关键词： 图像传感器   Altera   嵌入式视觉   像素分辨率   视觉处理器   可编程逻辑技术   计算机视觉   机器视觉   人工智能   视频内容分析   图像信号   设计工具   产业信息  

摘要： Altera加入嵌入式视觉联盟Altera公司宣布,加入嵌入式视觉联盟(Embedded Vision Alliance,EVA)——该行业组织是计算机视觉实际应用开发的技术供应商联盟。Altera为这一组织带来了专业的可编程逻辑技术,支持系统设计人员使用FPGA、SoC、IP,以及设计工具实现工业、监控、汽车、广播和消费类等领域的嵌入式视觉应用。Altera FPGA在嵌入式视觉处理流水线方面非常灵活,性能也非常高,这主要包括图像传感器接口、图像信号处理、压缩、传输,以及视频内容分析等。FPGA并行体系结构有助于视觉处理器算法的加速实现,采用面向

关键词： 智能视频分析   视频图像   质量诊断   视频分析技术   前端设备   嵌入式视频   目标跟踪   背景颜色   监控系统   车辆行为   治安监控   序列图像   监控区域   遮挡问题  

摘要： 智能视频分析是指计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。智能视频分析广泛应用

关键词： 智能   视频监控系统   安防   设计  

摘要： 随着我国社会经济的不断进步，公众对安全防范的意识也在逐步提升，视频监控系统越来越多的被应用于大型公共场所。但是目前，多数的视频监控系统都只是提供实时图像给工作人员，由人工监视处理，这样的监控方式存在着诸多的不足。为了有效的减少人工工作量和监控的准确性，我们应用智能视频监控的安防系统设计方案，利用智能视频监控系统，智能地管控安防区域。

关键词： 行为分析   全景视觉   多目标对象跟踪   消费者行为   智能视频分析  

摘要： 为了能够有效地分析消费者行为,现在很多商店采用人工方式来调查消费者的信息,店员需要跟踪并观察消费者,对消费者的信息进行记录。这种人工调查方式需要花费较高的人力成本而且调查结果不够客观。为了不给消费者带来不信任感或不尊重感,减少成本,本文开发了一种基于全方位视觉的消费者行为分析系统,采用计算机视觉的方式替代人工调查的方式对消费者行为进行分析。系统采用了全方位视觉技术、多目标对象跟踪技术、环境区域定制技术、关系数据库以及行为分析等技术,实现了一种实施成本低、调查结果客观准确、智能化和自动化程度高的基于全方位视觉的消费者行为分析装置。本文的主要工作有以下几个方面： 1.为了快速、高效地检测出多目标对象前景,本文采用了一种MHoEI (Motion History or Energy Images)多目标前景对象检测算法,该算法基于运动历史图像算法(MHI)和运动能量图像算法(MEI)。MHI算法主要用于检测运动目标对象,而MEI算法用于检测停止运动的目标对象,MHoEI算法融合了MHI和MEI的优点,实现了对时而运动时而静止的目标对象的检测。 2.为了对复杂情况下的多目标进行跟踪,本文提出了一种面向对象的多目标跟踪算法。根据目标对象多特征属性融合的思想,该算法融合了目标的多种特征信息。在多目标前景对象检测的基础上利用多目标匹配算法对多目标进行匹配,进而实现对多目标的持续跟踪。 3.研究并设计了基于全方位视觉的消费者行为分析系统。该系统实现了对多名消费者的跟踪。通过该系统可以获取消费者的运动轨迹、空间位置、所处环境等信息,根据这些信息对消费者的行为进行分析研究。

关键词： 智能视频分析   车辆   客流统计系统   疲劳驾驶检测   人脸识别   动态抓拍   视频监控  

摘要： 视频智能分析技术是在上世纪90年代开始兴起的一项视频技术,2000年后逐步发展,2006至2009年经历过一段概念炒作的颠峰,现在回归到理性的技术研发、寻找实际应用点的阶段。它是基于运动检测,特征匹配以及模式识别等前沿技术基础,包括图像分割、特征提取、图像分类、图像描述、图像分析、图像判断等,具有行为分析,对象识别,交通事件监测,视频质量诊断,

关键词： 数字视频监控   智能视频分析   高清化   像素数   视频处理   摄像机   协处理器   MPEG   压缩格式  

摘要： 进入二十一世纪的第二个年代,公共安防监控毋庸置疑已成为数字化的一大热点,其应用也已经渗透到社会的方方面面,并已开始影响和改变着人们的生活方式。如图1所示,安防监控兼顾公共安全、工业和商业、交通运输,还有家居和消费。面向公共安全的应用已经涵盖了城市区域监控、政府国土安全,以与确保社会稳定息息

关键词： 智能视频监控   低秩表示   运动目标检测   稀疏表示   目标跟踪   非负矩阵分解   目标分类  

摘要： 智能视频监控(IVS:Intelligent Video Surveillance)是计算机视觉领域一个重要的研究方向,它的研究目标是利用计算机视觉、图像处理和人工智能等技术对监控视频的内容进行描述、分析和理解,并根据分析的结果对视频监控系统进行控制,从而使视频监控系统具有较高层次的智能化水平。智能视频监控系统在解决全面防范和有效处置恐怖活动的重大课题方面成效明显,迅速成为安防领域的研究热点,深入开展面向智能监控的视频分析技术研究是一项具有重要学术意义和实用价值的工作。运动目标检测、跟踪和分类识别是面向智能监控的视频分析必须解决的基本问题。本文针对这三个基本问题,开展了相关研究,进行的具体工作和取得的主要成果如下:(一)在运动目标检测方面,提出一种基于低秩表示连续异常的运动目标检测算法。算法通过把运动目标检测问题建模为异常值检测问题,利用低秩模型对复杂背景进行建模,采用交替优化算法求解得到前景运动目标标记,在公共数据集上进行实验,结果证明了该算法的检测准确率更高。(二)在运动目标跟踪方面,提出一种基于元样本稀疏表示的目标跟踪算法。算法首先提取目标模板的元样本建立目标词典,再针对目标遮挡情况引入遮挡词典,进而构造超完备词典,在跟踪阶段,采用迭代方法解决1l范数最小化问题,计算表示系数,实验结果表明元样本稀疏表示跟踪算法比其他算法具有更好的鲁棒性,可以有效处理遮挡情况下的目标跟踪。(三)在目标分类方面,针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负最小二乘的多视角行人分类算法。首先采用非负矩阵分解的方法对多视角行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;然后引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得分解系数;最后,利用近邻子空间方法对分解系数进行分类。为了验证方法的有效性,利用自行建立的多视角行人数据库进行了对比实验,结果表明算法的分类性能较好。

关键词： video surveillance   streaming media   video analysis   device driver  

摘要： The intelligent trend of video surveillance in security fields is obvious, so to establish a complete security surveillance system based on intelligent video analysis is of great significance. This article describes the realization process of system structures and the related technical details. This article has been clear about the hardware and software architecture of the system, plans the driving mode of video stream and control stream, analyzes the variety of the theory of intelligent video algorithms, and implementes them. Also this paper completes the design of monitoring nodes, which includes the camera driver development, the porting of intelligent video algorithms in DSP processor, and the real-time streaming media transmission based on RTP, at the same time, designes and developments the streaming media server and the client, makes the system can run perfectly. On the basis of the normal running of system, this paper tests and analyzes the effect of various intelligent video algorithm, and the processor load distribution, etc. Through the analysis of test data and system running status, this paper implements a set of basic security monitoring system based on intelligent video analysis.

关键词： 语义事件   内容分析   隐马尔可夫模型  

摘要： 随着计算机技术和网络技术的不断发展,各种新的媒体信息交换和应用形式已经完全融入了人们的日常工作、生活和娱乐之中,每天都在产生大量的视频数据。在医学领域同样也存在大量的视频用于辅助教育、术前宣教、远程医疗等。为了对蕴含了人物、场景、对象、行为和故事等丰富的语义信息的媒体数据进行高效快捷过滤、浏览和检索、非线性编辑等,人们提出并发展了视频的内容分析和基于内容的视频检索技术,以实现语义级的内容描述与应用。让计算机按照人的主观感觉和理解来表示媒体内容。如何跨越底层特征和高层语义间的语义鸿沟,以语义概念来管理、访问视频数据库,已成为多媒体领域颇具挑战的研究课题。 在视频的内容分析过程中,特征的提取与描述是至关重要的一步。手术视频有其独有的特点,比如手术室中医务人员的着装颜色基本为墨绿色,手术室中的病人除了需要手术的部分,基本用手术布遮盖,有无影灯在手术过程为开的状态。根据这些特点,为了给手术事件建模,本文定义了医务人员指示器、手术部位检测器、无影灯开关指示器等视觉特征。 隐马尔可夫模型作为一种统计分析模型,尽管它的状态不能直接观测到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。因此非常适合引入到基于语义的视频内容分析领域。在本文就通过将隐马尔可夫引入到基于语义的手术视频领域内容分析领域。基于隐马尔可夫模型进行基于语义事件的视频分析,不但考虑了事件特征之间的相似性,而且考虑语义事件之间的时序关系,为提高视频内容分析的准确率提供了理论上的可能。 本文的实验基于五个完整的手术视频样本,并且已经人工标注过。通过样本重估了各个手术事件在各个特征的概率分布,并且通过Baum-Welch算法重估了状态转移矩阵,重估了一个隐马尔可夫模型。整个实验过程采用交叉留一验证的策略,对每一个待测试样本采用Viterbi算法来识别每个以秒为单位的视频单元,最终产生一个混淆矩阵来呈现分析的结果。 目前的实验结果表明,对于选定的语义特征,有些事件的区分度比较高,则识别的正确率就比较高。一般的手术事件识别率能达到70%以上,证明采用隐马尔可夫模型对视频进行内容分析是可行的。

关键词： 物联网   物联网技术   安防领域   视频监控   安防行业   智能交通   智能家居   智能安防   智能视频分析  

摘要： 物联网安防就是物联网及其产品与安防结合起来,达到安全防护的作用,从而使安防产品智能化。其应用包括安全防护、楼宇安防、智能家居、智能交通、智能医疗、智能环保等领域,市场前景十分广阔,成为近年来投资热点。物联天下!眼下,物联网热潮席卷全国,让各地趋之若鹜的除了其"新兴产业"的标签外,还有万亿元的产业规模。物联网融入各个领域,必然给各行各业带来巨大的变革。物物相连之中,安防行