智能视频监控技术

国家自然科学基金、北京市自然科学基金等资助下，开展了智能视频监控关键技术研究。研究取得以下突破：

1. 理论研究：

   • 发明了分层且带驻留时间状态的动态贝叶斯网络模型（HDS-DBN）。

2. 关键技术：

   • 提出了多尺度、多层次和多角色的动态贝叶斯模型行为分析算法，解决多人交互行为的多尺度动态分析识别问题。
   • 提出了基于多线索外观建模方法，设计了基于表示和分类联合优化的算法，解决复杂场景下目标鲁棒精确跟踪问题。
   • 提出基于计算传感的高可见性场景增强成像方法，解决高可见性场景增强及运动目标精确检测问题。

3. 平台开发：

   • 建立了双基交织拼接模型和内容自适应拼接模型。
   • 设计了高精度帧率上采样与插值依赖图像下采样方法，解决高效压缩视频的可靠传输与鲁棒重建问题。

研发成果： - 研发了以智能视频分析技术为核心的智能平台，融合网络化技术与嵌入式技术。

应用领域： - 成功应用于包括北京在内的14个城市、21个银行的6000多台自助ATM机上。 - 应用于北京市地铁10号线、宁波市轨道1号线、长沙市轨道2号线等轨道交通系统中。

在国家自然科学基金、北京市自然科学基金等支持下,对智能视频监控关键技术开展研究。分别在理论研究、关键技术及平台开发三个层次上取得突破。发明了分层且带驻留时间状态的动态贝叶斯网络模型（HDS-DBN）,提出了多尺度、多层次和多角色的动态贝叶斯模型行为分析算法,解决了多人交互行为的多尺度动态分析识别问题。提出了基于多线索外观建模方法,设计了基于表示和分类联合优化的算法,解决复杂场景下目标鲁棒精确跟踪问题。提出基于计算传感的高可见性场景增强成像方法,解决高可见性场景增强及运动目标精确检测问题。建立了双基交织拼接模型和内容自适应拼接模型并设计了高精度帧率上采样与插值依赖图像下采样方法,解决了高效压缩视频的可靠传输与鲁棒重建问题。研发以智能视频分析技术为核心,融合网络化技术与嵌入式技术的智能平台,并成功应用于包括北京在内的14个城市、21个银行的6000多台自助ATM机上以及北京市地铁10号线、宁波市轨道1号线、长沙市轨道2号线等轨道交通系统中。