一种基于智能图像识别的远程视频监控系统
视频监控智能识别系统[发明专利]
![视频监控智能识别系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0fadb1c4bb0d4a7302768e9951e79b8968026827.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201711287775.1(22)申请日 2017.12.07(71)申请人 中国石油大学（华东）地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号(72)发明人 宫法明 马玉辉 袁向兵 李昕 李翛然 朱朋海 王晓宁 吕轩轩 (74)专利代理机构 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531代理人 李宏伟(51)Int.Cl.G06T 7/246(2017.01)G06T 7/73(2017.01)G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06F 17/30(2006.01)H04N 7/18(2006.01)H04N 5/268(2006.01)H04L 29/08(2006.01)(54)发明名称视频监控智能识别系统(57)摘要本发明提出了一种应用于视频监控领域的智能识别系统，该系统实现了在复杂场景下对人员、车辆和船舶等多目标精准识别的功能，能够智能发现监控画面中的异常情况并发出警报信息，从而有效地协助工作人员处理异常情况。
在当今大数据时代下，该系统具有高智能性、高并发性和人机交互性良好等特点。
该系统主要包括三大功能模块：视频处理模块、目标识别模块以及Web系统交互模块。
视频处理模块实现了视频图像自定义截取的功能，目标识别模块实现了目标精确识别的功能，Web系统模块主要用来人机交互。
此外，该系统为分布式系统，数据同步和负载均衡的问题得到了较好解决。
本文档将从系统的整体架构、功能模块、数据设计和人机交互等方面进行详细描述。
权利要求书1页 说明书6页 附图7页CN 108122246 A 2018.06.05C N 108122246A1.视频监控智能识别系统，其特征在于通过该系统远程获取摄像头监控画面，通过系统的目标检测模块对画面进行多目标智能识别，识别出监控画面中的报警信息，例如人员不慎落水、工作人员未按照规章制度穿戴防护服以及不明目标靠近海上平台等情况；此外，该系统通过分布式的方式部署到四个平台分服务器上，分服务器上的报警信息会通过网络回传同步到信息中心服务器的数据库中，并将报警信息通过Web系统显示给管理员，留待管理员进行处理；该系统包括：步骤1：分布在海洋平台和海工码头的摄像头全天全方位进行监控；步骤2，信息中心服务器远程连接流媒体服务器获取摄像头监控画面；步骤3，将监控画面进行截屏，存储为临时图像文件；步骤4，目标检测模块自动处理临时图像文件；步骤5，将识别结果中的报警信息存储到该平台上分服务器的数据库中；步骤6，通过分布式部署策略将分服务器上的报警信息与信息中心服务器的数据库保持数据同步；步骤7，报警信息在Web系统上实时显示并提醒管理员进行处理；步骤8，管理员通过Web系统对报警信息进行处理，实现交互。
基于人工智能的视频监控系统研究及应用
基于人工智能的视频监控系统研究及应用随着科技的不断进步，人工智能已经成为了当下最为热门的技术之一。
人工智能的应用范围极其广泛，其中之一便是在视频监控系统中的应用。
基于人工智能的视频监控系统不仅能够智能化地分析和处理视频监控数据，还能够有效地提升视频监控效率和准确度，更好地保障社会治安。
以下是关于基于人工智能的视频监控系统研究及应用的讨论与总结。
一、基于人工智能的视频监控系统原理基于人工智能的视频监控系统主要是由硬件设备和软件系统两部分组成。
硬件设备包括了CCD摄像机、网络摄像机、光学镜头、图像处理器等等；而软件系统则是通过数据采集、特征提取、特征处理、特征识别等多个步骤来进行智能化处理。
简单来讲，基于人工智能的视频监控系统通过硬件设备采集实时视频信号，并通过软件系统来进行数据分析和识别判断。
而这里的数据分析和识别判断就是通过人工智能算法来完成的。
具体来说，人工智能算法可以将视频信号中的人、车、物体等等目标进行智能化分析和处理，从而实现有效的视频监控效果，并且可以大大减少误判率和漏报率。
二、基于人工智能的视频监控系统技术特点与传统的视频监控系统相比，基于人工智能的视频监控系统具有很多优势和特点。
以下是其中的一些：1. 更加高效的实时监控基于人工智能的视频监控系统能够通过智能化算法实现目标跟踪和识别，从而大大减少了人为监控的工作量和监控时间。
同时，系统还可以通过智能化的检测和预警机制来快速响应问题，提高实时监控的效率。
2. 更加精准的目标识别和判断基于人工智能的视频监控系统可以通过智能化的算法对视频信号中的目标进行精准的识别和判断，从而可以大大减少漏报率和误判率。
同时，系统还可以通过数据统计和分析来有效评估风险，并及时发出警报通知。
3. 更加智能的分析和处理能力基于人工智能的视频监控系统可以通过图像处理、目标检测、目标跟踪等技术来实现智能化的分析和处理能力。
这些技术可以使监控系统实现复杂信息的识别和判断，从而实现更加精准、高效的监控效果。
1、智能眼产品简介
智能眼产品简介一、业务介绍智能眼是中国电信基于宽带网络的视频图像远程监控、传输、存储和管理的新型能力产品；它是以视频接入、分布式存储、智能分析三部分能力为主要内容的，基于视频智能大数据分析的“视频+”能力服务型平台，为有视频监控需求的行业用户及有视频监控能力（接入、存储、分析）需求的监控平台用户提供标准化、高清化、智能化视频监控服务，同时三部分功能模块还可以单独或组合地为视频监控业务或应用开发商提供服务。
架构图示平台主要功能可概括为以下三点：1、全面的社会视频接入：采用国标协议对接技术，协议覆盖90%社会面摄像头的接入与管理，用户设备只要支持国标GB-28181协议即可接入，无需更换设备。
2、分布式存储：用户无需购买本地磁盘，所有的监控视频均存储在云端服务器中，分布式存储对数据进行多重加密，保证用户的数据安全。
平台还可实现用户空间的实时扩容，保障用户在业务不中断的情况下可以有足够的空间满足用户业务的扩容。
同时不间断地存储图像和相关数据，方便进行历史信息查询，为突发事件提供确切证据。
3、智能分析：建立了集中统一的智能视频分析平台，实现对实时视频分析预处理、数据结构化以及大数据分析，实现人、车、物、镜的高效识别分析，满足视频监控自动化、智能化的要求。
相比于目前社会上的前端硬件集成算法，不仅方便维护，而且可按需叠加多种算法无需重复投入前端硬件，灵活高效。
对比全球眼，有如下优势：1、智能眼平台可以广泛接入社会化的国标摄像头。
全球眼用户必须购买电信提供的少数几款机型。
而智能眼用户则无此顾虑，可以从众多的国标摄像头中，直接选择自己满意的摄像头。
用户既可以从电信渠道购买设备，也可以自行购买设备，选择更自由。
2、全球眼用户接入需要固定IP，智能眼用户则无此要求，只要设备能接入互联网（比如通过路由器接入互联网），即可接入智能眼平台。
３、智能眼用户后续可以使用智能眼平台提供的各种智能应用，对视频进行智能分析，如人脸识别、车牌识别、客流统计等等，这一点是全球眼无法实现的。
基于Android手机的远程视频监控系统的设计与开发
4、数据存储与备份
4、数据存储与备份
远程视频监控系统会产生大量的监控数据，因此需要考虑数据存储与备份方 案。在开发过程中，需要选择合适的存储设备和存储方案，确保数据的安全性和 可靠性。同时，需要考虑数据备份和恢复机制，避免数据丢失或损坏。此外，需 要考虑数据的隐私和保密问题，确保用户隐私得到保护。
7、报警模块
7、报警模块
报警模块负责检测监控区域内的异常情况，如移动物体、人脸识别等。一旦 检测到异常，系统将立即发出警报信息给用户，同时将报警信息存储到本地和云 端。
7、报警模块
系统实现 1、摄像头模块实现过程与技术：使用Android摄像头API进行视频采集，采 用H.264标准对视频进行压缩编码。
1、总体架构
1、总体架构
基于Android智能手机的远程视频监控系统主要由摄像头模块、数据处理模块、 网络传输模块、存储模块、控制模块和报警模块组成。
2、摄像头模块
2、摄像头模块
摄像头模块负责采集监控区域的视频画面。为满足实时性需求，本系统采用 H.264视频编码标准进行压缩，降低视频传输的带宽要求。
5、存储模块
5、存储模块
存储模块负责将视频数据存储在本地和云端，方便用户在需要时进行回看或 备份。本系统采用NVMe SSD硬盘进行本地存储，同时使用云存储备份数据，提高 数据安全性和可用性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6、控制模块
6、控制模块
控制模块负责接收用户在远程客户端发出的指令，对监控设备进行控制，如 调整镜头角度、云台旋转等。本系统采用WebSocket协议进行指令传输，实现实 时控制。
5、系统安全与稳定性
5、系统安全与稳定性
远程视频监控系统涉及到用户的隐私和安全问题，因此需要充分考虑系统安 全与稳定性。在开发过程中，需要采用加密技术和安全措施，确保数据传输和存 储的安全性。需要考虑系统的稳定性和可靠性，避免因设备故障或网络问题导致 系统瘫痪或数据
ai智能视频监控系统
ai智能视频监控系统
燧机科技ai智能视频监控系统选用数字图像处理、计算机视觉和机器视觉技术性，利用软件强劲的数据处理方法工作能力。
ai智能视频监控系统是一种集防盗报警系统作用和视频监控系统功能于一体的安全性监控系统。
它不仅仅可以达到一般视频监控系统的远程控制监控。
它还具备防盗报警系统的预警信息作用。
当监测到非法侵入时，系统会积极将警报消息消息推送到移动智能终端和PC终端设备。
燧机科技ai智能视频监控系统根据在监控系统中加上智能视频剖析控制模块，自动检索不一样的目标，对视频源中的主要和有效信息内容开展解析和获取，迅速精确地精准定位事发现场，分辨监控显示屏中的异常现象，
并以更快、最好是的方法传出报警或开启别的姿势，进而合理地开展事先预警信息、事中解决、过后自动式搜集直接证据。
全天即时监控智能系统。
智能视频监控系统的关键技术主要包含下述几种：1.人物识别；2.鉴别角色轨迹；3.分辨和赔偿视频自然环境的危害。
在视频监控系统中，可以运用AI智能视频监控系统对视频开展解析和检验。
假如存有违纪行为，或一切违背设置标准的个人行为，将马上开启警报，并向监控器、手机上或监控核心传出报警系统，与此同时开启警报显示灯。
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。
人脸识别技术的远程监控方案与实施指南
人脸识别技术的远程监控方案与实施指南人脸识别技术在现代社会中的应用越来越广泛，其中之一就是远程监控。
通过人脸识别技术的远程监控方案，可以有效提升安全防范能力，提供准确的身份验证和实时监控，使得监控更加智能化和高效化。
本文将介绍人脸识别技术的远程监控方案以及实施指南。
一、远程监控方案远程监控方案基于人脸识别技术，通过摄像头采集图像，利用图像处理和人工智能算法对人脸进行检测、识别和分析，从而实现对被监控区域的实时监控和异常事件的自动报警。
1. 摄像头安装与布置：在制定远程监控方案时，首先要考虑监控的目标区域和特点。
根据目标区域的大小和复杂程度，合理规划摄像头的数量和布置位置，以保证全面覆盖并获取清晰可见的图像。
同时，需要注意避免摄像头受到光线、风雨等外界因素的干扰，提高监控的稳定性和可靠性。
2. 图像采集与处理：远程监控的核心是人脸识别技术的实时图像采集和处理。
选用具备高清晰度和低延迟的摄像头设备，确保能够获取清晰的图像。
同时，采用先进的图像处理算法，对图像进行降噪、增强和优化，提高人脸识别的准确度和稳定性。
3. 人脸特征提取与识别：远程监控的关键环节是人脸的特征提取与识别。
通过人工智能算法提取出人脸的关键特征点，如眼睛、嘴巴等，建立人脸模型。
然后利用比对算法将提取出的人脸特征与已有的人脸数据库进行比对，实现人脸的准确识别和身份验证。
此外，可结合活体检测技术，避免遭受照片冒用等安全隐患。
4. 异常事件报警与处理：远程监控系统中，当出现异常事件或预设规则触发时，应及时进行报警和处理。
比如，在监控区域出现不正常的人员活动或特定事件时，系统应能自动发出报警信号，通知相关人员进行处置。
同时，为了提高安全性和效率，可结合视频分析技术，对异常事件进行自动分析和归类，减少人工干预的需求。
二、实施指南实施人脸识别技术的远程监控方案，需要考虑以下几个关键步骤：1.需求分析与规划：在实施之前，要明确远程监控的具体需求和目标。
云端视频监控系统
云端视频监控系统随着科技的不断发展和进步，云端视频监控系统作为一种现代化的监控手段逐渐走进人们的生活。
云端视频监控系统是基于云计算、物联网、视频图像处理等技术而建立的一种安全监控系统，它通过将监控摄像头拍摄的画面传输到云平台上进行实时处理和存储，实现了对视频内容的远程观看、管理和控制。
本文将对云端视频监控系统的工作原理、应用场景、优势和未来发展进行分析与探讨。
一、工作原理云端视频监控系统的工作原理可以简单分为四个步骤：信号采集、传输、处理和存储。
1. 信号采集：云端视频监控系统通过摄像头对监控区域进行实时采集，将采集到的视频信号转换为数字信号。
2. 传输：采集到的视频信号通过网络传输到云平台，并将数据进行编码压缩，减小数据量。
3. 处理：云平台对传输过来的视频信号进行分析和处理，如图像识别、人脸识别、运动检测等，将处理后的结果返回给用户。
4. 存储：云平台将处理后的视频数据进行存储，并提供数据的备份和恢复功能，用户可以随时查看和管理存储的视频内容。
二、应用场景云端视频监控系统在各个领域都有广泛的应用，如家庭安防、商业区域、工业园区、交通监控等，它可以帮助人们实时监控和管理自己关心的区域。
1. 家庭安防：通过在家中安装云端视频监控系统，可以随时查看家中的情况，对窃贼、火灾等危险状况进行实时监控和预警。
2. 商业区域：商超、银行、酒店等场所安装云端视频监控系统，可以有效监控和管理员工的工作状态，保障健康的商业经营。
3. 工业园区：工业园区大多分布在偏僻的地带，对于管理者来说，实时监控工业园区的安全情况非常重要，云端视频监控系统可以帮助他们实现远程监控和管理。
4. 交通监控：云端视频监控系统在交通领域的应用非常广泛，如交通信号控制、交通违法监测、交通拥堵预警等。
三、优势与传统的监控系统相比，云端视频监控系统有以下几个明显的优势：1. 实时性：云端视频监控系统可以实时采集、传输和处理视频信号，用户可以随时查看监控区域的情况，及时进行处理和决策。
智能视频监控系统具备的功能
智能视频监控系统具备的功能
一、系统特性
1.智能监控系统支持最先进的图像处理技术，可实现实时监控，定时
录像，报警联动等功能。
2.支持多种多路摄像机，可根据客户指定的摄像机型号选择；凭借更
高的传输速率、更清晰的图像质量、更稳定的传输特性，提供更出色的监
控体验。
3.采用多种智能检测技术，具备多种智能检测功能，如人脸识别、报警、违章检测、行为识别、物品检测、车牌识别等功能，可全面感知现场
环境，及时发现违规行为。
4.支持移动监控，在移动设备上实现实时预览、录像回放等功能，可
随时随地保护涉及到的任何场景。
5.支持实时视频回传，有效提高监控报警响应时间，有利于人员管理
和安全保障。
6.支持基于云的远程访问，可方便地实现远程智能监控，支持安全、
可靠的多地址视频监控。
7.支持跨平台的视频解码，实现跨终端的流畅视频播放，让用户实时、随时、自由地监控。
8.支持数据存储和检索，通过对历史数据进行分析，发现异常，为安
全管理提供有力支持。
二、智能视频监控系统的功能
1.实时视频监控：支持实时监控。
智能视频监控子系统技术方案
智能视频监控子系统技术方案引言本文档旨在提供一种智能视频监控子系统的技术方案，该方案能够提供高效准确的视频监控功能，以支持安全和监控需求。
背景随着技术的不断进步，视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
然而，传统的视频监控系统在处理和分析大量视频数据时存在一些问题，如低效、误判等。
因此，开发一种智能的视频监控子系统以解决这些问题变得非常必要。
技术方案为了实现智能视频监控子系统，我们将采用以下技术方案：1. 高清摄像技术：选择高清摄像设备，可以提供清晰、高质量的视频图像，以便后续分析和处理。
高清摄像技术：选择高清摄像设备，可以提供清晰、高质量的视频图像，以便后续分析和处理。
2. 视频数据采集：通过网络将摄像设备采集到的视频数据传输到中央服务器，以便进行后续处理和存储。
视频数据采集：通过网络将摄像设备采集到的视频数据传输到中央服务器，以便进行后续处理和存储。
3. 视频数据存储：将采集到的视频数据存储在中央服务器的硬盘中，并进行备份，确保数据的安全性和可靠性。
视频数据存储：将采集到的视频数据存储在中央服务器的硬盘中，并进行备份，确保数据的安全性和可靠性。
4. 视频分析与智能识别：利用图像处理和机器研究算法对视频数据进行分析和智能识别。
例如，识别人脸、车辆、行为等。
这样可以自动检测异常情况，并快速采取相应的措施。
视频分析与智能识别：利用图像处理和机器学习算法对视频数据进行分析和智能识别。
例如，识别人脸、车辆、行为等。
这样可以自动检测异常情况，并快速采取相应的措施。
5. 报警与联动：当系统检测到异常情况时，自动触发报警，并与其他系统进行联动，如告警通知、视频云存储等。
报警与联动：当系统检测到异常情况时，自动触发报警，并与其他系统进行联动，如告警通知、视频云存储等。
6. 远程监控与管理：通过互联网或移动应用程序，实现远程监控和管理功能。
用户可以随时随地访问视频监控系统，查看实时视频、回放录像等。
远程监控与管理：通过互联网或移动应用程序，实现远程监控和管理功能。
智能监控摄像头系统的设计与实现
智能监控摄像头系统的设计与实现摄像头技术在安全监控领域发挥着重要作用，随着科技的发展，智能监控摄像头系统逐渐受到关注。
本文旨在探讨智能监控摄像头系统的设计与实现，重点介绍其基本原理、功能特点以及相关技术应用。
一、智能监控摄像头系统的基本原理智能监控摄像头系统基于计算机视觉和人工智能技术，通过图像识别、目标检测、行为识别等算法对监控画面进行分析和处理，并实现自动化的监控功能。
其基本原理可以分为以下几个方面：1. 视频图像采集：摄像头通过感光元件将现实世界中的图像转换成电信号，然后同时按照一定的帧率和分辨率将图像数据传输给监控系统。
2. 视频分析与处理：监控系统对采集到的视频图像进行实时处理和分析，通过图像处理算法对监控画面中的目标进行识别、追踪和分析。
3. 目标检测与识别：通过计算机视觉技术，监控系统可以自动检测和识别视频图像中的目标物体，如人、车辆等，并将其与预设的目标进行比对，实现实时报警和目标追踪功能。
4. 行为识别与分析：监控系统可以通过深度学习等人工智能技术，对行为进行分析，判断目标是否有异常行为，并进行报警与预警。
二、智能监控摄像头系统的功能特点1. 实时监控：智能监控摄像头系统可以实时采集、处理和传输视频图像，为用户提供实时的监控画面，帮助用户及时发现异常情况。
2. 异常报警：系统可以通过图像分析等技术，实现对异常目标的自动识别，并通过声音、短信等方式实时报警。
3. 目标追踪：系统可以对目标进行精确的追踪，记录目标的移动轨迹，并提供相关数据分析。
4. 高分辨率：随着技术的进步，智能监控摄像头的分辨率不断提高，可以录制清晰而详细的视频画面，帮助用户获取更多有效信息。
5. 多样化应用：智能监控摄像头系统不仅可以用于安防监控，还可应用于交通监管、环境监测、工业生产等领域，具有广泛的应用前景。
三、智能监控摄像头系统的相关技术应用1. 人脸识别：智能监控摄像头可以应用人脸识别技术，实现对出入人员的身份识别，方便出入管理和人员追踪。
基于图像检测的家庭花草监护智能系统
第11期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.11June,2023作者简介:薛亮(1998 ),男,河南濮阳人,硕士研究生;研究方向:电子信息㊂∗通信作者:钟麟(1975 ),男,江西宜春人,副教授,博士;研究方向:电子信息㊂基于图像检测的家庭花草监护智能系统薛㊀亮,钟㊀麟∗,刘小韬,王建锋(西京学院电子信息学院,陕西西安710123)摘要:随着家庭对花草种植需求的日益增加,为了能更好地发挥物联网的优势,文章主要设计了一款将目前高性能的微型处理器树莓派4代B 型开发板作为核心控制器的智能花草养护装置㊂该设计主要从硬件设计㊁软件设计㊁系统搭建及测试硬件4个方面出发,利用功能强大的树莓派4代开发板㊁温湿度传感器㊁电极探头传感器等模块㊂其中,硬件程序使用Python 语言进行编写,软件利用Home Assistant ㊁云服务器等来提示报警㊂此外,文章也提出了操作方便快捷的监护系统,旨在使看护者可以随时监控花草状态,对于花草的远程看护起到了重要意义㊂关键词:花草监测;害虫识别;树莓派中图分类号:TP311.1㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀有研究表明,在家庭中种植花草,可以帮助人们缓解压力㊁调节情绪㊂但现代人用来呵护家庭绿植的时间少之又少㊂而近年来,人工智能逐渐被人们所熟知,也已经渗透到了各个领域,包括花草种植行业,传统的养花方式也逐渐被智能养花方式所替代㊂因此,人工智能可以满足人们对省时省力地种植花草的需求,实现种植过程智能化㊂本设计让每天忙于工作的上班族也能给家庭中的花花草草营造一个舒适的环境㊂本设计将一块树莓派4代开发板作为核心控制器㊂当植物所处的环境温湿度超出该种植物的最佳温度区间时,手机App 端会警告,进而可以进行相关的自动控制操作,比如开启补光灯等㊂当植物遭受虫害时,传统的处理方法是人工进行药剂喷洒;而此设计可以在植物受到害虫侵扰时,通过图像识别处理判断害虫种类[1],自动使用对应的杀虫药剂㊂本设计也可以进行湿度检测,当湿度值超过适宜区间时,手机端可以选择是否下达浇水命令㊂当植物所处环境的pH 酸碱度异常时,用户可以通过手机端选择实时喷洒对应药液等一系列操作㊂本设计充分满足了生活节奏快㊁疏于照顾家中植物的人们的需求,使得人们只需要利用日常零碎时间通过手机App 端进行相关操作,就可以使家中植物茁壮成长㊂本文对基于树莓派的智能花草监护系统的国内外发展现状进行了研究,探讨了基于树莓派的花草监护系统的概念㊁实现方法㊁通信方式对完成花草监护系统设计的必要性和重要性㊂1㊀系统方案设计1.1㊀系统总体方案设计㊀㊀该系统选用树莓派4代B 型开发板为开发平台㊂树莓派是一款基于ARM 的微型电脑主板,除了具备计算机的基本功能外,还配备GPIO 接口㊂首先在树莓派上安装Web 服务器软件等,然后通过GPIO 接口外接温度传感器㊁土壤湿度传感器㊁光照监测传感器等外围设备,用于采集植物温度㊁植物光照强度等数据,并将采集的数据存储在云端服务器的数据库中㊂为了实时观察植物的情况,该系统还外接摄像头,通过编写Python 程序将视频传输至Web 服务器,用户可以利用手机㊁电脑㊁平板等设备通过WiFi 网络连接到Web 服务器上进行查看[2]㊂该树莓派4代B 开发板平台集Web 服务器㊁数据库㊁控制系统于一体,灵活小巧,便于用户远程监控㊂1.2㊀硬件设计㊀㊀基于图像检测的家庭花草监护智能系统是通过通信技术将控制设备㊁温湿度传感器㊁光照强度传感器㊁摄像头图像识别等连接在一起㊂该系统的硬件结构功能如下:(1)主控模块㊂控制器是系统的核心,不仅承担着联系各个模块的作用,还与采温湿度传感器㊁摄像头等连接,具有统一管理㊁集中处理㊁控制的功能㊂本系统采用树莓派4代B开发板作为整套系统的控制器㊂(2)摄像头模块㊂对植物病虫害等状态进行监测㊂(3)温度传感器㊂对植物所处的环境温度进行检测㊂(4)湿度传感器㊂对植物所处的环境湿度进行检测㊂(5)光照强度传感器㊂对植物所处环境的光照强度进行检测㊂(6)水泵抽取模块㊂用于对影响植物生长因素如温湿度等相关调节㊂(7)供电模块㊂对树莓派4代B开发板提供5V㊁1A的电源输入㊂1.2.1㊀树莓派控制器㊀㊀本文选用的树莓派4代B开发板是一款提供开源软件架构的微型电脑主板,与树莓派3B+相比,树莓派4B在处理器速度㊁多媒体性能㊁内存和连接方面实现了突破性的增长,同时保留了向后兼容性和类似的功耗㊂对用户而言,树莓派4B提供的桌面性能可与入门级x86PC系统相媲美㊂虽然它的尺寸只有信用卡大小,但是具有音视频㊁蓝牙㊁无线等PC的所有功能,且功能强大,价格低廉,性价比极高,目前已经被广泛用于物联网的应用开发㊂此外,树莓派除了具备低功耗㊁移动便携性㊁GPIO等特性,其最突出的特点就是具有强大的拓展能力㊂它不仅可以替代电脑进行日常基本工作,也可以作为开发者的原型机使用,极大地降低了用户的采购成本和使用成本[3]㊂近年来,随着智能硬件概念的兴起和互联网+㊁智慧城市㊁物联网等的发展,树莓派在为不同年龄和背景的人们打开编程世界之门的同时,它的适应性㊁稳定性和低廉的价格也让其成为电动汽车㊁物联网或自动化流水线等应用场景的理想选择,可以满足不同用户的多样化需求,未来市场前景广阔㊂1.2.2㊀温湿度检测模块㊀㊀温湿度检测模块使用的温湿度传感器是DHT11传感器㊂DHT11湿度测量范围为20%~90%RH,测量精度为ʃ5.0%RH㊂该传感器使用了包括采购技术在内的新技术 数字模块和温度湿度传感器技术,稳定性较好㊂同时,该传感器的尺寸小,功耗很低,比较适合在各种高要求以及极端的环境内工作㊂与此同时,该传感器是4引脚单排引脚封装,安装操作便捷,连接简单,且本身还具有品质卓越㊁超快响应㊁抗干扰能力强㊁性价比极高等优点,单线制串行接口也使得系统集成变得简易快捷;DHT11传感器的超小体积㊁极低功耗的特性,使其信号传输距离可达20m以上,成为各类复杂应用场合的最佳选择㊂此外,该传感器可以产生比较准确的数据信息,并且有着电阻式湿度感测元件和Nic温度测量元件,具有质量高㊁速度快㊁抗干扰强㊁性价比高等优势㊂1.2.3㊀光照检测模块㊀㊀该系统通过外接光照检测传感器来判定植物所处环境的光照强度㊂当所处环境光照过强便自动关闭补光灯;当所处环境光照较弱时便自动开启补光灯[4]㊂另外,该系统也可以进行人工干预是否开启补光灯㊂光照检测采用了PCF8591器件㊂PCF8591器件具有4个模拟输入㊁1个模拟输出和1个串行I2C总线接口㊂PCF8591的3个地址引脚A0,A1和A2可用于硬件地址编程,允许在同个I2C总线上接入8个PCF8591器件,而无需额外的硬件㊂PCF8591上输入输出的地址㊁控制和数据信号都是通过双线双向I2C 总线以串行的方式进行传输㊂1.2.4㊀土壤湿度检测模块㊀㊀土壤温湿度影响着植物的生长㊁发育和土壤的形成,且土壤湿度还决定了植物的水分供应状况㊂因此,人们在养护家庭植物时,只有及时观测土壤湿度参数,才能让植物更好地生长㊂本设计应用电容式土壤湿度检测传感器模块进行检测㊂当土壤湿度降低时,该系统可以自动进行水泵抽水或是人工干预进行水泵抽水[5]㊂与其他电阻式传感器相比,本设计采用了新款电容式土壤湿度传感器,利用电容感应原理检测土壤湿度,可以解决电阻式传感器易被腐蚀的问题,极大地延长了使用寿命㊂1.2.5㊀酸碱值检测模块㊀㊀家庭中花草植物所处环境较为稳定,一般状况下酸碱值的变化并不大,因此,引起家庭绿植酸碱值变化的主要还是对绿植的一些干预操作,尤其是施肥㊁喷洒营养液等㊂本设计的酸碱值测定主要体现在监测营养液的酸碱值,并适时以水泵抽水与喷洒等相关操作来改变家庭绿植的酸碱度㊂1.2.6㊀继电器模块㊀㊀继电器根据某种输入信号的变化来接通或断开控制电路,实现自动控制和保护电力拖动系统的电器㊂输入的信号可以是电压㊁电流等电量,也可以是转速㊁时间㊁温度和压力等非电量㊂继电器通过接触器或其他电器对主电路进行控制㊂当外接的传感器获取数据后,树莓派将处理这些数据并将其上传至云服务器进行记录㊂人们在电脑端或手机端可以获取这些数据,同时树莓派会根据这些数据决定是否控制继电器进而控制水泵浇水[6]㊂本设计结合实际,为实现浇水㊁喷洒营养液与农药等操作,采用了3路5V继电器对水泵进行自动控制㊂该继电器采用贴片光耦隔离,驱动能力强,性能稳定㊂模块可以通过跳线设置高水平或低水平触发以及容错功能,即控制线断开,继电器也不会触发动作㊂2 系统软件设计2.1㊀软件运行环境的搭建2.1.1㊀树莓派系统的选择㊀㊀由于树莓派4代B开发板未搭载出厂系统,因此,首先要安装自己需要的操作系统,如Windows, Andriod,iOS,Linux等㊂因为Linux的开源具有内核小㊁可移植的特点,所以本设计采用Linux作为树莓派的操作系统㊂2.1.2㊀树莓派配置VNC㊀㊀VNC的安装是利用SSH连接树莓派后直接安装,其命令为:sudo apt-get install tightvncserver,安装后对其进行配置开机启动项㊂2.2㊀软件运行功能2.2.1㊀移动端App㊀㊀Home Assistant(HA)是一款基于Python的智能家居开源系统,支持众多品牌的智能家居设备㊂它可以轻松实现设备的语音控制㊁自动化㊁群组化㊁UI客制化等高度定制化设置㊂Home Assistant运行在Python3.5.3及以上环境下,一般而言,符合Python 运行条件的系统皆可安装Home Assistant㊂电脑热点可以直接看到链接上的设备IP,不需要使用IP扫描器;手机热点需要使用局域网IP扫描器,扫描IP地址,首先让笔记本电脑连接热点,然后查看笔记本电脑IP,带有Raspberry字样的就是树莓派的IP地址㊂首先,在树莓派官网下载树莓派镜像,之后下载镜像烧写工具Etcher,将TF卡接入电脑㊂其次,修改根目录boot下的wpa_supplicant.conf文件,填写无线网SSID和密码㊂最后,插卡启动树莓派,镜像默认开机联网状态下将自动联网下载安装Home Assistant㊂安装需要一定时间,安装成功后Home Assistant将自动启动㊂安装成功后,用户打开浏览器输入 树莓派IP:8123 就可以访问Home Assistant的前端界面了㊂2.2.2㊀SSH工具㊀㊀Secure Shell(SSH)由IETF的网络小组制定,为建立在应用层基础上的安全协议㊂SSH是比较可靠㊁专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议㊂SSH协议可以有效防止远程管理过程中出现的信息泄露问题㊂SSH最初是UNIX系统上的一个程序,后来又迅速扩展到其他操作平台㊂SSH在正确使用时可弥补网络中的漏洞㊂SSH客户端适用于多种平台,几乎所有UNIX平台包括HP-UX,Linux,AIX, Solaris,Digital UNIX,Irix等都可运行SSH[7]㊂PC端和树莓派的通信也可以选用SSH的方式,只需要将树莓派的网络和PC端的网络连入同一局域网即可㊂本次设计采用的SSH工具是Putty,当需要通信的时候,只需要在Putty的登录界面输入树莓派的IP地址即可进入,如图1所示㊂2.2.3㊀云端服务器㊀㊀Ubuntu是一款基于Debian Linux的以桌面应用为主的操作系统,内容涵盖文字处理㊁电子邮件㊁软件开发工具和Web服务等,可供用户免费下载㊁使用和分享㊂本设计以Ubuntu为云端服务器对相关数据进行传输[8]㊂树莓派联入网络后,将检测到的植物所处的环境温湿度和环境光照强度等数据上传至云端并形成日志,用户可以随时通过移动端对日志进行查看或分析,并通过访问树莓派实时监控画面㊂2.2.4㊀程序的编写和配置㊀㊀运用Python语言开发树莓派㊂研究人员在PC 端安装好Python语言的IDLE后,先进行程序的编写㊀㊀图1㊀通信界面和编译,当编译无误生成可执行文件后再通过Linux 系统的指令将可执行文件复制到树莓派[9]㊂最后再将调整各类参数的配置文件复制到树莓派即可㊂配置文件是用来修改系统参数的,如温湿度最优区间的改变就是在配置文件里修改参数即可㊂通过SSH 的方式开启树莓派摄像头文件的启动命令为:sudo motion㊂3㊀系统搭建及测试㊀㊀本系统的主体由树莓派平台及其外围模块(温湿度传感器㊁摄像头等)组成㊂系统以树莓派为中心控制器,进行网络信息的传输,并处理各外围模块采集到的信息㊂各外围模块分别进行各类信息的检测:温度传感器检测植物所处的环境温度;湿度传感器检测植物所处的环境湿度;光照强度传感器用来检测植物所受到的光照强度;摄像头模块进行识别病虫害与实时监控等操作㊂3.1㊀温湿度检测功能测试㊀㊀由于测试设置了温湿度区间,经测试当实际温湿度超出设置温湿度区间时,系统将操控继电器驱动水泵进行调整,也可进行人工选择干预㊂3.2㊀酸碱值检测功能测试㊀㊀当植物所处环境的酸碱值过低或过高时,系统将自动驱动继电器进行施肥与喷水操作来调整酸碱值在合理的区间范围内㊂3.3㊀光照监测功能实测㊀㊀当周围环境光照降低时,系统会成功自动触发补光灯,如图2所示㊂图2㊀实测功能3.4㊀害虫图像识别测试㊀㊀系统使用害虫图片来进行模拟图像识别㊂自动识别到害虫以及大致种类后,显示系统自动启动喷洒杀虫剂㊂3.5㊀云端查看历史数据图㊀㊀系统将温湿度和害虫识别等测试数据上传云端并保存,用户通过PC 端或手机端查看㊂4㊀结语智能家庭花草养护系统,该系统使用多种传感器实现对环境温湿度㊁环境光照强度㊁酸碱值等数据进行采集,使用摄像头实现对现场环境的实时准确监控㊂该系统以目前物联网开发中比较流行的树莓派4代B开发板为控制核心,该树莓派集Web服务器㊁数据库㊁控制系统于一体,便于后期的维护与管理,并且体积小,安装简便,云服务器远程监控㊂整个系统使用Python编程语言进行编写,使用云端服务器和App进行监控提示和数据的通信,具有简单轻便的优点㊂整个系统运行流畅,在家庭绿植养护上具有良好的实用价值㊂参考文献[1]李睿,王莹,王恒.基于树莓派的室内植物病虫害识别系统设计[J].电子设计工程,2022(8):114-118. [2]何江.基于树莓派的智能云灌溉系统研究[D].兰州:兰州理工大学,2017.[3]姚树锋,俞千安,范高铭.基于树莓派的智能大棚管理系统设计研究[J].技术与市场,2019(8):153.[4]余洋.智能植物工厂控制系统研究与优化[D].杭州:浙江大学,2021.[5]李成阳,左湘文,徐峰,等.基于树莓派实现自动土壤水分站远程控制及土壤湿度监测的设计与实现[J].电子测试,2021(11):22-24.[6]潘国飞,王伟超,武凤珍,等.基于树莓派的交互式绿植养护系统设计[J].南方农机,2020(5): 14-16.[7]王宗,陈德为,蓝承燕,等.基于树莓派智能家居远程监控系统的设计与研究[J].电视技术,2020(7):76-80.[8]杨丙丽,曹佩蕾,姚玉莹.基于树莓派的目标追踪系统的设计与实现[J].数字技术与应用,2021(12): 180-182.[9]胡飞凡,徐杭甬,肖霄,等.基于树莓派OpenCV的植物叶片病害识别[J].信息技术与信息化,2021 (7):29-31.(编辑㊀王雪芬)Intelligent system of household flowers and plants monitoring based on image detectionXue Liang Zhong Lin∗Liu Xiaotao Wang JianfengSchool of Electronic Information Xijing University Xi an710123 ChinaAbstract With the increasing demand of families for the cultivation of flowers and plants in order to better play the advantages of the Internet of Things this paper mainly designed an intelligent flower maintenance device which uses the current high-performance microprocessor Raspberry PI4generation type B development board as the core controller.In this paper from four aspects of hardware design software design system construction and testing hardware while using the powerful Raspberry PI4generation development board temperature and humidity sensor electrode probe sensor module hardware program is written in Python language the software uses Home Assistant cloud server and so on to prompt alarms.A convenient and fast monitoring system is proposed which aims to realize the caretaker can monitor the state of flowers and plants at any time which plays an important role in the remote care of flowers and plants.Key words flowers and plants monitoring pest identification Raspberry PI。
基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用
基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用【摘要】本文主要探讨了基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用。
首先介绍了视频监控系统在电力系统中的重要性，然后分析了基于视觉辨识技术在电力系统监控中的优势。
接着提出了基于视觉辨识技术在电力系统监控中的具体应用，并详细讨论了系统设计与实现过程。
最后对系统的效果进行评估，并探讨了在电力系统中的发展前景。
通过本文的研究，可以为电力系统的安全运行提供有效的监控手段，并促进电力系统的智能化发展。
【关键词】基于视觉辨识技术、视频监控系统、电力系统、应用、优势、设计与实现、效果评估、发展前景、总结、展望1. 引言1.1 研究背景电力系统是国家经济发展和社会生活中不可或缺的重要组成部分，其安全稳定运行关乎国家经济发展和人民生活。
随着信息技术的不断发展与普及，视频监控系统在电力系统中的应用逐渐凸显其重要性。
视频监控系统通过对电力系统内部各种设备、设施和运行状态的实时监测，可以及时发现异常情况并提供预警，从而有效保障电力系统的安全运行。
传统的视频监控系统主要依靠人工巡检，存在巡检范围有限、效率低下和容易疏漏等问题。
而基于视觉辨识技术的视频监控系统则可以通过图像识别、目标检测和行为分析等技术手段，实现对电力系统中各种设备和设施的智能监测和管理。
这种技术的应用有效提高了监控系统的自动化程度和监测精度，为电力系统的安全运行提供了有力支持。
基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用已逐渐成为未来发展的趋势。
通过对这一技术在电力系统监控中的优势、具体应用、设计与实现以及效果评估进行深入探讨，可以更好地发掘其潜力，为电力系统的安全稳定运行提供更加可靠的保障。
1.2 研究目的研究目的是通过探讨基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的应用，进一步提高电力系统的安全性、可靠性和效率。
具体目的包括：1. 分析视频监控系统在电力系统中的重要性，了解其在保障电力系统正常运行和应对突发情况中的作用；2. 探讨基于视觉辨识技术在电力系统监控中的优势，包括其在识别异常情况、预测潜在故障和提高监控效率方面的优势；3. 研究基于视觉辨识技术在电力系统监控中的具体应用，探索其在电力系统设备检测、异常行为监测等方面的具体应用场景；4. 设计与实现基于视觉辨识技术的视频监控系统，并评估其在电力系统中的效果，验证其对电力系统安全运行的贡献；5. 分析基于视觉辨识技术的视频监控系统在电力系统中的发展前景，为未来电力系统监控技术的发展提供参考。
中维数字监控系统
中维数字监控系统概述：中维数字监控系统是一种基于现代技术的综合监控解决方案，旨在帮助用户实现对各种对象的实时监控、数据分析和远程操作。
该系统集成了视频监控、报警管理、数据存储和分析等功能，可广泛应用于公共安全、交通监控、工业控制等领域。
系统特点：1. 高清视频监控：中维数字监控系统采用先进的视频处理技术，能够实时获取高清画面，并支持多种压缩算法，有效减小视频存储空间。
用户可以通过Web界面或移动应用程序随时查看监控画面，确保对目标对象的监控全天候、全方位。
2. 智能报警管理：该系统配备了智能报警功能，可以通过视频分析和图像识别等技术，对异常行为进行智能识别和报警。
警报可以通过短信、邮箱或手机应用程序等多种方式发送给用户，及时提醒用户注意异常情况，并采取相应的措施。
3. 数据存储与分析：中维数字监控系统提供大容量的数据存储设备，可以长期保存监控视频数据和报警记录。
用户可以通过系统管理界面，对存储数据进行检索、回放和分析，以便监测和分析目标对象的行为和趋势。
4. 远程操作：用户可以通过中维数字监控系统实现对目标对象的远程操作，包括云台控制、设备配置和升级等功能。
远程操作功能可以在任何地点和时间，方便用户对监控系统进行维护和管理。
应用领域：1. 公共安全：中维数字监控系统适用于城市的交通监控、公共场所的安全监控等。
通过实时监控和智能报警功能，可以有效提升公共安全水平，预防和应对各类突发事件。
2. 工业控制：该系统可以应用于工业自动化控制系统，实现对生产流程、设备状态的监控和管理。
通过远程操作功能，用户可以对生产设备进行远程控制和维护，提高生产效率和产品质量。
3. 商业安防：中维数字监控系统可广泛应用于商业场所的安防监控，如商场、银行、办公楼等。
通过高清视频监控和智能报警功能，可以有效防范各类犯罪行为，保护人员和财产的安全。
4. 家庭安防：该系统还可以应用于家庭安防领域，实现对家庭的实时监控和智能报警。
监控系统中的远程监控技术与实现
监控系统中的远程监控技术与实现一、远程监控技术的发展与应用远程监控技术是指通过网络或其他传输方式，对远距离物体、环境或设备进行实时监控和管理的技术。
自从远程监控技术问世以来，它在各个行业都得到了广泛的应用。
本文将重点讨论监控系统中的远程监控技术及其实现。
1. 远程监控技术的发展历程远程监控技术的起源可以追溯到上世纪40年代的闭路电视（Closed-Circuit Television）技术。
最初，远程监控系统主要通过有线传输信号，限制了其应用范围。
随着网络技术的快速发展，远程监控系统开始采用IP网络传输，使距离和地点不再成为限制因素。
2. 远程监控技术的分类远程监控技术可根据其传输方式和监控对象进行分类。
根据传输方式，远程监控技术可分为有线远程监控和无线远程监控。
有线远程监控主要通过电缆或光纤传输信号，无线远程监控则通过无线网络传输信号。
根据监控对象，远程监控技术可分为视频监控、环境监控和设备监控等。
3. 远程监控系统的基本组成远程监控系统通常由监控摄像机、传输设备、监控中心和用户终端等组成。
监控摄像机负责采集监控画面，传输设备负责将信号传输到监控中心，监控中心通过用户终端对监控画面进行显示和管理。
4. 远程监控系统的关键技术（1）视频压缩技术：视频压缩技术是远程监控系统中的关键技术之一，它能够将大量的视频数据进行压缩，减小数据传输的带宽需求。
（2）网络传输技术：远程监控系统主要通过网络进行信号传输，因此网络传输技术的稳定性和带宽性能对系统的可靠性和实时性具有重要影响。
（3）远程控制技术：远程控制技术允许用户对远程监控设备进行远程操作和控制，例如调整监控画面、控制摄像机云台等。
二、远程监控技术的实现与应用远程监控技术的实现需要依靠相应的设备和软件平台。
以下将介绍几种常用的远程监控技术实现方式及其在实际应用中的应用场景。
1. 云平台远程监控云平台远程监控是指将监控系统通过云平台进行管理和存储，用户可以通过互联网随时随地访问监控画面。
一种基于智能全景实时视频VR巡检监控装置及监控方法[发明专利]
![一种基于智能全景实时视频VR巡检监控装置及监控方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1b015710492fb4daa58da0116c175f0e7cd119de.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710470788.6(22)申请日 2017.06.20(71)申请人 南京第五十五所技术开发有限公司地址 210016 江苏省南京市秦淮区中山东路524号申请人 黄文兵 蒋惟捷(72)发明人 丁阅 黄文兵 蒋惟捷 (74)专利代理机构 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) 32300代理人 马晓辉(51)Int.Cl.H04N 7/18(2006.01)H04N 13/04(2006.01)H04N 5/232(2006.01)G06T 3/40(2006.01)(54)发明名称一种基于智能全景实时视频VR巡检监控装置及监控方法(57)摘要本发明公开了一种基于智能全景实时视频VR巡检监控装置与监控方法，其特征在于：包括全景系统、监控中心系统、智能图像识别系统和VR服务系统；所述全景系统包括全景摄像机；所述监控中心系统包括实时数据显示模块、实时视频显示模块、报警模块、设备管理模块、视频回放模块、远程控制模块；所述监控中心系统与VR服务系统联接；所述VR服务系统包括VR服务器和交互设备；所述VR服务器通过wifi获取全景实时视频，经过处理传递给交互设备；所述交互设备包括VR个人设备和遥控设备；所述VR个人设备显示VR视频，通过遥控设备发送指令给VR服务器切换全景摄像机。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 107277442 A 2017.10.20C N 107277442A1.一种基于智能全景实时视频VR巡检监控装置，其特征在于：包括全景系统、监控中心系统、智能图像识别系统和VR服务系统；所述全景系统包括全景摄像机；所述全景系统通过wifi与智能图像识别系统联接；所述智能图像识别系统包括处理器和监测器，处理器通过wifi获取实时监控图像，并进行全景图像的拼接，监测器通过识别当前仪器仪表数据及现场异常现象，并传输到监控中心系统上；所述监控中心系统包括实时数据显示模块、实时视频显示模块、报警模块、设备管理模块、视频回放模块、远程控制模块；所述实时视频显示模块进行实时全景视频播放；所述远程控制模块控制切换全景摄像机；所述实时数据显示模块获取变电站内仪器仪表设备数据，并存储保存；所述报警模块通过当前数据判断是否触发报警，保存报警视频及存储视频，并且通过智能图像识别系统获取现场异常报警；所述设备管理模块用于管理用户设备及设备数据信息；所述视频回放模块保存报警视频及存储的录像视频便于回放查看；所述监控中心系统与VR服务系统联接；所述VR服务系统包括VR服务器和交互设备；所述VR服务器通过wifi获取全景实时视频，经过处理传递给交互设备；所述交互设备包括VR个人设备和遥控设备；所述VR个人设备显示VR视频，通过遥控设备发送指令给VR服务器切换全景摄像机。
五种最常见的监控系统支持功能
五种最常见的监控系统支持功能监控系统是一种用于监视和记录特定区域或设备活动的技术工具。
随着科技的不断发展，监控系统的功能也越来越多样化和智能化。
在市场上，有许多种类的监控系统，每种系统都具有不同的支持功能。
本文将介绍五种最常见的监控系统支持功能。
一、视频监控功能视频监控是监控系统最基本的功能之一。
通过安装摄像头和监控设备，可以实时监视和录制特定区域的视频。
视频监控功能可以用于保护财产安全、监控员工行为、预防犯罪等方面。
现代的视频监控系统还可以支持远程监控，用户可以通过手机或电脑远程查看实时视频。
二、报警功能监控系统的报警功能可以在检测到异常情况时发出警报。
例如，当有人闯入被监控区域、设备发生故障或温度超过设定值时，监控系统会自动触发报警。
报警功能可以及时提醒用户注意异常情况，以便采取相应的措施。
三、运动检测功能运动检测是一种智能化的监控系统支持功能。
通过分析视频图像中的像素变化，监控系统可以检测到物体的运动。
当监控系统检测到运动时，可以自动开始录制视频或触发报警。
运动检测功能可以减少存储空间的占用，同时也提高了监控系统的灵敏度。
四、远程访问功能远程访问是一种方便用户远程查看和管理监控系统的功能。
通过互联网连接，用户可以通过手机、电脑或平板电脑远程访问监控系统。
远程访问功能可以让用户随时随地查看实时视频、回放录像、设置参数等操作，提高了监控系统的便利性和灵活性。
五、智能分析功能智能分析是一种高级的监控系统支持功能。
通过使用人工智能和图像识别技术，监控系统可以自动分析视频图像中的内容。
例如，可以识别人脸、车牌号码、行为动作等。
智能分析功能可以帮助用户更快速地找到关键信息，提高监控系统的效率和准确性。
综上所述，五种最常见的监控系统支持功能包括视频监控功能、报警功能、运动检测功能、远程访问功能和智能分析功能。
这些功能使监控系统更加智能化、便捷化和安全化，为用户提供了更好的监控体验和保护措施。
随着技术的不断进步，监控系统的功能还将不断更新和完善，为用户带来更多的便利和安全。
智能视频监控系统技术方案
智能视频监控系统技术方案1. 背景介绍随着科技的不断进步，智能视频监控系统在各个领域得到了广泛应用。
该系统利用先进的技术，通过将视频图像与算法相结合，能够自动识别、分析和处理视频信息，从而实现对监控区域的实时监测和智能化管理。
2. 技术方案概述本技术方案旨在设计一套高效、智能的视频监控系统，具备以下主要特点：2.1 视频采集与传输采用高清摄像头对监控区域进行视频采集，并通过网络传输视频图像和数据。
为了保证图像质量和实时性，可以采用高速、稳定的网络传输协议。
2.2 视频存储与管理系统将采集到的视频实时存储，建立视频数据库，并进行合理的管理和分级存储。
通过对视频数据的备份和索引，能够快速检索和回放视频信息。
2.3 视频分析与处理利用人工智能算法，对视频进行智能分析和处理。
系统可以实现目标检测、行为识别、异常报警等功能。
通过对视频内容进行深度研究和模式识别，提高系统的智能化程度。
2.4 远程监控与控制用户可以通过手机应用或网页等方式，实现对监控系统的远程监控和控制。
可以实时查看监控画面、检索历史视频、调整监控参数等。
2.5 数据安全与隐私保护为了保障系统数据的安全性和用户隐私，系统应具备完善的安全机制和数据加密保护措施。
同时，严格管理系统的访问权限，防止非法操作和数据泄露。
3. 实施计划为了有效地实施智能视频监控系统，我们提出以下实施计划：3.1 需求分析和功能设计首先，进行详细的需求调研和分析，明确系统的功能和性能要求。
根据需求分析结果，设计系统的功能模块和交互界面。
3.2 硬件设备配置根据系统需求，选取适当的硬件设备，包括高清摄像头、服务器、存储设备等。
确保硬件设备的兼容性和可靠性。
3.3 软件开发和测试基于需求分析和功能设计，进行软件开发和测试工作。
利用先进的编程语言和开发工具，实现系统的各项功能，并进行充分测试和优化。
3.4 系统部署和调试完成软件开发后，进行系统部署和调试工作。
将系统部署到实际的监控场景中，并进行综合测试和性能评估。
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收稿日期 :2005 - 03 - 15 作者简介 :罗会铭 (1962 —) ,男 ,江西南昌人 ,副教授 ,研究方向 :机械设备与计算机系统应用 ( E - mail :luohm3821 @yahoo. com. cn) ;彭
赞 (1979 —) ,男 ,湖南长沙人 ,硕士研究生 ,研究方向 :数字图像处理与应用 。
首先 ,判断是否有异常发生及发生异常的位 置 。这里主要运用帧间变化检测技术来实现 ,其基 本流程如图 2 所示 。
图 2 帧间变化检测流程图 (1) 预处理 :目的是去除噪声的影响 ; (2) 背景恢复 :视频序列帧间具有很强的相关 性 ,仅仅利用单帧信息进行处理容易产生错误 ,更 好的方法是联合多帧进行分析 。基于这一思想 ,可 以根据各个坐标处像素值在整个序列中的统计信 息对背景进行恢复 。 (3) 异常情况的提取 :利用当前帧与恢复的静 态背景相减 ,分割出所有可能发生异常情况的 区域 。 在得到异常发生的区域和主要信息后 ,接下来 要运用模板匹配的思想具体判断异常情况的种类 。 运用模板匹配的关键就是找到一种能够快速准确 计算已知模板和未知图像的相似性的算法 。由于 是处理连续的大量视频图像 ,实时性要求相对不太 高 ,而对处理精度和自动处理程度要求较高 ,因此 本系统采用常用的序惯相似性检测算法 ( SSDA) 。 将每一种可能发生的异常情况作为模板在前面检 测出来的区域中逐一匹配 ,哪种匹配出来的相似性 最大就可以判断属于哪种异常情况 。 下面对这种算法做简要分析 :设模板 T 为一 个 M ×M 的参考图像 ,搜索图 S 为一个 N ×N 图 像 ( M < N ) , T 在 S 上平移 ,模板下覆盖的那块搜 索图叫做子图 S ( i , j) , ( i , j) 为子图左上角点在 S 中的坐标 ,叫参考点 。比较 T 和 S ( i , j) 的内容 。若 两者一致 , 则它们的差为 0 。用误差的平方和作为 它们相似程度的测度 :
第 24 卷第 2 期 2005年6月
计 算 技 术 与 自 动 化 Computing Technology and Automation
文章编号 :1003 - 6199 (2005) 02 - 0051 - 03
Vol124 ,No12 J un. 2 0 0 5
一种基于智能图像识别的远程视频监控系统
o ( ( N - M + 1) ×2 ×(3 M 2 + 1) ) 。整个运算过程
中 ,除了匹配点一点以外 , 都是在非匹配点上做无
用功 。但是 ,模板匹配算法准确度较高 (如图 3) , 适
合对大量的连续视频图像做自动处理 。
限于篇幅 ,本文未给出此功能的实现代码 。在
连续的 100 次匹配试验结果中 ,90 %以上的结果和
realization are introduced. The techniques of digital image processing and intelligent pattern recognition are applied in t he system shown here. Abnormal matters at t he places surveilled can be derived exactly by analyzing t he real time image information , and ef2 fective actions will be taken wit h corresponding patterns so t hat an unmanned surveillance is established.
图 3 图像匹配过程
4 结论
本系统中图像识别功能采用模板匹配结合运
动检测的思想来进行设计实现 ,主要可分为两个 部分 :
(1) 运用运动检测思想判断出异常情况可能发 生的区域和位置 ;
(2) 以各种已知异常情况作为模板在上面检测 出来的区域内逐一进行匹配 ,判断出异常情况的 类别 。
下面阐述该功能具体的实现步骤并分析部分 代码 。
网络硬盘录像机可以控制前端任一摄像头 ,包 括调整摄像头的方位 ,图像的亮度 、对比度等 ,确保 可以看到满意的监视图像 。实现了视频存储 、检索 播放 、报警联动 、多路回放 (1 、4 、9 路) 等功能 ,同时 负责协调其它部件的工作 :生成及维护整个系统的 日志文件 ,自动记录登录 、退出 、录像 、报警等有价 值的操作情况 ;提供系统的用户管理功能 ,包括添 加和删除用户 ,并可以对每一个用户的权限进行设 置 ;监测网络状态 ,在网络设备发生故障时及时报 告系统管理者 ;监测系统各个部件的运行状态 ,供 管理者参考 。 2. 2 视频采集端
MM
∑∑ R ( i , j) =
[ Si , j ( m , n) ×T ( m , n) ] /
m =1 n =1
MM
∑∑[ S i , j ( m , n) ]2
m =1 n=1
MM
∑∑[ T ( m , n) ]2
(3)
m =1 n=1
根据柯西 - 施瓦兹不等式可知公式 (3) 中 0 <
R ( i , j) ≤1 ,并且仅在 S i , j ( i , j) / [ T ( m , n) ] 为
A Long - distance Video Surveillance System Based on Digital Image Recognition
L UO Hui2ming1 ,PEN G Zan2 ,L I Zheng2guo3
(1. Nanchang School ,Jiangxi University of Science & Technology ,Nanchang 330013 ,China ; 2. College of Information Science & Engineering ,Central Sout h University ,Changsha 410083 ,China ;
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计算技术与自动化
2005 年 6 月
的改变 ,具有很强的灵活性和适应性 。 2. 1 网络硬盘录像机
[ S i , j ( m , n) - T ( m , n) ]2
m =1 n=1
Hale Waihona Puke (1)展开公式 (1) ,则有 :
MM
∑∑ D ( i , j) =
[ S i , j ( m , n) ]2 -
m =1 n=1
MM
∑∑[ S i , j ( m , n) × T ( m , n) ] +
m =1 n =1
现方法 。该系统将数字图像处理技术和智能模式识别技术与视频监控技术进行了融合 ,可以通过分析被监 控现场的实时图像资料准确判断出被监控现场的异常状况 ,并根据相应模式进行有效处理 ,从而实现智能 无人监控 。
关键词 :远程视频监控 ;网络硬盘录像机 ;图像智能识别 中图分类号 : TP317. 4 文献标识码 :A
MM
∑∑[ T ( m , n) ]2
(2)
m =1 n=1
公式 (2) 右边的第三项表示模板的总能量 , 是一个
常数 。第一项是模板覆盖下的子图能量 , 随 ( i , j)
位置而缓慢改变 。第二项是子图和模板的互相关 ,
随 ( i , j) 改变 , 当模板和子图匹配时刻值最大 。因
此可以用以下相关函数做相似性测度 :
罗会铭1 ,彭 赞2 ,李正国3
(1. 江西理工大学南昌分校 ,江西 南昌 330013 ;2 :中南大学信息科学与工程学院 ,湖南 长沙 410083 ; 3. 深圳水务集团 ,广东 深圳 518031)
摘 要 :设计了一种以网络硬盘录像机为核心的远程视频监控系统 ,介绍了系统的组成 、主要功能和实
Key words :Long - distance video surveillance ; Net - harddisk video recorder ; digital image recognition
1 引言
随着视频监控的发展 ,传统的需要专人职守的 视频监控系统的各项缺点逐渐显露 ,如浪费人力资 源 、报警不准确不及时甚至错过各种异常情况等 等 ,已经不能适应越来越高的监控要求[1 ] 。在这 种背景下 ,本文提出了一种基于网络硬盘录像机的 无人智能远程监控系统 ,引入了数字图像处理技术 和智能模式识别技术 ,很好地克服了传统视频监控 系统的缺点 。
视频采集端分布在局域网的各处 ,它们把采集 到的模拟视频监控信号直接送入网络硬盘录像机 , 由网络硬盘录像机对视频信号进行压缩编码 。 2. 3 远程客户端
客户端提供给上层用户一个查询和操作的平 台 ,它可以根据用户的需要 ,观看或回放任一时段 的视频码流 。客户端自动对接收到的实时图像资 料进行智能图像识别来判断被监控现场是否有异 常情况发生 。
统 ,由网络硬盘录像机 (在功能上相当于网络视频 服务器加上监控主机) 、视频采集端 、远程客户端等 几个部分组成 (如图 1) 。
2 系统组成及主要功能
本系统是一个基于客户机/ 服务器模型的系
图 1 系统示意图 系统中的远程客户端和前端的监控摄像头可 以随时加入或退出网络 ,整个系统的规模可以动态
实际目标相符 ,只有 6 次的结果与实际目标相差比
较大 ,这主要是由于图像本身质量问题产生的误
差 ,算法完全符合试验要求 。以上所提供的参考代
码在 Windows2000 和 Visual C + + 6. 0[2 ,3 ]环境下