基于光纤湿度传感器的数据采集及远程监控系统
这是一篇关于湿度传感器,数据采集,远程控制,智能视频监控的论文, 主要内容为相对湿度值作为影响环境的一个重要参考因素,很多地方都开始注重环境湿度的测量工作。在很多行业,只有使湿度控制在一定的安全范围内才能保证工业制造和农业生产。目前,最有前景的就是光纤湿度测量方法,它不仅测量稳定性高,而且能够在特殊环境下实现高精度的湿度测量。随着光纤湿度传感器的研发,其他领域的技术也相继与湿度传感器系统结合,形成新概念的测量系统,这也给本文研究的内容提供了现实意义。本文是基于光纤湿度传感器开发的数据采集处理和远程监控的系统,光纤探头中的湿度敏感薄膜是可以依据环境湿度而改变折射率,通过因折射率改变而得到的光谱信息就可以计算出当前湿度值。最后,集成上远程监控和视频监控的相关技术,实现了远程控制对传感器的采集和保证人员设备的安全的工作。文章首先对系统实现的思路和框架的设计进行了分析,一方面设计了系统的工作总体流程,另一方面根据各个相对独立,又相互联系的子系统进行逐个分析,给出了实现关键问题的技术路线。其次,详细讨论了实现系统各项功能所用到的技术,采集系统是利用小波变换平滑光谱数据,插值算法得到标定值,再比较峰值数据和标定值得到湿度信息。远程控制系统是基于C/S模式实现对服务器的操控,解决远程工作的问题,利用图像压缩技术加速桌面图形的传输速度,使用Socket协议实现两端主机传送控制命令。在系统中还应用了互联网Web技术,包括JSP动态页面技术,当前最前沿的Ajax技术,Web服务器技术以及数据库相关技术。另外,利用第三方服务器进行内网域名映射外网端口,实现互联网设备可以访问内网主机获取数据信息。监控系统采用智能监控的理念,利用运动目标检测实现对人物的监测,利用背景减除法的原理实现对测量环境的监测。系统研究的目的就是为光纤湿度传感器以及其他类型的光纤传感器提供更大的实用平台,通过多个领域技术的集成,研发符合现代信息时代多元化、网络化的产品。
基于微服务架构的智能视频监控平台的设计与实现
这是一篇关于智能视频监控,微服务,实时视频分析,Flink的论文, 主要内容为近年来,视频监控系统作为维护社会稳定的有力工具,在安防领域发挥着无可替代的作用,其重要性不言而喻。伴随着互联网时代的到来,网络传输、视频压缩编码、计算机视觉等技术都取得了重大突破,监控行业也因此得到快速发展,传统视频监控系统也逐步走向智能化。然而,当前的智能视频监控系统依然有其缺陷。首先,目前大多数视频监控系统都是基于单体架构开发的,所有业务功能都打包在一个应用里面运行。这样的架构虽然易于开发,但是随着功能的增加,系统将变得不易于维护和扩展,更新一小部分功能就需要将整个应用重新部署。另外,当前的智能视频监控系统,其智能算法一般是基于嵌入式的,一些老旧的设备无法支持新的图像处理算法。针对上述问题,本文设计并实现了基于微服务架构的智能视频监控平台。该平台的结构模式为浏览器/服务器模式,以浏览器页面作为客户端,服务端基于微服务架构进行开发。本文对智能视频监控系统的功能进行了服务划分,对划分后的各服务模块进行了详细的设计。同时,本文设计并实现了基于Flink的实时视频分析方案,该方案能够降低视频分析的延迟并保证视频的流畅性,另外为了解决传统负载均衡策略不能很好地适应本文场景的问题,设计了动态加权轮询的负载均衡算法。最后本文实现了基于微服务架构的智能视频监控平台并对平台进行了的功能和性能测试。测试结果表明,本文设计实现的平台能够实现智能视频监控系统的基本功能并且具有较好的性能。
视频监控场景下的暴力行为检测
这是一篇关于智能视频监控,暴力行为检测,时间信息,多尺度时空特征,支路特征融合,轻量化模型的论文, 主要内容为暴力行为检测作为智能视频监控的一个重要分支,对维护社会稳定,保障人民生命财产安全至关重要。近些年来,深度学习技术凭借自身强大的特征提取能力在暴力行为检测领域取得了一定的成绩。但现有的大多数研究存在网络模型结构复杂、未能充分利用视频数据多尺度特征、未能有效地融合多流网络不同支路的输出特征的问题。为解决上述问题,本文对卷积神经网络模型、模型轻量化、视觉注意力机制等相关理论和技术展开研究并作出了如下贡献:(1)提出了三种轻量级激励模块:本文所提出的时间激励模块(Temporal Excitation,TE)可以有效地建模时间维度的相互依赖关系,使模型更加关注与目标事件相关的图片帧,弥补了2D CNN无法提取时间信息的局限性;所提出的多尺度时空激励模块采用多个不同大小的卷积算子来获取多尺度感受野,有助于网络在多个尺度上检测特征信息,提高检测视频数据中复杂模式的能力;所提出的支路融合激励模块能够自适应地校准多流模型不同支路维度的特征响应,有效地解决了支路特征融合时缺乏自学习能力的问题。上述激励模块可方便地嵌入到已有的卷积神经网络架构中,在仅引入很少参数量和计算量的前提下给网络模型带来持续有效的性能收益。(2)提出了一种基于轻量级网络Mobile Net-TE的暴力行为检测算法:2D CNN结合时间信息提取模块的方式能够有效地降低算法模型的复杂程度和计算成本。因此,本文对轻量网络Mobile Net V2进行剪枝操作并结合(1)中提到的TE模块构建了暴力行为检测模型Mobile Net-TE。实验结果表明,该算法模型在Hockey Fight、Movies Fight、RWF-2000数据集上分别取得了99%、100%以及89.25%的检测准确率,模型参数量仅为0.204M,计算成本为1.418M FLOPs,优于现存的大多数模型。(3)提出了一种基于多重激励网络ME-Net的暴力行为检测算法:为了进一步提升算法模型的特征表达能力,本文设计了一种轻量级的双流网络模型。该模型以背景减除和帧间差分序列为输入数据并结合了(1)中提到的三种激励模块,有效地提高了暴力行为检测算法的准确率。由于用到了多种激励模块,本文称之为多重激励网络(Multiple Excitation Network,MENet)。实验结果表明,该算法模型在Hockey Fight、Movies Fight以及RWF-2000数据集上分别取得了99.5%、100%以及91.5%的检测准确率,模型参数量为0.409M,计算成本为2.839M FLOPs。该算法模型相比Mobile Net-TE仅增加了极少的模型参数量和计算成本,却在RWF-2000数据集上得到了2.25%的准确率提升,在检测准确率和轻量性之间达到了较好的平衡。
基于J2EE的智能视频监控平台的研究与实现
这是一篇关于智能视频监控,图像识别技术,J2EE,OpenCV的论文, 主要内容为随着社会经济的发展和信息技术的进步,人们对日常生活和工作中的安全需求与日俱增。在此背景下,视频监控技术得到了快速的发展,并被广泛应用到社会各个领域。传统视频监控系统主要通过人工方式检测相关异常情况的发生,导致其效率低下,难以满足当下人们对视频监控系统的需求。本文结合当前视频监控平台的技术现状,通过融合图像识别技术,设计并实现了基于J2EE的智能视频监控平台。该平台利用网络摄像头传输视频流,后台服务器对获取到的视频流进行提取和解码;并将其转发给图像识别模块进行分析,图像识别模块将通过Open CV视频处理库编写的图像识别算法封装成DLL;最后通过JNI调用DLL中的本地方法,从而识别出相应异常事件。同时,相关告警信息和视频会及时出现在前台页面,从而达到智能视频监控的目的。本文的创新点在于将图像识别技术与网络视频流传输技术相结合,完成了智能视频监控技术的实践。智能视频监控平台的设计与运用,转变了传统的人工监控方式,定义了智能监管的新模式,对于实现人们安全需求、维护社会和谐稳定具有重要意义。随着大数据、人工智能等技术的广泛运用,智能视频监控平台将会有更广阔的发展前景。
基于J2EE的智能视频监控平台的研究与实现
这是一篇关于智能视频监控,图像识别技术,J2EE,OpenCV的论文, 主要内容为随着社会经济的发展和信息技术的进步,人们对日常生活和工作中的安全需求与日俱增。在此背景下,视频监控技术得到了快速的发展,并被广泛应用到社会各个领域。传统视频监控系统主要通过人工方式检测相关异常情况的发生,导致其效率低下,难以满足当下人们对视频监控系统的需求。本文结合当前视频监控平台的技术现状,通过融合图像识别技术,设计并实现了基于J2EE的智能视频监控平台。该平台利用网络摄像头传输视频流,后台服务器对获取到的视频流进行提取和解码;并将其转发给图像识别模块进行分析,图像识别模块将通过Open CV视频处理库编写的图像识别算法封装成DLL;最后通过JNI调用DLL中的本地方法,从而识别出相应异常事件。同时,相关告警信息和视频会及时出现在前台页面,从而达到智能视频监控的目的。本文的创新点在于将图像识别技术与网络视频流传输技术相结合,完成了智能视频监控技术的实践。智能视频监控平台的设计与运用,转变了传统的人工监控方式,定义了智能监管的新模式,对于实现人们安全需求、维护社会和谐稳定具有重要意义。随着大数据、人工智能等技术的广泛运用,智能视频监控平台将会有更广阔的发展前景。
多模态视频异常事件检测系统的设计与实现
这是一篇关于智能视频监控,视频异常事件检测,多模态特征融合,双流网络,微服务的论文, 主要内容为面对现实生活中不断涌现的各类安全威胁和突发情况,视频监控系统在公共安全、态势检测、交通路况、市政管理等方面发挥着重要作用。然而,当前社会治安形势日趋复杂,干扰公共秩序、威胁公共安全的异常事件时有发生,同时快速增长的视频监控设备产生的海量视频数据也给监控系统带来了巨大压力,传统的异常事件检测算法以及视频监控系统已经难以满足现实需求,发展基于计算机视觉方法的智能异常事件检测技术,构建基于新兴软件架构的高可靠、高性能视频事件检测系统,对于降低人力物力成本、维系社会公共安全具有重要意义和作用。视频作为一种包含多种模态特征的高维时间序列数据,包含了场景中目标行为的时空信息,可以被解析为图像以及随时序产生的光流图像,因此仅依靠视频中的单一模态特征进行事件检测的方法具有很大的局限性。针对传统视频异常事件检测算法准确率低、鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于双流残差网络的视频异常事件检测算法,该算法通过深层残差网络分别提取监控视频中的图像特征和光流特征,通过单帧图像表达场景中目标的空间信息,通过多帧光流图像表达目标的运动信息和时序行为,然后在网络的中间层采用卷积融合方法将高维时空特征进行融合,充分挖掘视频中的时空关联关系,并得到最终检测结果。在公开的UCF-Crime和XD-Violence数据集上训练和验证的实验结果表明,本文提出的基于双流残差网络的视频异常事件检测算法与仅使用单模态数据的方法以及传统双流网络相比,具有明显的优势。针对传统视频异常事件检测系统架构简单、可扩展性和灵活性较差等问题,本文设计实现了一种基于微服务架构的视频异常事件检测系统,首先详细分析了系统业务需求和用户使用场景,明确了系统功能及微服务架构需求;接着探讨了系统业务流程和系统边界,合理划分系统服务和功能模块;最后详细阐述了系统设计与实现过程,并介绍了各微服务组件在系统中的使用情况。最后,本文对设计实现的视频事件检测系统进行了充分的功能测试和性能测试,测试结果证实了事件检测系统能够按需伸缩和灵活扩展,能够采集并管理各类监控设备的监控数据,支持异常事件检测算法的灵活接入,具备即时异常告警能力,满足智能监控功能与性能需求。
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