遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)外文翻譯-其他專業(yè)-資料下載頁
2025-01-19 01:41本頁面
【導讀】專業(yè)班級：J電子信息工程0802
【正文】 境安防，通過無人駕駛飛機監(jiān)控和平條約及難民流動，保證使館和機場的安全，通過收集建筑物每個進口和出口的印時圖片 識別可疑毒品和恐怖分子藏匿場所。 自動視頻監(jiān)控在商業(yè)領(lǐng)域同樣也是一個重要的研究課題。隨著科技的發(fā)展，安裝攝像頭捕捉視頻圖像已經(jīng)非常廉價，但是通過人為監(jiān)視圖像的成本則非常高昂。監(jiān)視攝像頭已經(jīng)在商業(yè)機構(gòu)中普遍存在，與相機輸出記錄到磁帶或者定期重寫或者存儲在錄像檔案。在犯罪發(fā)生后 比如商店被竊或汽車被盜后，再查看當時錄像，往往為時已晚。盡管避免犯罪還有許多其他的選擇，但現(xiàn)在需要的是連續(xù) 24小時的監(jiān)測和分析數(shù)據(jù)，由視頻監(jiān)控系統(tǒng)提醒保安人員，及時發(fā)現(xiàn)正在進行的盜竊案，或游蕩在停車場的可疑人員。 在城市或戰(zhàn)場環(huán)境中 追蹤人員、車輛是一項艱巨的任務(wù)。 VSAM 視頻解析技術(shù)視頻，確定其 geolocations，并插入到動態(tài)場景可視化。我們已經(jīng)開發(fā)強有力的例程為發(fā)現(xiàn)和跟蹤移動的物體。被測物體分為語義類別，如人力，人力組，汽車和卡車使用形狀和顏色分析，這些標簽是用來改善跟蹤一致性使用時間限制。進一步分類的人類活動，如散步，跑步，也取得了。 Geolocations 標記實體決心從自己的形象坐標使用廣泛的基準立體聲由兩個或兩個以上的重疊相機的意見，或查看射線相交的地形模型由單眼意見。這些計算機的位置飼料進入了更高一級的跟蹤模塊，任務(wù) 多傳感器變盤，傾斜和縮放，以合作，不斷追蹤的對象，通過現(xiàn)場。所有產(chǎn)生的對象假設(shè)所有傳感器轉(zhuǎn)交作為象征性的數(shù)據(jù)包返回到一個中央控制單元操作者，他們都顯示在圖形用戶界面提供了廣泛概述了現(xiàn)場活動。這些技術(shù)已證明，通過一系列每年演示，使用的試驗系統(tǒng)上發(fā)展起來的城市校園的債務(wù)工具中央結(jié)算系統(tǒng)。 檢測移動物體的視頻流被認為是一個重要和困難，研究問題。除了固有的作用能夠部分進入移動視頻流和背景的組成部分，移動塊檢測提供了一個關(guān)注的焦點識別，分類，分析和活動，使這些后來過程更有效率，因為只有 “ 移動 ” 像素需要加以考慮。 有三種常規(guī)方法來 進行 移動物體 的 檢測：時間差分 法 。背景減法 。和光流 法 。時間差分非常適應(yīng)動態(tài)環(huán)境，但通常是一個貧窮的工作中提取所有相關(guān)的功能像素。背景減除提供最完整的功能數(shù)據(jù)，但極為敏感，動態(tài)場景的變化，由于燈光和不相干的活動。光流可以用來檢測獨立移動的物體，在場的攝像機運動，但大多數(shù)的光流計算方法的計算復(fù)雜，不能適用于全幀視頻流的實時沒有專門的硬件。 根據(jù) VSAM 計劃，債務(wù)工具中央結(jié)算系統(tǒng)制定并實施了三種方法的運動目標檢測的 VSAM 試驗。首先是結(jié)合自適應(yīng)背景減除與三幀差分。這種混合算法是非?？欤钊梭@訝的有效 的 事實上，它是主要的算法所使用的大多數(shù) SPUs 在 VSAM系統(tǒng)。此外，兩個新的原型已經(jīng)開發(fā)的算法來解決這一缺陷的標準辦法。首先，一個機制，保持顳對象層次開發(fā)，使更多的歧義的移動物體，可以有效地阻止了一會兒，是閉塞的其他物體，而且然后恢復(fù)動議。一個限制，影響到該方法和標準算法是他們唯一的工作靜態(tài)相機，或在 “ stepand 凝視 ” 模式泛傾斜相機。為了克服這一局限，第二次延長了 beendeveloped 讓背景減法從不斷平移和傾斜相機。通過巧妙的積累形象的證據(jù)，該算法可以實現(xiàn)實時的傳統(tǒng) PC 平臺。第四個辦法來探測移動 物體從空中移動平臺，也得到了發(fā)展，根據(jù)分包合同的Sarnoff 公司。這種方法是基于圖像穩(wěn)定使用特殊的視頻處理硬件。 目前 VSAM 通用試驗系統(tǒng)和一套視頻理解技術(shù)的最終結(jié)果是一項為期三年的，漸進的過程。推動這一演變提供了一系列每年示威。下列表格提供了一個簡明的大綱方面所取得的進展在過去三年中在視頻領(lǐng)域的理解，技術(shù)， VSAM 試驗架構(gòu)，傳感器控制算法，并一定程度的用戶交互。雖然該計劃是在現(xiàn)在， VSAM通用試驗繼續(xù)提供寶貴的資源開發(fā)和測試新的視頻理解能力。今后的工作將致力于實現(xiàn)以下目標： 更好地理解人類的議 案，其中包括分割和跟蹤闡明身體部位 。 改善數(shù)據(jù)記錄和檢索機制，以支持 24 / 7系統(tǒng)的運作 引導功能的網(wǎng)站模式，通過被動觀察現(xiàn)場活動 。 更好的檢測和分類 Multi l Agent 的事件和活動 更好的相機控制，實現(xiàn)了流暢的目標跟蹤高變焦 。和 購置和選擇的 “ 最佳意見 ” 的最終目標是承認個人在現(xiàn)場。
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