关键词： 智能视频分析   用户   领域   安防   摄像机   计算机视觉   机器视觉   人工智能  

摘要： "智能视频分析"是一个很模糊的概念,从字面上并不能准确定义其底层算法需要具备的复杂度、成熟度以及上层应用所需要具备的功能。但业内能够普遍接受的一个定义是"基

关键词： 智能视频分析   平安社区   出入口控制系统   社区安全   安全技术防范系统   视频监控系统   安保系统   入侵报警系统   视频安防监控系统  

摘要： 本文从构建平安社区的实际出发,通过对智能视频分析技术、产品和方案的论述,提出了用智能视频分析技术打造平安社区的基本思路、设计原则、系统组成及拓扑结构,为社区安全技术防范系统的建设提供了理论和方案性的指导。

关键词： 视频   分析技术   引爆   智能监控   示范试点   公安工作   识别与分析   整体推进   系统建设   人脸识别   历史经验   科技强警   科技发展   技术进步   发展方向   东部沿海   城市建设   城市报警   信息化   十一五  

摘要： 公安部在其'十一五'规划中明确提出:将人脸识别、智能的目标识别与分析作为其七个重点发展方向当中的两个,可见对智能监控的重视和支持.尽管信息化的大潮才渐渐拉开公安科技发展的幕帷,但其节奏之快,已经使得人们无法拷贝曾经行之有效的历史经验.持续不断的技术进步,给公安工作插上了腾飞的翅膀.经过近4年探索,已形成东部沿海(上海、浙江、江苏、山东、福建、广东)、中部(安徽、河南、湖北、湖南)、西部(四川、广西、宁夏、内蒙古)、北方(北京、天津、辽宁、黑龙江)兼顾的示范试点版图,科技强警示范城市建设和3111城市报警与监控系统建设逐渐从示范试点走向整体推进阶段.

关键词： 视频分析   铁路入侵检测   语义理解   行为分析与识别  

摘要： 铁路运输兼顾客运和货运,在我国占有举足轻重的地位。但现阶段铁路运输还无法做到全封闭运行,由于铁路基础防护设施的薄弱常常会导致铁路事故的发生。如何有效地进行防护,减少危险事故的发生,成为了社会普遍关注的问题。随着铁道部综合视频监控系统技术规范的出台,视频监控技术将被广泛地应用到铁路的安全防护方面,其应用将在一定程度上减少铁路事故的发生,保护铁路运输以及人们生命财产的安全。 本文研究的内容就是在铁路视频监控环境下,让计算机在不需要人参与的情况下,通过对视频序列的处理,实现对入侵行为的自动检测和分析,并对危险行为做出报警。论文的主要工作有: 1)提出了采用一种适合于铁路应用的改进的混合高斯模型进行背景建模的方法,并与混合高斯模型进行了对比,实验证明,对图像中不同部分分别进行背景更新,可以更好地适应场景的变化。同时基于背景差分法进行了运动检测,并实现了基于Kalman滤波器的运动跟踪算法。 2)发展了适用于铁路的视频语义理解的高层处理框架,提出了基于轨迹点的行为建模方法＜C,C,P＞模型,实现了对铁路入侵行为的自动识别。 3)设计开发了基于OpenCv的铁路入侵检测实验平台,该平台能够初步实现对铁路入侵行为的识别和分析,并能够对危险行为做出报警。

关键词： 智能监控   DM642   Meanshift  

摘要： 智能监控是当前计算机视觉研究的热点领域之一。针对室内监控的具体特点,实现了一种基于视频分析的智能检测跟踪监控系统。利用基于统计模型的目标检测算法提取运动目标;然后结合Meanshift算法对目标进行粗跟踪;最后针对Meanshift算法无法实时改变跟踪窗大小的缺陷,提出边界力调整算法以自适应更新跟踪窗窗宽。并以DM642数字图像处理DSP为核心,设计并搭建了智能视频监控平台。实验表明,该系统可以实时有效地检测、跟踪室内运动目标。

关键词： 电视新闻节目   视频数据挖掘   视频内容分析   视频结构挖掘  

摘要： 随着人们在多媒体信息制造、存储与传播方面取得的重大技术进步,数字视频己经成为日常生活中不可或缺的部分。电视新闻节目是人们获取所需信息的主要来源之一。在这样的背景下,基于内容的新闻视频数据的挖掘技术成为近年来各研究机构关注的一个重要课题。文章针对基于内容的新闻视频数据的挖掘过程进行了分析,并对其相关技术进行了较为全面地探讨。

关键词： 视频内容分析   视频文本检测   支持向量机  

摘要： 提出一种以词组作为模式识别对象的中英文视频文本检测算法,其根据视频中文本的笔画结构特点和聚集特性构造一个18维的特征向量,利用支持向量机将视频帧分为文本和非文本区域,通过多分辨率模型检测不同尺寸的文本,采用扩张-收缩的后处理过程校准文本区域位置。实验结果表明,该算法的检测准确率达93.17%,误检率仅为0.73%。

关键词： 计算机技术   视频分析   网络监控系统   多媒体技术   智能   数字网络   图像压缩技术   设备投资  

摘要： 数字网络（IP）监控系统是随着计算机技术、多媒体技术、数字图像压缩技术以及网络应用的飞速发展，数字网络（IP）监控系统使用开放的标准协议和网络进行通信，这让系统具有广泛的兼容性和很高的集成性，不同厂家的设备都可以在一个系统中使用，这就为用户降低了设备投资上的风险和系统升级的便利。通过采用全数字网络监控系统，可以实现高度的先进性、可靠性、实用性；使得系统易于扩展、升级以及信息和资源的共享；将数宇网络监控系统与计算机技术、多媒体技术、

关键词： Hidden Markov model   independent component analysis (ICA) mixture model   sequential data analysis   video content analysis  

摘要： In this paper, a new theoretical framework based on hidden Markov model (HMM) and independent component analysis (ICA) mixture model is presented for content analysis of video, namely ICAMHMM. Unlike the Gaussian mixture observation model commonly used in conventional HMM applications, the observations in the new ICAMHMM are modeled as a mixture of non-Gaussian components. Each non-Gaussian component is formulated by an ICA mixture, reflecting the independence of different components across video frames. In addition, to construct a compact feature space to represent a video frame, ICA is applied on video frames and the ICA coefficients are used to form a compact 2-D feature subspace that makes the subsequent modeling computationally efficient. The model parameters can be identified using supervised learning by the training sequences. The new re-estimation learning formulae of iterative ICAMHMM parameter estimation are derived based on a maximum likelihood function. Employing the identified model, maximum likelihood algorithms are developed to detect and recognize video events. As a case study, golf video sequences are used to test the effectiveness of the proposed algorithm. Experimental results show that the presented method can effectively detect and recognize the recurrent event patterns in video data. The presented new ICAMHMM is generic and can be applied to sequential data analysis in other applications.

关键词： 视频信息   视频内容分析   交互式检索   机器检索  

摘要： 随着互联网和多媒体技术的迅速发展，视频信息资源日益丰富，面对海量视频信息，如何快速有效地进行视频内容分析和检索成为当前视频信息领域研究的热点。基于内容的视频检索综合了视频处理、图像理解、模式识别、数据库等领域的知识，使用视频底层特征作为检索依据，克服基于文字检索方式的不足，具有广阔的应用前景。\n 论文针对基于内容的交互式视频检索技术中镜头边界检测、镜头相似性度量、视频检索相关反馈以及相关反馈中半监督学习等问题展开研究，主要工作如下：\n (1)提出一种基于运动补偿的自适应阈值镜头边界检测方法：用一个累积帧存储每一帧间的差异，放大渐变的特征变化，利用块匹配算法对运动进行估计和补偿，减少物体运动对镜头边界检测的影响，并根据帧颜色亮度和饱和度与阈值之间的关系，自适应地选取阈值，提高镜头边界检测的准确性。通过对不同视频片段镜头分割实验，结果表明本文的提出的算法能够在较小计算强度下很好地实现镜头渐变检测。\n (2)提出一种基于组合相似性的镜头相似性度量方法：首先通过视觉聚类方法对镜头进行关键帧提取，把镜头看作关键帧序列组成的组合，把两个镜头的相似性度量建立在组合相似性上，然后基于核方法，通过一个非线性映射，把原始数据空间映射到一个高维特征空间，在这个空间中可以假设特征向量表示的关键帧序列服从高斯分布，利用常用概率距离公式得到两分布之间距离值，以此衡量两个镜头的相似程度。该方法从整体上度量两个镜头之间相似性，克服了关键帧(帧)之间点点比较的缺点，实验结果表明，该方法的检索效果明显优于传统的基于欧氏距离的方法和最近邻线(NFL)方法。\n (3)在检索过程中引入人的因素，提出一种基于贝叶斯相关反馈的交互式视频检索方法：视频库中每一个镜头与查询例子的相似程度由该镜头目标概率来衡量，每一次迭代过程中根据目标概率变化从视频库中选择若干镜头供用户标记，系统根据用户标记的相关和不相关镜头估计用户模型，利用用户模型结合上一次迭代得到的目标概率通过贝叶斯公式得到视频库中每一个镜头新一轮的目标概率，使得与查询例子相似的镜头目标概率值不断增加。实验结果表明，在不同镜头相似性度量下，该方法均可明显提高检索性能，且只需要很少的反馈次数就能达到很好的检索效果。\n (4)在交互式视频检索中，针对相关反馈在线学习中训练样本少、存在大量未标记样本、在线特征选择问题和训练样本的不对称性等问题，提出一种基于高斯随机场模型(GRFM)半监督学习视频检索相关反馈方法：利用半监督学习算法根据用户标记的相关和不相关镜头，结合本轮目标概率更新后视频库中大量未标记镜头，首先利用标记和未标记镜头建立一个图，其中，图中结点为标记和未标记镜头，图中边的权值由镜头之间的相似程度决定，然后求解根据流形假设定义的能量函数的最优值，从而获得对未标记镜头的最优标记，使得相关反馈学习中训练数据集得到增强，改进相关反馈学习能力。实验结果表明结合半监督学习算法后贝叶斯相关反馈视频检索性能有一定的提高。