图像处理在智能视频监控 系统中的应用
;例如车牌识别。人脸识别
主要内容
传统监控系统存在的问题
人自身的弱点,很多时候无法发觉威胁;
监控时间,在大型场合,不是随时监控(1:1);
误报和漏报,降低监控系统的应用价值;
数据分析困难,只有时间标签,非常耗时;
响应时间长;
智能视频监控系统
智能视频监控系统主要是引入
计算机视觉中的相关技术,主要
包括:
自动报警功能是智能视频监控系统的关键部分,它关系到整个系统的信息化水平和准确率。示例:
智能视频监控系统的应用场合
高级视频运动检测(极端天气情况下)
运动跟踪(行为分析)
人物面部识别
车辆识别
物体滞留(物品丢失)
人数统计(客流量)
人群控制(人群疏导)
注意力控制(产品销售)
交通流量控制(交通事故,堵塞)
智能视频监控系统的组成
摄像部分:图像采集
传输部分:有线传输和无线传输;
控制部分:远程遥控
图像处理:视频器的切换,对图像进行分析,核心
摄像部分
传输部分
控制部分
图像处理、显示与记录
软件环境
Windows下常用的软件开发工具有很多,Microsoft Visual C++(VC)就是其中的一种,它也是目前使用极为广泛的一种基于Windows平台的可视化编程环境,网络具有强有力的支持。
在开发视频监控系统时,通常有3种视频采集的方法。分别为VFW、DirectShow和SDK。
基于matlab下的视频操作处理
Matlab提供了少量的视频处理函数,主要是针对AVI格式视频文件的读/写;
Simulink提供了视频与图像处理模块集,可以支持一些视频处理应用开发
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