智能化视频行为分析平台建设方案设计说明

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智能视频分析项目方案设计说明书

智能视频分析项目方案设计说明书

智能视频分析应用解决方案目录1概述 (4)1.1智能视频分析发展概述 (4)1.2智能视频分析系统特点 (5)2用户现状及分析 (6)2.1用户现状 (6)2.2安防管理难点分析 (6)3项目需求 (9)3.1视频分析需求 (9)3.1.1厂区出入口管理需求 (9)3.1.2厂区周界管理需求 (11)3.1.3厂区内管理需求 (12)3.1.4楼宇内部管理需求 (14)3.1.5人脸面部识别需求 (15)3.2技术实现需求 (16)3.2.1智能视频分析软件系统架构需求 (16)3.2.2智能视频分析系统网络架构 (17)4项目目标及优势 (19)4.1项目目标 (19)4.2系统价值优势 (19)5系统设计 (21)5.1智能视频分析网络部署 (21)5.1.1基于视频分发机制部署 (21)5.1.2基于前端模拟摄像机的部署 (22)5.1.3智能视频分析与SI(系统集成商)对接示意图 (23)5.1.4告警接口介绍 (23)5.2关键技术介绍 (24)5.2.1智能视频分析技术 (24)5.2.2流媒体技术 (26)5.2.3H.264压缩技术 (28)5.3后台设备介绍 (28)5.3.1智能视频分析服务器 (28)5.3.2流媒体服务器 (29)5.3.3智能视频分析服务器配置 (29)5.3.4流媒体服务器配置 (29)5.4前端设备介绍 (29)6智能视频分析管理平台 (31)6.1智能视频分析管理平台 (31)6.1.1功能概述 (31)6.1.2功能实现 (31)6.2设备管理 (32)6.2.1功能概述 (32)6.2.2功能实现 (32)6.3报警管理 (32)6.3.1功能概述 (32)6.3.2功能实现 (32)6.4系统管理 (33)6.4.1功能概述 (33)6.4.2功能实现 (33)7智能视频分析管理平台软件介绍 (34)7.1智能视频分析管理平台软件客户端 (34)7.1.1智能分析策略设置 (34)7.2智能视频分析管理平台软件管理端 (36)7.2.1视频流管理 (36)7.2.2报警管理 (37)7.2.3设备管理 (39)7.2.4查询统计 (39)7.2.5系统管理 (39)7.3智能视频分析管理平台软件功能介绍 (40)7.3.1入侵检测 (40)7.3.2穿越警戒线侦测 (41)7.3.3重点区域 (42)7.3.4静态检测 (42)7.3.5烟火检测 (43)7.3.6逗留、徘徊检测 (44)7.3.7脱岗侦测 (45)8项目实施 (46)8.1实施基础设备准备 (46)8.2项目人员配备 (46)8.3项目计划 (46)8.3.1开发计划 (46)8.3.2实施计划 (47)8.3.3沟通计划 (47)8.3.4培训计划 (47)1概述1.1智能视频分析发展概述这些年,基于计算机的智能化技术,自动控制技术,在我国迅猛发展。

智能视频大数据实战平台建设方案

智能视频大数据实战平台建设方案

智能视频大数据实战平台建设方案一、引言随着视频监控技术的不断发展和智能化进程的加速,智能视频大数据平台的建设和应用已成为当前智慧城市、安防领域重要的发展方向。

本方案旨在探讨智能视频大数据实战平台的建设与应用,以提高安全管理、提供智慧化服务和优化决策能力。

二、项目概述三、建设目标1.提高安全管理水平:通过智能化视频分析,准确侦测和预警异常行为,提升安全管理的效果和能力。

2.提供智慧化服务:通过应用相关技术,为用户提供智慧城市、智能交通等服务,提高城市运行效率和生活品质。

3.优化决策能力:通过对大数据的分析和挖掘,为政府、企事业单位提供科学决策支持,提升管理效能。

四、建设步骤1.平台准备阶段:a.设计平台架构:确定平台整体架构,包括硬件和软件环境,满足大数据处理和分析的需求。

b.数据源集成:确定需要集成的视频监控设备,实现视频数据和相关数据的实时接入和存储。

c.数据质量管理:建立数据质量管理体系,确保数据的完整性、准确性、一致性和及时性。

2.数据处理和分析阶段:a.数据清洗和整合:对大量的视频数据进行清洗和整合,解决数据质量问题,确保数据可用性。

b.数据挖掘和分析:利用大数据技术和相关算法,对视频数据进行挖掘和分析,提取有价值的信息和规律。

c.数据可视化和展示:通过数据可视化技术,将分析结果以图表、报表等形式展示给用户,方便用户理解和应用。

3.智能应用和服务阶段:a.异常行为检测和预警:通过视频分析和模型训练,实现对异常行为的自动检测和预警,提高安全管理能力。

b.交通流量监测和管控:通过视频分析和交通模型,实现对交通流量的实时监测和优化,提供智能交通服务。

c.智慧城市应用:结合其他数据源和智能设备,实现智慧城市应用场景,如智能用电、智慧环保等。

d.决策支持系统:通过对大数据的分析和挖掘,为政府、企事业单位提供决策支持和优化方案。

五、项目实施方案1.硬件设施建设:选用高性能服务器、存储设备、网络设备等,满足大数据处理和分析的需求。

智能视频分析项目方案设计

智能视频分析项目方案设计

智能视频分析应用解决方案目录1 概述 (4)1.1 智能视频分析发展概述 (4)1.2 智能视频分析系统特点 (5)2 用户现状及分析 (6)2.1 用户现状 (6)2.2 安防管理难点分析 (6)3 项目需求 (9)3.1 视频分析需求 (9)3.1.1 厂区出入口管理需求 (9)3.1.2 厂区周界管理需求 (11)3.1.3 厂区内管理需求 (12)3.1.4 楼宇内部管理需求 (14)3.1.5 人脸面部识别需求 (15)3.2 技术实现需求 (16)3.2.1 智能视频分析软件系统架构需求 (16)3.2.2 智能视频分析系统网络架构 (17)4 项目目标及优势 (19)4.1 项目目标 (19)4.2 系统价值优势 (19)5 系统设计 (21)5.1 智能视频分析网络部署 (21)5.1.1 基于视频分发机制部署 (21)5.1.2 基于前端模拟摄像机的部署 (22)5.1.3 智能视频分析与SI (系统集成商)对接示意图 (23)5.1.4 告警接口介绍 (23)5.2 关键技术介绍 (24)5.2.1 智能视频分析技术 (24)5.2.2 流媒体技术 (26)5.2.3 H.264 压缩技术 (28)5.3 后台设备介绍 (28)5.3.1 智能视频分析服务器 (28)5.3.2 流媒体服务器 (29)5.3.3 智能视频分析服务器配置 (29)5.3.4 流媒体服务器配置 (29)5.4 前端设备介绍 (29)6 智能视频分析管理平台 (31)6.1 智能视频分析管理平台 (31)6.1.1 功能概述 (31)。

智慧城管智能视频分析平台解决方案

智慧城管智能视频分析平台解决方案

智慧城管智能视频分析平台解决方案目录前言 (3)1 系统概述 (4)2 系统架构 (5)3 系统功能 (6)4 无证摊贩监测子系统 (14)5 出店经营监测子系统 (14)6 违章停车监测子系统 (15)7 监控地图显示 (16)8 视频监控部署 (17)前言智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构:即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。

前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成,主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取,同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理,最终接入业务中心;媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成,主要实现业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理;作为整个智能视频分析监控的核心,中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能,网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理。

根据智慧城管应用场景,结合城管碰到的一些问题,智慧城管视频智能视频分析主要面向门前三包、重点部位等区域。

城管人员就可以随时掌握着违章者的行踪,并在事发之前进行预防和控制,把危害降到最低。

同时将录像资料保存下来,作为处罚的依据。

1 系统概述通过统一建设前端视频智慧监控减少城管监管盲区死角,促进城管部分工作前置处理和可视化监管,实现综合协同管理效率最大化。

结合区县各街道(镇)和社区(村、居)实际管理需求,对重要路段、市场经营场所监管难点、盲点区域固定点进行有线监控。

针对温州***区实际情况需求,本次将新增监控点位81个,其中高清球机30个、高清枪机35个、违停检测球16个。

深度学习算法源于科学家对于人脑的信息分析过程研究。

以人脑处理图像为例,人分析一张图像,首先通过视网膜进行成像,将画面转换成像素,然后依次通过V1-V2-V4最后到AIT层,形成对图像内容的理解。

分析的过程逐渐复杂。

相对传统基于图像处理的方法,基于机器学习的视频数据处理与视频内容分析技术,能够通过自学习训练自行生成逻辑关系式或算法,对场景内目标进行自动识别,相比人工进行逻辑关系式或算法设计的传统方式,机器学习方式能够大幅提高分析及处理的准确率,成为一种革命性的创新。

视频智能分析方案

视频智能分析方案

视频智能分析方案1. 引言视频智能分析是一种以计算机视觉技术为基础的智能化应用,通过对视频内容进行分析和理解,从而提取出有价值的信息和数据。

视频智能分析方案在安防监控、智能交通、智慧城市等领域中有着广泛的应用。

本文将介绍一种基于深度学习的视频智能分析方案,它可以实现目标检测、行为识别和事件预警等功能。

2. 技术原理视频智能分析方案的核心技术是深度学习。

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的人工智能技术,通过多层次的神经网络模型,可以从传感器输入中学习到抽象的特征表示。

在视频智能分析中,深度学习可以用于目标检测和行为识别。

2.1 目标检测目标检测是视频智能分析中最基础的功能之一。

它通过深度学习网络对视频中的每一帧进行分析,识别其中的目标物体。

常见的目标检测方法包括Faster R-CNN、YOLO和SSD等。

这些方法通过对图像中的每个区域进行分类和回归,实现对目标的精确定位和识别。

2.2 行为识别行为识别是视频智能分析方案中的高级功能之一。

它通过对视频序列进行分析,识别其中的人体动作或行为。

深度学习可以通过递归神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等模型,对视频序列进行处理和分类。

行为识别可以用于监控视频中的异常行为检测、人群计数和行人轨迹分析等应用。

2.3 事件预警事件预警是视频智能分析方案中的关键功能之一。

通过对视频内容进行分析和学习,可以实现对特定场景中的异常事件的预警。

例如,在智能交通中,可以通过分析交通摄像头的视频来检测交通拥堵或事故,并及时向相关部门发出警报。

事件预警可以通过深度学习模型中的分类和聚类算法实现。

3. 方案设计视频智能分析方案包含以下步骤:3.1 数据采集与预处理在视频智能分析方案中,首先需要采集视频数据,并进行预处理。

预处理包括视频解码、图像帧提取和图像尺寸缩放等。

对于大规模视频数据的处理,可以采用分布式计算和流数据处理等技术。

3.2 特征提取与表示在目标检测和行为识别中,需要提取并表示视频中的特征信息。

智能视频分析系统设计与实现

智能视频分析系统设计与实现

智能视频分析系统设计与实现智能视频分析系统是一种基于人工智能技术开发的软件系统,用于对视频进行智能化分析。

它可以针对特定的应用场景,如视频监管、智能交通、智能安防等领域,实现对视频图像的自动识别、目标检测、关键行为分析等功能。

在安全、保障和管理等方面,这样的智能视频分析系统应用非常广泛。

本文将从系统的设计与实现两个方面进行论述,详细介绍智能视频分析系统的相关技术和应用。

一、智能视频分析系统设计智能视频分析系统的设计是系统开发过程中最关键的一环。

设计好的系统具有高效性、准确性和实用性,能够满足用户特定的应用需求。

1. 根据应用场景依据需求进行设计智能视频分析系统的设计需要先考虑应用的领域和具体需求。

例如,如果是针对智能交通场景,系统需要能够对车辆行驶方向、车辆数量以及道路交通情况等进行识别和分析;如果是针对智能安防场景,系统则需要对人员进出、异常行为等进行实时监控和预警。

2. 选择合适的图像处理技术智能视频分析系统中,图像处理技术是核心技术之一。

目前,常用的图像处理技术包括像素点处理、图像滤波处理、图像边缘检测和图像分割等。

针对不同的需求,选择合适的图像处理技术可以提高系统的准确性和效率。

3. 确定算法模型针对不同的应用场景和需求,需要确定相应的算法模型。

例如,针对人员行走轨迹的检测,可以使用基于背景差异和运动目标检测的算法;针对车辆行驶方向的检测,可以使用基于车辆边缘检测等算法模型。

根据不同场景和需求,选择合适的算法模型是保证系统准确性和高效性的重要前提。

4. 数据库设计和优化智能视频分析系统需要对大量的数据进行处理和存储,因此合适的数据库设计和优化是开发过程中必不可少的一部分。

数据库的设计和优化关系到系统的性能和稳定性,同时也对后续数据管理和分析提供了必要的基础。

二、智能视频分析系统实现智能视频分析系统实现准确性和效率直接关联到用户使用体验。

因此,实现过程中需要注意系统稳定性、数据质量和用户需求等方面问题。

安防监控系统智能视频分析处理平台建设方案设计

安防监控系统智能视频分析处理平台建设方案设计

安防监控系统智能视频分析处理平台建设方案设计第一章绪论 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章系统架构设计 (4)2.1 总体架构 (4)2.2 硬件架构 (4)2.3 软件架构 (4)第三章视频采集与传输 (5)3.1 视频采集技术 (5)3.1.1 采集设备选型 (5)3.1.2 采集方式 (6)3.2 传输协议与标准 (6)3.2.1 传输协议 (6)3.2.2 传输标准 (6)3.3 传输网络设计 (6)3.3.1 网络架构 (6)3.3.2 网络设备选型 (7)3.3.3 网络安全设计 (7)第四章智能视频分析算法 (7)4.1 目标检测与跟踪 (7)4.1.1 目标检测 (7)4.1.2 目标跟踪 (8)4.2 行为识别与分析 (8)4.2.1 行为识别 (8)4.2.2 动作识别 (8)4.3 特征提取与识别 (8)4.3.1 特征提取 (8)4.3.2 识别算法 (8)第五章数据存储与管理 (9)5.1 存储方案设计 (9)5.1.1 存储需求分析 (9)5.1.2 存储设备选型 (9)5.1.3 存储架构设计 (9)5.2 数据库管理 (9)5.2.1 数据库选型 (10)5.2.2 数据库设计 (10)5.2.3 数据库运维 (10)5.3 数据备份与恢复 (10)5.3.2 数据恢复策略 (10)第六章系统集成与对接 (11)6.1 与其他安防系统对接 (11)6.1.1 对接概述 (11)6.1.2 对接方案 (11)6.2 与第三方系统对接 (11)6.2.1 对接概述 (11)6.2.2 对接方案 (11)6.3 系统集成测试 (12)6.3.1 测试环境搭建 (12)6.3.2 功能测试 (12)6.3.3 功能测试 (12)6.3.4 安全性测试 (13)第七章安全防护与运维 (13)7.1 系统安全策略 (13)7.1.1 安全目标 (13)7.1.2 安全策略设计 (13)7.2 安全防护措施 (13)7.2.1 硬件设备安全 (13)7.2.2 网络安全 (13)7.2.3 数据安全 (14)7.2.4 系统软件安全 (14)7.3 运维管理 (14)7.3.1 运维组织架构 (14)7.3.2 运维流程 (14)7.3.3 运维监控 (14)7.3.4 运维保障 (14)第八章用户界面与交互 (14)8.1 界面设计 (14)8.2 交互方式 (15)8.3 用户权限管理 (15)第九章项目实施与验收 (16)9.1 项目实施步骤 (16)9.1.1 项目启动 (16)9.1.2 系统设计 (16)9.1.3 系统开发与集成 (16)9.1.4 系统部署与调试 (16)9.1.5 培训与交付 (16)9.2 验收标准与流程 (16)9.2.1 验收标准 (17)9.2.2 验收流程 (17)9.3 项目后期维护 (17)第十章发展前景与展望 (17)10.2 技术创新方向 (17)10.3 市场前景预测 (18)第一章绪论1.1 项目背景我国经济的快速发展和社会信息化水平的不断提高,安防监控系统在公共安全、交通管理、城市监控等领域的应用日益广泛。

智能视频大数据实战平台建设方案

智能视频大数据实战平台建设方案

数据存储模块
总结词
简单易用、快速查询、自定义查询条件
详细描述
提供简单易用的数据查询接口,支持快速查询和自定义查询条件,用户可以根据自己的需求灵活地查询相关视频数据。
数据查询模块
数据报表模块
可视化图表、多维数据分析、报表生成与导
总结词
通过可视化图表和多维数据分析技术,将视频数据从多个维度进行展示和分析,帮助用户更好地理解数据;同时支持报表生成与导出功能,方便用户进行数据分析和决策。
智能视频大数据实战平台定义与特点
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应用场景社会治安:通过对公共场所、交通要道等视频监控数据的分析,协助公安机关提高社会治安管理和防范能力。智能交通:通过对交通监控数据的智能分析,实现交通拥堵预测、路况实时监测等功能,提高城市交通管理效率。智慧城市:通过对城市各领域视频数据的整合和分析,为政府决策提供科学依据,推动智慧城市建设。
技术风险与挑战
技术可行性分析中存在的风险和挑战包括视频编解码技术的优化、数据隐私和安全问题等。
项目投资成本
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智能视频大数据实战平台的建设需要一定的投资成本,包括硬件设备、软件平台开发、人力成本等。
经济可行性分析
收益预期
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通过智能视频大数据实战平台,可以提供视频数据分析、目标检测与识别等应用,从而带来商业价值和社会效益。
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智能视频大数据实战平台建设方案
CATALOGUE
目录
智能视频大数据实战平台概述智能视频大数据实战平台建设方案总体架构智能视频大数据实战平台建设方案核心功…智能视频大数据实战平台建设方案技术实…智能视频大数据实战平台建设方案实施步…智能视频大数据实战平台建设方案可行性…
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基于智能视频分析的监控平台建设方案
随着国家经济的提高,城市和城市化进程在不断的发展,各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多,政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视,当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储,事件发生后调取查阅的方式,这种方式在一定程度上满足了社会的需求,但是无法避免事态趋于恶化,在此背景下,具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。

智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标,同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁,对已经出现或将要出现的安全威胁,及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报,极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报,切实提高监控区域的安全防范能力。

现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件,可以分为两大类,基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。

一.基于嵌入式DSP的处理优点
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1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。

在此方式下,视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近(摄像机或编码器),这样,可以有选择的设置系统,让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心,相对于计算机末端处理方式,大大节省的网络负担及存储空间。

2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近(摄像机或编码器),此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析,而后端计算机方式,计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息,因此精确度难免下降。

3、视觉分析是复杂的过程,需要占用大量的系统计算资源,因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限,而DSP方式没有此限制。

二.在对比上述两种处理模式的优缺点基础上,提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构. .下载可编辑.
1.基于DSP嵌入式处理方式系统架构图如下:
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2系统数据流传输过程
3.系统详细说明
1)前端摄像机(模拟或数字)通过同轴电缆(BNC 接口)、网络双绞线(RJ45)或者光纤传输(SC\ST\FC 接口)至监控中心视频分析模块(根据工程需要可将视频分析模块安装于前端摄像机面罩内)。

2)视频分析模块提供数字和模拟输入输出接口。

3)视频分析模块将分析报警数据通过网络传输至监控中心软件平台,同时输出模拟信号至矩阵,矩阵键盘通过RS-485接口控制矩阵输入信号选择性进行上电视墙实时显示
4)监控平台服务器在接收到前端数据后存储到本地存储服务器或外部磁盘阵列,磁盘阵列间通过SCSI接口进行互联,使用RAID5规范进行有效的数据备份和缓存。

平台服务器同时输出报警信号给第三方报警服务系统(声光报警、短信平台等)进行相应的联动。

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4.基于末端计算机处理系统结构图如下:
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5.系统数据传输流程图
6.系统详细说明:
1)前端不同类型的摄像机接入编码设备,编码输出网络数字信号传输至汇聚层交换机.
2)汇聚交换机与监控中心核心交换机连接根据距离远近可选择单模、多模或双绞线进行传输。

3)核心交换机承载前端所有视频信号与监控平台、存储服务器,视频分析服务器集群的数据交换。

4)前端视频信号进入视频分析服务器进行视频图像分析,将分析的报警数据存储于外部存储服务器,监控平台可进行数据的查询和确认,修改等。

5)由于视频分析服务器硬件无法进行前端大量视频分析,故采用集群方式实现整个系统的分析任务。

在软件测试阶段可调试分析出每台服务器承载的最大视频分析路数。

(一台服务器能搭载的视频处理路数根据服务器性能、视频图像格式和网络带宽的差异而不同)。

6)监控平台提供RS-232或I/0开关量等多种方式输出报警联动信号给第三方报警平台。

7)核心交换机输出数字视频信号至多台解码器,解码器将数字信号转换为模拟信号输送至视频矩阵进行解码上墙(电视墙或LED拼接屏)。

8)矩阵键盘用于控制视频矩阵对多路输入信号进行选择上墙显示,矩阵键盘采用RS-485接口与矩阵链接。

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9)管理员可通过ADSL或其它网络连接方式登录到监控平台进行系统管理。

7系统功能
1)可进行个性化设置布防类型,所有设置能即时更改。

2)实时视频显示,可实时显示1-16路的视频图像,定时录像及报警触发录像等功能。

3)PTZ控制,通过对前端云台和镜头的控制,改变摄像机的方位、俯仰角度和焦距等。

4)电子地图显示,电子地图中包括了监控场景名称和该场景中的摄像设备。

点击电子地图上分布的前端设备
图标,即可显示该设备的实时视频。

5)摄像机状态监测,系统可在地图上监控摄像机工作状态,对失去信号,位置转移,停止工作,和图像质量
变差发出报警。

6)系统可支持视频图像本地SD卡存储,在网络或线缆损坏的情况下存储视频信号,用以进行事后取证分析,
保证视频图像的完整性。

7)入侵检测和周界保护,在设定区域或周界线内,侦测到移动的目标物体会发出报警,应用于小区围墙及重.下载可编辑.
要设备机房。

8)游荡检测,目标物体运动的时间超过预设时间时,系统会侦测出并发出报警,人员被指定为游荡的时间均
可自由设定。

9)滑到侦测,区域内人员滑到或跌倒发出报警。

10)遗留物侦测,对遗弃物进行自动检测——当物品(包裹、碎块、行李等)在某个防区内被放置或遗弃,
物体被推出或扔出防区都可进行报警。

可应用于小区内重要设备,公共设施的监控。

11)奔跑侦测,侦测到移动物体的速度超过预定值发出报警。

12)拥挤侦测,用于监控预设区域的人流级车流,超过预设值即进行报警。

13)人员计数,可单/双方向进行预设区域的人数及车辆统计。

14)人脸扑捉及比对,可在预设区域扑捉人脸部信息,与后台信息进行比对,可用于暴力事件事后取证。

15)在发生报警时,同时记录事件发生前后一段时间的录像信息,可方便进行事件定位。

8.系统支持的图像格式及帧率
系统支持视频分析的图像最小为CIF格式,352*288 像素。

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帧率为25帧/秒
三.智能监控软件平台设计
1.采用二层软件层次划分的体系结构模型,包括数据处理层和应用层。

1.1数据处理层主要对视频图像进行分析,是实现智能视频监控的关键组成部分,下图为分析单元处理输入视频的过程图。

视频分析由目标检测、目标跟踪、目标分类、活动分析、报警信息输出等多个部分组成。

当前分析单元需要有高可靠性视频分析性能,目标识别率高,误差率小,所以对算法要求比较高,本次软件设计方案不考虑视频分析算法,可采用比较成熟,经过大规模应用的算法进行处理。

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1.2应用层为系统整体管理、配置、检索所有设备提供统一标准,平台提供的工具可以自定义、自创建、自组合很多特定业务相关的业务功能和流程。

平台提供的所有功能都通过WebService的国际标准提供对外接口,这可以在异种操作系统、异种语言之间进行交互。

应用层通过XML与数据处理层进行数据通信。

如下图为应用层结构:
2.软件平台功能模块
考虑到系统的灵活性,稳定性及易于与第三方平台对接,系统采用.NET平台进行开发,使用SQL SERVER 2005作为后台管理数据库。

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软件平台功能框架结构图如下:
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3.软件平台开发计划
第一阶段由于智能视频分析软件是基于第三方算法而进行数据处理,在此基础上进行应用层平台的搭建,应用层界面设计及制作,各个模块功能的实现。

分析数据关系,搭建Sql Server 数据库,编写相应的存储过程。

初步实现平台的整体框架,具备演示版功能。

时间进度表如下:
第二阶段在平台框架基础上实现各个模块功能及数据通信,智能分析算法所输出的信息整合,与硬件的连接调试,程序的测试及修改。

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第三阶段应用与小型化的监控系统,进行系统测试,软件的边界值测试,包括软件稳定性和黑盒测试,系统各项功能达到稳定状态。

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