下排球的识别检测跟踪与轨迹提取方法，为裁判辅助智能分析系统提供有效的数据输入和决策支持，同时满足系统的精确性、鲁棒性、实时性等方面的问题.本系统采用张氏标定法对摄像机进行标定，分别获取两个摄像机的内外参数，进而用于排球三维坐标的获取.排球视频的采集采用高性能视频采集卡，采集方式有多种，常用的是采用VFW (Video For Windows)硬件驱动开发包提供的接口或源代码开发.VFW使用简单方便，但可控性差.因此，系统采用基于源码的DirectX完成视频采集，它是微软开发的基于Windows的一组API，通过DirectShow对象创建视频端口，可以灵活方便地操作硬件并获得各种所需的视频数据，实现视频流的压缩传输.系统使用Intel公司支持的开源计算机视觉库OpenCV提供的函数进行计算机视觉算法方面的开发[6]，排球检测与跟踪模块采用VC++编程实现，运行于Windows操作系统上.背景差分法的实现过程中结合了排球的形状颜色等特征信息，及时更新背景图像，提高了排球的检测精度.运用形态学滤波去除噪音，并进行高斯滤波平滑图像，实现了排球的检测识别.最后通过卡尔曼预测原理对排球运动轨迹进行跟踪预测，得到排球运动轨迹曲线方程，并将轨迹曲线作为特征信息输入智能分析系统.整个智能分析系统的人机交互界面中可以设定摄像机的帧速率、场地信息等参数.摄像机控制区可控制两个双目摄像机的启动、关闭、捕获和载入视频等.同时，运用Matlab在人机交互界面还可以显示通过双目摄像机得到的排球运动轨迹曲线图[7].3 小结由于排球比赛视频背景复杂，镜头切换频繁，排球运动过程中其颜色、大小等特征信息会经常变化，且运动目标提取容易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素影响，因此很难以单个球为对象建立一个有效的模型来检测运动球体.且许多运动对象或者某些区域在外形上与排球很相似，当球与球员和球场线接触或被球员遮挡时，会给球的检测造成很大的困难.因此，为了提高排球跟踪算法的精确性和鲁棒性，降低算法复杂性，必须提出新的目标识别检测跟踪算法，并保证系统的实时、准确、稳定等.此外，由于排球运动中存在自旋以及外界不确定因素的干扰，难以建立准确的运动学方程.因此，如何对一些经典的滤波算法进行改进，提出鲁棒性更高的轨迹获取方法，根据视频帧信息获得排球每时每刻的位置坐标和瞬时速度值等生成排球运动轨迹，也是系统的一个技术关键难题.结合排球轨迹信息，对视频进行更高层的语义分析是下一步需要研究的内容.参考文献：〔1〕张虎.机器视觉中二维图像的三维重建[D].北京:北方工业大学，2006.〔2〕田原嫄，张云辉，谭庆昌.CCD摄像机标定的研究[J]，微计算机信息，2008，5(3):06-207.〔3〕牟雅丹.基于双目立体视觉系统的摄像机标定技术[J]， SCIENCE & TECHNOLOGYINFORMATION， 2009， 33.-全文完-。
基于视频的交通场景分析与智能运输研究
基于视频的交通场景分析与智能运输研究在现代社会，交通堵塞已经成为了人们经常遇到的问题之一。
为了解决这个问题，越来越多的城市开始采用智能交通管理系统来优化交通。
而视频技术在智能交通领域中发挥着重要的作用，因为视频技术能够提供丰富的交通场景信息，帮助交通管理部门对交通状况进行实时监控、交通流量统计和道路状况评估等。
1. 视频技术在交通领域中的应用视频技术在交通领域中的应用主要包括以下几个方面：1.1. 实时监控视频监控系统可以帮助交通管理部门实时获取道路交通状况，如道路状况、交通流量、车辆速度、车流密度等。
实时监控数据可以帮助交通管理部门及时应对道路交通状况的变化，开展针对性的交通管制、优化路网设计和提高交通流量等措施。
1.2. 交通流量统计视频监控系统可以通过车辆自动识别技术（如车牌识别）来统计道路上和地下停车场内的车辆总数、自由流速、交通流量、拥堵率等信息，帮助交通管理部门及时获得道路的实时状况，在必要时采取紧急措施。
1.3. 道路状况评估视频监控系统可以通过分析交通情况和车辆行驶路线来评估道路状况，如道路密集、拥堵区域、瓶颈区域等，从而协助交通管理部门在最短时间内采取一系列的优化调整措施，让交通快速恢复正常运作。
2. 智能运输研究的应用案例近几年，已经有一批智能运输系统和技术在世界范围内逐渐被测试和采用。
以下是一些有关智能运输研究的应用案例：2.1. 公交车调度系统智能的公交车调度系统，可以实时监控公交状态，获得乘客的实时反馈意见，实现公交车的实时调度、运输效率的最大化，且可以让乘客充分利用公共交通系统的优势。
2.2. 自动驾驶系统基于人工智能和机器视觉技术，自动驾驶系统能实现车辆自主行驶，可避免驾驶员的疲劳和操作错误所带来的潜在交通事故，而且还能优化路线选择和车速等因素，从而实现更快、更安全、更节能的交通运输模式。
2.3. 高速公路收费系统智能的高速公路收费系统，可以利用车辆的自动控制，采用电子收费方式，减少交通堵塞，并提高收费效率。
tpsrc极致码流算法
tpsrc极致码流算法tpsrc极致码流算法是一种用于视频编码的算法，旨在提高视频编码的效率和质量。
该算法通过优化编码过程中的各个环节，从而达到更高的压缩比和更好的视觉质量。
下面将对tpsrc极致码流算法进行详细介绍。
## 算法原理tpsrc极致码流算法主要包括以下几个方面的优化：### 1. 帧内预测帧内预测是视频编码中常用的一种技术，它利用当前帧中已经编码的像素值来预测未编码像素值。
tpsrc极致码流算法通过改进帧内预测算法，提高了预测准确性和效率。
### 2. 帧间预测帧间预测是指利用已经编码的前一帧或后一帧像素值来预测当前帧像素值。
tpsrc极致码流算法通过引入更复杂的运动估计算法和补偿技术，提高了帧间预测的准确性和效果。
### 3. 熵编码熵编码是一种无损压缩技术，它通过对数据进行统计分析并建立合适的概率模型，将出现概率较高的数据用较短的编码表示，从而达到压缩数据的目的。
tpsrc极致码流算法通过改进熵编码算法，提高了编码效率和质量。
### 4. 量化量化是视频编码中一种重要的过程，它将连续的像素值转换为离散的数值，从而减少需要存储和传输的数据量。
tpsrc极致码流算法通过优化量化算法，提高了图像细节的保留和恢复能力。
## 算法特点tpsrc极致码流算法具有以下几个特点：### 1. 高压缩比tpsrc极致码流算法通过优化各个环节，提高了视频编码的压缩比。
相比传统的视频编码算法，tpsrc能够在保持相同视觉质量的情况下，减少存储和传输所需的带宽。
### 2. 高视觉质量tpsrc极致码流算法在提高压缩比的同时，也注重保持视频的视觉质量。
通过改进预测、补偿和熵编码等技术，tpsrc能够更好地保留图像细节和运动信息。
### 3. 低延迟tpsrc极致码流算法在编码和解码过程中，能够实现较低的延迟。
这对于实时视频传输和交互式视频应用非常重要，能够提升用户体验。
### 4. 跨平台兼容tpsrc极致码流算法可以在不同的硬件平台上运行，并且与各种视频编解码器兼容。
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
视频监控系统不仅为我们提供了安全保障，还可以对运动目标进行跟踪与轨迹分析，以帮助我们更好地理解事件的发生和发展。
本文将探讨视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析的原理和应用。
运动目标跟踪是视频监控系统中的一个关键技术，它可以通过分析连续的视频帧来识别和跟踪目标的运动。
一般情况下，目标的跟踪可以分为两个阶段：目标检测和目标跟踪。
目标检测是指在每一帧中找到目标物体的位置和尺寸。
常见的目标检测算法有基于颜色、纹理或形状等特征进行匹配的方法和深度学习方法。
目标跟踪是指在连续的视频帧中追踪目标物体的运动轨迹。
常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
在目标跟踪的基础上，轨迹分析可以提供关于目标运动模式、速度、行为等信息。
通过对目标的轨迹进行分析，可以判断目标是否具有可疑行为，进一步提高监控系统的安全性和效率。
轨迹分析的方法包括轨迹拟合、轨迹聚类和轨迹关联等。
轨迹拟合是指通过拟合轨迹的数学模型，预测目标的未来位置。
轨迹聚类是指将轨迹分为不同的群组，以便对目标进行分类和识别。
轨迹关联是指将多个目标的轨迹进行匹配和关联。
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析具有广泛的应用。
在交通领域，可以利用目标的轨迹分析交通流量和拥堵情况，优化交通信号控制系统。
在工业领域，可以通过跟踪和分析工人的运动轨迹，提高生产效率和安全性。
在安防领域，可以通过跟踪和分析目标的运动轨迹，快速发现可疑的行为并采取措施。
此外，运动目标跟踪与轨迹分析还可以应用于体育比赛、行人检测、智能家居等领域。
然而，视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析仍然面临一些挑战和难题。
首先，目标的形状、大小和运动速度的多样性会对目标的跟踪和分析造成困扰。
其次，背景的变化和光照条件的变化也会干扰目标的跟踪和分析。
此外，复杂的场景中可能存在交叉和遮挡等问题，使得目标的识别和轨迹分析变得更加困难。
一种基于视频的交通流量统计方法-张海天(定稿)
1.一种基于视频的交通流量统计装置，其特征是，包括：摄像机：用于拍摄视频图像；前背景分割单元：用于将摄像机拍摄到的视频图片分割出前景和背景，所述前景为运动中的车辆，所述背景为静止的道路；车辆定位追踪单元：用于定位前景中的车辆，并给与每辆行驶的车赋予不同的ID号；虚拟感应线圈：根据道路车道线的数量，按实体感应线圈排布的方式排布在背景上，其数量为一个以上；统计单元：用于统计每一个虚拟感应线圈中经过的车辆数量，车辆进入并离开各一次，计数为一。
2.一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：在摄像机捕捉的视频图像上，分割出视频的前景和背景，所述前景为运动中的车辆，所述背景为静止的道路；步骤二：定位每辆汽车，对运动的车辆进行跟踪，给每辆行驶的车赋予不同的ID号，然后根据道路车道线的数量进行虚拟感应线圈的分割；步骤三：利用虚拟感应线圈来感应车辆的进入与离开，统计交通流量。
3.根据权利要求2所述的一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，步骤一包括以下步骤：1）采用混合高斯模型对视频中的场景进行数学建模；2）去除车辆阴影：首先，通过纹理边缘信息，针对运动车辆及阴影边界进行定位判断，区分出真实车辆区域和疑似阴影区域；其次，通过多帧差值信息，根据隔帧间的差值拟合，进一步确定疑似阴影中的真实阴影的区域范围；3）根据混合高斯模型，分离前后景，根据马赛克的特征值，对背景中的雪花、色块区域进行判断，进行降噪处理，以此去除背景建模中的雪花、色块对识别产生的影响。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于视频的交通流量统计方法，其特征是，所述步骤二还包括一下步骤：1）采用“网格栅”法对视频图像进行网格化处理；2）利用每个格子的中心点的像素进行区域L-K光流法求取每个格子的运动向量，然后统计属于同一辆车子的格子的光流信息；3）对这些信息进行滤波分析，取得其中最普遍的运动信息来作为这辆车的运动信息，然后根据这些运动信息对车辆实现实时的跟踪，并对每一个最新出现的车辆分配ID，以及对出现的车辆进行实时跟踪。
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统已成为当前研究和开发的热点之一。
本文介绍了一种基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法。
该系统通过全景摄像机采集的广角图像数据，结合目标检测和跟踪算法，实现对运动目标的准确追踪和位置定位。
经过实验证明，该系统在追踪效果和计算效率方面表现出色，具有广阔的应用前景。
1. 引言随着全景摄像技术的成熟和应用扩展，全景摄像机在安防监控、智能家居和虚拟现实等领域发挥着重要作用。
传统的摄像头只能提供有限的视野范围，无法实时捕捉到全景场景。
而全景摄像机则能够通过广角镜头提供全景视野，从而更全面地监控和观测目标区域。
然而，传统的全景摄像机只能提供全景图像，对于运动目标的准确定位和追踪仍然存在一定挑战。
因此，开发一套基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统具有重要的实际意义和应用价值。
2. 系统设计基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统主要由全景摄像机硬件、图像处理模块和目标追踪算法组成。
全景摄像机硬件负责采集和传输全景图像数据，图像处理模块对全景图像进行预处理和特征提取，目标追踪算法通过实时检测和跟踪目标实现智能追踪。
3. 图像处理模块图像处理模块是基于全景图像数据进行预处理和特征提取的关键组成部分。
首先，对全景图像进行校正和去畸变处理，纠正图像中的畸变和缩放。
然后，采用图像分割和目标提取算法，将目标从背景中分离出来。
接着，通过图像特征描述子提取目标的特征，例如颜色、纹理和形状等。
最后，利用机器学习算法训练目标的模型，实现目标的分类和识别。
4. 目标追踪算法目标追踪算法是基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统的核心部分。
常用的目标追踪算法包括基于颜色直方图的模板匹配算法、基于机器学习的目标跟踪算法以及基于深度学习的目标追踪算法。
这些算法通过对运动目标的运动轨迹、外观特征和目标模型进行建模和预测，实现对运动目标的持续追踪和位置定位。
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。
目标检测任务的难度主要在于在不同场景下，不同光照条件下，物体会呈现出不同的外观变化，同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题，这些因素都会对目标检测结果造成干扰。
一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一，其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图，然后根据设定的阈值进行像素分类。
若差分结果大于阈值，则判断该像素点为运动像素点；反之，若差分结果小于阈值，则认为该像素点是背景像素点。
帧间差分法简单易行，速度较快，但由于只考虑了像素值的变化，无法区分运动目标和噪声或背景像素，且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时，容易产生误检测。
2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。
该方法常用的技术有Mixture of Gaussian（高斯混合模型）、Self-Organizing Background Subtraction （自组织背景减法）等。
Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模，通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。
该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异，但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰，容易产生误检测。
二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下，深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。
1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。
其主要思路是将输入图像划分为多个候选框，然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。
最后，通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息，以确定目标类别和位置。
R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果，但缺点是算法速度较慢，不适用于实时应用场景。
基于FPGA的视频编码系统设计与实现
基于FPGA的视频编码系统设计与实现基于FPGA的视频编码系统设计与实现摘要：随着数字视频的快速发展，视频编码成为了计算机视觉领域的重要研究方向。
本文主要介绍了基于FPGA的视频编码系统的设计与实现过程。
首先，简要回顾了视频编码的基本原理和常用算法。
然后，详细讨论了FPGA作为硬件加速平台的优势，并介绍了FPGA平台上常用的视频编码算法。
接着，详细描述了视频编码系统的硬件架构设计，包括编码器和解码器的模块划分以及模块之间的通信和数据传输。
最后，进行了实验验证并进行了性能分析，结果表明，基于FPGA的视频编码系统在实时性和编码效率方面均具有较好的性能。
关键词：FPGA、视频编码、编码器、解码器、硬件架构1. 引言随着互联网技术的飞速发展和宽带网络的普及，视频数据的传输和处理需求日益增加。
视频编码作为一种将原始视频信号转换为压缩格式的技术，已经成为了现代多媒体应用中不可或缺的环节。
在视频编码中，编码器将原始视频转换为压缩的码流，而解码器将压缩的码流解码为可视的视频图像。
目前，H.264、H.265等压缩标准已经成为了主流视频编码标准。
2. 视频编码原理和算法视频编码的核心思想是利用视频序列中的时空冗余性进行压缩。
在时域上，视频序列中的相邻帧之间存在大量的冗余信息，可以通过运动估计和运动补偿来减少冗余。
在空域上，同一帧中相邻像素之间也存在冗余，可以通过空间预测编码来提高压缩效率。
常用的视频编码算法主要包括运动估计、变换编码和熵编码等。
3. FPGA在视频编码中的应用优势FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，具有高度灵活性和可编程性。
与传统的视频编码器相比，基于FPGA的视频编码系统具有以下优势：（1）硬件加速平台：FPGA可以提供并行计算和硬件加速的能力，能够显著提高视频编码的处理速度和性能；（2）可嵌入性：FPGA可以嵌入到视频采集设备、摄像头等设备中，具有较小的体积和功耗；（3）可定制性：FPGA可以根据不同的视频编码需求进行定制开发，提供更灵活的编码方案。
基于H.264的码率控制算法
基于H.264的码率控制算法基于H.264的码率控制算法一、前言随着数字视频通信和视频编码技术的快速发展，H.264编码已成为目前最流行的视频编码标准之一。
为了实现高质量的视频传输和存储，码率控制算法被广泛应用于H.264编码中。
本文将重点探讨基于H.264的码率控制算法。
二、H.264编码简介H.264编码是一种视频压缩技术，通过减少冗余信息以及利用空间和时间相关性来达到数据压缩的目的。
H.264编码算法具有出色的画质表现和高压缩比。
然而，由于视频传输和存储资源有限，需要对视频流的码率进行控制以适应特定的需求。
三、码率控制算法1. 码率控制概述码率控制是指根据特定的应用需求，通过调整编码参数来控制视频编码的码率。
码率控制算法能够根据输入的视频源和目标码率生成合适的视频码流。
常见的码率控制算法包括恒定码率(CBR)、可变码率(VBR)和动态码率(DRC)。
2. CBR码率控制CBR码率控制算法固定每个视频帧的码率，将帧间码率均匀分配，保持恒定的传输速率。
这种算法适用于对传输延迟和网络带宽要求较高的应用，如实时视频通话等。
然而，CBR码率控制算法对于视频中的运动场景和细节丰富的部分可能会出现压缩失真。
3. VBR码率控制VBR码率控制算法根据视频内容的复杂程度动态调整每个视频帧的码率。
在静止或低运动的场景中，VBR算法会降低码率以减少冗余信息的传输，而在高运动的场景中会提高码率以保持画质。
VBR算法可以更好地适应视频内容的变化，但在网络带宽不稳定的情况下，可能会导致传输延迟或视频卡顿。
4. DRC码率控制DRC码率控制算法是基于H.264标准的一种动态码率控制方法，它通过监测编码器的缓冲区状态和网络的带宽情况来动态地调整码率。
当网络带宽较大时，DRC算法会增加码率以提高视频质量，而当网络带宽较小时，DRC算法会降低码率以保持视频的连续性。
DRC算法能够更好地适应网络环境的变化，提供更好的用户体验。
如何进行视频编码的运动模式分析与检测(六)
视频编码是指将视频信号转换为数字数据，并通过压缩算法来减少数据量，以便有效存储和传输。
其中，运动模式分析与检测是视频编码中的重要技术，它能够准确地描述视频帧之间的运动信息，从而实现高效率的压缩。
一、视频编码基础在深入讨论运动模式分析与检测之前，我们先了解一些视频编码的基础知识。
1.帧间编码：视频是由一系列图像（帧）组成的，帧间编码是指通过对前后多个帧的差异进行编码，从而实现视频压缩的一种方式。
2.运动矢量：运动矢量描述了当前帧相对于参考帧的运动情况，由水平和垂直方向的像素位移构成。
3.运动估计：通过寻找最佳匹配的参考帧，确定当前帧的运动矢量，从而实现运动补偿，减少冗余信息。
二、运动模式分析与检测方法为了实现高效的视频编码，需要对视频帧中的运动模式进行分析和检测，以获得准确的运动矢量信息。
以下是几种常见的方法：1.全搜索法：全搜索法是最简单直接的方式，它将当前帧的每个像素与参考帧的对应像素进行比较，找到最佳匹配的位置。
然而，全搜索法需要耗费大量计算资源，不适用于实时视频编码。
2.块匹配法：块匹配法将图像分为多个块，然后将每个块与参考帧的对应块进行比较，找到最佳匹配的位置。
这种方法能够减少计算量，提高编码效率。
3.特征点法：特征点法通过提取图像中的关键点，如角点、边缘等，来描述图像的运动信息。
然后，通过比较当前帧和参考帧的特征点，计算得到运动矢量。
4.基于运动向量预测的方法：此方法利用前一帧的运动矢量来预测当前帧的运动矢量。
通过对预测误差进行补偿，进一步减少数据量，提高压缩效率。
三、运动模式分析与检测的应用运动模式分析与检测在视频编码的各个环节中都有重要应用：1.运动补偿：通过运动模式分析与检测，可以找到最佳的参考帧及运动矢量，从而实现运动补偿。
通过只传输运动信息和残差信息，大大减少了需要传输的数据量。
2.帧内预测：在某些情况下，无法找到合适的参考帧进行运动补偿，此时，运动模式分析与检测可以用于帧内预测，减少帧间冗余。
视频图像处理中的运动物体检测算法
视频图像处理中的运动物体检测算法近年来，视频图像处理技术得到了快速的发展，并且广泛应用于安防、智能交通、医疗、娱乐等领域。
其中，运动物体检测算法是视频图像处理的一个重要分支，它通过对视频流中的图像进行分析，识别出其中的运动物体，并进行跟踪和监测，为人们的生活和工作带来了很多便利。
一、运动物体检测的意义运动物体检测是一项很重要的技术，对于安防监控而言，它可以有效的监测出入侵者的行踪，减少安全隐患；在交通领域，它可以实现车辆的计数、速度监测和停车位管理等多种功能；在医疗领域，它可以为医生提供更加准确的诊断结果。
运动物体检测的意义不仅仅在于提高工作效率，更重要的是能为人们生活带来更多的安全和便利。
二、运动物体检测的方法1. 基于像素的运动物体检测方法基于像素的运动物体检测方法是最常用的一种方法，通过对连续帧图像的差分，确定当前帧中发生变化的像素点，进而得到运动物体的位置和运动轨迹。
2. 基于光流的运动物体检测方法基于光流的运动物体检测方法是一种较为简单有效的方法，它利用连续两帧图像之间的像素位移来计算物体的运动轨迹，但对于光照变化和纹理缺失等问题较为敏感，需要针对实际情况进行改进。
3. 基于背景建模的运动物体检测方法利用背景模型检测运动物体的方法是一种较为成熟的技术，它利用背景图像的信息对当前图像进行分析，这种方法对于背景稳定、物体活动频率较低的场景效果较好，但对于背景变化和物体运动频繁的场景效果较差。
4. 基于神经网络的运动物体检测方法近年来，基于神经网络的运动物体检测方法受到越来越多的关注，这种方法在人工智能领域有很大的应用前景，它通过学习大量的图像数据，实现对物体更准确、更快速的识别和跟踪，同时也具有较强的智能化和自适应性。
三、未来发展方向随着科技的不断进步，运动物体检测技术也在不断发展壮大。
未来，运动物体检测技术将继续朝着智能化方向发展，实现更加准确、更加灵活的监测和跟踪，同时也将更加注重隐私保护和数据安全，为人们的生活和工作带来更多的便利。
内容感知视频编码技术研究
内容感知视频编码技术研究一、前言在现代社会中，视频已成为人们最主要的信息交流和娱乐方式之一。
但对于视频内容的高效、流畅传输，以及对计算资源的低需求成为了迫切需求。
因此，本文将探讨一种新型视频编码技术——内容感知视频编码技术。
二、概述随着视频技术逐渐成熟，目前已经有很多视频编码标准被广泛应用，例如H.264/AVC,HEVC等。
这些标准技术已经达到了一个很高的压缩比，但在高清视频传输上却经常遇到卡顿等问题。
这是因为常规视频编码技术没有考虑输入的视频内容本身，而只是将整个视频压缩成一个均衡的码流传输。
因此，现有技术无法为不同的场景和内容定制编码方案。
从而，内容感知视频编码技术作为一种新型视频编码技术应运而生。
内容感知编码思想来源于两个方面：一是在视频信号处理中，考虑人眼对图像内容的感知特点；二是在多媒体交互应用中，关注用户对影音内容的感知效果。
三、内容感知视频编码技术的核心在内容感知视频编码技术中，前期的一些适应性参数获取是至关重要的。
首先需要获取视频的内容特征，包括颜色、纹理、形状、运动等。
这些特征可以通过图像处理技术、视频解码技术和运动估计技术等得到。
其次，还需要分析用户的感知特征，包括用户对视频内容的喜好、注重点、感知质量等，这些特征可以通过基于协同滤波算法和神经网络算法的用户模型来实现。
最后，需要将视频的特征参数和用户感知模型整合起来，构建出一套动态感知性视频编码模型，实现可感知的动态视频码流控制，这就是内容感知视频编码技术的核心环节。
四、应用案例内容感知视频编码技术应用场景较为广泛，下面介绍两种典型案例。
（一）视频点播视频点播是现在应用最广泛的场景之一，此时，能够更快速地将视频内容传输给用户的需求尤为重要。
在实现内容感知视频编码技术后，视频流会根据视频内容特征和用户需求实现动态调整，从而保证用户能够快速获取到其需要的视频内容。
（二）视频会议在商业和学术领域中，视频会议已成为标配，因而需要实现更高的视频会议质量。
马兰士解码器的原理
马兰士解码器的原理马兰士解码器(Marlin decoder)是一种视频解码器，主要用于对标准的MPEG-2视频进行解码。
它由软件和硬件两个部分组成，其中软件部分实现了解码算法的各个细节，而硬件部分主要负责加速解码过程。
马兰士解码器的原理涉及到一系列复杂的技术，下面将从几个方面进行详细介绍。
一、图像和视频压缩编码原理在理解马兰士解码器的原理之前，首先需要了解图像和视频压缩编码的原理。
图像和视频压缩编码是将原始的图像和视频数据经过压缩编码处理后，使其占用的存储空间和传输带宽减少的过程。
其中，压缩是指通过对图像和视频数据中的冗余信息进行处理，使得数据的表示方式更加简洁；编码是指将简洁表示的数据进行编码处理，以便在解码端进行解码恢复。
图像和视频压缩编码通常采用两种方法，一种是基于样点的编码方法，另一种是基于运动的编码方法。
二、MPEG-2视频压缩编码标准马兰士解码器主要用于对MPEG-2视频进行解码，因此需要了解MPEG-2视频压缩编码标准的基本原理。
MPEG-2是一种由国际标准化组织（ISO）和国际电信联盟（ITU）共同制定的视频压缩编码标准，它采用了一种层次化的压缩编码结构。
在MPEG-2编码中，视频信号被分为8×8的小块，然后通过离散余弦变换（DCT）将时域的连续信号转换为频域的离散信号，之后，对于每个小块，应用运动估计和差异编码的方法来提取运动信息和空域相关性。
三、马兰士解码器的软件部分1. 码流解析：马兰士解码器首先对输入的码流进行解析，通过解析获取MPEG-2视频的基本信息，如图像大小、帧率、颜色格式等。
2. 解码器初始化：在码流解析完成后，马兰士解码器会进行解码器的初始化工作，包括内存的分配、上下文的初始化等。
3. 解码器主循环：在主循环中，马兰士解码器会不断地从输入码流中读取数据，并对读取的数据进行处理和解码，最终将解码后的图像数据输出。
4. 解码算法：马兰士解码器采用了一系列复杂的解码算法，包括离散余弦变换（DCT）、运动估计、帧内预测、帧间预测等。
智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究
智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究一、本文概述随着科技的快速发展和智能化趋势的深入推进，智能视频监控技术在公共安全、交通管理、智能家居等多个领域的应用日益广泛。
运动目标检测和跟踪作为智能视频监控的核心技术之一，对于实现视频监控的智能化、自动化和高效化具有至关重要的意义。
本文旨在深入研究智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法，以提升目标检测的准确性和跟踪的稳定性，推动智能视频监控技术的发展和应用。
本文将首先介绍智能视频监控技术的基本原理和应用背景，阐述运动目标检测和跟踪在智能视频监控中的重要性。
随后，将综述现有的运动目标检测和跟踪算法，分析其优缺点和适用场景。
在此基础上，本文将重点研究几种先进的运动目标检测和跟踪算法，包括基于深度学习的目标检测算法、基于特征匹配的目标跟踪算法等。
通过对比分析不同算法的性能和效果，本文将提出一种适用于智能视频监控的运动目标检测和跟踪算法，以提高目标检测的准确性和跟踪的稳定性。
本文将对所研究的算法进行实验验证和性能评估，探讨其在实际应用中的潜力和前景。
本文的研究成果将为智能视频监控技术的发展和应用提供有力支持，有助于推动视频监控系统的智能化和自动化进程。
二、相关技术和理论基础智能视频监控作为计算机视觉领域的一个重要应用，其核心在于对监控视频中的运动目标进行高效、准确的检测和跟踪。
为实现这一目标，需要依托一系列相关技术和理论基础。
运动目标检测是智能视频监控的首要任务，它旨在从连续的视频帧中识别并提取出运动的目标。
常用的运动目标检测方法主要包括帧间差分法、背景减除法和光流法等。
帧间差分法通过比较相邻帧之间的差异来检测运动目标，适用于动态背景下的目标检测。
背景减除法则是利用背景建模技术，从当前帧中减去背景模型，从而得到运动目标。
光流法则是基于光流场理论，通过分析像素点的运动模式来检测运动目标。
目标跟踪是智能视频监控中的另一关键技术，它旨在实现对运动目标的持续、稳定跟踪。
vvc编解码流程
vvc编解码流程VVC编解码流程VVC（Versatile Video Coding）是一种高效的视频编解码标准，它可以实现更好的视频压缩性能和更高的视频质量。
本文将介绍VVC编解码的流程，以帮助读者更好地理解这一技术。
一、VVC编码流程VVC编码流程主要包括预处理、分析、转换、量化、熵编码和码流输出等几个步骤。
1. 预处理：首先对待编码的视频帧进行预处理，包括去噪、滤波、颜色空间转换等操作，以提高编码效率和视频质量。
2. 分析：在分析阶段，对预处理后的视频帧进行分析，包括运动估计、运动补偿、帧内预测等操作，以寻找视频帧中的冗余信息。
3. 转换：转换阶段主要是将预测误差转换为频域系数，利用离散余弦变换（DCT）或其他变换方法，将视频帧转换为频域表示。
4. 量化：在量化阶段，对转换后的频域系数进行量化，以减少数据量。
量化过程中，根据不同频域系数的重要性，采用不同的量化步长进行量化。
5. 熵编码：熵编码阶段主要是对量化后的频域系数进行编码，以进一步减少数据量。
常用的熵编码方法有霍夫曼编码、算术编码等。
6. 码流输出：最后，将经过熵编码的数据按照一定的格式输出为码流，以便传输或存储。
二、VVC解码流程VVC解码流程与编码流程相反，主要包括码流解析、熵解码、逆量化、逆转换、帧重构等几个步骤。
1. 码流解析：首先对接收到的码流进行解析，提取出熵编码的数据。
2. 熵解码：在熵解码阶段，对解析出的数据进行解码，恢复出量化后的频域系数。
3. 逆量化：逆量化阶段主要是对解码后的频域系数进行逆量化，将其恢复为转换前的频域系数。
4. 逆转换：逆转换阶段是将逆量化后的频域系数通过逆变换（如逆离散余弦变换）转换为时域表示。
5. 帧重构：最后，将逆转换后的视频帧进行重构，包括帧内预测、运动补偿等操作，得到最终的解码视频帧。
三、VVC编解码的优势VVC编解码相较于传统的视频编解码标准，在压缩性能和视频质量方面有明显的优势。
1. 更高的压缩性能：VVC采用了先进的编码算法和更强大的预测和转换技术，能够更有效地压缩视频数据，减少数据量。
智能交通系统中的车辆识别与流量预测算法研究
智能交通系统中的车辆识别与流量预测算法研究智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是一种基于现代信息技术，利用计算机、通信和传感器等技术手段对道路交通进行监测、测控、管理和服务的系统。
车辆识别与流量预测作为ITS的重要研究方向之一，致力于通过智能算法来有效识别道路上的车辆并预测交通流量，从而提升交通运输效率、改善交通拥堵情况。
一、车辆识别算法车辆识别是ITS中的核心任务之一，准确的车辆识别可以为后续的交通流量预测、交通管理和数据分析等提供基础。
下面将介绍几种常用的车辆识别算法。
1.1 视频图像分割算法视频图像分割算法通常使用计算机视觉技术，通过对视频图像进行像素级别的分割来实现对车辆的识别。
常用的算法有基于传统图像处理方法的阈值分割、边缘检测、颜色信息等；同时也有基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）相关方法。
这些算法对车辆的轮廓、颜色、纹理等特征进行提取和分析，从而进行车辆的准确识别。
1.2 车牌识别算法车牌识别是车辆识别中的一个重要环节，可以通过识别车辆的车牌号码进行车辆的唯一标识和管理。
车牌识别算法通常采用图像处理和模式识别技术，包括字符分割、字符识别和字符匹配等步骤。
常用的算法有基于图像处理的传统方法（如模板匹配、边缘检测、颜色提取等），以及基于深度学习的方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
1.3 目标检测算法目标检测算法是一种通过对图像或视频中的目标进行定位和识别的算法。
在车辆识别中，目标检测算法可以用于定位和识别道路上的车辆。
常用的目标检测算法有传统的Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征+SVM（Support Vector Machine）分类器、以及最近流行的基于深度学习的算法（如RCNN、Fast-RCNN、YOLO等）。
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２ ０ １ ３年 ７月 ５日收到， ８ 月 ２日 修改
站、 廊道等地方 。光 流 （ ｏ ｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｆ ｏ ｗ ） 也被广泛地用 于运动行为分析 ， 目前所用 的两种主要光流算法是 Ｈ ｏ ｒ ｎ — Ｓ ｃ ｈ ｕ ｎ ｃ ｋ 算 法和 Ｌ ｕ ｃ ａ ｓ — Ｋ ａ ｎ ａ ｄ ｅ 算 法 。Ｈ ｏ ｒ ｎ — Ｓ ｃ ｈ ｕ ｎ ｃ ｋ 算法有更光 滑的光流、 全局信息 和精 确的 时间微 分 ， 但 是相对 较慢 而且 有不 光滑 的边界 轮
如 当下流行 的 ７ ２ ０ Ｐ的高清摄像头一小 时能产生 ３ Ｇ Ｂ数据 ， 按照录像结果保 留一个 月的要求来算 ， 将
产 生 高达 ２ Ｔ Ｂ的数 据 ， 一个 城市 若安 装 几十 万个 交 通 和安 防摄 像 头 ， 每 月 产 生 的海 量 数 据 将 达 近 Ｅ Ｂ。
运动状态 ， 但 是建 模 的过 程繁琐 、 检 测效 率较低 。 因此 ， 模 板 匹 配 的 方 法 虽 然 取 得 了 明 显 的进 展 ｊ ， 但建模过程往往耗 时耗 力 ， 一旦 场景发生 了转 变， 还需要重新构建模 型， 并 重新学 习训练集参数 。而
＠
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
一
种基于视频运 动分析的智能码流方法
翟艳 东 于 明 阎 刚
（ 河北工业大学计算机科学与软件学院 ， 天津 ３ ０ ０ ４ ０ １ ）
摘
要
采用迭代 重加权最小二乘 （ Ｉ Ｒ Ｌ Ｓ ） 方法计算连 续两帧 图像 的光流。根据 光流计算 的结果估 计视频监控 场景 的运 动状
且 模 型参 数估 计 的精 度 受 训 练样 本 空 间 的大 小 ， 样 本 特 征 的选 择 ， 以及 训 练 方 法 的选 用 的影 响 ， 选 择 不得 当容 易发 生欠 拟合 或过 拟合 。
虽然现有 的监控 录像存储技术水 平也在飞快 地提 高， 但相对于 大数 据时代存储 量需求 的增 长 ， 还 是 有所不及 ， 迫切需 要改进。基 于这种情 况 ， 研究 了
态。将场景分为静止 、 一般运动 、 剧烈运动 ， 并分别 制定不 同的码流存储策 略。实验表 明， 该 方法 能对监控场景 的常见运 动行
为识别并分 类， 具有一定 的鲁棒 性。应用该 方法可 以减少冗余视 频帧对存 储资源的 占用 ， 扩充 敏感 监控数据的存储能力。
关键词 光流 中图法分类号
迭代 重加权 最小二乘 Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ ；
运 动分析 Ａ
智能码流
文献标志码
我们 生 活在一 个 监 控 无 处 不 在 的 社 会 ， 电子 监 控 在构 建 平 安 城 市 和 反 恐 怖 袭 击 中起 到 了非 常 重
为， 例如用一系列的姿态 和速度矢量来表示单人行 为 ｊ ， 学 习动作 和肢 体语 言 。对 场 景建 模 可 以用
析方法来分析运动。优点是计算速度较快 ， 但往往
无 法处 理较 复 杂 的场 景 。现 有研 究 中 ， 主要 用 到 的 底 层特 征包 括颜 色 、 角点 、 轮廓 ， 纹 理和 光 流。如 Ａ ｌ — ｂ ｉ ｏ ｌ 等 用 图像 角 点计 算 速 度 场 ， 据此检测运动 目 标 的 高速运 动 ， 但 由 于角 点 特 征对 于严 重 遮 挡 的 情 况 并 不鲁 棒 ， 因此 会 影 响实 际 的 检 测 效 果 。Ｓ ｒ ｉ ｖ ａ ｓ ． ｔ ａ ｒ ａ等 选 择 纹理 特 征 描 述 场 景拥 挤 程 度 ， 据 此 确 定 场 景是 否 存 在 危 险 。 由 于 提 取 稳 定 的纹 理 特 征 需 要较 好 的光 照条 件 ， 因此 该 方 法 一般 适 用 于地 铁
第 １ ３卷
第３ ３期
２ ０ １ ３年
与
工
程
Ｖｏ １ ．１ ３ Ｎ０ ． ３３ Ｎｏ ｖ ．２ ０１ ３
１ ６ ７ １ —１ ８ １ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ３ ３ — ９ ９ ８ ７ — ０ ６
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
１ 视频运动 分析现状
运 动分 析 的方 法 主 要 有 两 种 ： 模 板 匹 配 和 图像 特 征 。基 于 模 板 匹 配 的方 法 可 以进 一 步 分 为对 运 动 目标 （ 人体 ） 建 模 和运 动 场 景 建 模 两 种 。两 种 都
需要首先构建模型 ， 再使 用学 习的方法对模型参数
第一作者简介 ： 翟艳东 （ １ ９ ７ ９ 一） ， 男， 讲师 ， 博 士研 究生 。研 究方 向
图像处理与识别 。Ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｚ ｈ ａ ｉ ｙ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ ＠Ｓ （ ￣ Ｓ ｅ ． ｈ ｅ ｂ ｕ ｔ ． ｅ ｄ ｕ ． ０ ／ ／ 。
科
学
技
术
与
工
程
一
种基于视频 运动分析 的智 能码流方 法。通过 光
基 于图像 特征 的方法从传 统 的图像处理 领域
发 展 而来 ， 主要 提取 场 景 底 层 特 征 并 使 用统 计 学 分
流 法对 视频 运 动状 态 分 析 ， 根 据 监 控 场 景 内有 无 运
动， 以及运动 目标 的运动剧烈 情况 ， 选 择不 同的码 流存储 。减少了不敏感视频帧对存储资源的占用 。
于检 索人 群 的运 动 状 态 ， 如 Ｗａ ｎ ｇ等 在 全 局 和 局 部 两种 尺度 下 对场 景 正 常模 态建 模 ， 用来 检 测 人 群
要 的作用¨ Ｊ 。随着电子监控高清摄像头 的普及应
用， 视 频监 控 的数 据 量 激 增 ， 大 数 据 时 代 已经 到来 。