视频监控专利技术综述
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。
目标跟踪算法的主要任务是在视频序列中，对特定目标进行定位和跟踪。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、基本原理、技术方法以及发展趋势。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标特征，在视频序列中寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的定位和跟踪。
根据特征提取的方式，目标跟踪算法可以分为基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，利用这些特征在视频序列中进行匹配和跟踪。
其优点是计算复杂度低，实时性好，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型，如形状模型、外观模型等，在视频序列中进行模型的匹配和更新。
其优点是能够处理部分遮挡和姿态变化等问题，但模型的建立和更新较为复杂。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的成果。
该方法主要通过训练深度神经网络来提取目标的特征，并利用这些特征进行跟踪。
其优点是能够处理复杂的背景和目标变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、目标跟踪算法的技术方法根据不同的应用场景和需求，目标跟踪算法可以采用不同的技术方法。
常见的技术方法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于孪生网络的方法等。
1. 基于滤波的方法：该方法主要通过设计滤波器来对目标的运动进行预测和跟踪。
常见的滤波方法包括卡尔曼滤波、光流法等。
2. 基于相关性的方法：该方法通过计算目标与周围区域的相关性来实现跟踪。
常见的相关性方法包括基于均值漂移的算法、基于最大熵的算法等。
3. 基于孪生网络的方法：近年来，基于孪生网络的跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的进步。
该方法通过训练孪生网络来提取目标和背景的特征，并利用这些特征进行跟踪。
电视监控录像技术的发展
ｌ 长 时间录像机
电视监控 中使 用的录像机 是家用 录像机 ， 存储 介质是存 储 容量 固定的录像带 ， 最常用 的是 Ｅ １０ｖ ｓ型 ３ｈ的录像 ．８ Ｈ 带， 当监视的 目标较多 ， 且进行长时 间监 视时 ， 需要 大量的录 像带 ， 这些录像带 的存放 、 管理 、 检索都不方便 ：为了用标 准 的３ ｈ录像带 录制更 长的时问 ， 制了长时 间录像机 。 研 长时 间录像机也称时滞 录像机 、 长延迟录像机 。长时间 录像机一般选择磁带速度是标准带速 ２ ９ｍｍ ｓ的 ｌｍ（ ３ Ｊ ３ ／ ｍ 是正整数 ） 当两个磁头交替扫描 ｍ次后 ， 磁带恰好走 了标 准 带速时 的一 条磁迹 宽度 所对应 的距 离 ，如果每 ｍ场信 号 取其第一场录制 ，就会形成 与标准磁带格式相 似的磁带格 式， 磁迹 宽度 与标 准磁迹宽度相同。Ｐ ＡＬ制彩 色电视信号 是 ８场顺序 制 ， ８ 才出现 Ｖ（ 每 场 场同步 ）Ｈ（ 同步 ）Ｓ 副 载 、 行 、（ 波）Ｐ Ｐ Ｌ识 别脉冲 ） 、 （Ａ 完全相 同的视频 信号 ， 以 当 ｍ＝ ｎ 所 ８＋ ｌ （ 时 ｎ是正整数 ）每 ｍ场信号抽取其第一 场录制所得 的视 ， 频 信号仍 能保证一帧两 场 、 奇数场 和偶 数场交替 ， 同步相 色 位正确 。 这些磁迹用标准 带速 回放 ， 能得 到较高质量 的图像 ， 但 由于缺帧 ， 快速移动物体图像的录像 回放时有动 画效应 。 长时间录像 机常具有报警 自动录像功能 ， 即平 时处于长 时 问录像 方式 ， 报警后 自动进人标 准录像 方式 ， 这样既节约 了录像带又不会 丢失重 要的信息 。 长时间录像 机只能对 ｌ 路 视频信号进行 长时 问录像 ， 为了用 ｌ台录像机对多路视频信 号进行录制 ， 研制了数字视频 多工 器。
目标跟踪 综述
目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。
目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。
目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。
它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。
目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。
基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。
它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。
这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。
另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。
这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。
这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。
最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。
通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。
深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。
总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。
未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。
高速公路联网视频监控平台技术方案概述
收费站、隧道管 理站、外场沿线 等视频设备作为 基层监控单元
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系统架构：逻辑架构
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中心平台：平台结构
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中心平台：平台服务模块
中心管理
•中心管理服务模块为平 台提供核心数据及管理 服务，包括平台服务器 管理、设备管理、用户 角色管理、权限认证管 理及各类扩展业务数据 管理等。
➢ 可定义电视墙的组合方式 ， 轮切时间等；
➢ 支持单块显示屏4分屏图像 播放；
➢ 支持实时视频、历史录像 投墙显示。
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系统功能：视频管理
◆ 日志管理功能 ➢ 记录系统平台及监控
客户端动作，形成日 志信息。
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系统功能：视频管理
◆ 报警管理 ➢ 视频设备掉线报警弹
窗提示； ➢ 生成报警情况记录表
平台互联
•平台互联模块提供视频 监控平台与视频监控平 台直接的信息互联和资 源共享服务。
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中心平台：平台服务模块
数据存取
•数据存取服务实现对 Oracle、MySQL、 SQLServer等现有主流 关系型数据库的接口适 配，完成平台内的各种 数据信息的存取，可根 据客户的实际需求灵活 选择一种或多种数据库 产品。
高速公路联网视频监控平台 解决方案
XX技术有限公司
精品文字
目录
1 系统综述 2 系统架构 3 中心平台 4 系统功能
精品文字
系统综述
视频设备集中控制
视频信息统一管理
视频资源全面共享
高速公路联网视频监控平台
道路沿线 视频资源
收费站 视频资源
隧道管理站 视频资源
服务区 视频资源
高速公路联网视频监控系统能将路网内所有视频资源进行整合，实现集中控制、统一管理，能有 效解决路网内视频监控设备因品牌杂乱，无法互联互通，不能进行统一管理的难题。能实现对高速公 路道路沿线、桥梁、隧道、收费站等视频监控设备进行统一接入和管理，并能按照各级监控中心的业 务需求，灵活划分各级用户的使用权限和设备分组模式。通过平台的标准服务，能为生产、应急等其 他业务系统提供统一的视频应用服务，实现视频资源的全面共享。
视觉跟踪技术综述
视觉跟踪技术综述视觉跟踪技术综述随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，视觉跟踪技术在各个领域得到了广泛的应用。
从监控系统到自动驾驶，从人脸识别到虚拟现实，视觉跟踪技术为我们提供了更智能的解决方案。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，介绍其基本原理、常用算法和应用领域。
一、基本原理视觉跟踪是指通过分析图像或视频序列中的目标轨迹来实时估计目标的位置、形态和运动状态的技术。
其基本原理是根据目标在不同帧之间的变化来进行预测和估计。
视觉跟踪技术主要包括目标检测、特征提取和目标匹配三个步骤。
目标检测是指在图像或视频序列中寻找目标的位置。
常用的目标检测方法包括背景建模、边缘检测、颜色分布等。
特征提取是指从检测到的目标中提取出具有代表性的特征，常用的特征包括边缘、纹理和颜色等。
目标匹配是指在当前帧中寻找与之前帧中提取的特征相匹配的目标，常用的匹配算法有相似性匹配和模型匹配等。
二、常用算法视觉跟踪技术有很多不同的算法，根据不同的应用场景和需求可以选择合适的算法。
以下是一些常用算法的简要介绍：1. 模板匹配算法：基于目标的外观模板，在当前帧中寻找与之匹配的目标。
2. 卡尔曼滤波算法：通过状态预测和观测更新两个步骤，实现对目标位置的估计和预测。
3. 粒子滤波算法：通过对目标在当前帧中的采样，结合观测模型和运动模型来估计目标位置。
4. 基于深度学习的算法：利用卷积神经网络等深度学习模型，自动提取目标的特征，实现目标跟踪。
三、应用领域视觉跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 视频监控：通过对监控视频中的目标进行跟踪，可以实现目标的实时定位和追踪，提高监控效果。
2. 自动驾驶：视觉跟踪技术可以实现对前方车辆和行人的跟踪，为自动驾驶系统提供重要的感知能力。
3. 人脸识别：通过对人脸进行跟踪，可以实现实时的人脸识别和身份验证，提高安全性和便利性。
4. 虚拟现实：视觉跟踪技术可以实现对用户的头部和手部的跟踪，为虚拟现实系统提供更真实的交互体验。
视频帧率上转换技术综述
一
这样 通过序 列之 间配准 就可 以实现信 息 的互补 ，从 而达
到帧率 增强 的 目的。这种 方法 的优 点是 通过 多序列 配准 提 高 帧率 避 免 了复杂 的运动分 析 ； 是大 多数情 况下 但 考 虑到 成本 、功耗 等问题 ，视频 源都是 单序 列 ，无 法实 施 多序列配准 ．这也是该方法的局 。Ｃ ｏ 等人通过在 ｈｉ
间位置 ，在这 些位 置上 ．需 要根据 前后 帧 的内容预 测 出
一
待插帧 的前后帧之间使用双向运动估计来得到更精 确的运
动 向量 。如 图 ３所示 ．对于中间帧的每个待预测块 ，在 前
幅新的帧 （ 图 ２所示 ） 如 。序列 图像和视频 中具有 的丰
更好的视觉质量 。
一
图 ２ 帧 率 上 转 换 示 意 图
１ 非运 动补偿 帧率上转换算法 ．
非运 动补 偿 算 法根 据参 考 的低 帧率 视 频分 为 两类 ， 类是针 对单视 频序 列 的帧重复 、帧平均 等方 法 ，不考
虑 场景 的运 动 直接 通过 复 制或 平均 得 到 内插 的中 间帧。 这类方 法运算速度快 ，可以应用在 实时性要求高 的领域 ， 在处理 静 止场景 时也可 以得 到较好 的结 果 但是 在处理 运动 物体 时会产 生运动 模糊 。还 有一 类主要 针对 多视频 序列 ，这类 方法 的源视频 为不 同角度 的摄像机 拍摄 的同
一
（）视频 编码 中减 少 时间冗余 度。在 低 比特率视 频 ２
通信 中 （ 如远程视频 会议 ） 比 ，视 频 编 码 时 常 需 要 通 过 时
域 下采样 满足信 道 带宽 的要求 ，降低传 输帧率 （ 至每 降
场 景 的低 帧率视 频 ，这 些低 帧率视频 在 时间轴 上并不
监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法综述及展望
监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法综述及展望曹雨然;逯伟卿;于金佐;周亦博;胡海苗【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2024(36)3【摘要】行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,研究者提出众多识别行人属性的方法,以获得更为精准的识别结果.针对当前复杂场景下,该任务面临的监控画面不清晰、行人状态变化、遮挡等问题,对监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法进行综述,首先围绕行人属性识别这一任务,介绍其研究背景及任务概念,指出当前研究所面临的问题与挑战;其次根据“单帧图像”和基于视频数据的“序列图像”2种不同的样本类型,对行人属性识别方法进行分类,并依据属性识别过程中所采用的技巧和思路,归纳总结最新提出的行人属性识别方法,概述研究现状;再对当前主流使用的数据集进行分析比较,总结其特点;最后,从状态引导行人属性识别、立体属性、多任务融合、新数据集构建4个方面,思考该领域的未来发展方向并作出展望.【总页数】21页(P336-356)【作者】曹雨然;逯伟卿;于金佐;周亦博;胡海苗【作者单位】北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室;北京航空航天大学杭州创新研究院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于卷积神经网络的监控场景下行人属性识别2.视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统3.监控场景下基于机器注意的多任务行人属性识别4.基于改进三帧差分法对监控视频中行人目标检测5.监控场景下基于轻量级卷积神经网络的行人属性识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
浅析智能视频监控
锑技与应用霪河北职业技术学院学报J O U R N A L O F H EB EI PO L Y T E C H N I C C O L L E G E 第8卷第4期2008年8月浅析智能视频监控胡良兰(东莞理工学院城市学院，广东东莞523106)【摘要】现代社会是一个人口密集、高度复杂的社会，面临的突发事件和异常事件越来越多，其监控的难度与重要性也越来越突出。
为此，世界各国政府和学者已开始密切关注新一代的监控技术一智能视频监控技术，本文将对智能视频监控系统及其研究现状进行综述。
【关键词】视频监控；智能化；智能视频(中图分类号]TM476【文献标识码]A【文章编号]1671一1017(2008)04一0034一02现代社会是一个人口密集、高度复杂的社会，人类的活动范围越来越大，面临的突发事件和异常事件越来越复杂，监控的难度和重要性也越来越突出。
由于人工本身固有的不足。
人力越来越难以胜任分析和理解采集到的数量惊人的视频数据。
因此，目前世界各国政府和学者，密切关注新一代的监控技术智能视觉监控技术。
它和以往的监控技术有本质的区别，其主要特征是采用计算机视觉的方法，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。
更形象地说，智能视觉监控系统能够看，看被监控场景中目标物体的行为；能够想，想目标物体的行为意味着什么；能够说，把想的结果用自然语言的形式表达出来。
因此智能视觉监控系统取代了监控任务中人的大部分工作，是新一代的具有高度智能的监控技术。
一、智能视频的特点1．运动模糊。
视觉监控按照摄像机和目标的相对移动可以分为两种，一种是静止摄像机情况下，监控的目标在运动；另外一种下就是摄像机运动，监控目标静止的情况下。
在这两种情况下，都不同程度地存在运动模糊的情况。
多目标追踪技术综述
多目标追踪技术综述在当今科技飞速发展的时代，多目标追踪技术已经成为计算机视觉领域中一个至关重要的研究方向。
它在智能监控、自动驾驶、人机交互等众多应用场景中发挥着不可或缺的作用。
多目标追踪的任务，简单来说，就是在一系列连续的图像或视频帧中，准确地识别和跟踪多个目标的位置、运动轨迹和状态变化。
这听起来似乎并不复杂，但实际操作中却面临着诸多挑战。
首先，目标的外观变化是一个常见的难题。
目标可能会因为姿态改变、光照变化、遮挡等因素导致其外观发生显著变化，从而增加了追踪的难度。
比如一个行走的人，在转身或者走入阴影时，其外貌特征会有所不同，这就需要追踪算法能够适应这种变化，并准确地将其识别为同一个目标。
其次，目标之间的相互遮挡也是一个棘手的问题。
当多个目标在空间上相互重叠时，如何准确地分辨出每个目标的位置和轮廓，是多目标追踪技术需要解决的关键问题。
再者，场景的复杂性也给多目标追踪带来了很大的挑战。
在一个繁忙的街道场景中，存在大量的行人和车辆，它们的运动轨迹复杂且多变，这要求追踪算法具备强大的处理能力和鲁棒性。
为了应对这些挑战，研究人员提出了各种各样的多目标追踪技术。
其中，基于检测的追踪方法是目前较为常用的一种。
这种方法首先通过目标检测算法在每一帧中检测出可能的目标，然后通过关联前后帧中的检测结果来实现目标的追踪。
其优点是简单直观，能够较好地处理目标的出现和消失。
然而，它对检测结果的准确性依赖较大，如果检测出现错误，很容易导致追踪的失败。
另一种常见的方法是基于滤波的追踪技术。
卡尔曼滤波和粒子滤波是其中的典型代表。
卡尔曼滤波通过对目标的状态进行预测和更新，来实现追踪。
它适用于线性系统，但对于非线性和非高斯系统的表现往往不够理想。
粒子滤波则通过随机采样的方式来近似目标的后验概率分布，从而实现追踪。
但粒子滤波的计算复杂度较高，在实际应用中可能会受到一定的限制。
除了上述方法，基于深度学习的多目标追踪技术近年来也取得了显著的进展。
视频图像质量评价综述
常用 的视 频 图像质 量评 价主观 评价 方法有 双刺
激 连续质 量标 度法 、 双刺 激 损 伤 标度 法 和 单 刺 激连
视 频 图像 的质量进 行 评 价 ， 而 确 定视 频 系统 性 能 进
的好坏 ， 而损 伤评 价是 在经 过 多个 处理 环 节 后 再 对
续 质量评 价法 。所 有这些 主 观评价方 法都 有 自己的
对 目前 比较 常 用 的均 方 误 差 法 、 噪 比法 、 值 信 噪 比方 法 、 信 峰 均方 根误 差 方 法 和基 于 Ｈ Ｓ模 型 视 频 图 像 质 量 客 观 评 Ｖ
价 法 也 进 行 了分 析 和 论 述 。客 观 评 价 方 法 建 立 在 数 学 模 型 基 础 上 ， 具有 操 作 简 单 、 算 速 度 较 快 、 且 能 够 嵌 入 到 计 并
中国人 民公 安 大 学学报 （自然科 学版 ）
２１ ０ ２年 第 １期 Ｎ ． ０ ２ ｏ １２ １
）
总第 ７ 期 Ｓｍ １ １ ｕ ７
视 频 图 像 质 量 评 价 综 述
王 蓉 李 志 李 丽华 一， ， ，
（ ． 国人 民公 安 大 学 安 全 防 范 系 ， 京 １０ ３ ； １中 北 ０ ０ ８ ２ 中 国人 民公 安 大 学 安 全 防 范 技 术 与 风 险 评 估 公 安 部 重 点 实 验 室 ， 京 １０３ ； ． 北 ０ ０ ８ ３ 浙 江 警 察 职 业 学 院 ， 江杭 州 ． 浙 ３０１） １０ ８
到接 收端 ， 这些 处理 环 节 的优 劣 都 会 影 响 到最 终 的 图像 质量 。视频 监控 系统 的使用 很大程 度 上依赖 视 频 图像 的质 量 ， 以图 像 质量 评 价 方 法是 图像 工 程 所 的一个 重要 研究 方 向。 图像 质量 通常指 图像 的逼 真 度和 图像 的可 懂 度 ， 图像 的逼 真度 是 被 评 价 图 像 与标 准 图像 问细 节方 面 的差 异 ， 像 可懂 度 是 图 图
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视频监控专利技术综述
视频监控是一种对特定范围内的图像进行实时监测的技术，所监控的范围可以是公共场所、交通路口、重要设施、工业生产现场等。
视频监控技术可以在保障公共安全、维护社会治安、预防和解决各类突发事件等方面发挥重要作用，因此在公共安保领域得到了广泛应用。
本文将介绍视频监控技术相关的专利技术。
1. 基于机器视觉的视频监控技术
机器视觉是一种利用计算机来模仿人类视觉进行的某种形式的信息处理技术。
基于机器视觉的视频监控技术可以实现对视频信号进行分析、处理和识别，实现对监控对象的自动化检测、跟踪和分析。
专利号：CN102497697A
该专利技术通过对监控区域的场景分析，采用基于机器视觉的物体识别和跟踪算法实现对监控对象的自动化识别和跟踪。
该技术可以进一步识别和分析视频中的人、车辆等物体，并且可以对有重要事件发生的视频进行特别标记和保存。
2. 人脸识别技术
人脸识别技术是一种基于机器视觉的人脸图像特征提取、比对和识别技术，可以用于对视频中人脸的自动识别、跟踪和分析。
该专利技术基于卷积神经网络（CNN）算法，将视频中的人脸数据提取出来，并且对检测到的人脸进行独特编码。
基于编码数据的比对，可以实现对不同视频中的同一个人脸的自动识别，同时保护用户隐私和个人信息安全。
3. 多摄像头视频监控技术
多摄像头视频监控技术是一种基于多摄像头图像融合的视频监控技术，可以通过多通道视频源的协同工作，实现更全面、更准确的监控和分析。
该专利技术基于多通道视频流的图像融合，利用多个摄像头的视角和距离差异，实现对监控区域内不同位置、不同角度的物体进行实时跟踪和分析，同时可以实现对多个物体的同时跟踪和分析。
4. 网络视频监控系统
网络视频监控系统是一种基于网络传输技术的视频监控系统。
该系统利用互联网或局域网等网络，实现对多个远程监控设备和视频数据的集中管理和控制。
该专利技术的网络视频监控系统包括监控设备、传输设备和中心服务设备。
其中，监控设备可以进行图像采集、处理和传输；传输设备可以提供数据传输和协议转换；中心服务设备可以实现对多个监控设备的集中管理和控制，实时监控和分析视频数据。
总结：视频监控技术的不断发展和变化，带来了越来越多的创新技术和解决方案。
上述介绍的四种专利技术是近年来比较热门的视频监控技术，涵盖了机器视觉、人脸识别、多摄像头和网络传输等方面，为视频监控技术的应用和推广提供了有力的支持。