视频监控系统发展的分析与研究
视频监控系统中的行为识别与目标追踪技术研究
视频监控系统中的行为识别与目标追踪技术研究第一章：引言随着社会的发展，人们对公共安全的重视日益增强。
视频监控系统作为一种常见且有效的安全监控手段，在各个领域得到了广泛应用。
然而，如何对视频中的行为进行准确识别并追踪目标，仍然是一个具有挑战性的问题。
本文将探讨视频监控系统中的行为识别与目标追踪技术的研究进展与挑战。
第二章：视频行为识别技术2.1 视频行为识别概述视频行为识别是指通过分析视频中的动作、姿态、运动等信息来辨别人体或物体的特征和行为。
传统的视频行为识别方法主要基于规则、模型和特征提取等技术，但其准确率受到环境变化和复杂动作的影响较大。
2.2 视频行为识别算法近年来，基于深度学习的视频行为识别算法取得了显著的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）能够自动提取视频中的空间和时间特征，并在大规模数据集上进行训练，提高了行为识别的准确性和鲁棒性。
2.3 视频行为识别应用视频行为识别技术在安防领域广泛应用。
例如，识别异常行为、侦测暴力事件等，能够帮助安保人员及时做出反应并采取相应措施。
此外，在交通监控、智能驾驶以及体育竞技等领域也有广泛应用。
第三章：目标追踪技术3.1 目标追踪概述目标追踪是指在视频序列中跟踪特定目标的位置和移动过程。
目标追踪技术能够从连续帧中提取目标的特征，并通过运动模型和位置预测来实现目标的持续追踪。
然而，目标追踪受到光照条件、目标遮挡和视角变化等因素的干扰，存在一定的难题。
3.2 目标追踪算法当前，常用的目标追踪算法包括基于特征的跟踪（如颜色、纹理、形状等特征），以及基于深度学习的跟踪（如Siamese网络、循环神经网络等）。
这些算法能够实时追踪目标并保持较高的准确性和稳定性。
3.3 目标追踪应用目标追踪技术在许多领域具有广泛应用，如交通监控、智能物流、无人机跟踪等。
例如，在交通监控中，通过追踪交通工具或行人，可以实现交通拥堵监测、违法行为识别等功能。
铁路通信综合视频监控系统的应用及发展
铁路通信综合视频监控系统的应用及发展发布时间：2022-04-11T07:04:23.113Z 来源：《中国科技信息》2022年1月上作者：朱诺[导读] 综合视频监控系统在中国国家铁路集团有限公司（简称国铁集团）和各铁路局集团公司应用多年，基本上实现了基础视频资源的联网互通以及重要视频数据的逐级上报。
随着系统建设规模不断升级扩大，接入的前端资源数量日益增多。
原有视频数据通过IP-SAN存储方式、业务软件通过独立服务器部署的方案，在后期节点扩容、系统维护、故障处理等方面，存在视频资源人工配置效率低、海量存储管理繁琐、丢失视频修复时间长等困难。
天津七一二移动通信有限公司朱诺天津 300140摘要：综合视频监控系统在中国国家铁路集团有限公司（简称国铁集团）和各铁路局集团公司应用多年，基本上实现了基础视频资源的联网互通以及重要视频数据的逐级上报。
随着系统建设规模不断升级扩大，接入的前端资源数量日益增多。
原有视频数据通过IP-SAN存储方式、业务软件通过独立服务器部署的方案，在后期节点扩容、系统维护、故障处理等方面，存在视频资源人工配置效率低、海量存储管理繁琐、丢失视频修复时间长等困难。
随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，铁路综合视频监控系统规模迅速扩大，现有视频图像系统的规模、架构、系统应用已不能满足新形势的要求，铁路综合视频云存储系统的搭建势在必行。
基于此，本篇文章对铁路通信综合视频监控系统的应用及发展进行研究，以供参考。
关键词：铁路通信；综合视频监控系统；应用及发展引言我国铁路综合视频监控系统的发展经历了模拟、数字、高清化3个阶段，形成了基于《铁路综合视频监控系统技术规范》（Q/CR575—2017）（以下简称“575号文”）的铁路综合视频监控系统，实现了路内视频监控内容的互联互通，在铁路运输指挥、安全生产、经营管理、公安保卫诸多方面发挥了重要的作用。
随着科学技术特别是互联网技术的进步，云计算、分布式存储、集群控制技术飞速发展并日趋成熟，我国于2019年发布了信息技术、云计算、分布式块存储系统总体技术要求的国家标准，为云技术的发展奠定了基础。
视频监控系统中人脸识别算法的研究与改进
视频监控系统中人脸识别算法的研究与改进简介：随着科技的不断发展，视频监控系统在我们的生活中起到了极其重要的作用。
然而，传统的视频监控系统存在着许多局限性，尤其在人脸识别方面。
本文旨在研究和改进视频监控系统中的人脸识别算法，提出一种更加高效准确的算法，以满足实际应用的需求。
一、人脸识别技术的发展概述人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和比对，识别和验证人脸身份的技术。
随着计算机视觉技术和机器学习技术的迅速发展，人脸识别技术在近年来取得了显著进展。
从最早的传统方法到现在的深度学习算法，人脸识别技术已经成为视频监控系统中重要的组成部分。
二、传统人脸识别算法存在的问题然而，传统的人脸识别算法存在着一些问题。
首先，传统方法对光照、角度、表情等因素较为敏感，不具备较好的鲁棒性。
其次，传统方法的计算效率较低，无法满足实时性要求。
此外，传统方法在处理大规模人脸库时，识别精度也存在较大局限性。
三、深度学习在人脸识别中的应用近年来，深度学习技术的兴起为人脸识别带来了革命性的突破。
深度学习算法可以通过大规模的数据集进行训练，具备较好的鲁棒性和泛化能力。
基于深度学习的人脸识别算法在准确性和实时性方面都有了显著提升。
四、改进与优化1. 数据集的构建与预处理：为了提高人脸识别算法的性能，构建高质量的数据集非常重要。
数据集的规模和多样性可以影响算法的泛化能力。
此外，对数据集进行预处理，包括去噪、对齐和增强等操作，可以降低数据集的噪声和提取更多有用的特征信息。
2. 网络架构的选择和优化：深度学习中，网络架构的选择对算法的性能有较大的影响。
在人脸识别中，常用的网络架构包括VGG、ResNet和Inception等。
我们可以通过调整网络的层数和参数，以及添加一些特定的结构模块，进一步优化和改进算法的性能。
3. 特征的提取和选择：提取和选择合适的特征对于人脸识别的性能至关重要。
传统的人脸识别算法主要依赖手工设计的特征，而深度学习则可以通过学习到的特征来提高算法的性能。
商业银行视频监控系统发展趋势研究
（ ）高 科 技 技 术 应 用 不 够 普 及 四
随着 科 技 的高 速 发展 ，各 种 新 技 术 、新 产 品 不 断 涌 现 ，如 人 面识 别 技 术 、画 面叠 加 技 术 、画 面 移 动跟 踪 技 术 、视 频 分 析 技 术 等 。这 些 智 能 化 技 术 在 国外 高
一
＿４ 研期 究 》 第
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端 视频 监 控 领 域 已 经 有 了 应 用 ，但 由于 价 格 昂贵 、与 视 频监 控 系统 的结 合 度还 不够 成 熟 ，在 国 内商 业 银 行 领 域没 有 得 到 普及 应 用 。
一
平 台 下稳 定运 行 。 （ ） 网络 建 设 达 不 到 监 控 系统 建 设 的 要 求 ｉ
一
些 问 题 ，亟需 解 决 。 二 、 目前 商 业银 行 视 频 监 控 系统 建 设 存 在 的 问 题
（ ）设 计 理念 不 统 一 。过 于 主 观 化 一
个 大 型 商 业 银 行 省 级 分 行 的 网 点 总 数 一 般 在
断 升级 换 代 ，却 没有 统 一 的标 准 来 规 范 视 频 监 控 系统 建 设 ，不 仅银 行 用 户 不 熟 悉 新 的 技 术 、新 的环 境 、新 的 需求 ，安 防企 业 也 面 临 着 设 备 选 型 的难 题 ，面对 大 容 量 集 中联 网监 控 系 统 的 需 要 ．很 难 提 供 一 套 非 常完
目前 ，国 内各 大 银 行 根 据 中 国 人 民银 行 总行 和 公 安 部 关 于 银行 图像 监 控 系统 的数 字 化 改 建 要 求 ．不 断 对 大 量 的 营 业 场 所 、 自助 银 行 、ＡＴ 机 和 金 库 等 基 Ｍ
层 网 点 的 数字 化监 控 系统 进 行 改视 频 监 控 通 道 超 过 １ 路 ．网 络 视 频 信 ０ 万
视频监控系统中的人群行为识别与分析研究
视频监控系统中的人群行为识别与分析研究随着科技的不断进步和应用的普及，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
通过这些系统，我们能够实时地监测和记录特定区域内的各种活动。
然而，仅仅拥有大量的监控摄像头是不够的，我们还需要对视频进行人群行为识别与分析，以提高系统的智能化水平和应用价值。
在这篇文章中，我们将探讨视频监控系统中的人群行为识别与分析的研究领域以及相关的应用场景。
人群行为识别与分析是计算机视觉领域的一个重要分支，它主要研究如何自动地识别和分析人群在视频中的行为活动。
通过对监控视频的处理和分析，我们可以实现对人群行为的实时监测、异常检测以及统计分析。
这对于城市安全监控、交通管理、商业智能分析等领域具有重要意义。
在人群行为识别与分析的研究中，首先需要进行目标检测与跟踪，即从视频中准确定位和追踪人群目标。
目标检测算法能够将人群目标与背景进行有效区分，而目标跟踪算法则能够持续地追踪目标的运动轨迹。
当目标检测与跟踪完成后，接下来的关键问题是对人群行为的定义和分类。
人群行为可以包括行走、奔跑、聚集、离散等不同的活动，在实际应用中，我们需要根据具体场景来定义和分类人群行为。
为了实现准确的人群行为识别，研究者们通常采用深度学习和机器学习等方法来进行模式识别和分类。
人群行为识别与分析的研究成果已经在多个领域得到了广泛的应用。
例如，在城市安全监控中，视频监控系统可以实时地识别和报警异常行为，如疑似持械人员、聚众闹事等。
在交通管理中，通过分析行人的行为特征，我们可以优化交通信号灯的控制策略，改善城市交通流量。
在商业智能分析中，我们可以通过人群行为分析来监测和统计顾客的活动轨迹、购买行为等信息，从而为商业决策提供参考。
然而，人群行为识别与分析仍然面临许多挑战。
首先，监控视频中的光照、天气等因素会对图像质量产生影响，从而影响人群行为的识别。
其次，监控区域可能存在遮挡、行人密集等问题，这些因素会使得目标检测和跟踪变得更加困难。
安防监控系统研究论文
安防监控系统研究论文本文主要讨论安防监控系统的研究论文，从定义、发展历程、关键技术和应用领域等方面进行分析和探讨。
一、定义安防监控系统指的是利用一定的硬件设备和软件技术，对指定的区域或目标进行实时、远程的监控、控制、预警等操作和处理的一种集成化安全防范系统。
其包括视频监控、报警提示、实时追踪、遥控操作、数据记录和分析等多功能模块，可应用于园区、机房、公共场所、交通路口、商业中心、住宅区等多种场合和环境。
二、发展历程安防监控系统的发展历程可追溯到20世纪80年代，当时多是基于模拟信号的监控摄像机和录像机相结合形成的模拟监控系统，效果较为受限。
21世纪初，随着数字技术的不断成熟和普及，数字视频技术开始应用于监控领域，数字监控系统逐渐代替模拟监控系统成为主流。
以网络监控系统为例，最初采用的还是传统的有线网络，受到网络带宽、稳定性和距离限制等因素的影响，远程监控效果较差。
后来，随着无线网络技术、云计算和物联网等新技术的出现，监控系统的传感器、控制器、终端设备等也得到了发展和更新，监控系统的性能和功能也不断提升。
三、关键技术（1）数字化技术数字化技术是由模拟信号转换为数字信号的过程，主要应用于视频图像的处理和传输。
数字信号的传输方式无需传统模拟监控系统的视频带，可以直接通过网络线路传输，避免了传统模拟监控系统的信号干扰和图像质量劣化等问题。
（2）网络技术网络技术是指利用计算机通信网络来实现监控设备之间的信息传输和控制操作。
利用互联网技术，监控系统可以跨越地理位置和地域限制，进行远程实时监控和控制，大大提高了监控系统的灵活性和适用性。
（3）图像处理技术图像处理技术是指通过对图像进行数字化、分析、处理和优化，使得图像能够更准确地反映目标物体的形态、颜色、纹理、运动等特征。
其中，目标物体的运动检测、目标跟踪和目标识别是监控系统中的关键技术。
（4）人工智能技术人工智能技术是以机器学习和深度学习为主要手段实现对监控系统中监测目标的自动识别、自动报警、自动规划等智能化应用。
Linux下视频监控系统的研究与设计
ＶＩ ＯＣ ＤＩ
—
— —
Ｑ Ｅ Ｙ Ａ ＵＲ Ｃ Ｐ
— —
查询驱动功能 获取 当前驱动支持的视频格式 设置 当前驱动的频捕获格式 读取 当前驱动的频捕获格式
验 证 当前 驱 动 的 显 示 格 式
Ｋｅ ｏ ｄ ｙ ｗ ｒ ｓ：Ｖ４ Ｌ２ ； ｄ ｏＣａ ｔ ｒ Ｖｉ ｅ ｐ ｕ ｅ；Ｓ ＤＬ ；Ｎｅｗｏ ｋ Ｐｒ ｒｍ ｍｉ ｇ ｔ ｒ ｏｇ ａ ｎ
１ 引言
视 频 监 控 系 统 是 一 款 综 合 的 系 统 软 件 ，从 功 能 上 分 主要
这 些 １ 用 有 些 是 必 须 的 ，有些 是 可 选 择 的 。 ０调
Ｖ１ ＯＣ ＤＩ
—
Ｖｄｏ Ｌｎ ｘ （ ｉｅ４ ｉｕ 简称 Ｖ Ｌ ４ ）是 Ｌｎ ｘ中关 于视频设备 的内核 ｉｕ 驱动 ，它为针对视 频设备 的应用程序 编程提 供一 系列 接 口函 数 ，这些视 频设 备包括现今市场上流行 的 Ｔ Ｖ卡 、视频捕 捉卡 和 Ｕ Ｂ摄像头等 。对 于 Ｕ Ｂ口摄像头 ，其 驱动程序 中需要 提 Ｓ Ｓ
表 １ ４ ２开发 中会用到的命 令标 志符 Ｖ Ｌ
命令标识符
ＶＩ ＯＣ ＤＩ
—
包括 ３大部分 ：视频 服务器 部分 、客 户端部 分 以及 服务器 与 客户端 的通信部分 。服务器 的功能是进 行视 频采集 、视频编 码 ，并将 采集到 的数 据发送 给客户端 。客户端 的功 能主要是
电脑 编 程 技 巧 与维 护
Ｌｎ ｘ下视 频 监 控 系 统 的研 究 与设 计 ｉｕ
洪 毅虹 ，曹 茜
（ 汉 大 学 计 算 机学 院 ，武 汉 ４ ０ ７ ） 武 ３ ０ ２ 摘 要 ： 介 绍 了 Ｌｎ ｘ 境 下 实 现视 频 采 集 、传 输 、 显 示 的 原 理 和 工作 流 程 ，对 “ｎ ｘ环 境 下使 用 Ｖ Ｌ ｉｕ 环 ｕ ４ ２实现 视 频
高速公路监控系统中的智能视频分析技术研究
高速公路监控系统中的智能视频分析技术研究一、引言随着高速公路的建设和车辆数量的快速增加，高速公路交通安全问题日益突出。
传统的监控技术无法满足对车辆违规行为的准确识别和预警需求，因此，智能视频分析技术成为了高速公路监控系统中关注的重点。
本文将对高速公路监控系统中的智能视频分析技术进行研究和探讨。
二、智能视频分析技术的基本原理智能视频分析技术是将计算机视觉、模式识别和机器学习等技术应用于视频图像中的目标检测、跟踪和识别等任务。
其基本原理如下：1.目标检测：通过对视频图像进行分析，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，并使用目标检测算法进行目标的定位和识别。
2.目标跟踪：在目标检测的基础上，通过关联目标在时间上连续出现的位置，计算目标的运动轨迹，并通过轨迹预测算法对目标进行跟踪。
3.目标识别：基于目标检测和跟踪的结果，通过图像分析和特征提取，使用机器学习算法对目标进行分类和识别，判断是否为违规行为。
三、智能视频分析技术在高速公路监控系统中的应用1.交通实时监控：利用智能视频分析技术对高速公路上的车辆进行实时监控，对违规行为进行预警和记录，如车辆逆行、超速等行为。
2.事故预警：通过智能视频分析技术实时监测车辆行驶状态，对事故风险高的车辆进行预警，提前采取措施，减少交通事故的发生。
3.路况监测：利用智能视频分析技术对高速公路上的路面状况进行监测，及时发现并解决路面堵塞、积水等问题，提升道路通行效率。
4.车辆追踪与指纹：通过智能视频分析技术对车辆进行追踪和记录，建立车辆行驶轨迹和指纹数据库，为犯罪侦查和交通管理提供参考数据。
四、面临的挑战和解决方案1.大数据处理：高速公路监控系统产生的视频数据量庞大，如何有效地处理和存储成为亟需解决的问题。
可以采用分布式计算和存储技术来提高数据处理效率，并利用深度学习算法提高目标检测和识别的准确性。
2.复杂环境下的视频分析：在高速公路上，车辆的运动速度快、光照变化大、背景复杂等因素会干扰目标检测和跟踪的准确性。
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视频监控系统发展的分析与研究
随着人们对安全的需求日益强烈，视频监控系统作为一种安全防范的有效
手段，越来越受到各界的广泛关注。并且随着信息、网络、通信及多媒体等技术
渗透到人类生活的各个领域的同时，视频监控也开始走进人们的生活。对视频监
控系统的研究也成为了当前的热点。
标签： 视频监控；技术防范；智能；网络；计算机视觉
Abstract： with the increasing demand for security， video surveillance system
as an effective means of security， more and more attention from all walks of life.
And with the information， network， communication and multimedia technology
penetrated into all areas of human life， video surveillance has also begun to enter
people’s lives. The research of video surveillance system has become the current hot
spot.
Keywords： video surveillance； technical prevention； intelligence； network；
computer vision
1.概述
视频监控系统以实时、直观、非接触的特点，深受广大用户喜爱，在安防、
交通、教育、金融各领域应用非常广泛，特别是平安城市、智慧城市以及物联网
等新兴概念的提及，使得视频监控行业的发展更是如火如荼，亚洲已成为视频监
控行业发展的最前沿阵地。
2.视频监控系统的发展历程
科技不断发展，视频监控系统的应用越来越广泛，监控技术也越来越先进。
从技术角度出发，视频监控系统的发展可划分为三个阶段：
2.1模拟视频监控系统（CCTV），以闭路电视监控系统为主。
以模拟方式传输，其传输媒介为视频线缆，由控制主机进行模拟处理。主要
由摄像机、视频矩阵、监视器、录像机等组成，由视频电缆、控制电缆等连接。
其局限性表现为：1）不能远距离传输；2）不能联网；3）数据处理效率低。
2.2半模拟半数字视频监控系统，以基于计算机多媒体技术的视频监控系统
为主。
由多媒体控制主机或硬盘录像主机（DVR）进行数字处理与存储。视频信
号在DVR中转换为数字信号并被压缩，然后通过网络进行传输，在远端通过计
算机进行监控。其不足表现为：1）需铺设电缆，建设成本高；2）单机容量有限；
3）硬盘录像系统网络化功能有限。
2.3完全基于IP网络视频监控系统（IPVS），以网络、通信技术为平台，以
智能图像分析为特色，视频从前端图像采集、传输即为数字信号，并以网络为传
输媒介，实现视频在网上的传输。通过设在网上相应的功能控制主机来实现对整
个监控系统的浏览、控制与存储。自此，网络视频监控的发展进入了数字时代。
2.4、存储服务器是指为特定目标而设计，因此配置方式也不同。它可能是
拥有一点额外的存储，也可能拥有很大的存储空间的服务器。2.5、监控系统是
由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。
3.视频监控发展面临的问题
3.1高清技术发展障碍。
监控摄像机的图像传感器主要分为CMOS和CCD两种。CMOS光电传感器
集成度较高，各光电传感元件、电路之间的距离也很近，这样会使各元器件相互
之间的光、电、磁干扰较为严重，易产生噪声影响图像整体质量。
3.2监控视频的网络传输与存储难题。
监控系统向数字化、网络化方向发展首先要解决的就是视频的传输与存储问
题，以1080P高清视频为例，逐行扫描分辨率为1920*1080P，约200万像素，
分辨率是目前普通标清CIF格式的20倍左右。
3.3智能技术尚未成熟。
目前，监控系统智能化还处在起步阶段，一些智能化技术在监控系统中也得
到了应用，部分已经形成产品进入市场。但仍存在不少缺陷，对非正常情况的应
对效果不够好，误判错判情况时有发生，精确度不够，智能分析算法还需改进与
完善。对于一些高级智能技术，暂时还难以实现，很多算法研究还停留在理论阶
段。
4.视频监控系统未来发展趋势
4.1无线远程视频监控。
传统的有线视频监控系统已在各行各业得到广泛应用，但在边防岸线、偏远
山区等情况下建设应用难度很大。若使用无线远程视频监控系统则可以解决此类
问题。无线远程视频监控系统由视频采集设备、接入点（AP）、视频服务器、视
频监控终端组成。
4.2网络数字化视频监控。
信息化是当今時代发展的大趋势，信息的数字化也越来越为人们所重视。安
防视频监控系统所监控的场景都是模拟的信息资源。为使安防视频监控系统向网
络化、集成化、高清化甚至到最高层智能化的方向发展，必须将模拟信号数字化。
4.3视频监控智能化。
智能化主要体现在对视频数据的智能分析及对设备的智能维护。视频数据的
智能分析实质是数据挖掘，主要是指基于强大计算能力的视频数据结构化处理，
所分析的数据包含实时数据和历史数据。
5.结束语
国民经济与信息科技的飞速发展，促使监控系统在各行业的应用不断扩大。
数字化、网络化、智能化成为未来监控系统的发展方向。智能地对视频内容进行
“分析”和“理解”，逐步实现从被动监控向主动监控的方向发展。监控系统在发展
的过程中虽然取得了令人骄傲的成绩，但依然存在很多难题等待我们去解决，更
大的挑战意味着更大的机遇，监控系统未来的发展拥有广阔的前景。
参考文献
[1]徐农.智能视频监控系统的分析与设计[D].北京邮电大学，2012.
[2]黄源源.视频监控系统中一些关键技术的研究[D].电子科技大学，2013.
[3]赵克栋.视频监控系统设计与工程应用[D].北京邮电大学，2009.