基于OpenCV的智能监控预警系统的研究与设计
基于OpenCV的视频监控分析技术研究
基于OpenCV的视频监控分析技术研究一、前言随着信息技术的不断发展，视频监控技术已经逐渐成为现代社会中安全保障的重要手段。
而基于OpenCV的视频监控分析技术则更是为视频监控技术的可靠性和智能化水平提供了强有力的支持。
本文将从多个角度对基于OpenCV的视频监控分析技术进行研究，以期为相关从业者提供更为深入的了解和指导。
二、基本概念1. OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它是一个跨平台的库，可以在各种操作系统上运行，如Windows、Linux等。
OpenCV提供了一系列计算机视觉和机器学习算法函数，支持图像和视频处理、物体识别、人脸检测、目标跟踪等多个领域。
2. 视频监控原理视频监控系统通过摄像头捕捉到的图像流进行录制、传输和储存，从而实现对被监测区域的不间断观察。
最初的监控系统只能实现对实时图像的简单转存和预览，但现在随着技术的不断发展，监控系统已经具有了更多的智能化特点，如对异常行为的自动识别和报警、人脸识别等。
三、基于OpenCV的视频监控分析技术1.移动物体检测移动物体检测是指对摄像头捕捉到的实时画面进行分析，实时检测其中的移动物体。
在这种技术中，首先需要对画面进行静态背景的学习和建模，即通过多次采样确定背景，然后通过帧差法、背景相减法、基于光流的法等多种方法对前后两帧图像进行比较，以检测出画面中的移动物体。
2.人脸检测人脸检测是指对摄像头捕捉到的实时画面进行分析，实时检测其中的人脸。
在这种技术中，通常通过HaarCascade分类器、LBP分类器等算法进行人脸识别。
其中，HaarCascade分类器是一种基于Haar特征的级联分类器，它通过对人脸、非人脸样本进行训练得到一个分类器，并通过滑动窗口的方式对帧图像进行检测。
3.目标跟踪目标跟踪是一种在视频监控系统中广泛应用的技术，它可以实现对画面中的目标进行实时跟踪。
基于Opencv的视频实时监测与报警系统设计
程序设计
开始
初始化 运动 目标？ 打开摄像头 否 是 图像帧差 报警
目标监测
帧差图像
二值化
否
滤波
目标大于 阈值？
运动目 标检测
是
分割标记
实验结果
视频监测与报警系统的优点在于可以 实时、准确、稳定的完成室内的监测，出 现虚报、漏报、错报的概率很小等。
其不足之处在于本系统中的报警略有 延迟。
视频图像序列运动目标分析系统的难 点：实时性、鲁棒性、通用性和可移植 性的要求较高。 视频实时监测与报警系统对待监控视 频序列的内容进行自动分析和判断，对 监控过程中出现的异常行为及时做出反 应。常用于交通监控、安防监控等。
主要方法
本设计的主要包括以下几部分：图像 预处理、运动目标监测、报警。
实验结果
主要参考文献： [1] 吴晓阳. 基于OpenCV的运动目标检测与 跟踪[C]. 杭州：浙江大学， 2008. [2] 翟旭. 智能视频监控中目标检测跟踪技术 的研究[C]. 北京：北京邮电大学，2013.
视 频 序 列
图 像 预 处 理
运 动 目 标 监 测
报 警
预处理的目的是为了消除图像噪声， 本文采用中值滤波与膨胀消除图像噪声。 中值滤波主要除去图像中的噪声点。 像素值为其邻域内所有像素由小到大 排列后的中间值。
对图像进行高斯金塔分解得到不同层 次的子图像，分别对子图像进行膨胀，最 后对膨胀后的子图像重构，以达到消除目 标不连续空间的目的。
基于opencv的视频实时监测与报警
组员:
目录
1 2 3
背景意义 主要方法
程序设计 结果分析
4
背景意义
近年来，计算机视觉的研究重点已经 从对静态图像的研究过渡到对动态图像 序列的研究上面。 视频图像序列已成为现今计算机视觉 的研究热点，其极大的促进了计算机视 觉在各领域中的应用。
基于C的智能安防监控系统设计与开发
基于C的智能安防监控系统设计与开发智能安防监控系统是一种利用先进的技术手段，结合传感器、摄像头等设备，对监控区域进行实时监测和数据分析的系统。
在当今社会，随着科技的不断发展，智能安防监控系统在各个领域得到了广泛的应用，如家庭、商业、工业等场所。
本文将介绍基于C语言的智能安防监控系统的设计与开发过程。
1. 系统需求分析在设计智能安防监控系统之前，首先需要进行系统需求分析。
根据不同场景的需求，可以确定系统需要实现的功能模块，包括但不限于视频监控、移动侦测、报警通知、远程访问等功能。
同时，还需要考虑系统的稳定性、实时性和扩展性等方面的要求。
2. 系统架构设计基于C语言的智能安防监控系统通常采用客户端-服务器架构。
客户端负责采集监控数据并进行处理，服务器则负责存储数据、处理请求和发送报警信息。
在系统架构设计中，需要考虑到客户端与服务器之间的通信方式、数据传输协议以及数据加密等安全性问题。
3. 模块设计与开发3.1 视频采集模块视频采集模块是智能安防监控系统中最基础的模块之一。
通过调用摄像头接口获取视频流数据，并对视频数据进行处理和分析。
在C语言中，可以使用OpenCV等库来实现视频采集功能。
3.2 移动侦测模块移动侦测模块可以通过比较相邻帧之间的像素差异来检测是否有移动物体出现在监控区域内。
当检测到移动物体时，系统可以触发报警机制并发送通知给用户。
在C语言中，可以通过图像处理算法来实现移动侦测功能。
3.3 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的视频数据和相关信息存储到数据库中，以便后续查询和分析。
在C语言中，可以使用SQLite等轻量级数据库来实现数据存储功能。
3.4 远程访问模块远程访问模块允许用户通过互联网远程访问监控系统，并查看实时视频、历史录像等信息。
在C语言中，可以使用Socket编程实现客户端与服务器之间的通信，从而实现远程访问功能。
4. 系统测试与优化完成系统开发后，需要进行系统测试以验证系统功能是否符合需求，并对系统进行性能优化以提高系统稳定性和响应速度。
基于机器视觉技术的智能监控与报警系统设计与实现
基于机器视觉技术的智能监控与报警系统设计与实现智能监控与报警系统是通过机器视觉技术实现的一种智能化系统，在保障安全的同时提供实时监控和报警功能。
本文将介绍基于机器视觉技术的智能监控与报警系统的设计与实现。
一、系统概述智能监控与报警系统基于机器视觉技术，主要由监控摄像头、图像处理模块、报警模块和数据存储模块组成。
系统通过监控摄像头采集实时图片，经过图像处理模块对图片进行分析和识别，当触发报警条件时，报警模块即时发送报警信号并记录相关数据。
数据存储模块用于存储历史监控数据，方便后续查询和分析。
二、图像处理模块图像处理模块是智能监控与报警系统的核心部分，其主要功能是对采集的图像进行处理和分析，并实现目标识别、行为检测等功能。
图像处理模块的设计应考虑以下几个方面：1. 图像预处理：对采集的图像进行预处理，包括图像增强、降噪和图像分割等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
2. 目标检测与识别：基于机器学习算法和深度学习技术，实现对图像中目标物体的检测和识别。
可以使用目标检测算法如YOLO、SSD等，并结合训练好的分类器实现对目标的识别。
3. 行为监测与分析：通过对目标物体的运动轨迹和行为特征进行分析，实现对异常行为的监测和分析。
可利用目标跟踪算法如卡尔曼滤波、粒子滤波等实现目标的跟踪和预测。
三、报警模块报警模块是智能监控与报警系统的重要组成部分，其主要功能是在发现异常行为时及时发送报警信号。
报警方式可以包括声音报警、短信报警和邮件报警等多种方式，可以根据具体需求进行配置。
报警模块的设计需要考虑以下几个方面：1. 触发条件设置：根据实际应用需求，设置合理的触发条件，以减少误报警的概率。
可结合图像处理模块的分析结果，设置目标的异常行为阈值，当超过阈值时触发报警。
2. 报警信号发送：通过声音、短信和邮件等方式发送报警信号。
可以利用现有的通信技术如短信网关、邮件服务器等实现报警信号的即时发送。
3. 报警记录和管理：报警模块应具备报警记录和管理功能，可将报警信息记录到系统的数据库中，并提供查询和管理接口，方便后续报警信息的回溯和分析。
基于OpenCV和无线通信的智能视频监控报警系统设计的开题报告
基于OpenCV和无线通信的智能视频监控报警系统设计的开题报告一、项目背景和意义随着社会的发展进步，人们对安全保障的需求越来越高，智能视频监控系统逐渐成为重要的安全保障手段。
然而，传统的视频监控系统存在着监控盲区、数据不同步、数据质量不高等问题。
因此，对于视频监控技术的综合应用以及功能的拓展成为了亟待解决的问题。
本项目将基于OpenCV和无线通信技术，设计一款智能视频监控报警系统，实现视频采集、预处理、特征提取、识别分析、远程控制等多项功能，以及对异常情况的实时响应，提高视频监控的智能化和自动化水平，从而更好地满足人们对于安全保障的需求。
二、项目内容和技术路线1. 系统架构设计本系统的架构设计主要包括硬件部分和软件部分。
硬件部分包括视频监控设备、无线通信设备，软件部分包括实时视频采集、图像处理、特征提取以及异常检测等功能模块。
2. 视频采集与图像处理采用OpenCV作为视频采集工具，从摄像头获取视频流并进行预处理，包括图像分辨率调整、去噪、亮度调整等。
为了提高拍摄效果，还可以采用多种滤波算法进行图像增强处理，从而得到更清晰准确的图像信息。
3. 特征提取与识别分析提取目标视频的特征信息，采用特征提取算法对视频帧进行处理，包括运动、颜色、纹理等特征分析，结合机器学习的分类模型识别目标并分析其异常行为。
4. 异常检测与报警当目标存在异常行为时，系统将自动向指定的监控中心发送报警信息，包括视频、图像以及检测结果。
同时，还可以采用无线通信技术，将报警信息实时发送给相关人员，以便及时处理异常事件。
三、预期成果及应用前景本项目旨在提高视频监控的智能化、自动化水平，为人们带来更安全、便捷的使用体验。
预计实现的主要成果有智能视频监控系统硬件部分的搭建，软件部分的开发以及算法优化等方面。
该系统可以广泛应用于银行、公共交通、学校等场所，达到有效预防和侦控犯罪的目的。
基于OpenCV的实验室监控系统的研究与实现
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高校 的安全 ， 尤其 是 实验 室 等 公共 场 所 的安 全 防
范 问题越来 越得 到关 注 ， 一些 视 频监 控 系 统 也 日益起 着 重要 的作 用 。但 是 目前 监控 系统 的功能往 往 比较单
一
标跟 踪等几 个部 分 ， 及到计 算机视 觉 、 涉 模式识 别和人 工智 能领域 的许 多核心 问题 。
Ｉｔｒ ｅ 以及 专 用 网 联 接 。 ｎ ｅｎ ｔ １ ２ 系 统 功 能 设 计 ．
用 计算机 视觉 和视频分 析 的方法对 摄像机拍 录 的图像 序 列进行 自动分析 ｎ ， ］ 并判 断它们 的行 为 ， 而做 到 在 从
完成 日常 管理外还 能对发 生 的异 常状况 做 出反应 。从 技术 角度 而言 ， 视频 监 控 主要 是 基 于运 动 视觉 分 析 理 论 的应 用 ， 括了运 动 目标 的检 测 、 包 目标 分 割 提取 、 目
蔫甜 Ｄ 薹 一
，
常常要求 监控人 员持续 地监视 屏幕 ， 多数 监视场 但
１ 系统 设 计
１ １ 系 统 结 构 设 计 ．
景 出 现 异 常 的 情 况 很 少 ， 此 人 工 监 控 不 仅 造 成 巨 大 因
的人力 浪费 ， 而且很 容 易使 得 监 控人 员 思 想松 懈从 而 导致漏报 ， 这些 缺陷 亟待解 决 。 视频 监控就 是指 在 不需 要 人 为 干预 的情 况 下 ， 利
究 方 向 ： 据 挖掘 、 字 图像 处 理 、 件 工 程 ． 数 数 软
焦距 、 变距 ） 可方便地 控制 云 台的转 动 ， ， 用户 可根据 需
钟 足 峰 ：基 于 Ｏｐ ｎ Ｖ 的 实 验 室 监 控 系 统 的研 究 与 实 现 ｅＣ
基于OpenCV的智能监控系统的设计
《自动化技术与应用》2020年第39卷第12朋工业控制与应用Industry Control and Applications基于OpenCV的智能监控系统的设计段丽娜打丁文华打邵卫1,周爽S孟文中彳(1.湖北城市建设职业技术学院，湖北武汉430000；2.黑龙江大学，黑龙江哈尔滨150000；3.烽火科技股份有限公司，湖北武汉430000)摘要：本系统是以树莓派和STM32处理器作为双核控制，利用树莓派作为主要硬件核心，驱动树莓派专用的CSI接口摄像头，编写上层应用来实现数据的采集和网络传输。
客户端部分OpenCV的配置以及使用，利用特征脸实现人脸检测，实现重要数据的采集和显示。
对人脸的识别部分采用云识别;同时采用STM32驱动烟雾传感器对监控区域的火情和突发情况的检测和报警。
关键词：智能监控系统;树莓派,STM32,OpenCV中图分类号:TP277文献标识码:A文章编号:1003-7241(2020)012-0034-07Design of Intelligent Monitoring System Based on OpenCV DUAN Li-na1,DING Wen-hua',SHAO Wei1,ZHOU Shuang2,MENG Wen-zhong3(1.Hubei Urban Construction Vocational And Technologicl College,Wuhan430000China;2.Heilongjiang University,Harbin150000China;3.FiberHome Technologies Group,Wuhan430000China)Abstract:The system is based on Raspberry Pi and STM32processor as dual-core control,using Raspberry Pi as the hardware core, drives the Raspberry Pi special CSI interface camera,writes the upper application to achieve data collection and network transmission.The client part introduces the configuration and use of OpenCV,and then uses the inter-frame difference method to achieve the detection of moving objects.It uses face features to realize face recognition and realizes the collec・tion and display of important data;At the same time,the smoke sensor driven by STM32is used to detect and alarm the fire and emergency in the monitoring area.Key words:intelligent mordtoring system;raspberry Pi;STM32;OpenCV1引言智能监控有极为广泛的应用前景。
基于OpenCV的校园智能视频监控设计与实现
视 盒 采 集 数字 电视 节 目并转 换 为 Ｔ — Ｄ Ｍ Ｂ 节 目，这 也是 今后 工作 的一个 方 向。
在把 本文 的两个模 块集成 进整个Ｔ — Ｄ Ｍ Ｂ
发射 系 统 和成 熟 的Ｔ — Ｄ Ｍ Ｂ 播 放 器 基础 上 ，
【 １ ］ 李栋． 数 字声音 广播 ［ Ｍ ］ ． 北 京： 北京广播 学院 出版
前 沿 课 题 。 与 传 统 的模 拟 监 控 不 同 ， 智 系 统 设计 的 开 发 周 期 ， 使 系 统 运 行 更 加 能 监 控 系 统 能 实 时 的对 摄 像 机 捕 捉 到 的 稳 定 。
载 有Ｐ Ｃ Ｒ 的 自适应 区 ，且Ｐ Ｃ Ｒ ｂ ａ ｓ ｅ 等 于 该
础 上 可 以进 一 步 对 目标 的行 为 进 行 分 析 别 、 动 态 跟 踪 、 图 像 分 割 及 人 机 互 动 ３ ． 校 园智 能 视频 监 控 系统 的实 现 ３ ． １ 系统 工 作 流程
校 园 的 流 动 人 口大 量 增 加 ，治 安 形 势 错 和 理 解 。本 文 构 建 的 校 园智 能视 频 监 控 等 。
态 目标的精确跟踪。 【 关键词】Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ；智 能视 频监控 ；目标检测 ；目标跟踪
１ ． 引言
视 频 序 列 进 行 处 理 和 分 析 ， 自动 完 成 动
鉴于Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的 特 点 ， 它 主 要 用 于对
近 年 来 ， 随 着 我 国职 业 院 校 的不 断 态 目标 的 检 测 、识 别 和 跟 踪 ，并 在 此 基 视 频 图像 进 行 一 些 高 级 处 理 ，如 人 脸 识 发展 ，校园建筑面积和 规模逐步扩大 ，
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基于OpenCV的智能监控预警系统的研究与设计随着人们对安全要求的提高,智能视频监控系统作为安全预警的主要手段也越来越广泛的应用在日常生活中。
但是购买监控设备往往要花费很多,安装也不方便。
本文旨在开发一个仅使用家庭电脑和USB摄像头,就能在短时间内对特定区域进行监控的简单智能预警系统。
本系统的软件开发环境为Visual Studio 2015和OpenCV 3.4.2,核心代码由C++编写,软件界面由C#编写。
应用场景为在目标可见的情况下进行防盗预警,如小区楼下电动车的防盗预警。
设计思路如下:当有运动目标出现时,能及时检测到运动目标,并对运动目标进行判断,如果是行人则进行跟踪,跟踪过程中对异常行为进行预警。
本文主要工作如下:(1)对传统的运动目标检测方法进行了理论研究和实验探索,针对传统运动目标检测方法在多目标距离较近时不能给出目标准确位置的缺点,本文引入了基于深度学习的SSD网络目标检测方法。
经过实验探索了SSD 方法的优点和不足,最后本文提出了基于帧差法和SSD网络的改进的运动目标检测方法。
新方法能有效避免帧差法和SSD网络单独使用时存在的缺点,并且对边缘处的目标识别做了优化设计,有效的提高了目标检测的准确度和效率。
(2)对OpenCV扩展模块中的七种跟踪方法进行了理论介绍,并通过实验比较了各个算法的准确度和速率,由于目标跟踪时会碰到光照变化、尺度变化、遮挡等情况导致跟踪失败,本文在跟踪过程中加入SSD网络,不仅实现了全自动跟踪,而且在目标跟踪失败时会重新检测目标位置,从而重启跟踪方法。
最后实验发现MOSSE跟踪器是最适合本系统的跟踪方法,因该方法消耗的总
时间最少。
(3)综合前面的目标检测部分和跟踪部分,完成了本系统总体程序的设计和软件界面的设计,最后对多实例情况进行测试并统计多种情况测试结果,实测结果表明本系统可以准确的检测和跟踪运动目标,并对异常行为进行预警,达到了最初设计的目的。