智能视频监控系统-技术-科技项目-

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基于图像分析的智能视频监控系统

成熟度：通过小试

技术类型：-

应用行业：制造业

技术简介

本项目主要解决视频监控的职能化处理问题。智能视频监控是在无须人为干预情况下,利用图像处理和视频分析技术对摄像机摄取的视频图像序列自动分析,从而实现背景重构、动态场景目标定位、识别和跟踪,并以此分析和判断目标行为,引导后续执行行动。智能视频监控可用于公共安全监控、医疗看护、交通管理、顾客服务等众多领域，具有一定理论价值和广泛应用前景。目前监控系统大都只是录制视频,用作事后证据,不能主动实时监控，同时由于海量数据限制，存储时间段短，事后数据的检索和提取方式原??始，效率低下。在智能视频监控系统中，运动目标自动检测及实时报警不仅可替代监控人员的部分工作，提高系统自动化程度，而且可提高存储效率，可只存储异常情况，同时，智能检索能快速定位感兴趣的异常视频数据即可，不必从全部视频数据搜寻。因此将现有视频监控系统改进成基于图像分析的智能视频监控系统,不仅能极大增强监控能力,同时能节约投资，具有重要意义。技术特点：国外研究技术较为成熟，方法路线明确清晰。国内有些研发机构有所研究。有一定的可资对比和借鉴的材料。市场前景：该项目的研究具有极为广阔的市场前景。该系统可直接或稍加改造后用许多行业的相关领域。投资概算：该项目的投资主要发生在图像采集、数字图像实时处理算法、系统控制等方面，根据监控工位多少、速度和精度的不同要求不同，投入会有些差别。转化生产需要条件：不需做大量改进，只需在原??有监控系统中，增加数字化图像采集和高速分析职能报警灯方面就可使用。效益分析:与国外同类产品比较，价格有绝对优势，每年为相关行业企业创造可观社会和经??济效益。成熟度与获奖﹑鉴定情况、已经??转让情况：技术路线较为成熟。主要技术指标：本系统通过数字图像处理和分析处理视频数据，动态识别不同特征的运动物体，也能重构背景，运用概率统计学设计合适的目标行为异常判据，实时发现监控????面异常，并发出声光电警报及数据存档，远程自动报警等处理，系统误报和漏报概率低于0.5%。
面向恶劣环境智能视频监控系统的研发与应用

成熟度：-

技术类型：-

应用行业：制造业

技术简介

项目属于计算机图像处理领域。在国家自然科学基金、广东省基重点和省部产学研等项目的持续支持下，在公安、城管、校园、车站码头中的交通或安防对智能视频监控的迫切需求驱动下，成果完成单位深入研究深度学习理论在复杂环境下视频监控的应用，开发出了一套面向恶劣环境智能视频监控系统的研发，获得创新成果如下：1)低暗度、雾霾环境下的视频图像增强技术。基于Retinex理论的面向有光照干扰的暗照度图像增强，可处理的视频片段照度环境小于0.001Lux，以及普遍暗光环境。基于暗照度理论的图像去雾霾增强，并用FPGA实现实时增强。该模块能处理CIF、D1、720P、1080P、3840P×2160等分辨率视频；可视距离增加1.5-2倍。2)面向标清监控视频的小尺寸目标检测关键技术。构建了低复杂度的深度神经网络检测系统，实现对小尺寸车辆与人脸目标的超分辨率重建与识别功能。在超分辨率方面，提出了基于样本盲反卷积的车牌图像超分辨率重建，减少了车辆运动和光照的影响；与基于语义信息的人脸超分辨率重建，有效解决监控视频中由于编码造成的图像劣化情况，重建后的视频分辨率可为原视频的4倍。在检测方面，提出基于深度学习技术的车辆与行人检测，基于深度矩阵学习的人脸识别、与基于极限学习机的车牌识别等技术对超分辨视频图像进行小目标特征提取与识别，对小目标车辆识别不低于96％；可处理尺寸不小于10×10的人脸图像，识别率不低于95％。监控视频的篡改识别与定位技术。提出基于深度残差网络的视频篡改识别技术，篡改帧识别率可达89％，整体识别率达96％；同时提出基于卷积神经网络篡改区域的定位技术实现篡改区域的精准定位。该项目获授权专利32件，其中发明专利16件，计算机软件著作权35件，发表相关论文21篇。通过运用该项目的创新技术成果。2018年10月9日，广东省计算机协会在广州组织并主持召开了由广东工业大学、广东迅通科技股份有限公司、南京邮电大学共同完成的“面向恶劣环境智能视频监控系统的研发与应用”项目科技成果评价会。评价委员会一致认为该项目相关成果在雾霾、低照度等复杂环境下图像增强及小尺寸目标检测等方面达到国际先进水平，相关产品已在广东省公安部门得到广泛应用，取得了显著的经济效益和社会效益同意，通过科技成果评价，建议进一步加快项目推广应用。
全天候大区域智能视频监控系统研究

成熟度：-

技术类型：-

应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业

技术简介

本项目基于图像处理、人工智能等理论,通过数学分析以及算法模型设计,研究有效的低照度视频图像清晰化、视频目标跟踪,目标轨迹关联的理论和算法,实现相应程序模块,设计实现全天候大区域智能视频监控系统,提升自主知识产权核心竞争力,并积极转化应用。具体地：（ 1）通过对视频非刚体目标特征建模,设计了基于该类特征的图像预处理、特征提取方法。（ 2）构建了目标特征临时数据库,设计了快速特征匹配方法, 实现监控视频目标分类, 目标轨迹关联生成等,提高了系统的实时性和鲁棒性。（ 3）建立了多源监控视频多目标轨迹关联方法。
一种大坝碾压质量智能视频监控系统及方法

成熟度：正在研发

技术类型：发明

应用行业：建筑业

技术简介

本申请公开一种大坝碾压质量智能视频监控系统，其能够实现对碾压变数、碾压厚度、压实度、激振力的智能监控，有效提高大坝的碾压质量。其包括服务器、摄像头、激振力监测设备、压实度监测设备、移动终端；所述摄像头设在大坝施工仓面上方并通过网络与服务器连接；所述压实度监测设备对压实度进行检测，检测结果通过网络将压实度信息传输至服务器；所述激振力监测设备设在碾压机上，所述移动终端设在碾压机驾驶仓或施工人员手中，所述移动终端通过无线网络与服务器连接，用来接收预警信息，所述压实度检测设备对压实度进行监控；所述服务器包括碾压变数识别子系统、压实厚度识别子系统、压实度识别子系统、预警信息子系统。还有监控方法。
一种基于WIFI的井下智能视频监控系统和监控方法

成熟度：正在研发

技术类型：发明

应用行业：文化、体育和娱乐业

技术简介

本发明涉及一种基于WIFI的井下智能视频监控系统和监控方法，属于视频监控领域。包括井上监控模块、数据通信模块和井下目标监测模块，井上监控模块、数据通信模块和井下目标监测模块之间通过网络连接；在WIFI信号广播区域内的无线网卡接收WIFI信号，分析接WIFI信号中的CSI数据，从而判断WIFI信号广播区域内是否存在移动物体；出现移动物体时，摄像头开启采集视频数据，并发送到井上监控模块中进行分析；制摄像头保持与移动物体同步的速度和方向进行移动，并采集移动物体的视频信息；当没有移动物体时，则摄像头复位，并进入休眠状态。其结构简单，使用方便，实施成本低，针对矿井下封闭区域人员误闯情况能够迅速及时发现。
主从摄像式智能视频监控系统

成熟度：通过中试

技术类型：-

应用行业：制造业

技术简介

1.成果简介　　采用两种摄像机构成主从摄像机制来分别获取所需要的图像信息，主摄像机负责拍摄场景全貌发送给视频服务器，视频服务器对其中运动目标进行跟踪、编号、坐标、运动轨迹等计算，从高速摄像机根据运动目标坐标信息进行运动目标近景拍摄获得运动目标图像，视频服务器根据两个摄像机的数据进行目标分类和行为判断并做出预警警告。　　成果获得多项国家专利。　　2.合作方式　　技术转让　　定制产品　　技术入股。
多功能智能视频监控系统

成熟度：正在研发

技术类型：-

应用行业：制造业

技术简介

本系统利用图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、信号处理等技术对采集视频进行自动分析处理，从而发现监控场景中潜在危险、违规行为或者可疑目标，并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索的智能视频分析系统。关键技术算法：（1）单目标视觉跟踪算法；（2）多目标视觉跟踪算法；（3）密集目标视觉跟踪算法；（4）基于上述三种类型视觉目标跟踪算法；（5）视频中不同事件的识别和分割算法；（6）基于人体骨架和姿态的行为识别算法。典型应用：无人机（无人机避障和目标追随）、无人车（运动目标检测与跟踪）、禁区分析、人群流量统计、人群异常检测、人群密度估计、空视频检测、超速检测等。
基于边缘计算的城市安全视频监控服务示范平台及应用

成熟度：-

技术类型：-

应用行业：制造业

技术简介

本成果实现了基于边缘计算的智能视频监控系统融合了边缘计算和视频数据智能处理等功能，主要包括基于边缘计算的视频监控新型系统框架，将边缘计算模型引入到常规的视频监控系统，使视频监控系统除了具有实时记录监控视频的功能，还能实现较现有智能视频监控系统更加全面的数据处理和计算功能；实现基于边缘计算的视频数据预处理功能，如利用前端（摄像头端）边缘计算完成人脸图像处理的检测阶段，并将检测结果快速传输到云计算中心进行复杂的人脸识别，以降低云端计算负载来使视频监控系统提供更好的服务；设计和实现基于边缘计算的视频监控原型系统样机。基于该成果样机，可对犯罪行为判别等应用功能。研发的科技成果《基于边缘计算的智能视频终端》在宣城市公安局进行了试用，认为该成果可在公安机关予以推广。
多功能智能视频监控系统

成熟度：可规模生产

技术类型：-

应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业

技术简介

本系统利用图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、信号处理等技术对采集视频进行自动分析处理，从而发现监控场景中潜在危险、违规行为或者可疑目标，并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索的智能视频分析系统。关键技术算法：（1）单目标视觉跟踪算法；（2）多目标视觉跟踪算法；（3）密集目标视觉跟踪算法；（4）基于上述三种类型视觉目标跟踪算法；（5）视频中不同事件的识别和分割算法；（6）基于人体骨架和姿态的行为识别算法。典型应用：无人机（无人机避障和目标追随）、无人车（运动目标检测与跟踪）、禁区分析、人群流量统计、人群异常检测、人群密度估计、空视频检测、超速检测等。
一种基于多摄像头数据融合的智能视频监控系统

成熟度：正在研发

技术类型：发明

应用行业：文化、体育和娱乐业

技术简介

摘要：本发明提出了一种基于多摄像头数据融合的智能视频监控系统，多摄像头模拟视频的处理方案：当多摄像头直接采集模拟视频时，采用视频电缆进行视频传输，经视频采集A/D转换得到数字视频后进行数据融合和智能视频处理；多摄像头数字视频的处理方案：在多摄像头模拟视频的处理方案的基础上，加入一个视频压缩板，且该视频压缩板对采集的数字视频进行压缩后可通过网络进行传输，主处理系统接收压缩视频后解压缩视频并进行数据融合和智能视频处理。本发明的基于多摄像头数据融合的智能视频监控系统，可应用于交通监控系统或其他系统，实现背景监控与感兴趣区域监控、目标跟踪、目标三维重建等功能。

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