基于英特尔凌动处理器的智能视频监控系统附件.ppt

基于凌动平台的视频监控系统 STITP项目最终审查之—— 小组成员： 张国庆、孙一平、张翰 NJUPT 指导老师： 韩 光 NJUPT 系统简介 智能视频监控系统 系统简介 该项目旨在进行公共安全智能图像综合分析技术应用研究，适合于大型活动安保的图像分析系统，具体包括：人流、车流统计、人员密度分析；该系统具有图像智能检索功能，包括对象跟踪与图像拼接技术；能实现基于事件检测的防范，包括遗留物报警、徘徊检测等。该项目技术与国内外同类技术相比具有功能全，检测正确率高以及安全等优点。并能提供一套实用的公共安全智能图像综合分析应用软件系统。 系统简介 NJUPT 系统架构简介 目录页 目前的工作进度 遇到的问题和解决方案 IP摄像头 IP摄像头 IP摄像头 路由器 流媒体服务器 数据处理中心 系统平台简介 智能视频监控系统 系统平台简介 NJUPT 系统的主要功能模块 智能视频监控系统 主要功能模块 智能视频监控系统 人流密度检测 出入路口人员计数 行人跌倒检测 车流量检测 车辆掉头检测 入侵检测 NJUPT 违章停车检测 并道检测 遗留物检测 行人逆行检测 压黄线检测 车辆掉头检测 行人奔跑检测 NJUPT 系统的应用场合 智能视频监控系统 具体应用场合 不同场合所对应使用的主要检测功能 智能视频监控系统的具体应用介绍 NJUPT 系统功能举例 智能视频监控系统 出入路口人员计数 对连续视频图像进行处理和分析，将运动物体从视频背景中分离出来，再进行筛选、过滤，获得真实的运动物体，然后进行跟踪分析，结合计数线进行判断，将符合计数规则的目标进行计数。 出入路口人员计数 NJUPT 系统功能举例 智能视频监控系统 人流密度检测 将视频中的人群密度分为稀松、正常、较多、拥挤4 个等级，可分别触发报警，对用户指定的区域进行监控，实时反馈区域内人群密度等级，防止人群过度拥挤。 人流密度检测 NJUPT 系统功能举例 第 9 页 智能视频监控系统 违章停车检测 违章停车检测是指在不允许停放车辆的区域内，当有目标经过该区域并在该区域内速度降为0 时，则触发报警。 违章停车检测 NJUPT 系统功能举例 第 4 页 智能视频监控系统 压黄线检测 压黄线检测是指对双向车道中间的黄线，目标在行驶过程中，有越、压黄线的行为，则触发报警。 压黄线检测 NJUPT 主要实现算法介绍 过渡页 主要实现算法介绍 NJUPT 数据处理流程 智能视频监控系统 数据处理流程 视频预处理 前景提取 行为跟踪 对于摄像头采集的视频数据，系统主要的处理流程如下： 对的视频数据的处理，最终都转化为对静态图像的处理。采用等间隔时间的方法抓取视频中的图像，然后对图像序列进行处理分析。 结果分析 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 视频预处理 1 视频预处理 主要算法 对采集图像的预处理过程，实现图像的规格化，放大图像中的有效特征，同时减少了来自于外界不可控制的光照变化、阴影变化、以及信号噪声等带来的影响。 主要方法是利用图像形态学的变换，过滤图像中的噪点（降噪），同时也对整体图像的数据做偏移调整，使像素灰度分布均匀（减少光照影响）。 ● 灰度拉伸 ● 中值滤波 ● 开运算/闭运算 ● 膨胀/腐蚀运算 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 前景提取 2 前景提取 主要算法 为了更好分析行人/车辆行为，必须要分理处前景和背景，方便数据处理。 首先利用静止的空场景图像进行背景建模，并且对背景进行分析处理，并且根据预设的规则添加标识（黄线/白线），给背景划分区域（禁停区等）。 然后，对新的图像进行背景减除，提取差异较大的像素集合，视为活动的前景。 ● 帧差法 ● 平均背景法 ● 背景减除 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 行为跟踪 3 行为跟踪 主要算法 对提取出来的活动区域进行卷积处理，实现边缘检测提取前景轮廓。 然后提取特征点，用几何模型模拟表示前景轮廓的运动和形态变化，简化数据存储。 最后对连续的图像序列做相同处理，跟踪提取的前景轮廓特征点，记录活动轨迹，分析车辆和行人的行为。 ● 图像卷积 ● 边缘检测 ● 卡尔曼滤波 NJUPT 视频预处理算法 智能视频监控系统 结果分析 4 结果分析 通过跟踪车辆行为可以界定车辆是否在掉头、逆行、紧急刹车等，综合之前给背景划分的区域也可以分析出车辆是否正在跨域车道行驶、是否进入特定的检测区域或者是监控盲区。 同样，通过对行人的状态和行为进行跟踪可以分析出行人奔跑、摔倒、徘徊等行为，通过对交互和背景的分析，可以判定出行人是否发生冲突、是否掉落遗留物，是