基于神经网络的视频监控图像异常行为识别方法

由于传统方法在视频监控图像异常行为识别应用中效果不佳,漏识率较高,且识别用时较长,文章为此提出基于神经网络的视频监控图像异常行为识别方法。该方法首先分割处理视频监控图像,然后应用视频帧图像阵列对目标图像进行预处理并提取图像行为特征,最后建立神经网络模型,利用模型计算图像行为特征卷积,完成异常行为识别。实验证明,该方法的漏识率为0.56%,具有较好的应用前景。     

远程视频监控图像自动标注优化方法

对远程视频监控图像进行自动标注,实现视频监控中关键帧识别,提高视频信息的分析鉴别能力。提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法,首先构建视频图像的采集模型,然后对采集的图像进行小波降噪处理,对输出的降噪图像通过多尺度关键帧提取进行自动标注,实现图像特征提取和信息识别。仿真结果表明,采用该方法进行远程视频监控图像自动标注,提高了对图像信息的检测识别能力,图像的输出峰值信噪比较高,准确识别概率提高。     

基于抖动及图像融合的计算机视频信息防泄漏研究

 本文提出了基于抖动及图像融合的视频信息泄漏防护方法,确定了伪装图像的像素值、字符大小与抖动函数的匹配性等关键参数的设置条件,研究了有用信息与伪装信息的图像融合算法,并通过仿真及试验,验证了理论分析的正确性和有效性.     

基于深度学习的远程视频监控异常图像检测

针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数进行初始化,然后将标准化后的视频差分图送入CNN的输入层,通过特征提取及下采样,最后在CNN的输出层获得远程视频异常图像检测结果。实验结果表明,该方法可以对远程视频监控中突然出现遮挡、模糊和场景切换等多种异常同时进行实时在线检测,准确率可达88.75%。     

基于帧映射算法的无线实时视频监控系统

针对无线实时视频监控系统的特点，提出了一种有效节省网络带宽的算法——帧映射算法，并用此算法实现了一个无线实时视频监控系统的原型系统。     

一种基于屏幕图像编解码的视频质量评估

为了更好地对编解码后的图像进行视频质量评估,本文提出一种有别于传统计算PSNR的客观质量评估方法,用基于块的颜色数和PSNR共同来评判视频质量,该方法可应用在屏幕图像压缩技术上。     

监控视频中人体特殊行为的检测方法研究——以撞墙行为为例

以检测羁押场所在押人员撞墙行为为例,总结研究了在押人员特殊行为的检测方法.利用开源工具OpenCV编写C++应用程序,采用帧差法提取运动目标轮廓,并对目标轮廓进行图像形态学处理、图像增强处理.再根据帧图像在视频序列中产生的差分图像,对视频目标中的运动目标进行运动历史图像的分析处理,进而掌握运动目标体的全局运动质心和运动方向.最后研究质心在一定周期、坐标空间内的运动规律,让计算机程序将视频中存在撞墙行为的位置检测出来,实现视频检索.     

基于异常检测与双流编码的视频监控系统设计

介绍了一种基于异常检测与双流编码的无线智能视频监控系统的设计方案.该系统首先基于对采集视频的分析,实现非法入侵等异常事件的自动检测,同时通过对同一路视频采用两个编码器进行双流编码,产生两路不同质量和码率的视频流.在此基础上,基于异常事件检测的结果,在有异常事件时触发高质量图像的本地保存和低码率图像的实时无线传输.在蜂窝...     

业界最低抖动的视频电缆均衡器

11080p色深的视频系统只要采用DS16EV5110芯片，便可确保画面清晰亮丽？而且采用的HDMI及DVI电缆还可延长达40米以上     

基于监控视频的行人异常行为检测技术研究

行人异常行为分析是视频监控领域中重要的研究方向.从基于规则、基于模型两方面对行人异常行为检测算法进行归纳总结,根据判定方式将算法分为阈值判定和分类判定,比较了各类算法的优势和不足,同时对使用较多的数据库进行了总结,最后讨论了异常行为研究在实际应用和未来研究中应该考虑的问题.     

基于卷积神经网络的视频监控异常事件检测研究

本文对基于卷积神经网络的视频异常检测算法进行了深入研究和系统梳理：首先,总结了视频异常检测研究意义及基本流程;其次,面向视频异常检测三个关键步骤（场景目标感知、检测模型学习、异常目标推断）分类概述了当前提出的相关算法;最后,讨论和展望了本领域未来重点研究方向。     

一种鲁棒性的抖动视频稳像算法

设计了一种适用于移动摄像设备获取的视频序列的基于特征匹配的鲁棒性不稳定视频稳像算法,算法首先将亮度自适应模型融入传统的KLT方法中以实现鲁棒性的特征匹配,而后基于特征误差分析和运动一致性原则对特征集合进行有效性验证以提高特征的可靠性,并提出一种基于运动往复特性的抖动检测方法以避免视频无抖动时的稳像误差,最后根据匹配的特征区域间的对应关系采用Affine运动模型进行图像稳定.实验结果表明,算法对于前景物体运动和外界光线突变具有较好的鲁棒性.     

视频监控中图像压缩技术分析

在当今社会的各个领域,视频监控都发挥着至关重要的作用。而在视频监控系统中,图像压缩技术是一项关键技术,通过合理应用该技术,不仅可有效消除视频监控数据中的各项冗余,同时也可以实现监控画面质量及其流畅度的良好保障。为实现图像压缩技术在视频监控领域的良好应用,文章特对其在视频监控系统中的实际应用进行分析,以此来为图像压缩技术与视频监控系统的协同发展提供科学参考。     

基于电子稳像的视频序列抖动处理技术

视频序列往往会由于摄像机及其载体的运动产生扰动,一些过量的扰动即视频序列的抖动会严重影响视频图像的质量,对于视频序列抖动问题的研究也因而逐渐兴起。文章立足于分析抖动产生的机理及在抖动的分类和建模方面进行研究,企图对抖动进行更为细致、系统地研究以期得到更好的稳像效果。     

智能视频异常事件检测方法

随着对信息中心机房内的信息安全预防需求的增长,在信息机房中的监控摄像头成为了最主要的检监测手段,面对信息机房中摄像头数据的增长,对监测机房中异常行为的监测已经不是传统监控系统能解决的了。而视频异常作为计算机视觉发展领域重要的研究方向之一,也是人工智能方向的重大研究方向之一,通过主流的算法大大的加快了视频数据信息的处理速度。基于模式识别与视觉方法从监控视频中自动监测出异常行为事件,对信息机房的安全隐患智能监测具有潜在需求。文章主要由以下方面对视频异常监测进行了分析:①对视频异常事件检测问题的定义作出叙述以及发展研究现状;②对主流视频异常检测技术算法进行介绍对比、分析与总结;③介绍视频异常事件检测中几种常用的公开数据集,并对数据集之间进行性能对比,作出总结与展望。     

低速率移动视频监控系统设计与实现

针对日前三大电信运营商普遍采用按用户使用流量来收取通信资费的计费模式,需要移动视频监控系统尽可能地减少对网络带宽的占用.对此,文章设计实现了一套移动视频监控系统,该系统融合了自适应帧内编码与自适应多帧参考技术.从而使系统在取得较好的视频监控图像视觉质量的情况下,能有效地降低对网络带宽的占用.     

动画工作站图像抖动的原因及解决方法

鉴于目前动画工作站图像抖动现象比较普遍,长期以来未得到很好的解决,本文详细分析了造成这种现象的原因,并提出一种新的解决方法。     

智能视频监控图像中运动目标检测方法的研究

描述了智能视频监控系统的概念及其研究意义。介绍了监控图像中运动目标检测的几种方法,阐述了他们各自的基本原理和优缺点。讨论了目前运动目标检测所面临的主要问题和困难,并展望了该领域的发展趋势。     

视频监控的未来属于网络摄像机

网络摄像机正处在技术飞跃的边缘,新的技术不断出现,而且速度越来越快。近两年来,网络摄像机的技术水平已经赶上了模拟摄像机,能够完全满足专业视频监控的实际需求和技术规范,在一些与视频监控相关的重要因素方面,网络摄像机的性能甚至已经超过了模拟摄像机。因此,用户有足够的理由在专业视频监控应用中选择网络摄像机。