智能视觉监控系统

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基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究

基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究

图像处理技术
Image Processing Technology
《自动化技术与应用》 2021 年第 40 卷第 6 期
以评估,并触发告警机制。视频图像通过 PC 端呈现,利 用 Visual Studio 编制于人机交互界面,以此 PC 端可实 时观看监控,并观察参数变化状态。硬件则包括计算机、 摄像头、网络设备、储存介质等等。视频智能监控与跟踪 系统框架[2]具体如图 1 所示。
抖动视频图像。
设定视频图像当前帧与前一帧匹配点集为{
;
},(x=1,2,3,∧,n)视频各帧图像综合运动存在
伸缩、旋转、平移等多种变化,其全局运动即:
(4)
z 表示视频图像伸缩变化;θ表示视频图像围绕中心 逆时针旋转角度;(df,dg)U表示视频图像中心位移。
如果图像块匹配结果是在视频某时刻前后两帧图像 匹配点对的集合中,则通过集合随机挑选两对匹配点构 成子集,即:
B 代表蓝色。
灰度化处理基于 OpenCV 提取原始图像,再把三通
道 RGB 彩色图转变为单通道灰度图,利用 OpenCV 所提
供 Cvt Colour 颜色空间转换函数,便可实现图像灰度化。
3.2 滤波处理
视频图像滤波是视频图像去噪处理的重要途径,以
中值滤波法去除噪声,基本原理为于目标像素周围选择
收稿日期:2020-06-30
84 Techniques of Automation & Applications
注意力,遗漏重要数据信息[1]。据此,本文引进了计算机 视觉技术进行视频智能监控,基于视频数据内容自主评 估异常状况,并提示告警。
2 视频智能监控与跟踪系统框架
基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统由 硬件与软件两部分构成,其中软件框架以主机为载体,以 摄像采集监控范围之内的视频图像数据信息,加以预处 理分析,同时以 OpenCV 视觉处理库编制代码,检测所采 集数据信息,在检测发现移动物体之后,于阈值区域内加

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法

智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法摘要:随着社会的发展和人口的增加,人们对公共安全的需求也越来越高。

传统的监控系统已经无法满足复杂的安全需求,因此面临升级和改进的问题。

智能视觉监控系统通过引入计算机视觉和模式识别等技术,能够实现自动检测、跟踪和识别运动目标的功能,进一步改进了监控系统的性能和效率。

本文将重点介绍智能视觉监控系统中的运动目标检测和行为识别方法。

首先,介绍运动目标检测的基本原理和现有的方法,包括帧间差分法、背景差法、光流法等。

然后,详细介绍了运动目标检测中的一些关键技术,如目标抠图、目标特征提取和目标跟踪等。

通过这些技术手段,可以实现对运动目标的准确检测和准确跟踪。

在运动目标检测的基础上,本文还介绍了行为识别的方法。

行为识别是指通过分析运动目标的动作和姿态等信息,识别目标的行为类型。

具体而言,行为识别包括行人检测、行人追踪、跌倒检测等多种任务。

本文将介绍这些任务的基本原理和常用的算法。

最后,本文对智能视觉监控系统中运动目标检测与行为识别方法的应用前景进行了展望。

智能视觉监控系统在安防、交通和城市管理等领域具有广阔的应用前景。

通过不断改进和创新,我们可以进一步提高智能视觉监控系统的性能和效率,为人们提供更加安全和便利的生活环境。

关键词:智能视觉监控,运动目标检测,行为识别,目标抠图,目标特征提取,目标跟踪,行人检测,行人追踪,跌倒检测,应用前景。

一、引言随着经济的快速发展和人口的增加,公共安全问题日益成为人们关注的焦点。

传统的人工监控系统无法满足复杂的安全需求,因此急需引入智能监控技术提升监控系统的性能和效率。

智能视觉监控系统是基于计算机视觉和模式识别技术的一种监控方式,可以自动检测、跟踪和识别运动目标,为安保人员提供支持和辅助功能。

二、运动目标检测方法运动目标检测是智能视觉监控系统的核心技术之一。

传统的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景差法和光流法等。

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统,它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析,从而帮助交通管理部门有效管理交通流量,提高交通安全性和效率。

本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。

1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像,并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。

本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。

首先,我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块,然后详细讨论每个模块的设计与实现细节,最后给出实验结果和系统的性能评估。

2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。

图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频,图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作,特征提取模块提取交通场景中的关键特征,目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别,异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别,用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。

3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。

去噪可以通过滤波器方法,如中值滤波或高斯滤波,对图像进行平滑。

图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法,提高图像的清晰度和对比度。

图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系,将图像的畸变进行校正,以保证后续处理算法的准确性。

3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。

对于车辆,常用的特征包括颜色、形状和尺寸等;对于行人,常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。

可以使用机器学习方法,如支持向量机(SVM)或人工神经网络(ANN),训练分类器来实现特征提取。

智能视觉监控技术研究进展

智能视觉监控技术研究进展
背 景减 法 实 现 的 关键 是 背 景模 型 的获 取 和更
新 一 代 的智能 视 觉监 控 技术 涉 及 图像 处 理 、 图 像 分析 、 机器视 觉 、 式 识 别 、 工 智能 等 众 多研 究 模 人 领 域 , 一个跨 学科 的综合 问题 , 是 也是一个 极具 挑 战 性 的前沿课 题 。图 1给出 了一 个典 型 的视 觉监 控 系 统 的基本 工作流 程 。摄 像 机 获取 视 频 序列 后 , 先 首 通 过图像恢 复或 超 分辨 率 复 原技 术 提 高 图像 质 量 ,
Absr c Th r s a c o ne ta t e ee rh n w g n rto o I tli e t e e ain f n elg n Viu l u v iln e s ne s a S r e l c i a a w a sn f n fe d i r ig o t i l wih t m a y n c le e . I i o n o halng s ta ms t e d w s r e l n e s se s u v il c y tm wih h b lt o n lzn c ne o e t a t te a ii y f a ay i g s e c ntn s, ma e s ve la c a ks k ur il n e t s f l le uo tc l nd it lie ty,whih h s alr e p t nilo p ia in.Thee a ef u i s u si hep o e s uf ld a tma ial a n elg nl i y c a a g o e ta fa pl to c r r o rma n is e n t r c s
接受 的水 平 。

基于DSP的智能视觉监控系统

基于DSP的智能视觉监控系统
三种 加速 检 测 的策 略 : 特 征放缩法 : 待检测图像 大小不变 , 逐层等 比放大检测

l f £ : 董
窗 口,再用各层窗 口遍历整张待检测 图像 。 与传统的检测方
图 1 号处理流 程框 图 信
对 输 入 的 视 频进 行预 处理 ( 图像 去 噪 和 图 像 增 强 ) ,再 利 用 运 动检 测 和 肤 色 信 息 提 取 侯 选 人脸 区域 , 候 选 区 域 内 在
分。
运动区 I 域
——— ———
基于Adb ot aos 的人脸检测算法…, 首先 由积分图像快速 、
容 易 地 计 算 出 大量 简 单 的类h a特 征 ,再 用AdB ot 习算 ar a os 学 法 挑 选 出一 些 重要 的特 征 , 构 造 一 系 列 的弱 分 类 器 , 个 并 多 弱 分 类 器 通 过 组合 可 构 造 出一 个 强 分类 器 , 后用 多个 强 分 然 类 器 级 联 组 成 复 杂 的 多层 分 类 器 , 种 逐 渐 复 杂 的 多分 类 器 这 级 联 结 构 提 高 了检 测 速 度 。 这 种 方 法 无 法 检 测侧 面旋 转 的 但
技 术交 流
微 型 电脑 应 用
20 0 8年 第 2 4卷第 8期
基 于 DS P的智 能视 觉监 控 系统
徐 显 日 戴在 平
摘 要 :提 出基 于 人脸 检 测 与 跟 踪 的 智 能视 觉监 控 系统 。采 用运 动 和肤 色特征 提 取 包含 人 脸 区域 的检 测 算 法 ,并使 用 多层 分
法 比较 ( 保持检测子窗 口,按比例逐层缩小待检测 图像 ),
在 硬 件DS 检 测 上 有 明显 的 优 势 。 P

智能机器视觉系统的技术要求

智能机器视觉系统的技术要求

智能机器视觉系统的技术要求智能机器视觉系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术的智能化系统,它能够模拟人眼对图像进行分析和理解,从而实现对图像的识别、检测和处理。

智能机器视觉系统在工业生产、安保监控、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景,它的技术要求主要包括以下几个方面。

首先,智能机器视觉系统需要具备高精度的图像识别和分类能力。

这要求系统能够准确地识别和分类不同的图像对象、形状和颜色等特征。

为了提高识别和分类的准确性,系统需要具备强大的图像处理和特征提取算法,能够有效地处理图像中的噪声、干扰和变形等情况。

其次,智能机器视觉系统需要具备快速的图像处理和分析能力。

在实际应用中,图像的处理和分析需要在短时间内完成,因此系统的处理速度必须能够满足实时性的要求。

为了提高处理速度,系统需要采用高效的图像处理算法和并行计算技术,能够充分利用计算资源进行加速计算。

另外,智能机器视觉系统需要具备强大的目标检测和跟踪能力。

目标检测是指在图像中找到并标记出感兴趣的目标,而目标跟踪是指在连续的图像帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。

为了提高目标检测和跟踪的准确性和稳定性,系统需要采用先进的目标检测和跟踪算法,能够在复杂的背景和光照条件下进行准确的目标识别和跟踪。

此外,智能机器视觉系统需要具备强大的人脸识别和表情识别能力。

人脸识别是指根据图像中的人脸特征进行身份确认,而表情识别是指根据人脸表情的变化进行情感分析。

为了提高人脸识别和表情识别的准确性,系统需要采用高精度的人脸识别和表情识别算法,能够在不同的光照、角度和表情条件下进行准确的人脸识别和表情分析。

最后,智能机器视觉系统需要具备自主学习和优化能力。

随着系统的使用和学习,系统需要能够通过对大量数据的学习和建模,逐渐提高自身的识别、检测和分析能力。

为了实现自主学习和优化,系统需要具备强大的机器学习和深度学习能力,并能够通过反馈机制不断改进和优化自身的性能。

综上所述,智能机器视觉系统的技术要求包括高精度的图像识别和分类能力、快速的图像处理和分析能力、强大的目标检测和跟踪能力、人脸识别和表情识别能力以及自主学习和优化能力。

智能视频监控系统软件设计

智能视频监控系统软件设计

存档日期:存档编号:本科生毕业设计(论文)论文题目:姓名:蔡守进学院:电气工程及其自动化学院专业:自动化班级、学号:08电52班08285078指导教师:李旭超江苏师范大学教务处印制智能视频监控系统软件设计摘要目前,利用互联网与视频摄像头实施视频监控的应用越来越广泛,视频监控软件也越来越多。

利用这些软件你不但能够进行视频监控,还可以通过软件的运动检测功能帮助你察觉监控范围内的活动物体,并通过报警方式马上通知你。

本设计的目的在于设计一种具有成本低廉、实用性强、扩展功能丰富、适用性高的监控系统软件。

本软件能够满足小型餐厅、书店、候车厅以及普通家庭室内的监控需求,同时又不需要添加专业监控设备。

本设计采用比较讨论的方法,通过比较多种视频捕捉技术和多种编译语言的优缺点,选择确定出一组合适的方案,结合方案的内容设计并实现软件主要功能以及扩展功能。

本文首先在Linux和Windows两种运行调试环境之间进行讨论和取舍,接着比较VFW和DirectShow等视频捕捉技术的优劣,最后简要介绍C++,Java,C#等几种编译语言,比较他们的优缺点,进而确定设计方案。

本设计通过VFW提供的接口函数实现了软件的主要功能。

使用C#语言在VS2010可视化编译程序上进行编写和设计截图、录像等扩展功能。

关键字:视频技术Window操作系统C#C++AbstractAt present,the use of the Internet and the video camera in the implementation of video surveillance application more and more widespread,more and more video surveillance ing the software you can not only carry out video surveillance,the software can also help you detect the motion detection function monitoring of activity within the object,and through the alarm call you right away.This project holds a clear objective to design video monitoring software with highly functional features,variable extensions and low expense.It can be used in many consequences which acquire less monitoring demands such as small bookshops,Restaurants or home-using.It figures out a particular way to design the main function and extensions though the choosing of video processing technology and compile code such as C++and C#.At the first,it discusses the working circumstances between Windows and Linux.And then,it puts out the advantages and disadvantages of several video processing technology and compile code.And eventually,to make sure the plan.It can take screenshot to save or make a backup with video files automatically with the extensions.Key words:technology Window OS C++C目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1设计的背景 (1)1.1.1概述 (1)1.1.2国内外的发展现状和差距 (1)1.1.3现阶段智能视频监控系统存在的问题 (5)1.1.4未来智能视频监控技术发展趋势 (5)1.1.5几款知名视频监控软件的对比 (6)1.2设计面向的对象和意义 (8)2选择与确定设计方案 (9)2.1选择程序调试的环境 (9)2.1.1Linux环境 (9)2.1.2Windows环境 (9)2.1.3环境的选定 (9)2.2选择视频处理技术 (10)2.2.1DirectShow视频技术 (10)2.2.2VFW技术 (10)2.2.3视频处理技术的选择 (11)2.3比较和选择编译语言 (11)2.3.1各类语言简介 (11)2.3.2编译语言的比较和选择 (12)2.4.3编译语言的选定 (13)2.4方案的选定和假设条件 (13)3系统设计 (14)3.1系统设计实施目标 (14)3.2系统软件设计框架图 (14)3.3系统软件流程图 (15)3.4系统软件预览 (15)3.5软件运行环境 (17)3.6文件夹组织结构 (18)4基本功能的类以及功能的实现 (19)4.1分析的基本功能 (19)4.2基本功能的实现和代码的设计 (19)4.2.1VFW技术概述 (19)4.2.2调用视频硬件接口的功能 (23)4.2.3播放视频的实现 (25)4.2.4摄像头的打开 (25)4.2.5关闭设备的函数 (26)5主程序的设计和基本控件的设计 (27)5.1程序和控件的设计 (27)5.1.1主框体设计 (27)5.1.2Picturebox控件 (33)5.1.3“打开视频”按钮控件 (34)5.1.4“关闭视频”的按钮控件 (34)5.1.5关闭窗口的按钮控件 (35)5.2运行和调试程序 (35)6扩展功能的实现和设计 (37)6.1扩展功能综述 (37)6.2截图功能 (37)6.2.1功能简介 (37)6.2.2功能的实现和设计 (37)6.3录像功能 (38)6.3.1功能简介 (38)6.3.2功能的实现和设计 (38)7设计的优缺点和改进方向的讨论 (41)7.1设计的优点优势 (41)7.2设计的缺点不足 (41)7.3改进方案与发展前景 (41)致谢 (42)【参考文献】 (43)1绪论1.1设计的背景1.1.1概述智能视频监控系统是在视频监控系统中添加相应的智能视频分析模块,并借助强大的计算机数据处理能力,利用数字图像处理、图像模式识别和计算机视觉技术过滤掉监控视频画面中干扰的、无用的图像信息,自动识别和标示出不同的物体,分析并且通过抽取相关监控视频源中有用的关键的视频图像信息,从而达到快速的准确的定位事故发生的现场,判断出监控画面的异常情况,并且以最好和最快的方式做出警报或者是触发指定的动作,有效的进行事前的预警,事中的处理,以及全天候、全自动的对事后的及时取证的实时监控的智能系统。

基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统设计与实现

基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统设计与实现

基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统设计与实现随着科技的日益发展与应用,视频监控系统被广泛应用于各个领域,如城市安全、交通管理、金融安全等。

而随着云计算和深度学习技术的发展,新型智能视频监控系统也越来越受到重视。

本文将从设计与实现两方面,介绍基于云计算和深度学习的新型智能视频监控系统。

设计方案一、系统框架新型智能视频监控系统的框架主要分为三个部分:视频采集、云端处理和应用。

1. 视频采集方案采集方案需要保证视频质量、稳定性和可扩展性。

对于现代智能设备,传感器的发展和成本的下降使得高清晰度的摄像头成为可能。

而对于应用场景,如需使用更多的摄像头,通过模块化方法可以很容易地实现扩展。

2. 云端处理方案云端处理部分按照功能分为四个模块:视频分析、存储、网络传输以及安全控制和发布。

视频分析:视频分析是整个系统的核心。

利用深度学习的图像识别算法,实现画面的识别、分析和分类,可以对视频进行人脸识别、行人跟踪、目标检测等。

同时,也可对视频进行内容分析,如场景分析、人物行为分析等。

存储:视频数据量巨大,对存储的要求也非常高。

因此,系统需要具备高效的存储模块,支持视频流存储、快照数据存储等模式。

网络传输:高速稳定的网络传输也是系统中必不可少的部分。

系统可通过自适应码率控制和多路复用技术来解决数据传输时的延迟和拥塞问题。

安全控制和发布:保证视频数据的安全是保障系统运行的重要因素之一。

因此,系统要求有完善的安全控制机制,支持以云应用程序的形式发布。

3. 应用方案应用方案主要包含三个方面:监控派遣、远程控制以及实时告警。

监控派遣:系统能够自动识别视频内容和特征,根据不同应用场景和应用需求,提供画面分析结果,支持自动化派遣监控人员进行处理。

远程控制:利用云平台与终端设备的协同作用,实现对远程控制,通过云平台的虚拟组件,实现视频画面的远程监控与控制。

实时告警:应用场景需要实时响应各种情况,如火灾、交通事故等。

对于这种情况,系统通过特定的算法快速判断画面,实现实时告警,提高应急响应速度。

智能视频监控系统项目可行性分析报告

智能视频监控系统项目可行性分析报告

智能视频监控系统项目可行性分析报告一、项目背景随着社会的发展和科技的进步,安全防范需求日益增长。

传统的视频监控系统已经难以满足现代社会对于高效、准确、实时监控的要求。

智能视频监控系统作为一种创新的解决方案,能够通过先进的技术手段对监控画面进行智能分析和处理,从而及时发现异常情况并发出警报,为保障公共安全和企业运营提供有力支持。

二、项目概述智能视频监控系统是一种结合了计算机视觉、图像处理、模式识别等技术的先进监控系统。

它能够对监控视频中的目标进行自动检测、跟踪、识别和分析,提取出有用的信息,并根据预设的规则和策略进行决策和响应。

该系统主要由前端摄像头、视频传输网络、中心服务器和监控终端等部分组成。

三、市场需求分析(一)公共安全领域在城市治安、交通管理、公共场所等方面,对智能视频监控系统的需求不断增加。

能够快速识别犯罪嫌疑人、追踪车辆轨迹、监测人群聚集等,提高应急响应能力和治安防控水平。

(二)企业和商业场所工厂、商场、银行等场所需要智能监控来保障生产安全、防范盗窃和欺诈行为,同时优化运营管理。

(三)住宅小区居民对小区安全的关注度越来越高,智能视频监控系统可以增强小区的安全性,提供更好的居住环境。

四、技术可行性分析(一)硬件技术目前,摄像头的分辨率不断提高,图像采集质量越来越好。

网络传输技术的发展也能够满足大量视频数据的实时传输需求。

(二)软件技术计算机视觉和图像处理算法不断优化,深度学习技术在目标检测、识别等方面取得了显著成果,为智能视频监控系统提供了强大的技术支持。

(三)系统集成技术具备将硬件设备和软件系统进行有效集成的能力,确保整个系统的稳定性和可靠性。

五、经济可行性分析(一)投资成本包括设备采购、系统开发、安装调试、人员培训等方面的费用。

(二)收益预测通过提高安全防范水平,减少损失;优化运营管理,提高效率;以及为相关服务收费等方式获得收益。

(三)成本效益分析在一定的时间范围内,对投资成本和收益进行比较分析,评估项目的盈利能力和投资回报率。

博视视觉系统说明书设备

博视视觉系统说明书设备

博视视觉系统说明书设备博视视觉系统是一款由专业的工程团队开发的智能视觉检测设备。

该系统具有高效、精准、稳定的特点,能够有效地提高企业检测的准确率和生产效率,也在社会管理、治安监控、医疗诊断等领域有广泛应用。

下面将详细介绍博视视觉系统的功能和使用方法。

一、功能介绍1.高效精准:采用优质的成像传感器,能够高速准确地捕捉图像,并且可以进行自动化的图像分析与处理,实现智能检测。

2.多样化的检测:博视视觉系统可以对物品进行外观检测、缺陷检测、颜色分辨、形状识别等多种形式的检测。

3.稳定可靠:设备的硬件设施经过精心设计和测试,可以在各种不同的环境下运行稳定,并保证检测结果的准确性。

4.方便实用:设备的操作界面简单易懂,用户只需要简单设置就能开始检测。

二、使用方法使用博视视觉系统非常简单,只需要按照以下步骤进行即可:1.连接设备:首先,将设备连接至电源,并且连接摄像头等外部设备。

2.操作界面设置:打开设备操作界面,设置相关的检测参数,包括检测物品、检测方式、阈值等。

3.开始检测:将要检测的物品放置在扫描区域,然后点击开始检测按钮,在设备完成扫描后即可得到检测结果。

4.结果处理:根据检测结果进行相应的处理,例如修复损坏的物品、分类和存储成品等。

三、总结博视视觉系统是一款精准、稳定、高效的智能检测设备,广泛应用于工业、医疗、交通、治安等诸多领域。

使用该设备能够提高检测效率和准确率,大大提高企业的生产效益和产品质量,并且操作简单,方便实用。

创新的检测方法和技术为现代化生产和管理带来更加智能和高效的解决方案。

智能监控系统设计与实现基于深度学习算法

智能监控系统设计与实现基于深度学习算法

智能监控系统设计与实现基于深度学习算法智能监控系统是一种利用先进技术对特定区域或对象进行实时监测、分析和预警的系统。

随着深度学习算法的不断发展和应用,智能监控系统在安防、交通管理、工业生产等领域得到了广泛应用。

本文将介绍智能监控系统设计与实现基于深度学习算法的相关内容。

1. 智能监控系统概述智能监控系统是利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术,对监控区域内的目标进行实时检测、跟踪和分析,从而实现对目标行为的智能感知和预警。

传统的监控系统往往需要人工干预,存在盲区和漏报的情况,而基于深度学习算法的智能监控系统可以自动学习目标特征,提高监控效率和准确性。

2. 深度学习在智能监控系统中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构进行信息处理的机器学习方法,具有强大的特征提取和分类能力。

在智能监控系统中,深度学习算法可以通过大量数据训练神经网络模型,实现对目标物体、行为等特征的自动提取和识别,从而实现对监控场景的智能分析和预警。

3. 智能监控系统设计与实现3.1 数据采集与预处理在设计智能监控系统时,首先需要搭建数据采集平台,获取监控场景中的图像或视频数据。

这些数据可能包含不同光照、角度、尺度下的目标物体,需要进行预处理操作,如去噪、裁剪、尺度归一化等,以便后续深度学习算法的训练和测试。

3.2 深度学习模型选择与训练针对不同的监控任务,可以选择合适的深度学习模型进行训练。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

通过在大规模数据集上进行有监督学习,调整模型参数,使其能够准确地识别目标物体或行为。

3.3 监控系统部署与优化完成深度学习模型训练后,需要将模型部署到实际的监控系统中。

在部署过程中,需要考虑硬件设备性能、实时性要求等因素,并对系统进行优化,以提高监控效率和准确性。

同时,还需要考虑系统的可扩展性和稳定性,确保系统在长时间运行中不会出现故障。

4. 智能监控系统应用案例4.1 安防监控在安防领域,智能监控系统可以通过深度学习算法实现对异常行为的检测和预警,如入侵检测、人脸识别等。

幼儿园智能视频监控系统

幼儿园智能视频监控系统

幼儿园智能视频监控系统探究摘要:本文阐述了智能视频监控系统在国内外的发展状况和应用情况,指出了智能视频监控系统在幼儿园的应用现状及将来的发展趋势,并从异常行为检测的角度出发就幼儿园智能视频监控系统的功能进行讨论,以期促进智能视频监控系统在幼儿园的应用。

关键词:智能视频监控系统;幼儿园;异常行为检测中图分类号:tp393当今社会,大多数家庭都只有一个孩子,为使孩子受到良好的教育,家长都会将适龄的孩子送到幼儿园接受学前教育,但将孩子送到幼儿园后,家长的担心也就随之而来,如,孩子是否受到老师的体罚,是否和其他孩子发生矛盾,是否遇到危险等等。

尤其在近年来校园安全事故频发的情况下,孩子在学校的安全成为家长和老师迫切关心的问题。

如果能监控到幼儿或成人在幼儿园的异常行为,就能尽早的发现幼儿园里的异常情况,及时采取措施保护幼儿,从而将对幼儿的伤害降到最低。

1 智能视频监控系统概述最近几年来,随着数码影像技术和视频监控技术的飞速发展,监控摄像头的使用数目呈现几何级数的增长,有些城市甚至有数十万个监控摄像头。

面对如此庞大数目的摄像头,单纯地依靠监控人员用人眼进行监控已经不大可能,因为长时间的监控会使人眼疲倦,导致思想和精神上的放松,而通常异常事件发生的时间随机并且短暂,这就使得监控人员常常会漏掉一些关键事件,导致这些异常事件没有得到及时的处理,使得损失较大甚至是惨重。

鉴于此,智能视频监控的研究成为最近几年来计算机视觉领域最受关注的一个领域。

而人体异常行为检测与识别这一智能视频监控中的关键问题也随即成为了一个热门的研究方向。

智能视频监控系统(intelligent video surveillance),指通过利用计算机视觉技术对视频图像序列进行处理、分析和理解,对监控系统进行控制,从而提高监控系统的智能化水平的一种视频监控系统[1]。

智能视频监控系统需要是使用计算机来协助监控人员完成监控任务,甚至在某些时候可以完全替代人来完成监控任务,并能够在监控场景出现异常事件时自动报警,再由监控人员进行确认,这样的智能监控系统使得监控人员的工作效率得到极大的提高,在提高了监控效果的同时还减轻了监控人员的工作强度。

基于计算机视觉的静态场智能监控系统

基于计算机视觉的静态场智能监控系统
科技信息
计 算机 与 网络
基 于计 算机 视 觉 的 静 态1 智 雒监 控 系 统 罚
广 西 民族 大 学设备 实验 管理处 黄善 斌 覃 勇军
[ 摘 要] 本文介 绍 了一种基 于计算机视 觉的静态场智能监控 系统 , 用于重要 区域的智能视频监控领域 。该 系统将数 字图像处理技 术、 智能模 式识 别技术及视频监控技 术进行 了融合 , 通过监控现场摄像机分 时采集若干帧的视频 图像 , 以此建立场景边缘模型 , 通过 计算机视 觉的 自 适应识别算法分析被监控现场 的实时图像资料 , 并根据相应模式处理被 监控现 场的异常状理过程。 系统采用灰度变换 、 本 空间变换 、 中值滤波 、 边缘检测等 方 法 实 现 视 频 图像 的预 处 理 。
321 度 级 变 换 ..灰
比如需要投入较大的成本建立图像存储 系统和 2 小时人员监控 。 4 本文
提出了一种基于计算机视觉的静态场智能监控系统 ,将计算机视觉应 用于现有 的监控系统 , 通过计算机软件赋予监控终端智能性 , 使其具有 独立智能 、 自主判断的无人值守能力 , 而且极大提高 了视频监控系统在 安 防方 面 的作 用 。 基 于计算机视觉的静态场智能监控系统主要应用于安防时段无人 进入 的特殊场合 , 通过监控现场摄像机分时采集若干帧的视频图像 , 以 此 建立场景边缘模型 ,通过计算机视觉的 自适应识别算法分析被监控 现场 的实时图像资料 , 并根据相应模式处理被监控现场的异常状况 , 从 而实 现 重 要 区 域 的 智 能 监 控 。 2 视 频监 控 领 域 的 图像 识 别 技 术 、 在视频监控与图像 识别系统中 ,首先通过监控摄像机现场视频进 行拍摄 , 以视频数据流的方式传送到监控服务器。基于计算机视觉应用 的识别软件对视频数据流进行实时图像截取并保存 ,然后通过对图像 预处理 、 以及图像特征提取 和事件判决等步骤进行图像识别 。 视频 图像预处理就是对原 始视频 资料进 行遥感 器效应和几何及辐 射效应等的应用前期处 理的过程 。图像预处 理的 目的是为 了去除干扰 、 消除噪声使视频图像更 清晰, 边缘 更明显 , 使原 始图像 成为适于计算机 进行特征 提取 的形式 , 其包 括图像的平滑 、 变换 、 复原 、 增强和滤 波等 。 为 了提高运算速度 , 计算机 中多采用傅立 叶变换 、 散卡夫纳一勒维变 离 换、 沃尔什 一阿达玛变换进 行图像变换 。 除此以外 , 正余弦变换 、 哈尔变 换、 小波变换和斜变换 也在 图像处理 中得到广泛应用 。 图像 的增强主要 是指利用频率域法和空 间域法 , 针对 给定 图像 的应 用场 合, 目的地强 有 调 图像的整体或 局部特性 ,将原来不 清晰的图像变得 清晰或强调某些 部位的特征 , 增大视频 图像 中不 同物体之 间的特征差别 , 制那些 不需 抑 要 的特征 , 加强图像判读和识别效果 , 满足监控 分析 的需要 。 图像特征提取 的作用是对视频 图像 信息进行整理 、 析 、 分 归纳 , 特 征 提 取 的 结 果是 把 图像 上 的点 分 为不 同 的子 集 ,这 些 子集 往 往属 于 孤 立的点 、 连续 的曲线或者连续 的区域 。抽取 能反 映图像本 质的特 征, 得 到可用于判决的参量 。图像判决是指通过对特征量与 阈值进行计算 、 比 较和分析 , 判断出图像 的状态或本质 , 得到操作结果 的输人参数。 3 计算机视觉的静态场识别技术 、 3i识 别过 程 介 绍 . 具有特殊重要 意义的静态场 区域 ,在安 防时段通过监控摄像机拍 摄现场 图像 , 并进行 图像识 别 , 一旦有运动物体侵 入 , 图像判决 的结果 与静态图像存在差异 , 马上触发警报并实时录入视频信息 。 视频图像识 别的处理过程如图 1 示 。 所

智能视频监控系统的设计与设计的开题报告

智能视频监控系统的设计与设计的开题报告

智能视频监控系统的设计与设计的开题报告一、选题背景随着社会的发展和技术水平的提升,越来越多的场所需要视频监控系统来保证安全。

传统的监控系统存在着诸如人力成本高、监控盲区、管理不便等问题,而智能视频监控系统能够通过智能分析和控制,实现监控目标的自动识别和追踪,以及异常行为的预警和预防,大大提高安全性和管理效率。

二、选题意义智能视频监控系统是基于图像处理、模式识别、机器学习等领域的技术,是智能安防领域的重要应用。

它能够应用于各类公共场所、工业园区、物流中心等的安全管理,解决传统视频监控系统存在的诸多问题。

同时,该系统还能够与其他系统(如门禁系统)进行集成,构建更加完善的安防体系。

三、研究内容本课题拟设计一种基于深度学习技术的智能视频监控系统,主要包括以下内容:1.视频采集和传输:通过摄像头采集监控画面,并通过网络传输到服务器端。

2.图像处理和特征提取:对视频画面进行图像处理,提取关键特征(如行人、车辆、面部等)。

3.目标跟踪和识别:通过深度学习模型对视频帧进行分析,实现目标跟踪和识别。

4.异常行为检测:在目标跟踪和识别的基础上,通过行为分析实现异常行为的检测和预警。

5.数据可视化和管理:将监控数据以可视化的形式展示,并提供管理界面方便进行数据管理和应急响应。

四、研究方案1. 系统架构设计:系统整体架构采用C/S模式,前端采用Java开发,后端使用Python,数据库使用MySQL。

2. 模型设计:采用深度学习技术进行目标跟踪和识别,具体采用yolov3等深度学习模型。

3. 视频处理:使用OpenCV等开源视觉库进行图像处理、特征提取等相关操作。

4. 异常行为检测:基于目标跟踪和识别的结果,使用行为识别算法,检测并分类异常行为,提供预警功能。

5. 数据可视化和管理:采用Web技术进行页面开发,实现数据可视化和管理功能。

五、预期成果本课题预期完成的主要成果为:1.基于深度学习技术的智能视频监控系统设计与实现。

基于视觉与目标跟踪算法的智能监控系统设计

基于视觉与目标跟踪算法的智能监控系统设计

基于视觉与目标跟踪算法的智能监控系统设计智能监控系统在近年来得到了越来越广泛的应用。

它利用计算机视觉技术和目标跟踪算法实现对监控场景的自动监测与分析,为人们提供了更加全面、高效、安全的监控解决方案。

本文将讨论基于视觉与目标跟踪算法的智能监控系统设计。

智能监控系统是指通过计算机视觉技术与目标跟踪算法依靠计算机对实时视频信息进行监测、分析和处理,实现对目标的识别与跟踪,从而自动化地进行监控任务的系统。

其核心是通过对进入监控场景的视频流进行实时分析,检测出目标物体并进行跟踪,进一步实现对目标行为的分析与预测。

设计一个基于视觉与目标跟踪算法的智能监控系统需要考虑以下几个关键要素:1. 视频采集与预处理:系统需要通过摄像头等设备对监控场景进行视频采集,并进行预处理。

预处理包括去噪、图像增强、低分辨率图像提升等操作,旨在优化图像质量,提高后续算法的准确性。

2. 目标检测与识别:目标检测是智能监控系统的核心功能之一。

通过强大的视觉算法,系统能够自动检测并识别出出现在监控画面中的目标物体,如行人、车辆等,并将其与已知目标进行比对,以进一步分析其意图与行为。

3. 目标跟踪与轨迹分析:目标跟踪是智能监控系统的另一个重要功能。

通过选定合适的跟踪算法,系统能够实时跟踪目标物体的位置、速度和方向等信息,并将其轨迹进行分析,从而为后续的目标行为分析提供基础数据。

4. 目标行为分析与预测:基于跟踪的目标行为分析是智能监控系统的进一步拓展。

通过对目标周围环境的推理和分析,系统可以预测目标的行为,如追踪人员的移动路径、判断车辆的行驶路线等。

5. 报警与应急响应:当系统检测到异常行为或预警事件时,应能及时向操作人员报警并出发相应的应急响应机制。

例如,系统可以通过警报声、短信通知、图像截取等方式提醒操作人员,以便及时采取合适的措施应对紧急情况。

在智能监控系统的设计过程中,关键的技术手段包括机器学习、深度学习、图像处理、计算机视觉等。

智能监控系统的工作原理

智能监控系统的工作原理

智能监控系统的工作原理概述随着科技的不断进步,智能监控系统已经成为了现代社会的一个重要组成部分。

智能监控系统的工作原理涉及到计算机视觉、深度学习、物联网等多个领域。

本文将会从这些方面逐一介绍智能监控系统的工作原理。

计算机视觉计算机视觉是指利用计算机对图像、视频等进行处理和分析的技术。

在智能监控系统中,计算机视觉被用于识别、跟踪和分析监控区域内的目标。

这个过程通常会分为以下几个步骤:图像采集:通过监控摄像头采集监控区域的图像或视频。

图像预处理:将采集到的图像或视频进行去噪、增强和分割等预处理操作。

目标检测:利用目标检测算法对预处理后的图像或视频进行分析,找到其中的目标物体。

目标跟踪:根据目标检测的结果,对目标物体进行跟踪,实现实时监控。

这些步骤可以帮助智能监控系统快速准确地识别、跟踪和分析监控区域内的目标物体,从而实现自动报警、数据分析等功能。

深度学习深度学习是一种利用多层神经网络对数据进行建模和分析的技术。

在智能监控系统中,深度学习被用于增强目标识别和跟踪的准确性,同时减少误报率。

深度学习通过训练神经网络来实现对监控图像或视频的分类、识别和跟踪,从而提高智能监控系统的性能。

深度学习的训练过程大致可以分为以下几个步骤:数据采集:采集监控区域内的图像和视频数据。

数据标注:对采集到的数据进行标记,例如将其中的目标物体进行框选和命名。

模型设计:设计一个适合于目标识别和跟踪的神经网络模型。

模型训练:利用标记好的数据对神经网络模型进行训练。

模型优化:根据训练结果对神经网络模型进行优化,提高准确率和效率。

这个过程可以帮助智能监控系统从大量的数据中学习到模式和规律,从而实现对监控图像和视频的准确识别和跟踪。

物联网物联网是指利用互联网和传感器等技术将各种设备进行互联的一个概念。

在智能监控系统中,物联网被用于实现监控设备之间的互联和数据传输。

通过利用传感器对监控区域内的环境进行感知,并将感知到的数据通过互联网传输到云服务器上,实现对监控区域内的数据进行实时监控和分析。

智能视觉系统功能模块

智能视觉系统功能模块

智能视觉系统功能模块智能视觉系统是一种基于人工智能技术的先进系统,通过模拟和模仿人类的视觉能力,实现对图像和视频的自动分析、识别和理解。

智能视觉系统可应用于多个领域,包括工业自动化、安防监控、医疗诊断等。

在这篇文章中,我们将重点讨论智能视觉系统的功能模块。

一、图像采集与处理图像采集与处理是智能视觉系统的基础模块,它负责从摄像机或其他图像输入设备中获取图像数据,并对图像进行预处理。

预处理包括去噪、增强和图像矫正等操作,旨在提高图像质量,方便后续的图像分析和识别。

二、特征提取与匹配特征提取与匹配是智能视觉系统的核心模块,它通过对图像中的特征进行提取和描述,实现对目标物体的识别和跟踪。

特征可以是颜色、纹理、形状等图像属性,通过比较不同图像中的相同或相似的特征,系统能够判断出目标物体的存在和位置。

三、目标检测与识别目标检测与识别是智能视觉系统的关键功能模块,它能够自动识别图像中的目标物体,并对其进行分类和识别。

通过学习和训练,系统能够识别并区分不同的目标,如人脸、车辆、动物等。

这一功能模块在安防监控、人脸识别和智能驾驶等领域具有广泛的应用前景。

四、运动分析与跟踪运动分析与跟踪是智能视觉系统的应用模块,它能够对视频图像中的目标物体进行动态分析和跟踪。

通过检测目标物体的位置、速度和运动轨迹,系统可以判断出目标物体的行为和举止。

这一功能在视频监控、运动分析和行为识别等场景中非常重要。

五、图像识别与模式分析图像识别与模式分析是智能视觉系统的高级功能模块,它通过学习和训练,实现对复杂图像的识别和理解。

系统可以学习图像中的模式和规律,并根据这些模式进行分类和分析。

这一功能模块在医疗诊断、图像搜索和智能导航等领域具有广泛的应用潜力。

六、应用与拓展智能视觉系统的功能模块可以根据实际需求进行灵活应用和拓展。

通过组合和调整不同的功能模块,系统可以实现针对特定领域或任务的定制化功能。

例如,在工业自动化领域,可以将智能视觉系统与机器人技术结合,实现自动化装配和质量检测;在农业领域,可以利用智能视觉系统实现作物病害检测和农田管理等。

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提 纲
传统监控与智能视觉监控 创远智能公司概况 创远智能 智能视觉监控技术 创远智能智能视觉监控系列产品 创远智能智能视觉监控产品应用成功案例 创远智能产品优势及竞争分析
创远智能 智能视觉监控——技术简介(一)
机制包括计算机视觉、模式识别、人工智能、统计测 试、先进的学习机制等,支持自动检测和识别目标 ,是创 远智能整个系列产品的核心技术:
物品搬移检测
超市 拿走小物品
拿走面具
白天办公室 偷窃
夜晚办公室 偷窃
创远智能 智能视觉监控——功能演示(四)
自动PTZ跟踪
自动PTZ跟踪 飞机由远至近
视频接力锁定 自动PTZ跟踪
夜间低照度 多预置位 巡逻检测 自动PTZ跟踪
停车场 可疑行为 视频接力锁定 自动PTZ跟
创远智能 智能视觉监控——功能演示(五)
基于变化的检测——理解和鉴别行为模式,自学 习自适应环境 基于对象的标签分类——区分人、交通工具和其 他对象
监控防区设置——可设置任意形状 防区,可指定入侵者的类别、大小 和运动方向


基于三维场景的检测——建立精确的场景和目标 模型,在很远的距离就可以检测到入侵者,识别 入侵者身体各部分到摄像机的实际距离
数据来源:IMS Research 2005年全球智能视觉分析类产品市场调查
智能视觉监控需要解决的问题
大部分厂商采用基于PC式的集中式处理架构——不但操作复杂,而且 安装、设置和维护都很困难。 大多数智能视觉监控系统达不到预期的性能和可靠性 很多智能系统的配置过于复杂——针对智能视觉监控的解决方案通常 只有较高级的用户才能理解
智能视觉分析类产品2004年的市场总额为 6800万美元,预计到2009年将达到8亿4000 万美元 (年均复合增长率65%)

$1,000 $800 $600 $400 $200

市场增长的主要驱动力:人们对安防监控有 效性的要求逐步增强
$0 2004 2005 2006 2007 2008 2009
创远智能 公司近期所获荣誉
创远智能智能产品设计目标
将一台普通的摄像机转化为具有智能视觉功能的前端设备 对入侵者、非法停泊的车辆、无人看管的遗弃物、物品搬移等目标进行自动检测和 自动PTZ跟踪 高性能、高可靠的检测 在保持99%超高检测率的同时具有极低的误报率,即时是在各种极端恶劣的环境和 照明条件下。 多摄像机区域联防——多台摄像机对跟踪目标进行视频接力跟踪
400 040 0731
智能视觉监控——给摄像机装上“大脑”
人的视觉系统 视觉监控系统
眼睛
摄像机
大脑 智能视觉处理单元
(模式识别、计算机视觉、 人工智能等处理)
智能视觉 处理单元
人的视觉系统
视觉监控系统
光学镜头 CCD/CMOS 传感器 视频的采集器、编码器、传输线路和解码器 智能视觉处理单元
传统视频监控系统
自动PTZ跟踪
通过智能视觉技术锁定目标后(支持自 动、手动、接力三种锁定模式),自动 控制PTZ摄像机的云台旋转跟踪目标, 并拉近镜头观看目标特写画面,确保可 疑目标的放大画面特写始终保持在视频 画面中央。其中接力锁定模式使多台摄 像机之间可以互相接力跟踪,形成视频 监控区域联防。
遗弃物检测
能够自动检测出监控防区内的可疑行李 或者遗弃物,并发出报警并触发其他动 作
传统视频监控 =“法院取证工具”
产生背景——传统视频监控模式导致的信息爆炸

“在传统的闭路电视监控模式下,保安人员需要监视太多的视频画面,远远超出人 的接受能力,导致实际监控效果低下。实验结果表明,在盯着视频画面仅仅22 分钟 之后,人眼将对视频画面里95%以上的活动信息视而不见。因此我们需要智能视觉 监控来改善监控效果,同时减轻保安人员的负担。” ——市场调查机构 IMS Research
环境自适应——24小时自适应( 照度、光线、阴影等变化)
自动PTZ跟踪——多摄像机视频 接力锁定跟踪
自动PTZ跟踪——徘徊检测锁定 跟踪
自动PTZ跟踪——夜间低照度多 噪点
创远智能 智能视觉监控——技术简介(三)
误报警滤除能力——保持极高检测率(99.9%)的同时只 有极低的误报率(少于1个/天),具有在各种环境下准确 工作的能力。
智能视觉监控的兴起与未来市场趋势
美国911事件 巴厘岛

由于全球恐怖活动的盛行,促使各国安全 意识提高, 驱使人们在安防观念上的革新, 需要寻求比传统视频监控方式更有效的解 决方案
马德里
伦敦

安防监控观念的革新:看视频→看有意义 的视频,以做出正确决定(Watch the right video at the right time, to make an informed decision.)
非法停车检测
非法停车检测(停留时间过长)
非法停车检测(太靠近铁轨)
创远智能 智能视觉监控——功能演示(六)
自适应恶劣环境
夜间低照度 人眼难以识别 小动物干扰
低照度 画面多噪点 雪地伪装 慢速爬行
大雪天气 两个目标 交叉移动
夜间低照度 画面多噪点 遥远距离 慢速爬行
创远智能 智能视觉监控的价值(一)
环境自检测能力——在环境低能见度、试场阻碍、 固定摄像机视角改变、视频信号故障、低信号或 无信号等异常情况的时候,自动报警通知值班人 员
三维景深设置——可精确识别出画 面中的距离长度,精确定位目标位 置

冷区/热区设置
创远智能 智能视觉监控——技术简介(二)
敏感度自适应——根据场景环境持续自学习(每像素 30次/秒)和自调节参数,确保外部敏感度自适应能力 达到7×24全天候(在各种恶劣环境和照明条件下提供 高可靠性的检测,无需外部人工干预调节)。
环境自适应——雨、雪、雾等

自动锁定PTZ跟踪——独特的技术。可以采用任何 PTZ摄像机自动跟踪目标(摄像机自动控制云台拉近 镜头,确保入侵者的放大特写位于视频画面中央), 支持自动、手动和接力三种目标锁定模式。当入侵者 被掩体遮挡或隐藏时,摄像机可以自动拉回镜头观看 全景环境,等待入侵者出现后继续跟踪。
创远智能 智能视觉监控——发展历程
创远智能 智能视觉监控技术经过了严格测试,针对周界保护和重要场所安 全防护的进行了多种测试程序: 进行了长时间的可靠性测试 专业入侵测试 同时在多台摄像机上进行测试 超过100种测试场景 野外环境实测 ——暴雨、大雪、强风、冰雹、夜晚、野生动物活动、云层 阴影、超慢速移动、精英突击队专业伪装入侵、远距离检测入侵等等。 测试成功标准 确保高检测率的同时,只有很低的误报率 长时间运行后仍然保持高性能 布署快速,安装简单 创远智能产品测试结果 完全嵌入式结构,高度集成,安装和维护都非常方便 经过精心设计的缺省配置,即插即用,简单快捷 支持通过Web浏览器进行远程配置、监控和升级,操作简便 经以长达2年的野外实地应用测试检验,能够自适应强光照射、低照度、暴 雨、大雪、浓雾、冰雹、强风导致摄像机抖动、阳光闪烁、光线变化、阴 晴急剧变化、小动物运动、树木摆动、云层阴影等等各种恶劣环境的影响 和干扰,在保持检测率高达99.9%的同时,具有极低的误报率(少于1个/ 天)。
伪装入侵检测——雪地伪装慢 速爬行入侵
伪装入侵检测——夜间低照度伪 装超慢速(6厘米/分钟)入侵
误报警滤除——飞鸟和小动物
创远智能 智能视觉监控——功能模块
功能模块简介
入侵检测
自动检测侵入监控防区的入侵者(人和 交通工具),能够自动区分入侵者的种 类、大小、速度、移动方向等特征,并 发出报警并触发其他动作(如自动PTZ 跟踪等)
提 纲
传统监控与智能视觉监控 创远智能公司概况 创远智能 智能视觉监控技术 创远智能智能视觉监控系列产品 创远智能智能视觉监控产品应用成功案例 创远智能产品优势及竞争分析
创远智能 公司简介
公司总部成立于2010年 位于湖南长沙 致力于研究智能视觉分析技术,帮助客户增强安全防护水平 引领全球智能视觉监控技术观念,提供高性能高可靠的智能视觉监控产品 有超过70名员工,基本上都是研发人员 拥有多位智能分析领域资深专家和DSP资深专家 拥有覆盖全球范围的营销网络和合作伙伴 产品在全球范围内获得广泛认可,得到大量机构认证 ???唯一认证的智能监控设备供应商 ???认证的智能监控设备供应商 产品在严酷的安全环境中久经考验 产品的安装、操作、布署和维护都很容易 产品面向高端市场和中端市场
传统视频监控和创远智能智能视觉监控的特性对比
传统视频监控
需要连续长时间盯着屏幕,容易导致 保安人员眼睛疲劳、注意力下降。根据 研究表明,人眼紧盯屏幕22分钟之后, 注意力就会大幅下降,远低于正常水平 (此时人眼只能察觉画面里不到5%的信 息),因此实际使用时,无法达到真正 意义上的7×24监控效果。 人眼观察范围有限(理论上人眼水平 最大视角为100°~120°,但实际上有 效视角只有20°~30°,其中视觉敏锐 视角仅10°,剩余部分即所谓的“眼角 余光”区域视力非常低),无法同时紧 盯多个屏幕;而人脑也无法同时处理多 个监控屏幕的画面。因此,保安人员面 临大型屏幕墙时无法有效监控。 人眼视觉灵敏度有限,在监控距离遥 远、光线不足等监控环境下,人眼无法 察觉监控屏幕上的细微变化。
监控技术发展的三个主要阶段
人力现场监控 人眼+人脑
传统视频监控
机器眼+人脑
智能视觉监控
机器眼+机器脑
智能视觉监控(简称为视觉监控)技术源自于人工智能的一个分支领 域——计算机视觉技术。视觉监控的概念主要是指“由机器自动分析视 频图像源,从中识别并提取出有用的关键信息,并自动控制机器进行相 应动作”的监控方式,由于处理过程基于视频图像源,因此也可称为智 能视频监控。
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