智能视频行为分析平台建设方案

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监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案

监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案

监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案智能视频分析监控系统是一种利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析、识别和处理的系统,广泛应用于各个领域,包括监狱和看守所。

下面将为您介绍一套监狱看守所智能视频分析监控全套系统方案。

1.系统架构:-视频采集设备:包括高清摄像机、红外摄像机、半球摄像机等,用于对监狱看守所内外环境进行全方位、多角度的监控。

-视频传输设备:利用有线或无线网络传输视频信号到视频处理服务器。

-视频处理服务器:负责对传输过来的视频信号进行实时分析和处理,利用计算机视觉技术进行人脸识别、行为分析、异常检测等功能。

-视频存储设备:将处理好的视频数据进行存储,以备追溯和证据保全。

-监控中心:用于监控和管理监狱看守所内外的视频信号、系统设备状态等。

2.功能性需求:(1)人脸识别:通过对监狱看守所内部人员和访客的人脸进行识别和比对,实现身份认证和门禁控制。

(2)行为分析:对囚犯和看守所工作人员的行为进行实时分析,例如监测是否有暴力行为、逃跑行为等,以提前预防和处理潜在的安全风险。

(3)异常检测:通过分析监狱看守所内外的视频信号,及时发现和报警异常情况,如烟雾、火灾、闯入等。

(4)视频追溯:将处理好的视频数据进行存储,可以随时查询和检索特定时间段内的视频,提供给调查和取证使用。

(5)数据分析和报告:对监狱看守所的视频数据进行统计分析,以提供监所工作的参考依据和改进方向。

3.技术实现:(1)计算机视觉技术:通过人脸识别算法、行为分析算法、异常检测算法等,对监狱看守所内外视频信号进行实时分析和处理。

(2)大数据存储和处理:利用大数据技术对处理好的视频数据进行存储和处理,以便后期的查询和数据分析。

(3)云计算和边缘计算:利用云计算和边缘计算技术,提高视频处理的实时性和效率。

(4)人机交互技术:通过图像识别、语音识别等技术实现与系统的交互操作,方便用户对监控系统的控制和操作。

4.系统优势:(1)提升监控效率:通过人脸识别、行为分析等技术实现对视频信号的实时处理和分析,能够快速识别和解决问题,提高监狱看守所的安全性和效率。

视频监控施工方案智能视频分析技术在大型工地监控中的应用

视频监控施工方案智能视频分析技术在大型工地监控中的应用

视频监控施工方案智能视频分析技术在大型工地监控中的应用视频监控施工方案是一种应用智能视频分析技术在大型工地监控中的重要方式。

随着科技的飞速发展和人们对安全需求的增加,大型工地的监控设备已经从传统的闭路电视系统升级到了集成智能视频分析技术的系统。

本文将介绍视频监控施工方案以及智能视频分析技术在大型工地监控中的应用。

一、视频监控施工方案的概述在大型工地建设过程中,为了确保工人和设备的安全,监控系统起着至关重要的作用。

传统的监控系统仅仅能提供简单的视频图像,无法对画面进行智能分析和处理。

而视频监控施工方案则采用了智能视频分析技术,提供了更为全面、高效的工地监控服务。

二、智能视频分析技术的应用2.1人员识别与管理通过智能视频分析技术,工地监控系统可以自动识别出进入工地的人员,并进行身份认证。

这样一来,就可以避免未经许可的人员进入工地,保障工地的安全。

此外,还可以根据人员的工作权限进行管理,确保每个人在工地内的行为符合规定。

2.2异常行为检测智能视频分析技术还具备异常行为检测的功能。

通过对视频画面的深度学习和图像分析,系统可以自动识别出工人的异常行为,如长时间不动、悬空作业、危险行为等,并及时发出警报。

这样,工地管理人员可以迅速介入并采取措施,确保工人的安全。

2.3车辆管理工地监控系统可以通过智能视频分析技术对进出工地的车辆进行管理。

系统可以自动识别并记录车辆的牌照信息,记录车辆进出的时间和次数,并对未经授权的车辆进行报警。

这样,不仅可以提高工地的安全性,还可以提高运输效率,防止盗窃和违规行为的发生。

2.4区域入侵检测利用智能视频分析技术,工地监控系统可以进行区域入侵检测。

该功能通过设定工地内的监控区域,在无人值守的情况下自动监控工地的安全。

一旦有人员或物体进入设定区域,系统会立即发出警报,提供给工程师进行处理。

这种方式可以实时监控工地的安全,及时发现潜在的安全隐患。

三、智能视频分析技术的优势相比传统的监控系统,视频监控施工方案采用智能视频分析技术具有以下优势:3.1 准确性高:智能视频分析技术可以对大量的视频图像进行高速处理和分析,从而提高了监控系统的准确性和及时性。

视频实时分析系统技术方案

视频实时分析系统技术方案

视频实时分析系统技术方案目录1 系统概述 (2)1.1 建设背景 (2)1.2 设计思想 (2)1.3 设计依据 (3)1.4 建设目标 (5)1.5 设计原则 (5)2 需求分析 (7)2.1 应用现状 (7)2.2 业务现状分析 (7)2.3 应用场景需求分析 (8)2.3.1 目标实时分析 (8)2.3.2 目标智能搜索 (8)2.3.3 多来源、多状态视频资源分析 (9)2.3.4 视频大跨度行业应用 (9)2.4 需求规划 (9)2.4.1 行人目标检索 (9)2.4.2 二轮车目标检索 (9)2.4.3 三轮车目标检索 (9)2.4.4 汽车目标检索 (9)2.4.5 以图检索 (9)2.4.6 自选特征检索 (9)3 系统架构 (10)3.1 逻辑架构图 (10)3.2 网络部署图 (11)4 功能设计 (13)4.1 系统概述 (13)4.2 模块说明 (13)4.3 视频目标结构化分析 (13)4.3.1 行人目标分析 (14)4.3.2 二轮车目标分析 (15)4.3.3 三轮车目标分析 (15)4.3.4 汽车目标分析 (16)4.4 实战应用系统 (16)4.4.1 行人目标检索 (17)4.4.2 二轮车目标检索 (17)4.4.3 三轮车目标检索 (18)4.4.4 汽车目标检索 (19)4.4.5 以图检索 (20)4.4.6 自选特征检索 (21)5 系统优势 (23)5.1 出色的视频兼容能力 (23)5.2 丰富的识别特征种类 (23)5.3 精准的视频分析算法 (23)5.4 极速的数据检索方式 (23)1系统概述1.1 建设背景当前,随着平安城市、天网工程等项目的深入建设与推进,视频监控网络遍布全城。

视频目标分析大数据系统通过对行人、机动车与非机动车等目标特征进行分析和检索,可以快速锁定嫌疑人员,确定人员信息,寻找相关线索,可以免除人工排查的多种问题,提高处理速度和处理数据量,在维护治安和侦察刑侦方面有重要作用。

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。

视频智能行为分析技术方案

视频智能行为分析技术方案

视频智能行为分析技术方案目录第1章前言 (3)第2章视频监控系统的发展趋势 (3)2.1.高清化的发展趋势 (3)2.2.智能化的发展趋势 (4)2.3.综合性的发展趋势 (7)第3章设计原则和依据 (8)3.1.设计原则 (8)3.2.设计依据 (9)第4章智能分析需求分析 (11)4.1.业务需求 (11)4.2.功能需求 (12)4.2.1个体目标的记录和特征识别 (12)4.2.2个体目标异常行为分析识别报警 (12)4.2.3群体目标特定行为分析识别报警 (13)4.2.4特定目标的布控报警功能 (13)4.2.5对目标的历史视频智能检索 (14)4.3.系统性能需求 (14)第5章关键技术分析 (16)第6章系统部署 (17)6.1.计算机网络 (18)6.2.视频分析服务器配置 (19)6.3.应用管理服务器配置 (19)6.4.图像工作站配置 (19)第7章中心应用系统 (19)第8章主要设备技术指标(视频检测器) (20)第9章设备清单 (20)第1章前言近年来,城市公共安全的重要性不断提高,人民群众的生命财产安全及重要活动的保障对城市的依赖性增强。

众多城市已经着力开展视频监控集中管理系统的建设,即对一个城市作整体的规划和设计,从而使城市视频监控系统运行得更加高效、可靠。

发挥更大范围的作用,以加强社会治安的综合治理,实现科技强警,提高快速反应能力和处置突发事件的能力,为城市突发公共事件应急管理系统提供联动及预案措施,以应对各种活动、事故、案件、自然灾害等进行快速处理。

建立合理、有效的城市视频监控管理系统,才能够使政府管理部门在第一时间发现问题,提出应对措施及应急预案,提供科学的分析手段,实现防患于未然。

对城市突发时间具备快速反应能力,提供事后查询及分析的数据、资料,为城市的应急管理体系及管理水平提供有效保障。

城市视频监控管理系统是衡量一个城市现代化管理水平的重要体现,是实现一个城市乃至整个国家安全和稳定的基础。

智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案

智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案

智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案汇报人:日期:目录CATALOGUE•引言•建设目标与需求分析•平台架构与系统设计•关键技术与实现方法•功能模块与特色优势•实施方案与计划•效益预测与风险评估•结论与展望01 CATALOGUE引言随着信息技术和教育的快速发展,传统的课堂教学模式已经难以满足现代教育的需求。

智慧课堂、智慧教学、大数据智能分析等新兴技术的应用,为教育行业带来了革命性的变革。

为了提高教学质量、优化教学资源、培养创新型人才,建设智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台势在必行。

背景介绍本项目旨在利用先进的大数据技术,构建一个集成了智慧课堂、智慧教学、大数据智能分析等功能于一体的综合性平台。

通过该平台,教师可以实现个性化教学、学生可以获得精准的学习资源,同时学校可以更好地管理和评估教学质量。

项目将覆盖全校师生,为他们提供便捷、高效、智能的教学服务,以促进学校整体教学水平的提升。

项目概述02CATALOGUE建设目标与需求分析建设目标01实现教学大数据的全面采集、存储、分析和可视化,为教学质量提升和决策提供支持。

02构建智慧课堂环境,促进师生互动、个性化教学和学生学习效果的优化。

03提高教育信息化水平,推动教育教学改革,实现教育现代化。

1需求分析对接不同类型的教学资源,如课程、题库、素材等,并能够进行个性化推荐和共享。

支持多种教学模式,如在线直播、录播、混合式教学等,满足不同师生的教学需求。

提供学生学情分析、教师教学效果评估等数据报表,辅助学校进行教学质量管理和决策。

具备数据安全保障和隐私保护措施,确保师生个人信息安全。

•平台定位:为学校提供智慧教学大数据智能分析服务的综合性平台。

功能要求数据采集:通过接口对接和人工录入等方式,采集教学过程中的各类数据。

数据存储:采用分布式存储架构,实现海量数据的存储和管理。

运用机器学习和大数据分析技术,对采集的数据进行深入分析,为教学质量提升提供数据支持。

智能视频分析系统项目可行性分析报告

智能视频分析系统项目可行性分析报告

智能视频分析系统项目可行性分析报告一、项目背景随着科技的不断发展,视频监控在各个领域的应用越来越广泛,从公共安全到商业运营,从交通管理到工业生产等。

然而,传统的视频监控系统主要依赖人工来观察和分析大量的视频数据,这不仅效率低下,而且容易出现疏漏和错误。

智能视频分析系统的出现,为解决这些问题提供了有效的途径。

它能够自动对视频内容进行分析和理解,提取有价值的信息,及时发现异常情况,并发出警报,从而大大提高了监控的效率和准确性。

二、项目目标本项目的目标是开发一款智能视频分析系统,能够实现以下主要功能:1、目标检测与跟踪:能够准确检测和跟踪视频中的人物、车辆等目标。

2、行为分析:对目标的行为进行分析,例如判断是否有奔跑、徘徊、打斗等异常行为。

3、人脸识别:能够识别视频中的人物身份。

4、场景理解:对视频中的场景进行理解,例如判断是否有火灾、烟雾等危险情况。

三、市场需求分析1、公共安全领域:警方和安保部门需要通过智能视频分析系统快速发现犯罪嫌疑人、异常行为和潜在的安全威胁,提高公共安全保障能力。

2、商业领域:商场、超市、银行等场所可以利用该系统进行人流统计、顾客行为分析,优化运营管理和防范盗窃等犯罪行为。

3、交通领域:交通管理部门可以通过对道路视频的分析,实现交通流量监测、违章行为检测,提高交通管理效率。

4、工业领域:工厂可以利用智能视频分析系统监控生产流程,及时发现设备故障和安全隐患。

根据市场研究机构的数据,智能视频分析市场呈现出快速增长的趋势,预计未来几年仍将保持较高的增长率。

这表明本项目具有广阔的市场前景。

四、技术可行性分析1、图像处理技术:目前,图像处理技术已经相当成熟,能够实现对视频图像的清晰采集、预处理和特征提取。

2、模式识别技术:通过深度学习等模式识别技术,可以对目标进行有效的检测、分类和识别。

3、数据分析技术:大数据分析技术能够处理海量的视频数据,提取有价值的信息,并进行快速的决策支持。

然而,在技术实现方面,也面临一些挑战,例如复杂场景下的目标识别准确率、实时性要求以及不同光照和天气条件对视频质量的影响等。

视频分析方案

视频分析方案

煤矿AI分析系统建设方案目录第一章前言 (1)第一节建设的背景和必要性 (1)第二节建设目标 (1)第三节设计原则 (1)1、先进性 (1)2、系统稳定性 (2)3、实用性 (2)4、可靠性 (2)5、系统安全性 (2)6、扩充性 (3)7、标准性 (3)8、经济性 (3)第四节设计依据 (4)第二章建设内容 (4)第一节系统结构图 (4)第二节系统功能 (5)1、综合展示 (5)2、传感器移动识别 (5)3、对传感器吹风识别 (5)4、摄像头遮挡、挪动角度识别 (5)5、带标记实时播放 (5)6、摄像头在线、离线检测 (5)7、视频联网接口 (6)8、安全防护认证 (6)9、断点续传 (6)10、时间同步 (6)11、报警管理 (6)12、视频分析报警统计 (6)13、实时视频调阅及历史报警查询 (6)14、信息配置 (7)15、软件授权 (7)第三节设备参数要求 (7)1、矿端“AI分析设备”安装方式 (7)第四节系统特点 (8)第五节矿端设备安装 (8)1、安装范围 (8)2、安设位置要求 (8)第六节设备清单 (9)1. 矿用本安型摄像仪 (9)3.AI训练加数据算法服务器 (11)第三章公司简介 (11)第四章售后服务的保证措施 (12)第一节服务方式 (12)第二节安装调试培训计划 (13)(1) 集中培训 (13)(2) 现场培训 (13)(3) 后续培训 (13)第三节现场服务流程 (14)第四节优惠的后续支持服务 (15)第一章前言第一节建设的背景和必要性为严厉打击煤矿非法违法组织生产行为,加快推进“互联网+监管”应用工作,2023年1月国家矿山安全监察局综贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》(矿安黔〔2023〕3 号),要求T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备对传感器移动位置,用风管对传感器吹风等不安全行为进行视频,并报警。

第二节建设目标针对国家矿山安全监察局贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》要求,建设一套“智能分析”监测系统,在煤矿T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备等设备,利用智能化视频识别等技术,对传感器移动位置,用风管对传感器吹风等不安全行为进行等视频,及时发现煤矿异常动态,自动生成、推送报警信息,实现全天候远程监测的目标。

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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
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.
1。

基于DSP嵌入式处理方式系统架构图如下:
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。

4。

基于末端计算机处理系统结构图如下:
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。

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。

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.
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。

软件平台功能框架结构图如下:
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。

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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