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来源: 发布时间:2024年05月07日

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,这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下,影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法,但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是,一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型,这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。常州宣传智能摄像头标志

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内容视频监控是通过获取监控目标的视频图像信息,对视频图像进行监视、记录、回溯,并根据视频图像信息人工或自动地做出相应的动作,以达到对监控目标的监视、控制、安全防范和智能管理,已被广泛应用于、海关、公安、消防、林业、堤坝、机场、铁路、港口、城市交通等众多公众场合,随着技术的进步和成本的降低将逐渐普及到家庭安全防范和娱乐应用。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内容等等如下。。。盐城本地智能摄像头高度智能设备能识别出过往的行人和车辆,同时能统计出过往的人或车的数量。

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对于人体监控系统而言,在得到了运动区域的信息之后,下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标,比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外,还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析,运动目标的正确分类是完全必要的。但是,在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下),这个步骤就不是必需的了。

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。已被广泛应用于、海关、公安、消防、林业、堤坝、机场、铁路、港口、城市交通等众多公众场合。

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车牌识别如果视频场景是个道路口或者小区出入口;只要车牌区域在视频中出现过,设备能自动识别出车牌号码;并以文字的方式提示用户。可以用于违规车辆稽查,比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处,如果市内各要道口都有智能识视频服务器,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,一旦此牌照的车辆在视野中出现过,就能立即告警。节省许多警力资源。车速测量比如高速路上有200M的速度提示区,时时提醒驾驶员不要超速行驶,然而超速行驶还是屡屡发生如果视频场景是个道路口或者小区出入口;只要车牌区域在视频中出现过,设备能自动识别出车牌号码。常州宣传智能摄像头标志

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。常州宣传智能摄像头标志

国内有一些视频监控方面的产品,如Anychat、黄金眼、行者猫王等,应用于交通控制,监狱管理等方面。另外,国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR),将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来,以备查询,该系统只是简单的检测出有无运动对象,而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚,技术还不够完善,开发出的产品距离智能化还有一定差距,在实际的应用中,受到很多限制,还有待于进一步的完善。尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展,但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。常州宣传智能摄像头标志

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