一种现代安防远程视频监控系统的设计与验证

分析基于Linux的远程视频监控系统的组成,以基于Linux系统的树莓派3开发板为视频采集端,利用H.264编码对视频进行压缩、TCP网络协议传输数据,在Windows客户端对接收到的视频流进行解码并播放。系统测试和分析表明:视频流输出比特率越低,压缩率越大;相同输出比特率,B帧为1时,压缩率较大。

人脸识别技术联合视频监控在消毒供应中心器械清点中的应用

目的:探讨人脸识别技术联合视频监控的信息化质量追溯管理在消毒供应中心器械清点环节中的应用效果。方法:将2021年1月至6月60个临床病区回收的31033个器械包作为对照组;2022年1月至6月在相同临床病区回收的31823个器械包作为观察组。对照组在器械清点环节采用条形码扫描联合视频监控系统的信息化质量追溯管理。观察组采用人脸识别技术联合视频监控系统的信息化质量追溯管理。观察并记录两组操作者身份识别记录错误例数、质量问题器械包数量及与临床病区沟通时长。结果:观察组身份识别记录错误率和器械包质量问题发生率均低于对照组,与临床病区沟通时长短于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论:人脸识别技术联合视频监控的信息化质量追溯管理加强了对操作者的监督管理作用和自我监督意识,提高了消毒供应中心追溯信息的准确性、工作质量和效率。

作为“事件性媒介”的监控录像短视频——以事件现象学为视域

监控录像短视频作为视频监控技术与短视频耦合的新型媒介形态,并不能被简单地归为一种监视媒介。以海德格尔、马里翁等的事件现象学为理论透镜,融贯伊德、克莱默尔的技术/媒介中介论,监控录像短视频更应被视为一种直观、原初地呈现事件的“事件性媒介”。在媒介本体层面上,监控录像短视频可以被规定为一种由“事件—媒介—主体”的三元关系构成的“事件媒介”,依靠监控摄像头的“全时空”部署与短视频的媒介渠道,实现对事件的接收与生成,为主体的在世生存提供了“超越的可能性”。监控录像短视频同时还是“媒介事件”的现实建构装置,它以物质性的事件为中介来实行“常识世界”的再生产,敞开了社会现实建构的实在性与开放性。

面向智能视频监控的空中交通管制员图像分割

为解决复杂场景下空中交通管制员检测与分割精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于掩码区域卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Networks, Mask R-CNN)的管制员图像分割模型ATC Mask R-CNN(ATC Mask Region-based Convolutional Neural Networks)。首先,构建管制员监控图像数据集(ATC Monitor Image Dataset, AMID)并用于模型训练、测试;其次,在主干网络中引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module, BAM)以增强管制员特征提取,采取改进的柔性非极大值抑制算法(Soft Non-maximum Suppression, Soft-NMS)替代NMS算法进行候选框选取,提高对遮挡目标的检测分割;最后,基于AMID进行管制员图像分割试验。结果显示:ATC Mask R-CNN的精确率、召回率和平均精度分别为96.49%、95.62%和88.84%,表明了该方法的有效性。与Mask R-CNN相比,ATC Mask R-CNN有效降低了复杂场景的不利影响,更适用于管制员工作场景,可以为管制大厅安全管理自动化应用提供技术支撑。

基于电力载波与云计算的视频监控系统设计

针对目前视频监控系统不断升级改造存在的布线工作量大、布线成本高、无法存储及计算海量视频文件的问题,该文提出基于电力载波技术和云计算框架的视频监控系统。视频数据经过调制解调、振荡、放大、耦合等过程,利用电力线网络传输到各分控点,通过互联网传送到云端,利用云端强大的存储、计算能对视频数据进行各种处理。设计中硬件部分的ARM11微处理器主要负责视频数据的采集、编码并封包传送到PLC调制解调模块,完成数据收发控制和系统任务调度。软件部分主要包括开发系统搭建、USB摄像头驱动、视频数据采集、LCD实时显示、网络传输和双核数据处理等。该文的设计充分结合电力载波和云计算的特点,在视频监控领域中具有较高的应用价值。

内河航道视频监控系统设计

作为重要的水路运输通道,内河航道对于航运管理的安全监控至关重要。保障航道的安全监控对于确保水域船舶航行的安全性、预防船舶污染、提升海事管理和应急搜救能力具有重要意义。文章将借助LiveMedia平台接口对内河航道视频监控系统进行优化设计,旨在提高海事管理水平和执法准确性,使航道管理更加科学和高效。通过这种优化设计,系统将更好地服务于航道安全管理以应对复杂多变的航运环境,为提升水域管理水平和保障船舶安全航行提供技术支持与有效手段。

基于深度学习的监控视频图像增强处理方法

传统的图像增强处理方法常存在图像清晰度较低、失真度较高的问题。因此,提出基于深度学习的增强处理方法。在获取监控视频图像信息后,对图像进行序列对齐处理。通过图像量化处理的方式显示单个图像中的关键像素点和邻近像素点之间的分布。采用深度学习技术,用8个方向的梯度算子提取反射图像的方向梯度,得到细节增强的反射图像,再通过Retinex反变换完成增强处理。设计对比实验,证明该方法可以改善监视视频的图像增强效果,获得更清楚的景物图片。

基于WebRTC的移动视频监控实时位置信息扩展

铁路移动视频监控在保障铁路运输安全方面起着重要作用,但目前铁路移动视频监控系统存在一些局限性。为了提高系统的效率和可靠性,本文提出了一种基于WebRTC的方案,通过扩展RTP头部并添加移动设备的实时位置信息来实现。该方案通过在RTP包头部添加自定义扩展,可以将移动设备的位置信息传输给接收端,并且可以根据位置信息来进行及时的方案设定和网络适应性控制。我们在实验中测试了该方案的性能,并发现它可以有效地提高铁路移动视频监控系统的效率和可靠性。

智能视频监控及分析技术在综合安防系统中的应用

本文讲述了智能视频监控在综合安防系统中的应用。介绍了智能视频监控的定义和发展历程,以及系统的构成和技术算法。然后阐述了综合安防系统的定义、目标、组成和问题。接着探讨了智能视频监控如何提升安防系统效能,以及应用的领域和案例分析。然后讨论了智能视频监控如何改进次优综合安防系统,以及对现有系统的补充。总结了应用和优势,并探讨了限制和改进。

视频监控商用密码技术应用——以《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》为视角

公共安全视频监控系统在维护社会安全和国家安全中发挥着极其重要的作用。《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》是我国首个关于视频监控联网信息安全方面的国家强制性技术标准,也是首次将国产商用密码技术应用于视频监控领域,规范公共安全领域视频监控系统信息安全建设与实施的具体依据。提出的符合该标准采用国产商用密码技术的视频监控信息安全管理系统应用技术方案,经验证可在保障视频数据安全的基础上满足实战要求。

针对视频监控系统隐蔽式攻击及蜜罐防御

基于视频监控系统网络化和智能化发展带来的风险,研究其隐蔽式网络攻击问题,目的在于调研大量隐蔽式网络攻击案例,总结针对视频监控系统的隐蔽式攻击特异性。结合蜜罐技术在检测网络攻击行为和发现攻击线索等方面的独特优势,梳理针对视频监控系统隐蔽式攻击的蜜罐防御方法。针对监控视频蜜罐在视觉场景部署上的不足,介绍了一种深度场景伪造防御框架,将生成式AI大模型与视频监控蜜罐相结合。最后提出了面向视频监控系统的蜜罐防御技术的发展方向。

基于大场景视频监控的坝面施工机械潜在碰撞风险预警方法

基于大场景视频监控实现坝面施工机械潜在碰撞风险预警对保证大坝施工安全具有重要意义。然而,目前坝面施工机械潜在碰撞风险检测主要依赖人工经验判断,易出现漏判和误判等问题。因此,本研究提出一种基于大场景视频监控的坝面施工机械潜在碰撞风险预警方法。首先,基于Trajectron++轨迹预测算法,通过迁移学习,实现对坝面大场景视频监控中数量众多、类型多样的施工机械在未来一段时间内的轨迹预测。其次,提出将行驶接近时间和机械最大拥挤度作为坝面施工机械潜在碰撞风险的量化指标,并基于模糊规则,建立不同行驶速度条件下两个指标与潜在碰撞风险分级预警的模糊隶属度函数。最后,采用证据理论对两个指标的预警结果进行融合,计算最终的预警等级。以两河口大坝施工现场的大场景视频监控为例进行实验验证,结果表明坝面施工机械未来6 s的轨迹预测平均位移误差和最终位移误差分别为1.17和2.36 m,且基于模糊-证据融合的施工机械潜在碰撞风险分级预警结果可为坝面施工安全提供自动化、智能化分析方法。

色度域亮度域信息融合的监控视频重压缩取证

为解决当前视频重压缩取证方法没有考虑色度域信息、取证准确度低的问题,提出一种面向最新多用途视频编码(versatile video coding,VVC)标准色度域亮度域信息融合的监控视频重压缩取证方法(CLF-SVRF)。基于VVC标准的编码原理,从监控视频的色度域和亮度域维度分析并确定VVC视频码流中与压缩次数密切相关的基础码流特征;基础码流特征包括色度域和亮度域编码单元(coding unit,CU)的划分类型及预测模式;结合拉格朗日率失真优化技术分析随着压缩次数的增加,色度域亮度域CU划分类型和预测模式的变化;进一步确定色度域亮度域CU划分类型和预测模式可以作为检测视频压缩次数的基础码流特征;接着考虑视频监控应用对重压缩取证方法低复杂度的需求,基于色度域亮度域CU划分类型和预测模式构建低复杂度高级码流特征;将高级码流特征输入支持向量机完成监控视频的重压缩取证。实验结果表明,与当前先进方法相比,CLF-SVRF方法的监控视频重压缩取证准确度平均提升了13.53%,同时可以大幅度地降低重压缩取证耗时,重压缩取证时间平均减少了47.42%。

基于监控视频数据的城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱特征研究

[目的]为科学设置闸机,改善其实际通行能力,以及减少行人异常停滞行为带来的拥挤风险,需对城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱特征进行研究。[方法]利用视频轨迹追踪技术,采集城市轨道交通车站闸机设施处监控视频中的行人运动参数;确定行人停滞行为表征指标,从闸机类型、行人流及个体停滞行为三类要素构建了城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱,并采用四分位差法确定行人停滞行为谱表征指标上下限阈值;对行人停滞行为起点至闸翼/闸杆中心的纵向距离和横向距离,以及行人停滞范围和停滞时间等4个表征指标的差异性进行了分析,并全面解析了不同闸机类型和不同行人流率下的行人停滞行为谱特征。[结果及结论]行人易在闸机设施正前方停滞,行人停滞行为起点至闸翼/闸杆中心的纵向距离远大于其横向距离;当行人流率为>5~10人次/min时,行人停滞范围波动性最大;随着行人流量的增加,行人可用空间、停滞范围及停滞时间均减小。

面向摄像头视频监控的泥石流发生场景智能识别方法

摄像头视频监控在泥石流防灾减灾中的应用较为广泛,但现有的视频检测技术功能有限,无法自动判断出泥石流灾害事件的发生。针对这一问题,本文基于迁移学习策略,改进一种基于卷积神经网络的视频分类方法。首先,借助TSN模型框架,将底层网络架构更改为ResNet-50,用于运动特征提取和泥石流场景识别。然后,通过ImageNet和Kinet-ics-400数据集预训练该模型,使模型具备较强的泛化能力。最后,结合经过预处理的地质灾害视频数据集对模型进行训练和微调,使其能够精准地识别出泥石流事件。通过大量的运动场景视频对该模型进行检验,实验结果表明,该方法对泥石流运动场景视频的识别准确率可达87.73%。因此,本文的研究成果可充分发挥视频监控在泥石流监测预警中的作用。

基于标识密码的视频监控系统安全加固方案

视频监控系统在经济领域应用广泛,面临的安全风险与威胁也日趋增多。基于国产密码技术设计安全的视频监控系统,是抵御攻击的根本手段。针对视频监控系统面临的各项安全威胁,提出一种基于标识密码的视频监控系统安全加固方案,基于SM9算法设计安全接入认证协议和密钥协商协议,在此基础上利用SM3、SM4算法实现信令加固和视频数据安全保护。有效实现了视频监控系统的安全防护,同时避免了频繁数字证书交换与认证带来的效率问题,适用于大规模、高安全要求的视频监控系统。

基于人脸识别的智能视频监控报警系统设计

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展,智能视频监控的重要性日益显现。但是传统报警系统效率低、误码率高,安全性相对不足。立足于现代住宅防盗的实际需要,提出了利用Python语言、 OpenCV技术和软件工程的设计思想,实现一款基于人脸检测识别的自动报警系统设计,可以安全识别人脸信息,从而判断是用户还是陌生人入侵,达到入侵检测和自动报警的功能。

基于改进的SECOND网络与MobileNet V2网络的视频监控与追踪技术实现

为提高作业现场视频监控水平,提出一种基于深度学习的视频监控与追踪方法。该方法通过采用Res2SENet网络作为SECOND网络的卷积模块,并使用可变形卷积替代SECOND网络的标准卷积,以实现SECOND网络的改进。首先,基于改进的SECOND网络对目标进行检测,实现作业现场视频监控目标检测;然后,通过采用空洞卷积替代MobileNet V2网络的普通卷积,并使用改进后的MobileNet V2网络作为目标追踪算法,实现作业现场视频监控目标检测与跟踪;最后,在典型的包含大量激光点云图像的KITTI数据集上进行测试。结果表明,该方法利用改进SECOND网络对作业现场视频监控三维目标检测的平均精度和检测时间分别为81.62%和0.048 s,相较于标准SECOND网络、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)、F-PointNet网络,改进SECOND网络具有明显优势;利用改进的Mo-bileNet V2网络对作业现场视频监控三维目标跟踪的准确度、精确度和跟踪数分别为81.62%、80.55%和57.30%,丢失数和跟踪轨迹中行人ID瞬间转换次数分别为11.08%和22%,具有较快的运行速度,为39 f/s,相较于MobileNet V2网络、马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)网络、平滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,SSVM)网络,改进的MobileNet V2网络在各项指标上均具有一定优势,可以满足作业现场视频监控目标的检测与实时跟踪需求。

河北省河湖智能视频监控体系关键技术研究与实现

针对河北省河湖视频监控系统现状与问题,研究省级河湖智能视频监控体系的关键技术与具体实现。依托物联网、人工智能、云计算等先进技术,探讨河湖视频监控一张图、空间分析、多源数据融合、AI视频智能分析、视频取流等关键技术,采用基础设施层、数据服务层、平台服务层、应用层4层架构构建省级河湖智能视频监控体系,分析全省河湖视频资源传输专网、智能分析中心、视频监控一张图及河湖智能视频监控系统的具体实现成果。经过1年多的应用实践,证明该体系合理,能够有效推送疑似河湖违法事件,为视频监控在智慧水利中的应用提供思路框架和技术参考。

用于视频监控系统的生物特征识别技术标准化研究

为了提升生物特征识别技术在视频监控系统中的应用效果,对比阐述了生物特征识别系统与视频监控系统中存在语义差异的常用术语,并介绍了具备生物特征识别功能的视频监控系统的处理流程和重要组件,分析了影响生物特征识别技术在视频监控系统中使用的主要因素,提出如何从主要硬件及软件部署、参考数据库规范以及性能评价等方面进行标准化考量,最后从视频标注的规范性以及典型生物特征识别标准在视频监控系统中的进一步应用推广两个层面进行了展望,从而提升该领域的标准化整体水平。