边缘异常识别下视频图像篡改细节检测

视频图像不同栅格位置或不同压缩区域被合成为篡改图像时会出现特征块效应的差异,改变原视频的关键信息。为了准确识别图像中被篡改的像素点,提出基于边缘异常识别的视频图像篡改检测方法。通过离散余弦变换,将能量全部集中到图像的低频系数内,描述出视频的边缘等细节。利用能量比与频域熵间关系得出图像中能量的可疑度,结合预测掩膜概率图划分出发生篡改的位置区域。利用Sobel边缘检测边缘点,量化边缘点特征判断出边缘是否异常,当出现异常对其跟踪直至目标消失,检测出视频图像中的篡改位置区域。实验结果表明,所提方法能够精准检测出视频图像被篡改位置,且耗时低于1ms,应用优势显著。

基于视频图像驱动的驾驶人注意力估计方法

驾驶人视觉注意力的深入研究对于预测不安全驾驶行为和理解驾驶行为具有重要意义。为此,提出一种基于视频图像驱动的驾驶人注意力估计方法,以估计驾驶人在行车时注意到视域内的行人或车辆等各种对象。该方法利用深度神经网络学习交通场景视频与驾驶员注意力特征之间的映射关系,并融入引导学习模块来提取与驾驶员注意力最相关的特征。考虑到驾驶的动态性,使用动态交通场景视频作为模型输入,设计时空特征提取模块。在稀疏、密集、低照度等常见的交通场景中,将估计的驾驶员注意力模型与收集的驾驶员注意力数据点进行对比。实验结果表明,所提方法能够准确估计驾驶员在驾驶过程中的注意力,对于预测不安全驾驶行为以及促进人们更好地理解驾驶行为具有重要的理论和实用价值。

基于STGCN算法的视频图像人体动作轮廓动态识别

人体动作轮廓在视频中的呈现具有多样性和连续性。人体动作不仅涉及到时间上的变化,还包括空间上的位置关系,受其姿势、速度、方向等影响。人体动作时空信息之间的关联难以充分捕捉,导致动作轮廓识别精度较低。为此,引入时空图卷积网络(STGCN)算法,提出一种视频图像人体动作轮廓动态识别方法。文中采用OpenPose模型从视频图像中提取描述关节点位置的置信图和描述人体关节间连接情况的二维矢量场,构建人体动作骨架图。结合视频帧时间序列组建人体动作骨架时空图,将其作为STGCN模型的输入,通过时空图卷积操作充分捕捉人体动作的时空特征后,采用Softmax层获取动态识别到的视频图像人体动作轮廓;并在STGCN模型中引入两种注意力模块,强化网络特征提取能力,提高动作轮廓识别精度。实验结果表明,所提方法可以有效实现视频图像人体动作轮廓的动态识别,引入的两种注意力模块对STGCN模型进行改进,可提升其动作轮廓识别效果。

基于视频图像分析的行人遇袭安全预警监测技术研究

在对行人身体的攻击发生之前,提前发现早期潜在攻击威胁可减少暴力事件的发生。为实现该目的,提出了基于视频图像分析的自动威胁行为检测新方法,通过该方法,可在行人身体接触发生之前产生潜在攻击威胁的早期预警,即当攻击者离受害者还有一段距离时,就可以检测到潜在的威胁,从而实现预警生成。为验证所提出的算法在攻击威胁检测中的有效性,将其性能与3种方法进行了对比。对比结果表明,与所对比方法相比,所提出的方法对攻击威胁检测的准确率更高。

基于视频图像处理的高速公路车辆收费预稽核系统

现行系统在高速公路车辆收费预稽核中应用效果不佳,识别率比较低,误查率比较高。为解决这一问题,提出基于视频图像处理的高速公路车辆收费预稽核系统。首先,进行了系统架构设计,包括:硬件系统层、操作系统层、数据库、设备驱动层、协议接口层、应用层。然后,对系统车牌、车型识别设备、补光灯、工控机等硬件设备进行选型与设计。最后,以此为基础,采用视频图像处理技术对图像中的车型与车牌进行信息识别,稽查车辆信息与实际是否一致,识别丢轴漏费车辆,实现基于视频图像处理的高速公路车辆收费预稽核。实验测试结果证明,系统识别率超过95%,误查率未超过1%,可以实现对高速公路车辆收费的精准稽查,应用效果较好。

基于粒子群优化算法的视频图像处理在运动动作识别中的应用

传统的运动训练主要基于教练员的目视检查,结合自身经验提出建议,效率相对较低,在一定程度上限制了运动员运动训练水平的提升。基于此背景,将传统体育教学方法与视频图像处理技术相结合,特别是利用粒子群优化算法,可以促进人体动作识别技术在体育训练中的应用。文章主要研究了粒子群优化算法的优化过程,讨论了粒子群优化算法的发展。其次,通过视频解码、图像去噪、视频增强等方法,完成视频图像处理并建立人体结构,实现对目标关键点的采集,然后用实验方法采集相关数据。实验结果表明,文章提出的运动识别系统能够有效检测运动员采样点路径的变化,并能与标准动作进行对比,有很好的辅助作用。

基于动态特征融合的监控视频图像小目标检测研究

在实际监控场景中,监控视频图像往往会受到复杂的背景干扰和光照变化的影响,使得小目标的检测变得非常困难且准确性较差。因此,文章提出基于动态特征融合的监控视频图像小目标检测方法。首先对监控视频图像进行预处理,主要是对不同类型的噪声进行噪声滤除操作,以提高图像质量并突出小目标;其次融合数学形态学处理技术,提取预处理后图像的小目标相关特征;最后采用动态特征融合方式进行小目标检测,将多个特征融合在一起,以更全面地描述图像中的小目标。通过这种动态特征融合方法完成了监控视频图像小目标检测方法设计。实验结果表明:新方法在检测不同类型的小目标中具有明显优势,能够实现对小目标的准确监测,说明其在监控视频图像小目标检测中具有应用价值。

机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较

随着海洋石油勘探开发的不断深入,海洋石油支持船的安全运行已成为行业重要关注点。基于此,智能视频图像危险识别与预警系统应运而生,该系统能实时监控并自动识别海上作业中的潜在危险,从而提前预警,降低事故发生的风险。文章分析机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较。通过对当前主流的机器学习算法进行分析和实验验证,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)等,探讨机器学习算法在危险识别准确率、实时性、稳定性等方面的性能。结果表明,CNN和RNN在识别准确率和实时性方面具有显著优势,但计算资源消耗较大;而SVM和RF虽然在识别精度上略逊一筹,但在稳定性和实时性方面表现良好,且计算资源要求相对较低。综合考虑系统的实际需求和资源条件,可以选择适合的机器学习算法构建智能视频图像危险识别与预警系统,以提升海洋石油支持船的安全作业水平。

公共安全视频图像信息联网信息安全技术与应用

2023年9月7日,GB/T 43026-2023《公共安全视频监控联网信息安全测试规范》标准正式发布,为公共安全视频图像信息联网共享应用中平台、设备的信息安全技术要求检验与质量评价提供了参考依据,与GB/T 28181-2022《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》、GB35114-2017《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》等标准互为补充,为行业应用提供了标准化技术支撑,对进一步维护社会公共安全,提升社会治理水平具有非常重要的意义。本期栏目邀请相关专家围绕标准理解、检验技术要求、信息安全技术发展与应用实践等内容进行研究探讨。

基于视频图像的室内火灾场景孪生建模方法

随着社会经济和城市建设的快速发展,建筑物结构及功能逐渐复杂多样、人员流动密集、火灾荷载大,一旦发生火灾,极易造成较大人员伤亡及经济损失,我国室内火灾防控工作仍然面临重要挑战。智能化是室内火灾防控发展的重要方向,数字孪生是实现智慧消防的有效途径。视频图像以直观、实时、可靠等诸多优点逐渐成为室内火灾防控的重要监测手段,基于视频图像构建室内三维场景,可以为火灾防控提供精准的信息感知和场景描述,对提升室内火灾防控信息化、智能化水平具有重要意义。

基于视频图像识别的海上风电机组工作环境远程监控方法

传统的海上风电机组工作环境远程监控方法直接对海上风电机组工作环境进行监控,未对环境信号进行提取,导致监控正确率低。提出基于视频图像识别的海上风电机组工作环境远程监控方法,提取海上风电机组工作环境信号,为根据物联网架构监测海上风电机组的工作环境提供依据,对环境监测信号进行传输,并通过视频图像识别技术进行处理,最终实现基于视频图像识别的海上风电机组工作环境远程监控。对比实验结果表明,采用该研究方法监控的正确率为100%,可有效提高监控正确率。

光电跟踪设备数字视频图像色彩自动匹配系统设计

为了解决光电跟踪设备获取的数字视频图像存在色彩异常的问题,提出光电跟踪设备数字视频图像色彩自动匹配系统设计研究。设计光电跟踪设备数字视频图像采集模块,采集并存储光电跟踪设备数字视频图像,应用滤波算法去除图像噪声,利用Mean-Shift算法分割并提取图像色彩信息,将对应色彩块的色彩板进行调试处理,实现数字视频图像色彩的自动匹配。实验数据显示:在不同实验工况背景下,设计系统图像色彩信息提取完整度最大值为100%,图像色彩自动匹配结果与模板图像色彩信息更加接近,充分证实了设计系统应用性能更优质。

稀疏表示下大场景视频图像运动目标跟踪仿真

大场景视频中存在复杂的背景信息,这些背景信息与目标的外观相似,导致难以准确跟踪目标。为了解决这一问题,提出基于稀疏表示的大场景视频图像运动目标跟踪方法。通过提取视频图像haar-like特征并对特征投影压缩,在字典中融入背景信息,构造超完备字典。改进传统粒子滤波,提出基于残差的Unscented粒子滤波算法,在传统稀疏表示中添加判别函数生成判别稀疏表示,利用L1范数最小化求解候选目标稀疏系数,在字典不断更新下通过基于残差的Unscented粒子滤波算法,实现大场景视频图像运动目标跟踪。实验结果表明,所提方法目标跟踪精度和重合度均在0.9以上,且跟踪平均时间短。

VR低质视频图像局部质量自动增强方法仿真

由于(Virtual Reality, VR)视频是通过压缩编码等方式进行传输和存储的,在传输过程中其帧间的信息会出现丢失或失真的现象,导致视频质量降低。为了优化VR视频的视觉体验,提出VR低质视频图像质量局部自动增强方法。基于VR视频内部的全景图像拼接原理,引入VR视频缩放因子对球形显示空间内的图像展开客观质量评价。当判定全景图像质量较低时,采取局部质量增强处理。通过投影变换方法构建全景图像畸变模型,利用采样点公式计算出用于畸变矫正的相关参数,进而达到全景的几何矫正目的。采用自适应Gamma变换与对CLAHE算法对原始光照分量的自适应调整,以及调整后光照分量的融合,达到全景图像局部增强的目的。实验结果表明,所提方法能够在最大化保留原始图像细节的前提下,实现低质量VR视频图像的增强。

利用视频图像计算车辆速度

交通事故车辆行驶速度的确认,是分析事故发生原因及认定事故责任的重要依据。在交通违法案件处理过程中,车辆行驶速度超过道路规定限制值的多少,也决定了驾驶人所受处罚程度的轻重。利用固定式视频图像计算车辆行驶速度时,通常需要在目标车辆同侧车身表面距地等高位置上,选取两个至车辆纵向对称面等距离的特征点,二者之间的距离为被鉴定车辆的行驶位移。当视频图像模糊不清晰,难以准确选取前述的特征点时,仅能依靠车辆同侧车身易于识别的特征位置,对车辆行驶速度进行粗略的估算,计算结果的精度较低。通过建立数学模型,对一起交通事故车辆的行驶速度进行分析研究,并通过调整相关参数提高鉴定结果的精准度。

高速公路视频图像典型异常现象的检测方法

在交通领域,随着高速公路网监控设备铺设的日益完善,图像的数据量显著增加,仅靠目前的人工识别以获取图像内存在的具体信息,不仅对于工作人员而言是较大的负担,同时也难以精确获取图像内的有效信息。针对目前存在的现象,文中提出了一种针对高速公路视频图像的检测算法。该算法基于无参考的评价方法和传统的图像处理,对黑屏、亮度异常、模糊等视频图像存在的主要问题进行了异常检测。实验表明,该算法对图像模糊异常的识别率达96.4%,对黑屏的识别率达100%,对亮度异常的识别率达95%,且处理速度达到了30张/s,基本实现了对摄像头获取图像进行实时监测的目标。

基于手机视频图像的路面裂缝提取方法研究

路面裂缝是一种常见的道路病害,其严重程度是评价道路质量一个很重要的指标,与道路交通的发展密切相关,影响着人们的日常生活。随着智能手机普及应用,利用智能手机拍摄视频图像进行路面裂缝检测成为一种行之有效的低成本检测方法。在智能手机拍摄到裂缝图像后,为进一步评估路面损坏程度,需提取裂缝做进一步研究。针对手机拍摄的裂缝视频图像,采用图像灰度化和双边滤波对裂缝图像进行预处理操作,在此基础上利用Otsu阈值分割进行裂缝图像二值化,基于二值化图像对裂缝进行细化并提取裂缝骨架,最后将曲线拟合成连续无间断的裂缝曲线。基于实际拍摄图像的实验表明,所设计的路面裂缝提取方法可有效提取路面裂缝曲线,且保真程度较高。

基于视频图像YOLOv3的输电线路巡检故障位置识别方法

由于传统的输电线路巡检方式主要是依靠人力,不仅效率低下,而且容易受到环境、天气等因素的影响,难以保障识别准确度。因此,提出基于视频图像YOLOv3的输电线路巡检故障位置识别方法,采集并预处理输电线路巡检视频图像,基于YOLOv3算法构建一个分类识别模型,输入采集的巡检视频图像后识别出输电线路的故障图像,提取故障图像上的杆塔标识牌,根据线路编号确定输电线路故障位置。

视频图像在无线传输中运用微波技术的研究

视频图像的无线传输在现代通信技术中具有重要意义。随着互联网的普及和多媒体应用的飞速发展,人们对于高质量、实时的视频传输需求越来越迫切。而微波技术作为一种广泛应用于通信领域的技术,其在视频图像无线传输中扮演着关键的角色。文章研究视频图像在无线传输中运用微波技术的相关问题,并探讨其优势、挑战,最后提出具体应用要点,为相关人员提供参考。

浅析视频图像在车辆检验监管中的一致性风险预警应用

机动车检验监管作为公安交通管理部门实施机动车安全管理的重要手段,目前各项工作主要以人工方式辨别,存在车辆替检、机构违规检验、检验数据造假等问题,机动车检验业务风险呈现多点并发态势。如何加强机动车辆的检验一致监管,减少机动车检验业务办理风险,成为强化交管业务监管、推进道路交通事故预防“减量控大”工作中的重点。本文论述运用视频图像分析、数据对比分析等手段,对检验车辆的一致性进行风险预警,防止机动车检验业务过程发生的各种改装、伪造、替检等风险问题,加强重点车辆检验业务监管。