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【英雄联盟s10竞猜】机器视觉:为视频监控带来了哪些改变?

英雄联盟s10竞猜-视觉是人类感官客观世界的主要信号源。信号处理理论和计算机出现后,人们试图利用相机提供环境图像并将其转换成数字信号,利用计算机构建视觉信息处理的全过程。这种让计算机需要通过一两张图像来了解周围环境信息的研究目标,就是机器视觉。以摄像头为核心的视频监控系统作为机器视觉的代表,已经广泛应用于安全、交通、建筑、工业等行业。

为了了解机器视觉给视频监控带来了什么变化,我们可以从机器视觉的几个主要应用领域进行进一步的分析。目标识别目标识别技术和稳定跟踪方法是机器视觉发展的关键因素之一。

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它已被广泛应用于许多领域,如智能交通管理中的指纹识别、人脸识别、虹膜识别和车牌识别、车辆检测、停车场管理等。目标识别系统应该具有在简单背景和各种天气条件下对目标进行检测、分类和识别的能力,从而对目标进行连续跟踪。

近年来,目标识别技术从理论探索和实验室建模得到应用,其技术方法从经典的统计数据模式识别发展到基于科学知识、模型、多传感器信息融合和人工神经网络的识别方法。目标跟踪运动目标跟踪是在图像序列的不同帧中确定同一物体方向的过程。其主要工作模式是自由选择好的目标特征,使用必要的搜索方法。根据给定的原则,现有的跟踪方法分为基于模型、区域、特征和活动轮廓的跟踪。

基于模型的跟踪是通过一定的先验科学知识为被跟踪目标创建一个模型,然后通过给定的跟踪模板对模型进行动态修正。运动物体的传统表达方式有三种:1。线图法:目标运动的本质是主框架的运动,所以这种表达方法是用直线逼近物体的各个部分。

2.二维轮廓:这种表达方式的使用与物体在图像上的投影有关。3.三维模型:用广义椭圆柱、球体等三维模型来描述物体的结构细节。

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这种方法必须在相连的图像帧之间给出一个三维模型,以提供对物体运动的定量描述,因此需要计算更好的参数,而给定过程中的计算量较大。基于特征的跟踪将预先提取的运动区域作为给定的目标模板,原始区域具有给定的度量,然后在下一帧图像中搜索目标图像,并判断度量的极值方向为最佳给定点。这种方式是对机会区域的跟踪。与其他跟踪算法相比,该方法提取相对完整的目标模板,需要获得更丰富的图像信息,因此被广泛用于跟踪较小的目标或对比度较好的目标。

基于活动轮廓的跟踪使用分块的参数曲线来表达运动目标轮廓。在图像结构的特征域中,以曲线函数为参数,通过放大能量来扩展动态递归,使得轮廓需要自动交互修正。

与区域跟踪法相比,该方法计算量小。如果需要先合理分离每个运动目标,构造轮廓初始化,即使有部分覆盖,也可以反过来进行跟踪。视觉分析视觉分析技术通过目标识别和目标跟踪,进一步提供了目标的频繁出现时间、运动轨迹、颜色等大量信息。

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通过分析每个目标的上述信息,搜索视频中不存在的危险、非法或可疑目标,并对这些不道德和目标进行动态报警、预警、事后存储和检索。在视觉分析的应用领域,最重要的技术是智能视频监控和智能视频检索。

两者的应用技术类似,主要区别在于:智能视频监控是对当时采集的视频进行实时处理,发现危险事件或可疑元素时,发起动态报警;智能视频检索技术处理存储的再次发生的视频。它通过慢速分析搜索视频中不存在的危险事件、可疑元素和每个感兴趣目标的信息。然后用户可以自由选择关注事件或者定义关注目标属性,系统需要慢慢查询用户关心的事件或者目标。

一般来说,智能视频监控的功能还包括周界检测、跨线检测、流浪检测、丢失检测、遗留检测、慢动作检测、殴打检测、追逐检测、人群拥挤、火灾烟雾检测、PTZ目标跟踪、视频故障分析、视频存储和音频等。对于不同的用户,市场对上述功能的需求不会受到重视。在上述技术中,周界检测、跨线检测、徘徊停留检测、丢失检测、遗留检测、慢速移动检测、命中检测和追赶检测中使用的方法主要是利用BackgroundModel和ForegroundExtraction提取运动目标,然后利用目标跟踪技术获取目标的轨迹,获得目标的运动方向和位置。

其中,对于简单背景,基于时间序列区域运动分析的相似方法可以开英雄联盟s10竞猜发大流量区域的遗留物体和丢失物体的检测方法,而不需要开发上述的目标检测和跟踪技术。对于智能视频检索,必须使用智能视频监控的检测技术来检测异常事件。此外,智能视频检索必须在运动目标检测和跟踪的基础上,获取人脸、颜色、人、车等目标的速度和数量等信息。

这样,在开发智能视频检索时,一方面可以检索异常事件,另一方面可以根据对象的结束时间、颜色、速度、数量、人脸信息进行检索。此外,系统还可以获得事件和目标的时空分布图,方便用户查询自己感兴趣的时间段和事件。

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对于成千上万的移动监控终端来说,为了从这些海量数据中找到他们关心的事件和目标,必须使用智能视频检索技术。结论视频监控技术是机器视觉领域的一门新兴前沿学科,也是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别和人工智能等多学科技术的结晶。可以想象,机器视觉和图像处理技术再次加入后,为了设计一个动态视频监控系统,超出了原来的权限。

该系统在构建视频监控的同时,利用机器视觉技术减少了视频变化检测和自动视频的功能。该系统需要自动识别场景变化,检测并瞄准移动目标,接收警告并启动存储设备。这样不仅可以节省大量存储空间,提高监控的存储效率,增加不必要的音频,还可以使数据更有针对性。|英雄联盟s10竞猜。

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