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来源: 发布时间:2024年02月24日

运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像,比如天气的变化,光照条件的变化,背景的混乱干扰,运动目标的影子,物体之间或者物体与环境之间的遮挡,以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难,以运动目标的影子为例,他可能与被检测目标的相连,也可能与目标分离,在前者情况下,影子扭曲了目标的形状,从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器,我们只要在视野中画两道线。南通本地智能摄像头高度

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模拟视频早期的视频监控是以摄像机、监视器(电视机)组成的纯模拟的视频监控系统,称为闭路监视系统。其特点是一个摄像机对应一台监视器(电视机)的监视,只能监控范围很小的区域。随后出现了视频切换设备,改变了摄像机和监视器(电视机)的1对1的方式。并且随着单片机技术的不断完善,闭路监视系统加入了多路视频切换、摄像机云台/镜头控制和报警联动等数字控制功能,实现了数字控制的模拟视频监控系统,这些统称为代视频监控系统。南京无线智能摄像头措施显示和控制系统。因为心设备是数字设备,因此可以称为数字视频监控系统。

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智能监控具有广泛的应用前景和潜在的经济价值,从而激发了世界上广大科研工作者及相关人士的浓厚兴趣,尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。例如,1997年美国高级研究项目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)设立了视觉监控重大项目VSAM主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术。实时视觉监控系统不仅能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪,并可以检测人是否携带物体等简单行为。

目前,大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题,尤其是在拥挤状态下,多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时,人体只有部分是可见的,而且这个过程一般是随机的,简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠,为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题,必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外,一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪,即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然,可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过,对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。智能识别系统,能及时发现人或车辆的异常行为,突然奔跑、摔倒,追打等行为,系统都会及时发现并提醒理者。

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随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展,下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言,过去的许多工作是语音理解,但语音识别受距离和环境噪声的限制,尤其在机场等高噪声环境,将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要,研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析,但还不能分析大多数人的正常姿势,这意味着人机之间的通讯局限于几个特定的姿势监控技术经历了很多不同的阶段,图像监控技术是视频监控的心内容。南京无线智能摄像头措施

系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中。南通本地智能摄像头高度

环境建模要进行场景的视觉监控,环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下,环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。其中为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素,如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的,因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作。南通本地智能摄像头高度

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