嵌入式视频车辆检测系统

设计并实现了一种基于DM642视频车辆检测系统。提出了一种基于虚拟线圈匹配的算法,算法原理是估计车辆的速度和结合背景差统计量来检测通过监测区域的车辆,把算法移植到DM642平台中进行处理运行,处理结果可以满足视频处理的实时性要求,并且算法对外界环境变化的干扰有一定的鲁棒性,准确的车流量检测精度,并且运行稳定。     

足球视频中球员检测的研究

用基于内容的视频分析方法库和应用方法库对足球视频中的球员的检测进行了研究并完成了视频分析的方法库的实现。算法库主要整合了光流法、边界检测算法和Mean shift算法,并且设计和实现了足球视频的球员检测算法。它包括基于背景的球员检测算法、基于边界的球员检测算法和基于多帧识别的球员检测算法。基于以上研究,设计并且实现了视频分析工具VCAP。最后对检测效果进行了测试,取得了比较满意的结果。     

基于视频图像的交通事件处理检测研究

随着经济的快速发展,公路车流量的不断加大,这给交通事件处理和检测带来了更大的难度。为了使交通事故发生后,事故能够及时有效的处理。基于视屏图像的交通事件处理技术应运而生。通过视频检测技术和相应算法完成交通事件的处理体现了智能交通技术的发展要求。视频检测技术是通过摄像头采集到的视频图像,利用数字图像处理技术并加入相应的图像算法加以处理,从而得到处理结果。本文首先介绍了基于视频图像的交通事件处理流程和系统结构。之后对视频图像检测算法进行深入讨论和研究,本文的研究为交通事件处理中视频图像处理技术的应用打下了理论基础。     

智能视频分析技术在监狱监管工作中的应用

本文主要分析了智能视颇分析技术.研究了视频监视系统中的运动目标检测与跟踪方法,提出了基于背景统计模型估计的方法在基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统中的实际应用方案,并设计了基于智能视频分析技术的数字化监狱网络监管系统的实现方案,包括基于DSP处理和单片机控制的运动目标检测与跟踪系统的硬件组成方案,和基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统控制图像处理电路以及算法流程.     

视频帧色差突变图像的背景检测参量提取

对视频帧中运动目标提取是计算机视觉研究的重点课题,对视频帧色差突变图像的背景检测常受到背景色差干扰,目标检测性能不好。提出一种基于视频序列的双背景建模的视频帧色差突变图像的背景检测和参量提取算法,背景建模加入了光照突变处理机制,进行色差补偿。计算视频帧差背景内的突变信息感知概率和统计概率,对视频图像进行滑动平均建模,采用模极大值法进行边缘检测,得到基于灰度方差的视频帧色差稳定性检测的判别函数。将当前帧与背景帧相减,建立滑动平均背景模型,提取其背景差异性特征参量。仿真结果表明,该算法的检测性能较好,当背景发生变化时,如光照突变、人群数目突然增大时,具有较好的背景检测性能,处理光照突变方面的图像平滑性较好。     

光照背景下自相关累积泰勒展开的弱亮点检测

在光照背景下,弱亮点模型因为受到光照色差的干扰,导致对其检测较为困难。通过对光照背景下的弱亮点模型进行检测,特别是对光照背景下运动人体目标检测,是实现智能视频监控的基础工作。提出一种基于自相关累积泰勒展开的弱亮点目标图像检测算法,首先对光照背景下的弱亮点行人进行目标角点检测与预处理,对每个图层的自相关累积特征进行泰勒展开分离,形成原始的图层自相关累积泰勒展开库,求得小邻域内的亮度变化值,实现对光照背景下的弱亮点运动行人图像的角点检测,并作为前置处理算子,实现基于自相关累积泰勒展开的弱亮点行人检测算法改进。仿真实验表明,该检测算法得到的光照背景下的人体的轮廓特征得到准确凸显,检测性能较优,精度较高,鲁棒性好,在智能视频监控等领域具有重要的应用价值。     

基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪

视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。基于这两方面展开研究,提出了自适应场境的运动目标跟踪方法。系统由背景差分实现目标检测,由目标区域LK光流预测实现目标跟踪,并融合了＂运动＂背景局部更新来实现跟踪系统对环境的自适应性。最后用VC＋＋和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,在简单场景中实现了运动目标的检测和跟踪,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

正项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。     

运动物体检测监控系统设计

针对无人值守的环境,设计了一种运动物体入侵检测监控系统。系统以S3C2440为核心处理器搭建硬件平台;并在硬件平台上移植了嵌入式Linux系统。系统采用背景差法实现了对视频序列中运动目标的检测,根据运动目标检测的结果实现报警和拍摄照片。同时系统在V4L架构下设计了视频采集模块和基于TCP／IP协议的视频传榆模块,系统采用了Browser／Server模式使用户可以通过浏览器随时查看现场情况,实现远程实时监控。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。项目中应用了两项发明专利,实现了检测率99%,检测时间小于2秒等优于同类产品的技术指标,达到实用与产业化目标。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

正项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。项目中应用了两项发明专利,实现了检测率99%,检测时间小于2秒等优于同类产品的技术指标,达到实用与产业化目标。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

正项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。项目中应用了两项发明专利,实现了检测率99%,检测时间小于2秒等优于同类产品的技术指标,达到实用与产业化目标。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

正项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。项目中应用了两项发明专利,实现了检则率99%,检测时间小于2秒等优于同类产品的技术指标,达到实用与产业化目标。     

视频监控系统中运动检测的研究

运动检测技术在现代的视频监控系统中起着重要的作用。本文分析了相关的技术背景和用户需求,得出了运动检测应该达到的基本目标。基于此分析,设计了一个完整的运动检测系统并给出了部分实现。系统采用MPEG4编解码技术和DirectDraw显示技术,完成显示更新和报警联动功能,可以达到监控系统中运动检测的需要。     

基于视频监控的运动车辆检测

基于视频监控的运动车辆检测在当代交通监控领域具有重要意义,在智能交通、数字化城市等方面均有广阔的应用前景,同时运动车辆的跟踪检测也是实现准确采集和检测的难题和关键。本文针对视频图像存在噪声的问题,采用中值滤波的去噪方法,取得了明显的效果。针对运动车辆检测问题,采用改进的背景差分法检测运动区域。实验结果表明,在背景不是特别复杂的情况下,本文的方法可以用更少帧获取更好的效果,提高了系统的实时性。     

车流量检测技术在交通灯控制中的现状与发展

交通灯控制器在我们的日常生活中非常重要,它保证了道路交通有序进行,同时也保证行人和车辆安全通过路口,这也对交通灯控制系统提出了更高的要求,车流量检测也成为改善交通灯控制系统的落脚点。本文联系现实背景,在交通控制系统的框架下,着重分析了关键车流量检测技术的现状,并针对性地提出发展建议,为完善整体交通控制系统提供了可靠依据。     

基于视频图像的车辆目标检测算法

通过摄像机获取视频数据,利用运动目标检测的原理,从交通视频图像中提取车辆目标。常用的运动目标检测的方法:光流场、帧间差分、背景差分。本文使用背景差分中非常经典的Code Book算法来实现运动车辆目标的提取。最后,在VS2013和opencv2.3的开发环境中实现了该检测算法。     

基于视频分析技术的交通事件检测系统

<正>项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。应用范围本项目研发的交通智能视频分析系统主要应用在高速公路、城市道路、轨道交通等行业。通过视频检测,实现交通违法检测、交通事件检测、交通参数提取,并完成针对视频录像     

基于OpenCV的视频入侵检测方法研究

随着安防技术在全球大环境中的飞速发展,视频监控系统已经成为了新兴的防入侵的有效手段。传统的视频监控系统并没有分析视频序列的功能,也不能在出现入侵目标时及时发出警报。本文在OpenCV的环境中,针对入侵目标的形态特征,提出了对视频入侵检测的研究方法,构建了基于OpenCV的视频入侵检测系统模型,提出了此视频入侵检测系统的硬件以及软件的设计方案,并利用计算机视觉领域内较为普遍的OpenCV技术成功实现了对于视频中出现入侵目标的检测功能,最后通过运行程序来验证该视频入侵检测系统的可行性。     

交通灯计时智能调整系统的研究现状与发展趋势探讨

针对当前路口交通灯不能根据路口各方向车流量的实际大小实时调整红绿灯工作时间的现状,探讨了基于压力传感器、电感应、超声波、红外线及图像检测技术的车流量检测技术的交通灯计时智能调整系统的各种方案及发展趋势,提出了一种基于单片机的交通灯智能计时系统的设计思路。