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基于凌动平台的视频监控系统

STITP 项目最终审查之 ——. 基于凌动平台的视频监控系统. 指导老师： 韩 光. NJUPT. 小组成员： 张国庆、孙一平、张翰. NJUPT. 系统简介. 该项目旨在进行公共安全智能图像综合分析技术应用研究，适合于大型活动安保的图像分析系统，具体包括：人流、车流统计、人员密度分析；该系统具有图像智能检索功能，包括对象跟踪与图像拼接技术；能实现基于事件检测的防范，包括遗留物报警、徘徊检测等。该项目技术与国内外同类技术相比具有功能全，检测正确率高以及安全等优点。并能提供一套实用的公共安全智能图像综合分析应用软件系统。. 系统简介. 智能视频监控系统. 系统简介.

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基于凌动平台的视频监控系统

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Presentation Transcript

  1. STITP项目最终审查之—— 基于凌动平台的视频监控系统 指导老师： 韩 光 NJUPT 小组成员： 张国庆、孙一平、张翰

  2. NJUPT 系统简介 该项目旨在进行公共安全智能图像综合分析技术应用研究，适合于大型活动安保的图像分析系统，具体包括：人流、车流统计、人员密度分析；该系统具有图像智能检索功能，包括对象跟踪与图像拼接技术；能实现基于事件检测的防范，包括遗留物报警、徘徊检测等。该项目技术与国内外同类技术相比具有功能全，检测正确率高以及安全等优点。并能提供一套实用的公共安全智能图像综合分析应用软件系统。 系统简介 智能视频监控系统 系统简介

  3. NJUPT 系统架构简介 IP摄像头 目前的工作进度 遇到的问题和解决方案 数据处理中心 IP摄像头 IP摄像头 路由器 流媒体服务器 目录页

  4. NJUPT 系统平台简介 智能视频监控系统 系统平台简介

  5. 行人跌倒检测 车流量检测 出入路口人员计数 车辆掉头检测 NJUPT 系统的主要功能模块 入侵检测 人流密度检测 智能视频监控系统 智能视频监控系统 主要功能模块 违章停车检测 并道检测 遗留物检测 行人奔跑检测 车辆掉头检测 行人逆行检测 压黄线检测

  6. NJUPT 系统的应用场合 智能视频监控系统的具体应用介绍 智能视频监控系统 不同场合所对应使用的主要检测功能 具体应用场合

  7. NJUPT 系统功能举例 出入路口人员计数 对连续视频图像进行处理和分析，将运动物体从视频背景中分离出来，再进行筛选、过滤，获得真实的运动物体，然后进行跟踪分析，结合计数线进行判断，将符合计数规则的目标进行计数。 智能视频监控系统 出入路口人员计数

  8. NJUPT 系统功能举例 将视频中的人群密度分为稀松、正常、较多、拥挤4 个等级，可分别触发报警，对用户指定的区域进行监控，实时反馈区域内人群密度等级，防止人群过度拥挤。 人流密度检测 智能视频监控系统 人流密度检测

  9. NJUPT 系统功能举例 第 9页 违章停车检测 违章停车检测是指在不允许停放车辆的区域内，当有目标经过该区域并在该区域内速度降为0 时，则触发报警。 智能视频监控系统 违章停车检测

  10. NJUPT 系统功能举例 第 4页 压黄线检测 压黄线检测是指对双向车道中间的黄线，目标在行驶过程中，有越、压黄线的行为，则触发报警。 智能视频监控系统 压黄线检测

  11. NJUPT 主要实现算法介绍 主要实现算法介绍 过渡页

  12. 1 2 3 4 视频预处理 前景提取 行为跟踪 结果分析 NJUPT 数据处理流程 对于摄像头采集的视频数据，系统主要的处理流程如下： 智能视频监控系统 数据处理流程 对的视频数据的处理，最终都转化为对静态图像的处理。采用等间隔时间的方法抓取视频中的图像，然后对图像序列进行处理分析。

  13. 1 视频预处理 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 主要算法 对采集图像的预处理过程，实现图像的规格化，放大图像中的有效特征，同时减少了来自于外界不可控制的光照变化、阴影变化、以及信号噪声等带来的影响。 主要方法是利用图像形态学的变换，过滤图像中的噪点（降噪），同时也对整体图像的数据做偏移调整，使像素灰度分布均匀（减少光照影响）。 ● 灰度拉伸 ● 中值滤波 ● 开运算/闭运算 ● 膨胀/腐蚀运算 视频预处理

  14. 2 前景提取 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 主要算法 为了更好分析行人/车辆行为，必须要分理处前景和背景，方便数据处理。 首先利用静止的空场景图像进行背景建模，并且对背景进行分析处理，并且根据预设的规则添加标识（黄线/白线），给背景划分区域（禁停区等）。 然后，对新的图像进行背景减除，提取差异较大的像素集合，视为活动的前景。 ● 帧差法 ● 平均背景法 ● 背景减除 前景提取

  15. 3 行为跟踪 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 主要算法 对提取出来的活动区域进行卷积处理，实现边缘检测提取前景轮廓。 然后提取特征点，用几何模型模拟表示前景轮廓的运动和形态变化，简化数据存储。 最后对连续的图像序列做相同处理，跟踪提取的前景轮廓特征点，记录活动轨迹，分析车辆和行人的行为。 ● 图像卷积 ● 边缘检测 ● 卡尔曼滤波 行为跟踪

  16. 4 结果分析 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 通过跟踪车辆行为可以界定车辆是否在掉头、逆行、紧急刹车等，综合之前给背景划分的区域也可以分析出车辆是否正在跨域车道行驶、是否进入特定的检测区域或者是监控盲区。 同样，通过对行人的状态和行为进行跟踪可以分析出行人奔跑、摔倒、徘徊等行为，通过对交互和背景的分析，可以判定出行人是否发生冲突、是否掉落遗留物，是否处在违禁区等。 结果分析

  17. NJUPT 人流检测算法 常用的边缘检测算法 智能视频监控系统 （1）Roberts算子 （2）Sobel算子 （3）Prewitt 算子与 Sobel算子的方程完全一样，只是常量 c=1 人流检测算法 (a) Roberts算子边缘检测结果 (b) Sobel算子边缘检测结果 （c）Prewitt 算子边缘检测结果

  18. NJUPT 人员跟踪算法 中值滤波算法 智能视频监控系统 降噪方便采用中值滤波，原理如下： 设序列{f1，f2，f3，fn}，按值的大小顺序排列如下:fi1≥fi2≥…≥fin，序列的中值为： 人员跟踪算法 卡尔曼滤波目标跟踪原理 假设系统为线性状态模型为： 系统状态使用包括目标位置和大小及其变化的八维向量来表示系统状态和估计误差，如式所示： 由于假设系统状态与观测值之间是线性关系，则：

  19. NJUPT 人员跟踪算法 卡尔曼滤波目标跟踪原理图 智能视频监控系统 人员跟踪算法

  20. NJUPT 车辆检测算法 • 归一化互相关函数 智能视频监控系统 • 快速归一化互相关函数 车辆检测算法 • FNCC在车辆检测中的应用 对阴影检测区的每个点进行检测。如果点(x, y)为阴影,则其灰度值应该小于相应位置处的背景灰度值, 并且其FNCC值接近于1。即当点(x, y)满足的公式为：

  21. NJUPT 项目的体会和感受 项目的体会和感受 • 体会 • 通过STITP的锻炼，我们小组成员学习了很多关于图像处理的知识。在老师细心指导和我们小组成员的努力下，我们顺利的完成了智能视频监控系统的搭建。 • 编程方面 • 我们快速掌握了OpenCV和图像处理的算法。 • 设备采购方面 • 在做项目的过程中，我们根据项目需求采购摄像机和嵌入式计算机。从中体会到设备的供应需要周期，如果有需求，一定要提前采购，而且对设备的型号、价格、配置等信息要详细的了解。 • 应用移植方面 • 开始我们在32位win7环境下编写程序，程序利用了C#与SQL SERVER 2008技术，在Visual Studio 2010环境下编译；后期将程序移植到工控机上，由于工控机采用的是64位系统，遇到了一些兼容性问题，在耐心的调试和上网搜索答案后，了解了32位与64位系统的一些区别，最终将程序成功改写移植到工控机上。

  22. 指导老师 谢谢观看 韩 光 张国庆 孙一平 张翰

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