【CN110378190A】基于主题识别的视频内容检测系统及检测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910327654.8
(22)申请日 2019.04.23
(71)申请人 南京邮电大学
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范
马路66号
(72)发明人 李华康 孙晓雨 李群 余瀚
孔令军 孙国梓
(74)专利代理机构 南京苏科专利代理有限责任
公司 32102
代理人 姚姣阳
(51)Int.Cl.
G06K 9/00(2006.01)
G06K 9/32(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称基于主题识别的视频内容检测系统及检测方法(57)摘要本发明揭示了一种基于主题识别的视频内容检测系统及检测方法，系统包括原始视频读取模块，用于读取原始的视频流；视频切片模块，用于将所读取的视频流按镜头进行划分和聚类、得到一组视频片组；片内主题识别模块，用于识别视频片组内全部视频片的不同主题、并输出主题序列；异常片检测模块，用于检测视频片组中是否存在主题异常的视频片。方法包括原始视频读取步骤、视频切片步骤、片内主题识别步骤以及异常片检测步骤本发明利用主题识别技术将视频按主题进行划分，进而判断出其中所有主题的相似度和关联性，
找出视频中的异常片。权利要求书2页 说明书5页 附图5页CN 110378190 A 2019.10.25
C N 110378190
A
权 利 要 求 书1/2页CN 110378190 A
1.一种基于主题识别的视频内容检测系统，其特征在于，包括：
原始视频读取模块，用于读取原始的视频流；
视频切片模块，用于将所读取的视频流按镜头进行划分和聚类、得到一组视频片组；
片内主题识别模块，用于识别视频片组内全部视频片的不同主题、并输出主题序列；
异常片检测模块，用于检测视频片组中是否存在主题异常的视频片。
2.根据权利要求1所述的基于主题识别的视频内容检测系统，其特征在于，所述视频切片模块具体包括：
镜头划分模块，用于按视频中的镜头切换对视频流进行分解，所述镜头切换包括镜头突变切换以及镜头渐变切换；
镜头聚类模块，用于利用视觉特性将内容相似的镜头聚集在一起、生成视频片；
封面提取模块，用于从视频发布平台提取读取视频的封面、并将其视作一个独立的单帧视频片。
3.根据权利要求1所述的基于主题识别的视频内容检测系统，其特征在于，所述片内主题识别模块具体包括：
特征提取模块，用于识别和提取视频片中与主题相关的文本特征；
模型建立模块，用于建立视频片主题分类模型；
所述特征提取模块具体包括，
音频转文本模块，用于将视频片中的音频数据转换为文本，
文本特征提取模块，用于利用命名实体识别，提取视频片的文本特征；
所述模型建立模块具体包括，
相似度计算模块，用于计算视频片主题的相似度，
相似度判断模块，用于判断视频片主题为新主题还是历史主题。
4.根据权利要求1所述的基于主题识别的视频内容检测系统，其特征在于，所述异常片检测模块具体包括：
关联规则计算模块，用于利用关联规则算法计算主题序列中两主题之间的关联规则；
关联性判断模块，用于根据主题间的关联规则判断其关联性。
5.一种基于主题识别的视频内容检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、原始视频读取步骤，读取原始的视频流；
S2、视频切片步骤，将所读取的视频流按镜头进行划分和聚类、得到一组视频片组；
S3、片内主题识别步骤，识别视频片组内全部视频片的不同主题、并输出主题序列；
S4、异常片检测步骤，检测视频片组中是否存在主题异常的视频片。
6.根据权利要求5所述的基于主题识别的视频内容检测方法，其特征在于，S2所述视频切片步骤具体包括：
S21、镜头划分步骤，按视频中的镜头切换对视频流进行分解，所述镜头切换包括镜头突变切换以及镜头渐变切换；
S22、镜头聚类步骤，利用视觉特性将内容相似的镜头聚集在一起、生成视频片；
S23、封面提取步骤，从视频发布平台提取读取视频的封面、并将其视作一个独立的单帧视频片。
7.根据权利要求5所述的基于主题识别的视频内容检测系统，其特征在于，S3所述片内
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机器视觉与图像处理方法
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
ITS-高速公路事件检测系统要点
ITS-高速公路事件检测系统 技 术 方 案 浙江捷尚视觉科技有限公司 2010年3月
目录 一、概述 (3) 二、系统特点 (4) 2.1设计原则 (4) 2.2设计依据 (4) 2.3系统应用 (5) 2.4可靠的检测算法 (5) 2.5事件分级报警 (6) 2.6嵌入式设计 (6) 2.7国产本土化服务优势 (7) 2.8远程集中管理 (7) 三、系统组成 (8) 四、系统功能 (10) 4.1全面的事件检测功能 (10) 4.1.1撞车事故检测 (10) 4.1.2车辆抛锚检测 (11) 4.1.3异物抛撒检测 (11) 4.1.4车辆拥堵检测 (12) 4.1.5逆行检测 (12) 4.1.6交通信息采集 (13) 4.2系统自诊断报警功能 (13)
4.3智能化的报警中心 (13) 4.3.1动态视频查看 (14) 4.3.2交通信息量采集 (14) 4.3.3事件提示 (15) 4.3.4信息查询 (15) 4.4关联视频 (16) 4.5交通诱导信息发布 (17) 4.6远程访问 (18) 4.7用户管理 (18) 五、关键设备介绍 (19) 5.1交通信息分析器 (19) 5.1检测摄像机 (20) 5.2摄像机镜头 (20) 六、注意事项 (22)
一、概述 随着我国经济建设的发展，国力的增强，交通事业迅猛发展，机动车数量以每年15%速度快速增长，道路建设不断加快。日益发达的公路网络虽然给人们带来了越来越多的快捷与便利；但在交通现代化的同时也带来了日益繁重的管理负担，为此有关部门为了提高交通管理水平向科技要警力，对能够代替人工进行监视的智能化监视系统的需求日益迫切。 随着各类公路的交通量不断增加，交通事故明显上升，事故或交通堵塞得不到及时检测和处理，必然会降低高速公路运营效率，给高速公路运营公司带来巨大的经济损失。因此，应用高速公路事件检测与管理具有重要意义。 尤其是在高速公路、城市高架、城际快速路、BRT专用车道管理系统中显的尤为重要，在现有的道路监控系统中，大都采用DVR对各监控点进行全天候录像或人工控PTZ对各个路面进行巡检的方式进行监控，采用DVR全天候录像方式，如果出现异常事故工作人员再将视频监控录像调出进行核对，这种方式只能做到事后补救无法做到“即时”发现“即时”处理，而如果对道路上发生的异常情况不能及时排除的话，很容易引发更大的交通事故及车辆大堵塞等问题，存在道路信息处理“滞后”、安全隐患突出的问题；而人工控制PTZ巡检的方式需要消耗大量的人力资源，并且由于人类的视觉疲劳缺陷，即便是一路视频，人眼也很难做到对关键信息完全获取。 ITS-智能交通监控系统是结合智能视觉分析，模式识别、信息传输等技术对路面上所发生的各类事件进行自动检测、自动报警的真正智能化解决方案，系统能实时检测出道路上发生的交通事故、异常停车、异物抛撒、车辆拥堵、车辆逆行、非法变道、道路塌陷等异常状况，并对发生的事件实时进行报警提示。
完整版机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程【干货】
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。
机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。
视频安防监控系统检验实施规范
视频安防监控系统检验 实施规范 The manuscript was revised on the evening of 2021
工程测试、验收及运用的检测技术、测试仪器 1 范围 本标准规定了视频安防监控系统检验的基本程序、检验项目和要求、试验方法及检验规则。本标准适用于建筑内、外部的视频安防监控系统。 2规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后听有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GA 308 安全防范系统验收规则 GB 50198 民用闭路监控电视系统工程技术规范 GA／T367 视频监控系统技术要求 GB 6996．11 透射式电视区域测试图 GB 6996．12 透射式电视灰度测试图 A型GB 50348 安全防范工程技术规范 GB／T17626．2 电磁兼容试验与测量技术静电放电抗扰度试验 GB／T17626．4 电磁兼容试验与测量技术电快速瞬变脉冲群抗扰度试验GB／T17626．11 电磁兼容试验与测量技术电压暂p短时中断和电压变化的抗扰度试验 GA／T74 安全防范系统通用图形符号 GB／T16677 报警图像信号有线传输装置
3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3．1 安全防范系统 以维护社会公共安全和预防、制止重大治安事故为目的，综合运用技术防范产品和其他相关产品所组成的电子系统或网络。 3．2 视频 高清视频指视频经过编码后的图像分辨率达到720P（含）以上的数字视频，即分辨率为1280*720（720P）或更高分辨率的属于高清视频，如1920*1080（1080P/i）等。 3．3 视频探测 用光电成像技术对目标进行感知并生成视频图像信号的一种探测手段。3．4图像质量 指能够为观察者的分辨的光学图象质量，它通常包括分辨率、灰度等级、色彩指标及信噪比等。 3．5 图像分辨率 目前应用最广范的摄像机分辨率1280*720（720P）或更高分辨率的属于高清视频，如1920*1080（1080P/i）等。 3．6 视频信号丢失报警 指视频主机对视频信号监控测现场图像变化，一旦达到设定阀值，系统即视为视频信号丢失，并给出报警信息的一种系统功能。 3．7 前端设备
数字视频中文字分割算法的研究
万罡周洞汝崔永毅傅华胜 （武汉大学计算机信息学院，武汉<#""=!） 摘要文章对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行了分析、实验与评价，最后提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法，并给出与前面一些算法的比较。关键词文字分割阈值分裂/ 合并边缘检测 文章编号0""!6>##06（!""#）"!6"0"#6"#文献标识码? 中图分类号@A#B0 !"#$%&’"()*+,&-."(/&0 1)2"!),/)’"3".&’.’4.,."3+5.$)& 63’73’,8(&’,-#9#. :&’,%.;#<#3=()’, （C)D’:,&)+,.E F.&D G,):*H-)+H)，I G8’+J+-K):;-,L，I G8’+<#""=!） *>="-3?"：%+,8-;,8);-;，,8:))M-EE):)+,’5(.:-,8&.E,)N,;)(&)+,’,-.+，-+H5G M-+(,8:);8.5M6O’;)M’5(.:-,8&，;D5-,,-+(/ &):(-+(O’;)M’5(.:-,8&’+M,)N,G:)O’;)M’5(.:-,8&，’:)’+’5L P)M’+M)K’5G)M，,8)+，,8)’G,8.:;O:-+(’+)EE-H-)+,,)N, ;)(&)+,’,-.+’5(.:-,8&’;E.55.Q，E-:;,，’+)M()M),)H,-.+ R D:.S)H,-.+O’;)M&),8.M-;G;)M,.(),,)N,:)(-.+;，;)H.+M，,)N,:)(-.+;’:);)(&)+,)M OL ,8:);8.5M6O’;)M&),8.M$ @)%A&-$=：@)N,;)(&)+,’,-.+，@8:);8.5M，*D5-,,-+(/ &):(-+(，T M()M),)H,-.+ 文字分割的本质是图像分割（%&’()*)(&)+,’,-.+）。图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。尽管对图像分割算法的研究已有几十年的历史，依据各种理论，至今已提出了上千种类型的分割算法，但是它们大都是针对具体问题的，目前还没有通用的分割理论和算法。下面将对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行分析、实验与评价，并提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法。有关，则所得的阈值是与坐标相关的（即动态阈值，前两种阈值对应可称为固定阈值）。 以上对阈值分割方法的分类思想是通用的。近年来，许多取阈值分割方法借用了神经网络、模糊数学、遗传算法、信息论等工具，但这些方法仍可归纳到以上三种方法类型中。 0$0阈值的灰度图像二值化 在利用单阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，且目标和背景象素在灰度值上有很大的差别。对于这类图像，它们的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成，可以把双峰之间的谷点作为阈值!，对图象作以下二值化处理： ’（#，$）3!0 若%（#，$）!!（! " 若%（#，$）"! 0 基于阈值的二值化算法 在基于阈值的灰度图像分割算法中，确定阈值是关键。阈值一般可写成如下形式： 对于某些新闻视频中的标题新闻、影视片名或演员表等它们的背景一般比较简单，可以采用单阈值分割方法。但是，大多数视频中的文字都有较复杂的背景，反映在其灰度直方图上 !"!1#，$，%（#，$），&（#，$）2（0）将出现多个峰谷，此时若采用单阈值的分割方法则无法将文字 其中%（#，$）是在象素点（#，$）对处的灰度值，&（#，$）是该点邻域的某种局部性质。换句话说，!在一般情况下可以是（#，$），%（#，$）和&（#，$）的函数。借助式（0），可以将阈值分割方法分成如下三类： （0）如果仅根据%（#，$）来选取阈值，所得的阈值仅与各个图像象素的本身性质相关（即全局阈值）； （!）如果阈值是根据%（#，$）和&（#，$）来选取的，所得的阈值就是与（局部）区域性质相关的（即局部阈值）。 （#）如果阈值除根据%（#，$）和&（#，$）来选取外，还与（#，$）从背景中分离出来。为此，作者尝试采用多阈值方法将所有的峰都分离出来，如果灰度图像中的文字所占的象素的灰度值相近且与图像中其他目标的灰度值不同，则必然有一个被分离出来的峰对应于图像中的文字目标。 基于局部阈值的二值化算法 0$! 基于局部阈值的方法通过定义考察点的领域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域点的比较，较全局阈值方法有更广泛的应用。其中典型的局部比较方法有4’&)5678’.算法和9):+;)+算法等。与4’&)5678’.算法相比，9):+;)+算法的 作者简介：万罡，男，0B=U年生，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理及多媒体技术。周洞汝，0B#B年生，教授，博士生导师，主要研究方向：图形图象视频压缩，V%*应用技术等。
智能视频质量诊断系统介绍
智能视频质量诊断系统
北京立天洋网络科技有限公司 2011年7月
目录
1. 概述 视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。系统按照诊断预案自动对摄像头进行检测，并记录所有的检测结果。用户可通过Web网页对系统运行情况进行监控，接收报警，处理报警，查询历史信息，并可根据摄像头所在区域、品牌、故障类型、故障严重程度等不同属性进行多种统计分析。 利用视频质量诊断系统，用户能够有效预防因视频采集设备、视频传输等环节导致的图像质量问题及所带来的损失，并及时发现破坏监控系统的不法行为。在设备、传输发生问题后，可以迅速进行处理，保障监控系统有效运行。系统亦有利于帮助用户快速掌握前端设备运行情况，轻松维护大型监控安防系统。 2. 设计原则 结合当前视频诊断的技术发展趋势和项目实际需求，提供高性价比的最优设计方案，是本系统设计的指导思想，也是系统方案设计的基本出发点和追求目标。在设计中，遵循以下原则： ?先进性：在系统设计方面，在系统实用性的前提下，采用领先的视频图像处理算法 与数字通讯技术，确保系统在国内的领先地位。系统具有完备的功能，易于升级扩 展，具有较长的使用周期，能够在较长的时间段内满足应用需求。 ?可行性：系统与用户以及上级管理部门的需求和管理制度相适应；与建设规模方面 的实际情况相吻合。系统具有较高的实用效能 ?可靠性：系统能够长期稳定、安全可靠地运行。在故障发生时，不影响其它系统的 运行。 ?标准性：系统设计时，所采用的技术手段遵循业界标准，特别是提供了标准接口， 使系统具有良好的兼容性，能够与其它系统连接，同时可适应今后的升级或扩展。 ?可扩展性：系统采用模块式结构。如果用户需要接入更多处理单元，或者实现更多 功能，可以方便地升级和扩展。 ?安全性：具有多级安全级别控制、操作人员权限控制、数据传输安全控制，数据存 储安全保障等。
图像处理与识别论文.doc
辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛
关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
视频图像中车辆的车型识别算法研究与实现
毕业设计说明书 作者：学号： 系：信息工程系 专业：电子信息工程 题目：视频图像中车辆的车型识别 算法研究与实现 指导者： 评阅者： 2013年 6月1日
目次 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景和意义 (1) 1.2 课题的研究现状 (2) 1.3 本文的基本内容和组织结构 (3) 2 车型识别系统简介 (4) 2.1 预处理 (4) 2.2 特征提取 (4) 2.3 特征匹配 (4) 3 基于灰度阈值分割法的车型识别 (6) 3.1 介绍各模块设计 (6) 3.1.1 预处理模块 (6) 3.1.2 特征提取模块 (7) 3.1.3 特征匹配模块 (7) 3.2 运行结果 (8) 3.3 结果分析 (11) 4 基于图像背景差值法的车型识别 (13) 4.1 介绍各模块设计 (13) 4.1.1 预处理模块 (13) 4.1.2 特征提取模块 (14) 4.1.3 特征匹配模块 (14) 4.2 运行结果 (15) 4.3 结果分析 (29) 4.4 结果对比 (30) 结论 (32) 参考文献 (34) 致谢 (35)
1 绪论 车型识别的目的是对待识别车辆进行车型的判别（该课题将车型分为轿车、货车、客车三类），它是通过分析比较待识别车辆侧面视觉特征信息实现的，主要借助于计算机技术的应用，车型识别技术是一种轮廓特征识别技术，是用待识别车辆的侧视轮廓特征来判别所属车型。车辆的侧视轮廓特征主要抽象为车顶长度、车辆高度和车身长度，依此可求得待识别车辆的顶长比、顶高比和前后比（车顶中垂线将车身长分得两部分的比值），而通过统计计算可求得三类车型（轿车、货车、客车）的特征值（顶长比、顶高比、前后比）的范围，将提取的待识别车辆的特征值与统计值相比较可实现对待识别车辆的车型判别[1]。 1.1 课题的研究背景和意义 中国正处在一个快速发展的时期，各种车型车辆数量也在持续上升，使得我国城市交通越来越拥挤，人们需要借助一种交通智能化系统来提高交通情况监控的实时性和交通管理的自动化程度，这也为智能交通系统的产生提供了条件。在我国的一些大城市正在逐步提高交通管理的智能化，主要体现在实现高速公路的快捷收费、公共场所车辆监控自动化加强等方面，我们对交通管理智能化的需求日益增加，这将带动智能交通系统的不断发展。 人们对车型识别的研究虽然已有很长一段时间，但仍有许多难题仍未解决，首先，车辆的颜色、光泽度等都会随着时间的推移和环境的改变而发生变化，而且即使是同一车辆在录入镜头时的形状、大小也各不同，这主要与位置和速度的随机性有关；第二，车辆录入镜头的外观状态还与摄像头位置、临近的物体或临近的车辆对待识别车辆的遮挡程度有关；第三，车型识别的准确性和快捷性还与光照情况的改变、天气季节的交替及背景图像的不断变化紧密相关。因此现在的车型识别技术还远不能满足当代大城市交通智能化管理的需求，我们仍需对车型识别技术进行改进以满足准确性和使用性上的要求。 目前已经解决交通智能管理的大部分关键技术，但是部分细节方面仍然存在不足，准确性不高就是其中的一方面。交通智能管理的关键技术包括车型判别，希冀借
高速公路智能视频监控系统 解决方案
高速公路智能视频监控系统解决方案 目录一、前言.3 二、高速公路智能视频监控系统.3 2.1 系统概述3 2.2 系统构成4 2.3 系统功能5 2.3.1 流量监测.5 2.3.2 烟、火、雾监测.6 2.3.3 违章(超速、违章左/右转、变线、逆行、停车等)8 2.3.4 遗洒物体.9 2.3.5 行人横穿/进入公路.9 三、设备介绍.10 3.1 前端设备10 3.2 视频分析设备11 3.3 终端设备12 四、服务承诺.14 高速公路智能视频监控系统解决方案 一、前言 高速公路是国家经济发展的命脉,是人民大众工作生活不可缺少的重要组成部分.如 何高效、科学的管理高速公路是摆在高速公路管理部门面前的重要议题. 传统的高速公路监控系统主要关注在收费站、服务区、隧道/大桥等.完成车辆收费、 车牌记录、重点地段监控等基本功能.但随着高速公路基础建设的不断完善,对整个高速 公路的总体服务质量也提出了更高的要求.如何即时发现道路上发生的问题,并即时预警 和通知车主,带来更高的客户满意度,是高速公路业主面临一个新的焦点问题. 沈阳天目科技有限公司是由归国留学人员创办的高科技企业,立足于把世界上最先进 的视频分析技术带到中国.基于计算机视觉、人工智能、数字信号处理的视频分析技术使得摄像机具备人脑分析功能,可以实时的对监控画面分析判断并对紧急情况和事件进行处理(显示、报警等).应用到高速公路监控领域,可以自主分析道路情况,实现流量控制、 自动记录各种违章行为、烟、火的自动监测、行人穿道路报警等一系列智能功能.可以说, 视频分析技术将彻底改变传统监控系统被动的录像查询功能,向更智能化、更人性化的方向发展. 二、高速公路智能视频监控系统 2.1 系统概述 传统高速公路监控系统完成的基本功能主要包括进出车辆情况登记和重点路段的情况 监测.车辆情况登记可以通过设置在卡口的车牌识别摄像机和视频摄像机完成,重点路况的监测则需要职守人员自主控制调度多处分布在不同地点的摄像机完成.其缺点在于: 1. 高速公路里程远远超过所安装的摄像机能覆盖的范围,很多路段情况不能够得到及 时有效的处理; 2. 即使安装大量监控摄像机,由于职守人员的精力、注意力有限,不可能同时对所有摄 像机情况进行及时处理; 以上两条造成了高速公路的监控系统只能作为事后查证的依据,没有起到及时发现及时 处理的工具,更没有在危险到来之前主动预警的功能. 高速公路智能视频监控系统解决方案 沈阳天目科技有限公司 4
视频质量诊断系统,视频质量检测
石安VQ系列视频质量诊断系统 一、石安视频质量诊断系统定义及特点 视频质量诊断系统是对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。用户可通过Web网页对系统运行情况进行监控，接收报警，处理报警，查询历史信息，并可根据摄像头所在区域、品牌、故障类型、故障严重程度等不同属性进行多种统计分析。 VQ视频质量检测系列产品特点 结合当前视频诊断项目实际需要，在设计中，遵循以下原则： ●先进性：领先的视频图像处理算法与数字通讯技术，完备的功能， 易于升级扩展。 ●可行性：系统与用户以及上级管理部门的需求和管理制度相适应。 提供了标准接口，使系统具有良好的兼容性，能够与其它系统连接，同时可适应今后的升级或扩展。 ●可扩展性：系统采用模块式结构。如果用户需要接入更多处理单 元，或者实现更多功能，可以方便地升级和扩展。 ●安全性：具有多级安全级别控制、操作人员权限控制、数据传输 安全控制，数据存储安全保障等。 ●易用性原则：系统功能强大，界面友好，软件设计人性化，易于 被普通用户掌握、操作和使用。
自主知识产权：系统拥有完全自主知识产权，可按照用户需求进行定制开发和升级换代，满足用户业务持续增长时的需求。 二、视频诊断功能列表
系统利用先进的图像处理技术，提取图像时空特征，并从人眼感知的角度来进行定性，实现视频故障/异常诊断、故障/异常严重性评判。 对焦发生异常 增益过高或过低 偏色 亮度过高
噪声、偏色、刺状复合干扰 雪花干扰 折叠带滚屏干扰 画面抖动
机器视觉检测.
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物
体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特
智能视频质量诊断系统
智能视频质量诊断系统北京立天洋网络科技有限公司 2011年7月
目录 1. 概述 (3) 2.设计原则 (3) 4 4 5 5 5 7 10 10
1. 概述 视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。系统按照诊断预案自动对摄像头进行检测，并记录所有的检测结果。用户可通过Web网页对系统运行情况进行监控，接收报警，处理报警，查询历史信息，并可 设规模方面的实际情况相吻合。系统具有较高的实用效能 ?可靠性：系统能够长期稳定、安全可靠地运行。在故障发生时，不影响 其它系统的运行。 ?标准性：系统设计时，所采用的技术手段遵循业界标准，特别是提供了 标准接口，使系统具有良好的兼容性，能够与其它系统连接，同时可适 应今后的升级或扩展。
?可扩展性：系统采用模块式结构。如果用户需要接入更多处理单元，或 者实现更多功能，可以方便地升级和扩展。 ?安全性：具有多级安全级别控制、操作人员权限控制、数据传输安全控 制，数据存储安全保障等。 ?经济性：在保证系统功能完善、先进、可靠的基础上，尽量降低系统建 设成本。 ?易用性原则：系统功能强大，界面友好，软件设计人性化，易于被普通 、 视频诊断服务器使用视频采集卡接入模拟视频信号，使用互联网接入数字视频信号。视频诊断服务器将诊断结果通过Web服务器发送给用户，并在数据库服务器中记录有关信息。用户可以通过Web页面监控系统状态，进行信息查询、统计，设置诊断预案，维护设备信息，进行系统管理等各种操作。
高速公路视频检测系统解决方案
第一章视频检测方案概述 1.1 视频检测产品概述 GDW-VD-2002型视频检测器是上海高德威智能交通系统有限公司在多年视频检 测技术研发及应用经验的基础上推出的新型视频检测产品。由于采用了先进的模式识别、图像处理等先进技术，该产品能够对车辆运行过程的动态跟踪，获取全面实时的交通信息。除具有检测区域广、安装运行无干扰、施工维护方便低耗及可视性等一般视频检测产品的优势外，GDW-VD-2002型视频检测器还加强了车辆跟踪技术、硬件设计、检测数据处理软件等方面的功能，并从解决方案、安装与调试、售后服务等角度进行了设计与反复验证，希望能够针对山西的实际需要，通过视频检测这一先进的智能交通信息采集处理技术，为整个高速公路管理系统的建立与完善提供良好的基础。 1.2 工程范围 本次工程包括视频检测系统以下各项设备的生产、运输、安装、调试、试运行及缺陷责任期运行： （1）视频检测摄像机 （2）2路视频复用光端机 （3）视频检测视频处理器 （4）视频处理器机架 （5）视频检测站处理机（收费站） （6）视频检测服务器（监控中心） （7）安装摄像机的架杆 （8）所需的电力电缆和信号电缆（包括电缆及电缆从路边手孔到设备的敷设与连接） （9）规范中没有规定，但对于完成工程所必须的材料及工作
1.3 视频检测系统的总体目标与意义 作为高速公路监控系统实时交通流信息的供应者，上海高德威智能交通系统有限公司的视频检测系统所要实现的总体目标是：通过采集、处理、显示及发布交通流参数、事件、拥挤等动态交通流信息，为高速公路现代化监控系统的建立提供一流的交通信息支持与技术服务。 其主要意义与价值在于： 率先在全国高速公路系统中采用了视频检测这一先进的智能交通技术，是高速公路监控系统信息化、智能化进程中的一次大胆尝试，具有很高的理论价值与实践意义； 视频检测系统除具备施工运行无干扰、维护费用低的特点外，还能兼顾用户“图像监视功能”与“数据检测功能”的双重要求，从而实现了“经济效益”与“使用效果”的双赢； 系统提供的可靠的产品、面向用户需求的解决方案、完善的服务等保证了系统在运行、升级过程中的可持续性发展，从而有助于整个高速公路监控系统信息采集技术与水平的不断提高。 第二章方案设计的基本原则 详细分析高速公路用户需求，提供完善的视频检测系统和可操作性强的解决方案建立视频检测系统，实现交通流信息采集的动态化 不仅要提供视频检测设备，还要提供包括硬件、应用软件及解决方案在内的视频检测系统，使采集到的动态交通流信息能够方便地让用户使用。 确保系统运行的稳定性、可靠性 无论从设备的选型、不同气候、光照条件下的检测算法，还是到具体的实施方案，都要考虑到系统可靠性问题，确保系统正常、稳定、可靠、连续地运行。 确保安装、使用、维护过程的无干扰与方便性 本系统除选择合适的安装地点与方式、保证安装过程对交通流运行的无干扰外，还设置了远程添加删除虚拟线圈和远程诊断维护功能，为日常的运行和维护工作提供最方便的工具与服务。 确保系统运行的经济性
机器视觉与视觉检测知识点归纳
一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。
CITILOG视频事件检测系统V6.0.
CITILOG视频事件检测系统V6.0 一.概述: 法国 Citilog 公司的视频检测系统,它采用国际先进的车辆跟踪检测的技术实现交通事件检测的功能,比其它所有国内外厂家的虚拟线圈检测技术有革命性的改进,而且由于系统能提供强大的系统管理和检测数据输出功能,为管理者对道路的交通安全管理提供了强有力的帮助。 该系统为全天候、智能化、实时自动检测所有输入的视频图像信号,根据不同的地点、位置检测各种交通事件,特别是可以实现对PTZ 遥控摄像机的交通事件检测 最重要的是 Citilog 提供全球化的标准来解决这一问题:包括简体中文的多国语言的全套系统界面、全球化开发、全球化技术支持、基于以太网( TCP/IP 的外部数据交换接口,使得该系统非常容易地集成到各种交通监控系统中。 系统所提供的这些强大的交通事件检测和系统管理功能,在国内外处于绝对领先地位。 二.基本功能: 1.可用的视频图像信号 ? PTZ 可遥控或固定式摄像机 ?黑白或彩色摄像机信号 ? 1 Vp-p / 75? ?模拟 25 帧 / 秒的视频图像 ? PAL 或 NTSC 制式
? CCIR 标准 录像播放画质为D1 说明:就是说基本道路监控使用的任何图像都可以用来做交通事件检测 2.系统功能 2.1 交通事件报警 (检测条件:固定光照下,视频信号质量满足测量要求 分析仪产生 3 种警报,传送至数据服务器,转发到管理器。 2.1 .1 交通事件事故检测报警 具备2个有针对性的版本 ( 1 VisioPad针对云台摄像机,可移动摄像机的版本。是全球唯一可用于可移动的摄像机上的视频检测软件。 分析仪自动检测下列事件事故: ?车辆停驶 >98% ( 2 MediaRoad 和 MediaTunnel 针对固定摄像头 分析仪自动检测下列事件事故: 在每个车道类型(行车道、紧急道、停车道、匝道和任何交通设置(流动、拥堵、停 / 开等: ?车辆停驶检测率≥98%; ?交通拥堵检测率≥95%; ?车辆慢行检测率≥95%;