视频监控系统的网络层质量监控与故障检测系统
这是一篇关于视频监控系统,视频故障,视频质量问题,MOS,Web的论文, 主要内容为视频监控系统是一项已有多年发展,并且已经非常成熟的我们日常使用的传统系统之一,并随着时代的进步与发展,其应用领域也变得愈发宽广,在金融、交通、军事等重要领域得到更为广泛应用,在国计民生和经济发展的很多地方都拥有非常卓越的作用。随着科技的进步,特别是随着互联网技术的飞速发展,结合广域网技术,监控领域又发展出了新的应用模式,从而也引发了视频监控领域很多新的问题。其中,由于广域网网络质量的不稳定所导致的监控系统视频质量的损失已经愈发成为一个亟待解决的问题。监控系统在广域网当中进行部署主要将面临除了摄像头遮挡、偏移等传统问题之外,还会由于网络状况的不稳定所造成的马赛克、黑屏、静帧等视频质量问题以及相应的视频质量下降。由于广域网部署的监控设备拥有数量巨大,种类繁杂等问题,无法由人监控视频进行质量评测与故障发现,因此这里提出构建自动的视频质量评测与故障检测系统,对于监控场景下所可能面临的问题进行自动的发现。监控系统质量评测系统主要由用户层质量评测与网络层质量评测部分组成,用户层评测主要是分析视频流的内容,而网络层评测则主要透过分析视频流的网络特征(如：比特率、帧率、丢包率等)得到相应的质量分析结果,本文所涉及到的主要是系统的网络特征分析以及MOS评分模块。网络层视频质量分析主要是通过统计视频流量的比特率、帧率、丢包率等编码和网络特征,通过先验进行训练的方式,得到相应的视频质量分析结果,从而判别现在监控系统中所得到的视频质量的大致情况。模型构架方法主要参考了对于IPTV视频质量分析,得到MOS值的无参考策略,对于这些策略针对视频监控场景下的特点进行了相应的修正和优化,从而得到基于视频监控场景的视频质量分析模型。同时,通过大量实验,本文也探究了网络不稳定、网络故障是如何对于视频质量产生影响,即网络丢包对于影响视频质量的种种问题到底有怎样的影响。利用统计的方法,得到了初步的结论,为后一步对于系统、模型的再优化提供了相应的实验依据。系统架构主要采用JavaEE结合数据库的方式,利用Web客户端访问由主分析进程所实时产生的监控测量数据进行架构,从而满足用户利用不同的平台在不同地点得到监控信息的需求。
基于改进YOLOv3模型的姿态识别系统设计与实现
这是一篇关于YOLOv3,姿态识别,视频监控系统,Springboot框架,Vue框架的论文, 主要内容为如今视频监控在日常生活中已随处可见,而智能视频监控系统的应用却未能满足用户期望,面临着实时检测、及时预警、行为数据统计等困难。智能视频监控系统的研究已经受到较多的关注,而相关技术还有很大的发展空间。在目标检测与识别方面,传统算法面临着需要手工输入特征且检测速度慢等弊端,而卷积神经网络算法以其智能化特征提取和识别的特性受到了广大研究人员的青睐。针对教室监控视频特定姿态检测项目,本文以深度学习模型YOLOv3为基础构造实时姿态检测的深度神经网络,提出使用合成模拟图像与改进损失函数的方法提升对小物体和困难样本的检测与识别,并将提出的算法在针对本系统设计的教室视频数据集上进行实验验证。同时根据系统实际需求进行设计,实现一套功能较全的姿态识别系统。首先构建特有的学生姿态数据集,并针对“抬头”、“低头”、“说话”三种姿态的数据量不平衡问题,提出合成模拟图像的方法增加样本数量,提升样本占比较低的“说话”姿态数据量在数据集中的影响。其次详细分析了YOLOv3网络结构并追踪物体检测流程,针对密集场景下的小物体检测误差大和样本比例失调产生的需要优化训练效率和识别精度问题,提出结合数据集特征重新聚类以及使用改进的损失函数改造神经网络模型的方法。为验证改进方法的有效性,设计三组对比实验,并对这三组实验的训练过程及性能分别进行数据化分析与比较,证明模型训练效率和检测准确率的提升。同时通过展示性能最优的模型识别效果证明模型能够基本满足应用需求。最后,从智能视频监控系统的实际功能需求出发,使用Springboot、Vue、Mybatis等目前流行的前沿性系统框架设计并研发一套集视频管理、姿态识别、数据统计与分析功能于一体的姿态识别系统,并从功能和性能两方面进行测试验证该姿态识别系统能够满足实际使用需求。通过理论描述与实验结果分析可知,改进的特定姿态识别算法适用于教室监控视频的特定姿态检测,鲁棒性高且识别速度较快,对应用于教室监控视频的深度学习算法的进一步研究有重要意义。同时,研发的基于B/S模式的姿态识别系统具有实时检测、姿态数据统计分析功能,对于智能视频监控系统的发展具有一定的参考价值。
面向客运站的视频智能分析系统设计和实现
这是一篇关于视频监控系统,视频智能分析,事件检测,客流检测,号牌识别的论文, 主要内容为随着社会和经济的快速发展,对交通的要求也随之提高,各个大型客运站纷纷落成投运,在方便人们出行的同时,也存在由于人流、车流大而带来的种种安全风险的管理困难。为了解决这个问题,视频智能分析系统应运而生并快速发展,在各行各业广泛应用。现在大多数客运站的视频监控系统仅仅是起到了实时监控的作用,并且需要靠安保人员24小时看着电脑屏幕或电视墙不断轮询画面,从中捕捉异常情况,进行相应处理。此外,这些视频监控有的还是老旧的模拟信号,清晰度不够,导致了事件发现不及时,经常存在漏掉的情况,也不能有效的进行客流、车流计算,纯凭工作人员经验判断,存在较大的误差,对辅助决策的意义不大。针对上述存在问题,本论文基于客运站的具体需求,在视频智能分析系统的关键技术和针对客运站特点的系统集成实施等角度进行研究,设计实现了一个面向客运站的视频智能分析系统,主要功能包括客流统计、打架斗殴识别、快速移动识别、越界识别、人群聚集识别、物品遗留及解除识别、号牌识别等。本文系统通过使用相邻帧差算法和背景减法算法进行建模。建模的方法主要包括基于统计的背景模型、基于卡尔曼滤波的背景模型、基于高斯分布的背景模型等。在设计不同的视频分析算法时,根据算法要实现的目标混合使用相邻帧差算法和背景减法算法,以达到最佳的分析效果。实验结果表明,本文采用的视频处理算法和系统集成方式可以较好的识别异常事件,准确统计客流、车流。其中事件识别、客流统计、车流统计的准确率达到业内较高水平。本文的应用系统采用Java JDK1.7,Spring,Spring MVC4.0+Hibernate 4.35作为后台框架,采用面向服务体系架构(SOA)的先进理念。应用系统主要包含检测数据的界面可视化和管理人员的操作界面。在网络架构设计方面,充分考虑了客运站的地理条件、功能区划、重要程度、运行环境等因素设计了终端-接入-区域汇聚-汇聚-核心的网络架构,终端采用POE供电方式取电,保证了系统的可靠性。
面向客运站的视频智能分析系统设计和实现
这是一篇关于视频监控系统,视频智能分析,事件检测,客流检测,号牌识别的论文, 主要内容为随着社会和经济的快速发展,对交通的要求也随之提高,各个大型客运站纷纷落成投运,在方便人们出行的同时,也存在由于人流、车流大而带来的种种安全风险的管理困难。为了解决这个问题,视频智能分析系统应运而生并快速发展,在各行各业广泛应用。现在大多数客运站的视频监控系统仅仅是起到了实时监控的作用,并且需要靠安保人员24小时看着电脑屏幕或电视墙不断轮询画面,从中捕捉异常情况,进行相应处理。此外,这些视频监控有的还是老旧的模拟信号,清晰度不够,导致了事件发现不及时,经常存在漏掉的情况,也不能有效的进行客流、车流计算,纯凭工作人员经验判断,存在较大的误差,对辅助决策的意义不大。针对上述存在问题,本论文基于客运站的具体需求,在视频智能分析系统的关键技术和针对客运站特点的系统集成实施等角度进行研究,设计实现了一个面向客运站的视频智能分析系统,主要功能包括客流统计、打架斗殴识别、快速移动识别、越界识别、人群聚集识别、物品遗留及解除识别、号牌识别等。本文系统通过使用相邻帧差算法和背景减法算法进行建模。建模的方法主要包括基于统计的背景模型、基于卡尔曼滤波的背景模型、基于高斯分布的背景模型等。在设计不同的视频分析算法时,根据算法要实现的目标混合使用相邻帧差算法和背景减法算法,以达到最佳的分析效果。实验结果表明,本文采用的视频处理算法和系统集成方式可以较好的识别异常事件,准确统计客流、车流。其中事件识别、客流统计、车流统计的准确率达到业内较高水平。本文的应用系统采用Java JDK1.7,Spring,Spring MVC4.0+Hibernate 4.35作为后台框架,采用面向服务体系架构(SOA)的先进理念。应用系统主要包含检测数据的界面可视化和管理人员的操作界面。在网络架构设计方面,充分考虑了客运站的地理条件、功能区划、重要程度、运行环境等因素设计了终端-接入-区域汇聚-汇聚-核心的网络架构,终端采用POE供电方式取电,保证了系统的可靠性。
基于SIP协议的视频监控系统的设计与实现
这是一篇关于视频监控系统,嵌入式Linux,ARM,SIP,RTP,MPEG-4的论文, 主要内容为本文介绍了一个基于SIP 协议的嵌入式视频监控系统的设计与实现过程。 文章首先给出了课题的内容与意义,并对系统开发过程中所使用到的SIP 协议、RTP 协议和MPEG-4 编码标准做了一个简单介绍,然后给出了课题所使用的嵌入式开发板的构成情况和嵌入式Linux 的开发方法。在此基础上,文章详尽描述了基于SIP 协议的嵌入式视频监控系统的设计与实现过程,详细讨论基于MPEG-4 压缩标准的视频处理、基于RTP协议视频传输、基于SIP 协议的远程控制和基于图像分析的自主监控这四方面的内容,并给出了具体实现过程。 文章给出了利用SIP 协议实现嵌入式视频监控系统的一个基本方案,给监控系统带来了一些新的特性。它不仅可以做为开发监控系统的一个参考,同时也可以为开发基于SIP 协议的应用积累经验。
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