远程视频图像传输技术研究与应用

远程视频图像传输技术是远程视频监控、视频会议等系统的关健技术,本文分析了视频图像的特点,研究是视频图像传输的关键技术以及在不同系统中的实际应用.     

基于运动目标跟踪的视频监控系统

文章介绍了一个可以实时捕捉运动目标的视频监控系统,重点介绍了该系统的硬件结构和软件实现.该系统利用visualc++和opencv编写程序,实现了视频图像的预处理,运动目标的检测和远程报警等,利用单个普通摄像头在-般的室内环境下准确监控运动目标的位置.     

面向HEVC的Golomb-Rice编码参数自适应策略

为了进一步降低高性能视频编码(HEVC)的输出码率,针对基于上下文的自适应算术编码（CABAC）,提出了一种改进算法。利用大尺寸变换单元（TU）和变换跳过模式系数块大值系数较多的特点,首先在32×32变换单元中,根据已编码4×4系数组（CG）系数值的分布特性,自适应决定下一个CG的哥伦布-莱斯(Golomb-Rice)初始参数值;其次,在变换跳过模式系数块中设置初始Golomb-Rice参数为1,再利用相邻系数的相关性,根据已编码系数绝对值大小自适应决定下一系数的编码参数值。实验结果表明,与HEVC标准算法HM16.0相比,所提算法能达到0.09〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗~2.75〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗的比特率下降,平均有效率90〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗以上,且峰值信噪比（PSNR）无损失,编码时间平均只增加了0.08%。与代表文献相比,所提算法平均节省0.49%比特率,PSNR平均提高0.01 dB。     

基于3G网络的远程多功能视频监控研究设计

本文主要构建了基于3G的多功能视频监控系统,通过图像传感器实现图像的采集,通过3G网络传输视频信息,实现无人值守的视频监控系统。该系统可以实现视频的采集、传输、存储等功能,适用于于工业园区、建筑工地、商铺等监控现场环境复杂的生产现场,对监控现场的远程监管起到了至关重要的作用。     

机房联网监控体系的开发与应用研究

本论文详细介绍了网络视频监控系统的设计过程,包括系统需求分析和设计原则,中央服务器、监控主机和客户机软件的设计,网络传输、侵入图像检测等功能的实现,并对其具体实现过程进行了详细分析。     

公安视频监控系统建设问题与改进思路

视频监控系统具有即时性、直观性等特点。近年来,公安机关开展的大规模视频监控系统建设产生了积极成效,但是也暴露出视频图像技术亟待提高、实战应用较被动等系列问题。为此,须从加快视频图像关键技术攻关、加大集成应用力度等方面进行改进和完善。     

基于P2P技术的家庭视频监控方案探讨

随着视频监控系统性价比的不断提高,视频监控应用领域也得到了迅速普及,从大规模的城市公共安全监控、大型厂矿／商场／营业厅/办公场所监控到小型店铺的远程监控,随处可见视频监控的身影。随着中国家庭互联网的普及和3G移动网络的推出,家庭视频监控也逐步成为现实。本文针对P2P技术的家庭视频监控方案进行了阐述。     

油库计算机视频监控系统

根据油库视频监控的具体要求,采用了分布式模块化的设计思想,设计了油库的油罐区计算机视频监控系统。视频监控系统采用VisualBasic语言编写,采用串行通信控制远程视颧设备实现了模拟视频信号远程采集传输,采用计算机数字视频压缩技术实现了视频信息数字化存储与查询,采用网络远程控制技术实现了油库安全的远程监控。     

四川省新一代天气雷达远程视频监控系统研究

简要介绍了四川省新一代天气雷达远程视频监控系统的组成、功能,以及系统设计,主要环节。系统面向全省雷达台站、各级技术保障人员、故障会商诊断专家、各级领导等,进行实时、双向和交互式的远程异地通信,为雷达保障技术人员提供广泛交流的平台     

视频监控系统在长春西站综合交通枢纽中的应用

长春西站综合交通枢纽内的视频监控系统采用视频图像全编码传输方案,设置在枢纽出入口,公共区,换乘通道及重要设备机房的摄像机通过视频同轴电缆分别就近接入设置于枢纽通信机房的视频编码器进行编码,并存储在机房内的磁盘阵列中。各枢纽通信机房内编码后的视频流通过传输系统的万兆以太网交换机接入设置于枢纽中心机房的视频监控系统中心设备控制设备,完成控制中心对各二级节点视频监控系统的控制及设置,并通过解码器将视频流解码,传输到DLP拼接屏上进行显示。     

一种基于最小错分概率的遥感影像变化检测算法

变化检测是研究自动实现目标变化信息提取的方法。为适应不同时期遥感影像成像环境和灰度的差异,提出一种基于最小错分概率的遥感影像变化检测方法,对待检测的遥感影像利用差影法提取出差值影像,利用最小错分概率的计算方式计算变化阈值,提取出重要的变化区域,最后采用去噪扫描和形态学的方式剔除噪声带来的虚假变化。实验结果表明,所提出的变化检测算法稳健、实时性强,具有较大的实用价值。     

基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测

针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素;然后使用局部极值共生模式(Local Extrema Co-occurrence Pattern,LECoP）计算纹理特征和使用烟雾能量分析计算能量特征;最后,将特征矢量融合训练支持向量机（Support Vector Machine,SVM）用于识别烟雾。实验结果表明该方法能有效检测出烟雾。     

改进型ICA和SVM相结合的火山灰云遥感检测

针对独立分量分析（ICA）模型在火山灰云遥感检测中的不足,提出了一种改进型ICA即变分贝叶斯ICA(VBICA）和支持向量机（SVM）相结合的火山灰云遥感检测算法,实现了火山灰云信息的近似分离。实验结果表明,所提算法能够从中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感图像中检测出火山灰云目标信息,且总检测精度和Kappa系数分别达到了88.4%和0.801 1,取得了较好的检测效果。     

基于方向小波的弱尾迹检测

针对遥感图像中的弱尾迹检测,提出了一种基于方向小波变换的尾迹检测新算法,并且比较了方向小波和传统的小波变换在检测尾迹中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因而不仅可以有效检测出图像中的弱尾迹,而且可以检测出某一特定方向上的弱尾迹。仿真结果表明,检测效果十分良好。     

采用深度卷积神经网络方法的毫米波图像目标检测

通过收集大量的毫米波图像并建立相应的人体数据集进行检测，提出基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏于人体上的危险物品。该方法将区域建议网络和VGG19训练卷积神经网络模型相结合，构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。为了提高毫米波图像的处理能力，采用Caffe深度学习框架在图形处理单元上进行训练和测试。实验结果证明了基于Faster R-CNN深度卷积神经网络的目标检测方法能有效检测毫米波图像中的危险物品，并且目标检测的平均准确率约94%，检测速度约为6 frame/s，对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

基于人工智能的足迹识别与特征提取

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题，提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集，并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合，提取足迹的区域关系特征和形状长度特征，进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明，所提方法准确率超过人工鉴别准确率，达到99.1%，可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别，也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。     

基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法

针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题，提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图，与噪声对应的灰度图比较差异，再将两类图像放入卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自行训练提取特征，解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短，将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大；若块长过长会导致检测延迟较大。为此，采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量，自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比，仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。     

超混沌视频加密系统的FPGA设计与实现

随着多媒体技术的不断发展，视频信息安全愈发受到人们的关注。为解决视频信息的安全问题，提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)技术的超混沌视频加密方法。在加密过程中，一方面FPGA控制数字摄像头实现实时彩色视频信息的采集；另一方面，在计算机密钥指令下，利用FPGA使超混沌系统产生有效的伪随机序列，实现对所采集视频信息的数据和地址的双重超混沌加密。给出了具体的超混沌视频加密算法和设计流程以及FPGA实现结果。安全性分析表明，明密文主观视觉对比显著不同，密钥空间大，视频图像统计特性的相关性弱，说明基于FPGA的超混沌视频加密系统加密效果良好可靠。     

基于遥感图像的船舶目标检测方法综述

如何在复杂环境中准确、快速地实现各类船舶目标检测是一项重要研究课题,也是保障船舶航行安全、保护领土安全、加强水域资源监管的基础。红外成像、合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以及卫星遥感等成像技术的发展为船舶检测提供了丰富的图像数据,已取得许多研究成果。介绍了船舶目标检测的过程,从基于传统图像处理技术的船舶目标检测和基于深度学习的船舶目标检测两方面总结并分析了现有船舶目标检测方法,讨论了相关关键技术,最后指出了未来的研究方向。     

基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法

提出了小波分析和方向滤波相结合的有云遥感图像目标检测方法。首先对原始遥感图像进行小波分解,采用比率-平均边缘检测法检测人造目标的边缘方向,在该方向上进行Frost滤波,有效抑制云层干扰的同时突出了人造目标及其边缘信息;然后进行阈值分割并剔除大块云层,根据区域的平均边缘梯度剔除小块云层,实现了有云遥感图像的舰船目标检测。实验证明,该方法能减少遥感图片云层对舰船检测的影响,并具有较高的目标检测率。