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  • 【期刊】 可变块大小监控视频背景建模与编码

    刊名:计算机辅助设计与图形学学报 作者:唐钦宇[1] ; 周益民[1] ; 曾鹏[1] ; 朱策[2] 关键词:监控视频 ; 背景建模 ; 残差梯度 ; 边界检测 机构:[1]电子科技大学计算机科学与工程学院 ; [1]电子科技大学计算机科学与工程学院 ; [2]电子科技大学电子工程学院 年份:2018
    摘要:为了满足监控视频高压缩比的需求,以及应对海量监控视频码流对传输带宽和存储空间带来的挑战,提出一种基于块的监控视频背景图像建模算法(BSBM).首先对编码图像进行分块处理,块大小在建模过程中根据训练集长度增加而增大;然后计算块中图像残差的梯度,用于刻画运动物体的边缘特征;最后通过块替换分类检测和块边界检测来判断当前块是否为待选背景块,从而更新背景模型.基于BSBM建立的背景图像,提出长参考编码帧间预测策略,将构造出的背景图像作为全局参考图像使用,进一步提高编码性能.在RD17.0平台上的测试结果表明,在低延时应用场景下,BSBM算法背景图像主观质量较好;在YUV的3个方向上,平均BD-Rate增益可以达到19.7%,26.6%和26.4%,编码性能提升显著.
  • 【期刊】 基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

    刊名:测绘科学技术学报 作者:张旭 ; 李建胜 ; 郝向阳 ; 程相博 ; 李朋月 关键词:监控视频 ; 目标检测 ; 多目标跟踪 ; 可变型部件模型 ; 深度神经网络 机构:信息工程大学 ; 信息工程大学 年份:2018
    摘要:监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。
  • 【期刊】 监控视频光端机开关电源无输出故障检修

    刊名:家电维修 作者:任忠宝 关键词:监控视频 ; 视频光端机 ; 开关电源 ; 故障检修 ; 输出 ; 无图像 ; 监控室 ; 接收机 年份:2017
    摘要:监控室一路监控视频无图像,检查发现是给视频光端接收机供电的5V/1A小型开关电源无输出。
  • 【期刊】 一种运动区域敏感的监控视频压缩算法

    刊名:合肥工业大学学报(自然科学版) 作者:方帅 ; 吴涛 ; 于磊 关键词:监控视频 ; 运动敏感 ; 能量线裁剪 ; 视频压缩 机构:合肥工业大学计算机与信息学院 ; 合肥工业大学计算机与信息学院 年份:2015
    摘要:海量监控视频存储是目前监控行业面临的一个亟待解决的难题。文章针对静态背景的监控视频,提出了运动区域敏感的视频压缩算法。首先,针对视频帧,在运动目标检测的基础上结合运动信息和边缘信息,保证剪裁前后边缘能量代价最小并设计相应的代价函数,实现了对视频的单帧剪裁;其次,针对相邻视频帧,引入时空相关性原则并设计相应的代价函数,保证剪裁后相邻帧间的连续性。实验结果表明,该算法不仅对静态背景监控视频有较高压缩效果,还能保证兴趣区域的高质量和剪裁前后视频结构的形似性和完整性。
  • 【期刊】 基于4G的机车监控视频实时传输系统的设计

    刊名:科技创新导报 作者:蒋仕光 ; 张腾飞 关键词:监控视频 ; 4G ; 视频监控主机 ; 视频服务器 机构:广州港股份有限公司铁路分公司 ; 广州港股份有限公司铁路分公司 ; 中南大学软件学院 年份:2018
    摘要:为使广州港铁路机车的监控视频能在完成本地备份的基础上实现实时查看,系统借助4G通信网络,利用机车视频监控主机,把机车监控摄像头采集到的视频数据存储在车载硬盘中,同时根据管理平台的需求,把监控数据按访问需求传送到视频服务器,访问终端通过服务器完成对机车监控视频的实时查询。
  • 【期刊】 基于CamShift的监控视频中运动目标跟踪算法研究

    刊名:舰船电子工程 作者:李亚文 ; 赵杰 ; 张鑫 关键词:监控视频 ; 目标跟踪 ; CamShift算法 ; MeanShift算法 机构:商洛学院电子信息与电气工程学院 ; 商洛学院电子信息与电气工程学院 年份:2018
    摘要:针对监控视频中运动目标的运动状态变化较快,一般算法难以实现及时跟踪的现状,论文提出了应用Cam-Shift算法对视频监控中的运动目标进行跟踪.实验结果表明,与MeanShift算法的目标跟踪结果相比,CamShift算法能够快速并高效地对视频中目标变化较快的物体进行跟踪,定位准确,算法复杂度较小,具有很好的鲁棒性.
  • 【期刊】 面向城市应急事件管理的监控视频智能解析

    刊名:计算机工程与应用 作者:李心雨 ; 蒋祖华 ; 单春艳 ; 刘超 ; 何楚楚 关键词:监控视频 ; 城市应急事件 ; 智能解析 ; 事件情境模型 机构:上海交通大学机械与动力工程学院 ; 上海交通大学机械与动力工程学院 ; 上海仪电(集团)有限公司中央研究院 年份:2017
    摘要:随着城市现代化进程的不断加速,建立高效、完善的城市应急事件管理系统迫在眉睫。遍布城市各处的监控摄像头拍摄的监控视频是城市应急事件管理系统重要的数据来源,但在现阶段主要依赖人工识别,费时费力且效果不佳。提出一种面向城市应急管理的监控视频智能解析方法,利用计算机视觉库获取视频中监控对象的数量和位置,生成其运动轨迹并匹配预设的异常运动模板,从而构建应急事件的规范化情境模型用以分析和预警。以某大学校园开放区域和某高新科技园区的监控视频为例,验证了所提出方法的可行性和合理性。
  • 【期刊】 面向存储优化的监控视频价值评估体系研究

    刊名:电子设计工程 作者:莫世鸿 ; 范冰冰 关键词:监控视频 ; 价值量 ; 存储优化 ; 价值评估 机构:华南师范大学计算机学院 ; 华南师范大学计算机学院 年份:2018
    摘要:监控视频数据量大、价值密度低及存储时长有限,面临难以有效存储管理的问题。本文从价值量角度考虑,对信息和数据的价值评价方法进行了深入研究,参考前人对信息价值概念的定义,综合考虑监控视频的特性,提出了监控视频价值量概念。然后,综合考虑最近访问时间、访问量、时间戳与摄像头布点因素,提出了一套监控视频价值量评估体系。实验结果表明,该体系不仅能较好区分不同摄像头的价值差异,还能较好区分摄像头一天不同时段的价值差异,为基于价值量实现动态存储管理分配与优化提供理论基础。
  • 【期刊】 面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理

    刊名:电子与信息学报 作者:邵振峰 ; 蔡家骏 ; 王中元 ; 马照亭 关键词:监控视频大数据 ; 关联分析 ; 异常事件预警 ; 智能检索 ; 智能监控系统 机构:武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 ; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 ; 地球空间信息技术协同创新中心 ; 武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心 ; 中国测绘科学研究院北京 年份:2017
    摘要:视频监控是安防的重要组成部分,智能监控摄像头以其丰富的异常行为识别功能,极大地增强了监控场所的安全.随着部署的智能摄像头日渐增多以及视频监控网规模的不断扩大,海量的视频数据给存储、检索及分析带来了巨大挑战.该文提出智能摄像头异常报警事件驱动的监控视频大数据智能处理方法,具体包括:多点关联分析的异常事件自动预警、事件驱动的监控视频选择性存储以及异常行为事件约束的关联检索,以期提高大数据时代监控视频数据的深度利用效率.实践案例证实,所提方法能够实现异常事件的可信预警,录像视频选择性的高效保存和破案线索的快速发现.
  • 【期刊】 一种新的矿井监控视频增强目标检测算法

    刊名:西安科技大学学报 作者:王树奇 ; 刘贝 ; 邹斐 关键词:图像处理 ; 小波变换 ; 混合高斯模型 ; 三帧差分法 ; 运动目标检测 机构:西安科技大学通信与信息工程学院 ; 西安科技大学通信与信息工程学院 年份:2019
    摘要:由于矿井下光线不足,照度低且粉尘大,造成监控视频图像存在昏暗和模糊问题,利用小波变换获取视频画面中的不同频率分量信息,首先对低频分量采用暗原色先验进行去雾处理,然后用阈值滤波对高频分量进行消噪,将处理以后的低频分量和高频分量进行融合,重构小波函数,实现图像的增强。仿真实验结果表明所提算法能提高图像对比度,增强图像细节信息,淡化浓雾、抑制噪声等方面有较好的效果。在矿井运动目标检测中,为了改善传统混合高斯模型像素点不能精确匹配及参数迭代速度慢的问题,采用三帧差分法融合混合高斯背景模型,融合后的算法有效消除了背景更新不及时而导致的画面鬼影现象,而且运算速度得到明显提升,实现了运动目标实时追踪的需求。仿真实验结果表明所提算法相对传统混合高斯模型算法不仅能够快速的检测出运动目标,而且检测图像边缘细节信息更加清晰,并且能够解决物体遮挡等问题,为矿井视频信息处理和人员安全监测奠定了良好的基础。
  • 【期刊】 船舶机舱监控视频的智能检索系统设计简

    刊名:舰船科学技术 作者:李法平 关键词:视频监控 ; 背景剪除 ; 目标跟踪 ; 视频检索 ; 运动目标检测 机构:重庆电子工程职业学院软件学院 ; 重庆电子工程职业学院软件学院 年份:2018
    摘要:智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。
  • 【期刊】 基于增强多流形学习的监控视频追踪算法

    刊名:西南师范大学学报(自然科学版) 作者:李建新 关键词:流形学习 ; 局部线性嵌入 ; 视频监控 ; 目标检测 ; 目标追踪 ; 降低维度 机构:东莞职业技术学院计算机工程系 ; 东莞职业技术学院计算机工程系 年份:2019
    摘要:提出了一种多流形局部线性嵌入的流形学习算法,为每个类的流形学习过程设计了一种监督的近邻点选择方法,将流形-流形距离作为度量指标,搜索最优的低维空间.在视频追踪算法中对外部数据库进行图像训练预处理,为人脸检测建立级联分类器,利用均值粒子滤波器结合跟踪校正策略对人脸图像实时跟踪,采用多流形训练的结果从视频流的人脸集中检测出追踪的目标人脸.仿真实验结果表明本算法对不同的数据集均获得了较高的检测率与较高的计算效率.
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