几种主流的技术在视频监控系统中的应用
光缆中继设备在视频监控中的应用

光缆中继设备在视频监控中的应用概述在当今的数字化时代,视频监控系统广泛应用于各行各业,以确保人员安全和财产保护。
而光缆中继设备作为传输视频信号的关键技术,在视频监控中起着重要的作用。
本文将探讨光缆中继设备在视频监控中的应用以及其优势和挑战。
一、光缆中继设备的优势1. 高带宽传输能力:光缆中继设备采用光纤作为信号传输介质,具有广带宽能力,可以传输高质量、高分辨率的视频信号。
相比传统的电缆传输方式,光缆中继设备能够保持视频信号的稳定性和清晰度。
2. 长距离传输能力:光缆中继设备可以实现长距离的视频信号传输,克服了传统电缆传输的距离限制。
这对于大型城市、工业园区和较远距离监控点的视频监控是非常重要的。
3. 抗干扰能力强:光缆中继设备采用光纤传输,不受电磁干扰的影响,保证了视频信号的稳定性和可靠性。
相比传统的电缆传输方式,光缆中继设备能够在复杂的工业环境和城市环境中保持良好的传输性能。
二、光缆中继设备的应用场景1. 城市监控系统:在城市中,公共安全是重中之重。
光缆中继设备可以将视频信号从监控摄像机传输到控制中心,帮助警方及时了解并响应各类突发事件。
不仅如此,光缆中继设备还可以实现多个监控点的信号集中传输,提高监控系统的效率和覆盖范围。
2. 交通监控系统:交通监控是确保道路和交通安全的重要手段。
光缆中继设备可以将交通摄像机的视频信号传输到交通指挥中心,协助交警管理和控制交通流动。
光缆中继设备的高带宽传输能力和抗干扰能力保证了高清晰度的视频信号传输,为交通监控提供了重要支持。
3. 工业监控系统:在一些工业园区和生产场所,光缆中继设备被广泛应用于监控生产过程和设备状态。
通过将摄像机的视频信号传输至控制室,管理人员可以远程监控并掌握实时的工艺过程,及时发现和处理异常情况,提高工业生产的效率和安全性。
4. 高清监控系统:随着高清技术的发展,对于视频监控系统的要求也越来越高。
光缆中继设备作为高清视频信号传输的有效手段,在高清监控系统中发挥重要作用。
视频监控(VM)解决方案

视频监控(VM)解决方案第一章:概述 (2)1.1 视频监控技术发展历程 (2)1.1.1 模拟监控阶段 (2)1.1.2 数字监控阶段 (3)1.1.3 网络监控阶段 (3)1.2 视频监控系统的组成 (3)1.2.1 摄像头 (3)1.2.2 传输设备 (3)1.2.3 后端设备 (3)1.2.4 显示设备 (3)1.2.5 管理软件 (3)1.2.6 辅助设备 (4)第二章:硬件设备 (4)2.1 摄像机选型 (4)2.2 存储设备选择 (4)2.3 编解码器与传输设备 (5)第三章:软件平台 (5)3.1 视频监控管理软件 (5)3.2 视频分析软件 (6)3.3 移动客户端应用 (6)第四章:网络架构 (7)4.1 网络拓扑设计 (7)4.2 IP地址规划 (7)4.3 安全防护措施 (8)第五章:布线与安装 (8)5.1 布线设计与施工 (8)5.1.1 布线设计原则 (8)5.1.2 布线施工流程 (9)5.2 摄像机安装与调试 (9)5.2.1 摄像机安装位置选择 (9)5.2.2 摄像机安装方法 (9)5.2.3 摄像机调试 (10)5.3 系统集成与验收 (10)5.3.1 系统集成 (10)5.3.2 验收标准 (10)第六章:系统调试与优化 (11)6.1 系统功能测试 (11)6.1.1 硬件功能测试 (11)6.1.2 软件功能测试 (11)6.1.3 系统集成测试 (11)6.2 画面质量调整 (11)6.2.1 画面分辨率调整 (12)6.2.2 画面帧率调整 (12)6.2.3 画面亮度、对比度调整 (12)6.2.4 画面降噪处理 (12)6.3 系统升级与维护 (12)6.3.1 硬件升级 (12)6.3.2 软件升级 (12)6.3.3 系统备份 (12)6.3.4 系统维护 (12)6.3.5 用户培训与支持 (12)第七章应用场景 (12)7.1 城市监控系统 (12)7.2 交通监控系统 (13)7.3 工业监控系统 (13)第八章:法律法规与标准 (13)8.1 法律法规概述 (13)8.2 国家标准与行业标准 (14)8.3 数据保护与隐私权 (14)第九章:项目实施与管理 (15)9.1 项目策划与预算 (15)9.2 项目实施流程 (16)9.3 项目验收与评估 (16)第十章:故障处理与应急预案 (16)10.1 常见故障类型与处理方法 (16)10.1.1 硬件故障 (17)10.1.2 软件故障 (17)10.1.3 网络故障 (17)10.1.4 数据故障 (17)10.2 应急预案的制定与实施 (17)10.2.1 应急预案的制定 (17)10.2.2 应急预案的实施 (18)10.3 系统恢复与备份 (18)10.3.1 系统恢复 (18)10.3.2 数据备份 (18)第一章:概述1.1 视频监控技术发展历程视频监控技术作为一种重要的安全技术手段,经历了从模拟到数字,再到网络化的演变过程。
视频监控系统中的行人识别技术教程

视频监控系统中的行人识别技术教程近年来,随着视频监控技术的飞速发展,视频监控系统在公共安全、交通管理等领域发挥着越来越重要的作用。
其中,行人识别技术作为视频监控系统的核心技术之一,具有广泛的应用前景。
本文将介绍视频监控系统中的行人识别技术教程,以帮助读者了解该技术的基本原理和实现方法。
一、行人识别技术的基本原理行人识别技术是指通过视频监控系统中的摄像头捕捉行人的图像信息,并对其进行分析和识别的过程。
其基本原理可以总结为以下几个步骤:1. 行人检测:首先,在视频帧中进行行人检测,从图像中提取行人的位置和姿态以及其他特征信息,例如人体的轮廓、颜色等。
2. 特征提取:根据行人检测的结果,提取行人图像的特征向量,通常包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
这些特征可以描述行人的外观和结构信息。
3. 特征匹配:将提取到的特征向量与已知的行人特征库进行比对和匹配,以确定行人的身份。
匹配算法常用的有欧氏距离算法、K近邻算法等。
4. 行人跟踪:一旦行人被成功识别,监控系统将记录其运动轨迹,并实时更新行人的位置信息,以便追踪行人的活动。
二、行人识别技术的实现方法行人识别技术的实现方法具有多样性,下面列举几种常用的方法:1. 基于机器学习的方法:这是一种基于大量训练样本的数据统计分析方法。
通过收集和标注大量行人图像来训练算法模型,以实现对行人的准确识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
2. 基于深度学习的方法:深度学习算法在图像处理和模式识别领域表现出色。
利用深度神经网络模型(如卷积神经网络CNN)进行特征提取和分类,可以提高行人识别的准确度。
3. 基于轮廓模型的方法:在行人识别中,人体的轮廓信息是非常重要的特征之一。
通过提取人体轮廓并进行形状匹配,可以实现对行人的准确识别。
4. 基于行为分析的方法:行人的行为特征也可以用于行人识别。
例如,通过分析行人的步态、动作等行为信息,可以辅助行人的识别和跟踪。
第六章 网络视频监控关键技术

6.3固定码率和可变码率编码解 码
视频编码可以分为可变码率和固定码率两种。 相对于VBR和ABR来讲,它压缩出来的文件体 积很大,而且音质相对于VBR和ABR不会有明 显的提高。 一般在我们输出视频文件的时候都会碰到一个选 即 CBR与VBR,CBR的英文全称是Constant Bit Rate翻译过来是固定 码率就是说每一秒种的画 面如果看做是一个静止的图片文件的话(实际上 是每一帧的画面大小加起来)它大小是固定的, VBR的英文全称是Variable Bit Rate意思是可变 码率主就是每一秒画面的大小是不固定。
结构专门针对音频及视频应用设计,在多媒体音视 频处理方面具有速度快、成本低、功耗低、易于 产品设计、方便使用等特点,但由于很多功能以 及算法都固化在芯片上,不够灵活,硬件设备厂 家在做产品开发时容易受制于芯片厂商。 专用集成电路ASIC是面向专门用途,为某一 用户特定生产的集成电路,如电视视频处理芯片、 电话中语音处理芯片等。 采用ASIC芯片技术的压缩板卡包括Wischip、 INTIME IME6400和Vweb等。
6.8 图像传感器技术
(1)CCD.。 (2)3CCD。 (3)CMOS。 CMOS和CCD同为在数码相机中可记录光线 变化的半导体。CMOS的制造技术和一般计算机 芯片没什么差别,CMOS的缺点就是太容易出现 杂点,这主要是因为早期的设计使CMOS在处理 快速变化的影像时,由于电流变化过于频繁而会 产生过热现象。 CCD与CMOS的主要性能差别如表6-2所示。
红外摄像机主要用于需要日夜监视、特别强调 夜间监视的目标,而目标周围环境又没有太强 光线的场景。 选择红外摄像机时应该考虑红外灯电源的开关 控制问题,可视技术方面主要由以下三大类: 第一类是:卤素灯。
模态融合在智能安防监控中的应用

模态融合在智能安防监控中的应用一、模态融合技术概述模态融合技术是一种将不同类型数据或信息进行整合的技术,其核心在于通过算法将不同模态的数据进行有效结合,从而提升整体数据的表达能力和应用效果。
在智能安防监控领域,模态融合技术的应用尤为重要。
它能够将视频、音频、传感器等多种数据源进行综合分析,提高监控系统的智能性和准确性。
1.1 模态融合技术的核心特性模态融合技术的核心特性主要体现在以下几个方面:- 多源数据整合:能够将来自不同传感器或数据源的信息进行整合,形成一个统一的数据集。
- 信息互补:不同模态的数据往往包含不同的信息,通过融合可以相互补充,提高信息的完整性。
- 智能分析:通过融合技术,可以进行更深层次的数据分析,提升系统的智能处理能力。
- 应用广泛:模态融合技术可以应用于多种场景,如安防监控、医疗诊断、交通管理等。
1.2 模态融合技术的应用场景模态融合技术在智能安防监控中的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:- 视频监控:通过视频数据与其他数据源的融合,提升监控系统的识别和分析能力。
- 音频分析:结合音频数据,进行声音识别和异常检测,增强监控系统的预警功能。
- 传感器数据:利用传感器数据,进行环境监测和状态分析,提高监控系统的全面性。
- 行为分析:通过行为数据与其他数据的融合,进行异常行为的检测和预警。
二、模态融合在智能安防监控中的应用模态融合技术在智能安防监控中的应用主要体现在以下几个方面:2.1 视频监控系统视频监控是智能安防监控系统中的重要组成部分。
通过模态融合技术,可以将视频数据与其他数据源进行整合,提升监控系统的识别和分析能力。
例如,将视频数据与音频数据融合,可以进行声音源的定位和识别,增强监控系统的多维度分析能力。
同时,视频数据与传感器数据的融合,可以进行环境监测和状态分析,提高监控系统的全面性和准确性。
2.2 音频分析系统音频分析在智能安防监控中也扮演着重要角色。
通过模态融合技术,可以将音频数据与其他数据源进行整合,进行声音识别和异常检测。
IPC(网络摄像机)核心技术以及亮点功能

IPC核心技术谈及IPC的核心技术,还是需要从其软硬件构成谈起。
在硬件上,IPC主要是由光学器件、感光成像器件、IC芯片、电路板等构成;从软件上看,主要是包括视频编码压缩算法、视频分析算法及应用软件程序。
不同的公司采用不同的成像器件、芯片、开发不同的压缩算法,最终生产的IPC设备在性能表现上会有很大的差别。
(一)光学成像技术光学成像系统无论是在模拟摄像机还是在IPC系统中都是一个重要的环节,视频图像的质量与光学成像系统密切相关。
通常光学成像技术包括镜头技术及感光器件技术,一直以来,镜头技术以德国及日本的技术比较领先。
感光器件目前有CCD及CMOS两种,CCD感光器件目前占据对的市场份额。
CCD的主要优点是高解析、低噪音、高敏感、可大批量稳定生产等,日本公司的CCD 技术占全球主导地位。
CMOS急速自从20世纪80年代发明以来,初期主要用于低端、低品质市场,但随着CMOS技术的逐步成熟和完善,在高分辨率摄像头中,CMOS开始迅猛发展起来,CMOS技术目前是欧美公司的天下。
这两种传感器各有长短,甚至好多公司的IPC 产品线分别以CCD和CMOS传感器架构支撑,两条腿并行。
(二)视频编码算法视频编码算法不仅仅是DVS、DVR的核心技术,对于IPC一样是核心技术。
无论何种编码方式,其关键是“在有限的码流下实现高质量的图像,并具有良好地网络适应性”。
视频编码算法从早期的MJPEG,MPEG-4,发展到目前的H.264。
H.264因为具有良好地图形质量、编码效率及网络适应能力,是目前及未来一段时间编码算法的主流。
早期的IPC主要采用MJPEG算法,MJPEG编码方式比较简单,对芯片的处理能力要求不高。
采用帧内压缩方式,帧内间没有关系;图像质量好,适合于影像编辑。
但是由于不采用帧间预测技术,使得码流过高从而网络负荷较重,存储空间需求也比较大。
由于MJPEG 编码方式下对每帧图像独立压缩编码,因此,在部分地区可用来做法律证据。
安防监控技术的发展趋势

安防监控技术的发展趋势——从模拟到数字化安防监控技术是现代化城市管理和安全维护的重要手段。
在过去的几十年中,随着科技的不断发展,安防监控技术也得到了广泛的应用。
从最初的模拟监控技术到数字化监控技术的兴起,安防监控技术的发展呈现出明显的趋势。
一、模拟监控技术时代20世纪初期,安防监控技术主要使用的是模拟监控技术。
在这一时期,监控视频信号是通过模拟信号传输,而且监控的范围非常有限。
由于技术限制,模拟监控技术的清晰度和稳定性都较为低下,很难满足人们对高质量监控的需求。
二、数字化监控技术兴起随着计算机技术、数字通信技术等技术的快速发展,数字化监控技术开始在90年代末期迅速兴起。
数字化监控技术的出现彻底解决了模拟监控技术存在的问题。
数字化监控技术采用数字信号传输,数据传输速度明显提高,视频图像质量也大大提高。
同时,数字化监控技术还具备数字化存储和远程传输等多种功能,方便管理人员对视频监控数据的保存、查看、管理和处理。
三、高清晰度监控成趋势在数字化监控技术的基础上,高清晰度监控技术逐渐成为主流。
高清晰度监控技术使用专业高清摄像头,最高可达4K画质,实现监控图像更加清晰、真实。
此外,高清晰度监控技术还能够提供更多的监控画面和更大的视野范围,更好地满足了人们对于安全监控的需求。
四、智能化监控渐成趋势除了高清晰度监控技术,智能化监控技术也慢慢成为趋势。
随着人工智能技术的快速发展,智能化监控技术也正在逐渐应用到安防行业中。
智能化监控技术可以通过计算机视觉、视频识别等技术对监控视频数据进行智能分析和处理,自动发现异常情况和报警。
智能化监控技术的应用将会提升安全防护的灵敏度和准确性,更好地保护人们的生命财产安全。
五、4G/5G技术也将改变监控方式随着4G/5G技术的普及,无线监控技术也被广泛应用。
4G/5G 技术可以提供更快的网络传输速度和更好的带宽支持,从而实现高清晰度视频实时传输和远程监控。
此外,4G/5G技术的广泛应用还将加速智能化监控技术的发展和应用。
视频监控系统中的行为识别与异常检测方法

视频监控系统中的行为识别与异常检测方法随着科技的不断进步,视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
无论是在公共场所、企事业单位,还是在家庭和交通系统中,视频监控系统都起到了重要的作用。
然而,仅凭人工监控往往难以覆盖所有细节,并且容易出现疏漏。
因此,行为识别与异常检测方法的研究和应用显得尤为重要。
行为识别是指通过对监控场景中的人、车、物等进行行为特征提取和分析,实现对不同行为进行自动识别的过程。
行为识别技术可以帮助监控人员及时发现可疑行为,并对其进行预警和处理。
在视频监控系统中,通常采用的行为识别方法包括机器学习、计算机视觉和深度学习等。
一种常见的行为识别方法是基于机器学习的分类算法。
该算法通过对已标注的训练数据进行学习,从而得到一个分类模型。
在实际应用中,可以使用支持向量机、随机森林或深度神经网络等算法对行为数据进行训练和分类。
通过不断优化训练模型,使其能够准确识别不同的行为,如交通事故、盗窃等。
另一种常用的行为识别方法是基于计算机视觉技术的方法。
计算机视觉技术可以通过对图像或视频数据进行处理和分析,提取出图像特征,并对其进行相应的识别。
在视频监控系统中,可以利用计算机视觉技术对人的动作、物体的移动等进行识别和跟踪。
例如,可以通过对人的运动轨迹进行分析,判断是否存在异常行为。
最近几年,深度学习在行为识别与异常检测领域中取得了显著的进展。
深度学习模型可以通过对大量训练数据进行学习,自动提取出特征,并实现对复杂行为的准确识别。
例如,可以利用卷积神经网络对视频图像进行特征提取,然后使用循环神经网络对时间序列进行建模,从而实现对行为的识别和分类。
深度学习在行为识别领域的应用有望进一步提高视频监控系统的准确性和效率。
与行为识别相比,异常检测更加困难。
异常检测是指对监控场景中的异常行为进行识别和报警。
由于异常行为的种类繁多,且难以定义明确的规则,因此传统的方法常常难以胜任。
现如今,基于机器学习和深度学习的异常检测方法逐渐得到应用。
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几种主流的技术在视频监控系统中的应用 一、引言
随着通信、计算机、多媒体技术的发展,以及安防、金融、教育等行业日益增涨的客户需求,大型的远程视频监控系统正在全国各地迅速地建设起来。视频监控在经历了模拟监控、数模结合监控、全数字化监控的发展后,正朝着网络化、平台化、大型化、综合化的方向发展。
传统的视频监控技术已无法满足新的业务需求与新的业务模式。视频监控的发展,越来越需要各种技术的综合,并且不断创新。未来的视频监控系统将是各种先进技术的集大成者。下面简要阐述目前视频监控需要用到的各种主流技术。
二、流媒体技术 实时视频监视与录像回放是视频监控的两大重要基本业务,其本质是将视频源上的多媒体数据传送到视频接收端。实时视频监视要求完成视频的实时传输,具有很强的实时性;录像回放则类似于VOD业务,具有一定的实时性(但并非很强),要求画面清晰流畅,并且能完成各种播放控制操作。
我们可以将前端的摄像机看成是实时的A/V源,而将录像文件看成是存储的A/V文件,那么目前解决此类问题的一个很好的办法便是运用流媒体技术。
我们知道,流式传输及流媒体(StreamingMedia)是为了解决信息传输实时性问题而开发的。流式传输主要指通过网络传输媒体(如音频、视频等)的技术总称,其特定含义为通过网络将音视频等信息传输到用户终端播放时,无须等全部文件下载完毕才可播放,而是将连续的音视频信息压缩后放于服务器,用户终端播放时只要将开始部分的内容存入其内存,其余数据流由用户终端在后台继续接收并播放,直至播放完毕或用户中止操作。这样,用户播放媒体的等待时间将显著减少,且无须太大缓存。流媒体指使用流式传输技术的连续时基媒体。
流式传输主要是为了区别于下载传输而提出的。传统的下载转输方式有两个基本条件,一是基于文件操作,二是文件要全部下载后才能使用(播放)。对于实时视频监视而言,不存在文件的概念,因此无法用“下载”的方式实现。对于录像业务,录像数据可以以文件形式存在,但是,如果录像数据如果必须等完全下载后才能播放的话,会带来很大的时延,用户无法忍受。所以,比较理想的方式是采用流式传输。
实现流式传输有顺序流式传输(ProgressiveStreaming)和实时流式传输(RealtimeStreaming)两种方法。视频监控业务主要采用实时流式传输。
图1采用流媒体技术的视频监控示意图 图1为采用流媒体技术的视频监控系统架构示意图。网络摄像机可以看成是一台提供实时A/V源的服务器,当用户请求进行实时监视时,网络摄像机采用实时流式传输方式向用户终端传送监控画面。考虑到多个用户同时访问网络摄像机将带来流量瓶颈等问题,可以使用视频服务器来进行中转,让视频服务器来提供强大的负载能力。
以上只是原理性的简要说明。上述方案可以满足小型的视频监控系统,但在大型的视频监控系统中,监控前端设备与用户终端的数目都非常庞大,除了增加考虑组播、广播等方案外,更需要一套完善的媒体分发、调度机制来保证媒体的高效传送。在这方面,目前尚无现成的成熟方案,中国通信标准化组织(CCSA)正对此展开积极研究,以便为未来的视频监控系统提供标准的媒体传送机制。
三、Presence可以很好地为服务于视频监控技术 提到Presence,大家首先想到的肯定是即时通信(IM)。而Presence技术与视频监控的结合似乎是一个比较新的提法。以传统方式来思考,似乎两者没有太大瓜葛。其实不然,Presence可以很好地为服务于视频监控。
Presence,也作“PresenceInformation”,中文一般译为“呈现”,用以传达用户状态以及用户通过一组设备进行通信的能力。Presence最常用于即时通信工具中,比如,在很多IM软件中有:联机、忙碌、离开、显示为脱机等状态。这些便称为“Presence状态”,它们表征了用户当前所处的某种状态。同时,这些状态还反映出与该用户与其他用户进行通信的能力,比如若用户处于“脱机”状态的话,别的用户便不能用即时消息与之通信。 几种主流的技术在视频监控系统中的应用(2)
一个最简单的Presence过程如下:一个用户(称为Watcher)订阅(SUBSCRIBE)他感兴趣的另一用户(Presentity)的Presence状态,Presentity接受订阅请求。以后Presentity的状态发生变化之后他会发布(PUBLISH)自己的新状态,这个新状态会通知(NOTIFY)给Watcher。下图给出的是RFC2778提出的Presence模型。
图2RFC2778Presence模型 从系统的角度来看,视频监控中的各个监控前端设备与IM系统中的用户有很多相似之处,比如说,系统应时刻了解各监控前端设备:(1)是否已登录到系统;(2)具备什么样的能力集(比如支持何种编码方式,是否支持加密,是否支持远程PTZ控制);(3)是否正在被用户访问,以及被哪些用户访问等等。
不难发现,以上这些“状态”的维护正是Presence技术的擅长之处。可见,如果能将Presence的技术成果运用到视频监控系统中,将会带来很大的方便。
四、智能视频监控是网络化视频监控领域最前沿的应用模式之一 智能视频(IV,IntelligentVideo)源自计算机视觉(CV,ComputerVision)技术。计算机视觉技术是人工智能(AI,ArtificialIntelligent)研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。 视频监控中所提到的智能视频技术主要是指:“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。
建造视频监控系统的目的,一是为了视觉上的延伸——把处于别地的画面通过网络与设备“拉近”到眼前,因此有了远程监控;二是为了智力上的延伸——让系统自动为我们分析问题并解决问题,于是有了智能监控。当然,后者是更高层次上的要求,但也是视频监控今后发展的必然要求。
传统的视频监控系统缺乏智能,在很大程度上依赖于人的判断。然而,人类有着自身难以克服的弱点,比如:(1)人力有限,人的反应与处理速度有限,导致我们在指定的时间内能够进行监视的地点有限。这也就意味着各个被监控点并非每时每刻都处于监控当中。(2)人并非一个可以完全信赖的观察者,无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候,由于自身生理上的弱点,我们经常无法察觉安全威胁,从而导致漏报现象的发生。
从上述分析来看,当开展大规模视频监控以后,智能监控实际上已不是可有可无的装饰品,而是系统所必备的一种能力。否则,巨大的投资将由于缺乏人力资源的跟进以及人类自身的弱点,而有可能变为一种浪费。
智能视频技术可以在很多地方得到应用。比如: (1)高级视频移动侦测:在复杂的天气环境中(例如雨雪、大雾、大风等)精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况,包括运动方向、运动特征等。
(2)物体追踪:侦测到移动物体之后,根据物体的运动情况,自动发送PTZ控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
(3)人物面部识别:自动识别人物的脸部特征,并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间,通常与门禁系统配合使用。“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体,此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。 几种主流的技术在视频监控系统中的应用(3)
(4)车辆识别:识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征,并反馈给监控者。此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。
(5)非法滞留:当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长,或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
(6)交通流量控制:用于在公路上监视交通情况,例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。
五、视频监控无线传输技术 如果被监控点和中央控制中心相距较远且位置较分散,利用传统网络布线的方式不但成本非常高,而且一旦遇到河流山脉等障碍时,有线网络更是束手无策。此时,无线网络的优势就能体现出来。利用无线网桥技术,可以将多个被监测点与中央控制中心连接起来,且搭建迅速,可以在最短的时间内迅速建立起无线网络链路。
在无线监控系统中,无线网络主要扮演连接被监控点和监控中心数据传输链路的角色。通过无线网络可以将远程的多个监控点设备连接起来,进行视频传输;同时,由于监控系统对视频质量要求较高,如何在无线网络中传输稳定高质量的视频信息也是无线数字监控系统中需要解决的关键技术之一;此外,从工程实现的角度考虑,桥接设备往往安装在室外,如何对这些设备进行远距离供电以及设备管理也是值得关注的问题。
六、红外热成像技术 人眼能够感受到的可见光波长为0.38~0.78微米。红外线属于波长大于0.78微米的电磁波。自然界中,一切物体都会辐射不同波长的红外线,因此能够利用特制的探测设备分别检测出监控目标本身和背景之间的红外线波长,从而可以得到不同的红外图像,这红外图像称为热图像。
采用红外热成像技术,探测目标物体的红外辐射,并通过光电转换、信号处理等手段,将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的设备被称为红外热成像仪。
红外热成像仪在视频监控中的应用举例: 1.夜间及恶劣气候条件下的目标监控 夜晚,需可见光工作的设备已经不能正常工作,如果采用人工照明,则容易暴露目标。若采用微光夜视设备,它同样也工作在可见光波段,依然需要外界光照明。而红外热成像仪是被动接受目标自身的红外热辐射,无论白天黑夜均可以正常工作,并且也不会暴露自己。同样在雨、雾等恶劣的气候条件下,由于可见光的波长短,克服障碍的能力差,因而观测效果差,但红外线的波长较长,特别是工作在8~14um的热成像仪,穿透雨、雾的能力较强,因此在夜间以及恶劣气候条件,采用红外热成像监控设备仍可以正常地对各种目标进行监控。
2.防火监控 由于红外热成像仪是反映物体表面温度而成像的设备,因此除了夜间可以作为现场监控使用外,还可以作为有效的防火报警设备。很多火灾往往是由不明显的隐火引发的。用现有的普通方法,很难发现这种隐性火灾苗头。而应用红外热成像仪可以快速有效地发现这些隐火,并且可以准确判定火灾的地点和范围,透过烟雾发现着火点,做到早知道、早预防、早扑灭。
3.伪装及隐蔽目标的识别 伪装是以防可见光观测为主,犯罪分子作案时通常会隐蔽在草丛及树林中,由于野外环境的恶劣及人的视觉错觉,容易产生错误判断。红外热成像仪是被动接受目标自身的热辐射,人