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Avigilon 端到端监控解决方案获取的图像细节非其他系统可以比拟。
Avigilon 设计并推出高清监控解决方案，品质绝对一流，完全可以提供最佳证据。
我们的 HD 网络视频管理软件和百万像素级摄像机可以输出一流的图像质量，并使覆盖范围达到最大。
在端到端解决方案中，Avigilon 组件可以与现有的系统协同运转，提高这些系统的当前工作能力。
我们提供了多种配置，能够让您定制强大、可扩展且具有成本效益比的监控解决方案。
我们所有的组件都在加拿大设计和生产，能够确保您始终获得业内品质和可靠性最佳的产品。
Avigilon 凭借着最佳的图像清晰度保护和监视各种区域，其中包括运动场馆、零售场所、赌场、重要基础设施、交通站点等等，尽最大可能提供最佳的证据。
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高清监控视频输出对带宽和存储都提出了更高的要求。
而 Avigilon 却不存这方面的问题，这是因为我们拥有 High Definition Stream Management (HDSM)™ 技术。
我们的 HDSM™ 技术通过可视化无损压缩保持图像的完整性，同时又能够有效地控制带宽和存储空间。
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采用行业中最快的高清视频搜索，查找场景变化、遗失物品和事件。
我们的 Avigilon 控制中心具有简单和直观的界面，让您能够全面掌控监控视频的回放，从而迅速检索证据，加快反应时间和调查速度。
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Avigilon 控制中心软件完全为 HD 量身打造。
这意味着通过一台 HD 摄像机或数量不限的HD 摄像机，既可稳定而灵活地建立系统，同时又无须虑及软件崩溃的问题。
此外，我们的产品兼容现有的模拟摄像机以及其他 IP 制造商的摄像机。
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与传统的 VGA 摄像机相比，Avigilon 摄像机能够有效地覆盖更大的区域，图像细节更佳，而使用的摄像机却更少。
基于视频技术的直接交通事件检测高速公路和城市快速路是承担我国公路运输和城市道路运输的主要道路，具有车速快、流量大等许多特点，一旦发生突发交通事件，极易引发交通事故，严重影响道路的通行能力和运营效率。
在日常的交通运行和交通管理中，如果仅仅依靠人工报告，电视监视等非自动检测方法发现交通事件，不但浪费大量的资源，而且不全面及时，给交通安全带来了隐患。
因此，交通事件自动检测技术越发成为智能交通的研究热点，旨在第一时间快速发现交通事件的地点，利于及时处理交通事件。
交通事件指偶发性交通事故、车辆抛锚、恶劣天气、货物散落、道路养护、体育赛事、规模集会等交通情况。
高速公路和城市快速路上发生的停车、逆行、慢行、拥堵、行人穿越、交通事故是需要重点管控的交通事件。
当发现这些交通事件时，交通事件自动检测系统能够立刻报警，自动记录违章违法依据，同时快速处置交通事件，消除安全隐患、减少交通事件的损失。
例如，图1(a)为行人穿越高速公路交通事件，图1(b)为高速公路车辆拥堵交通事件。
交通事件的视频检测技术研究概述交通事件自动检测方法图2为交通事件检测研究方法结构示意图，分为自动和非自动检测方法，其中非自动技术主要包括人工报告，电视监视等，自动技术主要有直接和间接检测法。
直接检测法是一种基于视频的处理方法，通过交通事件视频检测算法，直接检测交通事件。
间接检测法是一种基于交通流参数的处理方法，通过模式识别、数学统计、交通模型、人工智能等方法，融合交通流数据检测交通事件。
直接法和间接法的特点可总结如下：1、由于交通系统具有很强的非线性、模糊性、不确定性，研究表明间接法有许多不足之处，不但安装麻烦，而且费用较高，在交通流密度高时，间接法具有较好的检测效果，在交通密度低时检测效果不好。
2、由于直接法是根据视频图像内容，直接判断是否有交通事件发生，研究表明直接法的判别速度上远远胜于间接法，即使交通流量很低，也能对交通事件进行良好的判断。
高清视频事件检测器技术方案北京途博交通技术有限公司目录1市场分析 (5)1.1辅助视频监控-事件事故检测需求 (5)1.2统计交通信息-交通参数信息需求 (5)1.3局部能见度检测-能见度检测需求 (6)1.4理想状态的系统 (6)2设计思想 (7)3产品介绍 (9)3.1交通参数检测功能 (9)3.2事件事故检测功能 (10)3.3视频能见度检测功能 (14)3.4云台摄像机自学习检测功能 (14)3.5数据的存储及管理 (15)3.6系统本地设置、维护及诊断 (15)4TOD-V交通视频分析处理器指标 (16)4.1设备外观和安装尺寸 (16) (16)4.2硬件技术指标 (17)4.3功能技术指标 (19)4.4产品检验报告 (20)5系统方案设计 (21)5.1系统组成 (21)5.3信息传输单元： (22)5.4信息处理单元： (22)5.5系统结构图 (23)5.6系统主要模块功能规划 (23)5.6.1固定式或PTZ摄像机视频源 (23)5.6.2TOD-V交通状况视频处理器 (24)5.6.3数据安全存储 (25)5.6.4“途博”交通状况综合监测管理平台 (26)5.7系统应用环境需求 (27)5.7.1视频检测器的最低环境需求 (27)5.7.2系统平台软件需求 (28)5.7.3管理平台服务器的环境需求 (28)5.7.4管理平台服务器的硬件需求 (28)6TOD-V系统外场环境要求 (30)6.1信息采集部分 (30)6.1.1隧道内摄像机的安装要求 (30)6.1.2摄像机特性要求 (32)6.2信息传输部分要求 (33)7工程量计算与选型 (34)8服务 (35)8.1协作与支持 (35)9相关业绩 (37)9.1城市交通项目 (38)1市场分析1.1辅助视频监控-事件事故检测需求随着高速公路建设的飞速发展，以CCTV为代表的高速公路综合管理系统的规模越来越庞大、信息量急剧增加，传统的完全依赖人工进行的数据挖掘和日常管理已远远不能满足系统建设的要求，迫切需要更先进的信息采集及处理技术。
VTD3000视频交通事件检测系统应用方案深圳市哈工大交通电子技术有限公司目录1.概述 (3)2.视频交通事件检测系统的组成结构 (4)2.1 系统组成结构 (4)2.2系统组成特点 (4)2.3 摄像机 (5)2.4 视频信号传输与分配系统 (5)2.5 VTD3000视频交通事件检测器 (5)2.6 视频交通事件数据服务器 (6)2.7 以太网交换机 (6)2.8 管理客户端 (6)3.1 VTD3000视频交通事件检测器简介 (7)3.2 VTD3000视频交通事件检测器的功能 (7)3.2.1 交通事件检测与报警功能 (7)3.2.2 交通事件图像自动录像功能 (8)3.2.3 交通参数异常报警功能 (8)3.2.4 设备工作状态自检测和报警功能 (8)3.2.5 交通参数检测与统计功能 (8)3.3 VTD3000视频交通事件检测器的产品规格 (9)3.4 VTD3000视频交通事件检测器的性能指标 (10)3.4.1 交通流检测指标 (10)3.4.2 交通事件检测性能 (10)3.4.3 压缩和存储 (11)3.4.4 视频信号输入 (11)3.4.5 数据输出 (11)3.5 VTD3000视频交通事件检测器的特点 (11)3.5.1 结构特点 (11)3.5.2 技术特点 (11)3.客户端管理软件 (13)4.1 客户端的运行环境要求 (13)4.1.1 客户端的硬件要求 (13)4.1.2 客户端的配套软件要求 (13)4.2 客户端管理软件的功能 (13)4.2.1 客户端管理软件的界面表现形式 (14)4.2.1.1 电子地图显示方式 (14)4.2.1.2 虚拟大屏显示方式 (14)4.2.2 视频交通事件检测器工作参数设置 (15)4.2.3 交通事件报警响应和处理 (16)4.2.4 人工录像操作 (17)4.2.5 交通事件录像的查询和回放 (17)4.2.6 交通事件录像的存储 (17)4.2.7 交通流参数统计与图表显示 (17)4.2.8 日志管理与远程维护 (18)4.2.9 权限管理 (19)4.3 客户端管理软件的特点 (19)5．摄像机安装要求................................................................................. 错误!未定义书签。
基于分类器组合的视频事件检测与识别随着视觉图像处理技术的不断发展，视频事件检测与识别已经成为了计算机视觉领域的一个热门研究方向。
在实际应用中，视频事件检测与识别能够帮助我们快速准确地抓取关键时刻，从而提高我们解决问题的速度和精度。
本文将介绍一种基于分类器组合的视频事件检测与识别方法，希望能够帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
一、问题背景和研究意义随着社交媒体的蓬勃发展，愈来愈多的用户使用视频分享自己的生活。
这些视频产生的数据量巨大，并且往往包含丰富的信息，可以用来监控安全、研究社会行为、提高产品设计等。
然而，由于视频的复杂性和多样性，直接对视频进行分析是一个十分困难的任务。
因此，如何在繁杂的视频中快速找到我们需要的信息，是视频分析领域的一个重要问题。
视频事件检测与识别（Video Event Detection and Recognition，VEDR）就是为了解决这一问题而提出的技术。
视频事件检测与识别旨在从视频中自动检测和分析与预定义事件相关的视频片段。
这项技术具有非常广泛的应用场景，如安全监控系统、智能交通系统、体育和娱乐节目等。
通过视频事件检测与识别，我们可以快速、准确地找到我们需要的视频片段，从而得出相关的结论。
二、基于分类器组合的视频事件检测与识别方法视频事件检测与识别是一项非常复杂的任务。
不同的视频事件可能涉及到不同的物体和场景，并且可能存在非常多的变化和噪声。
为了提高检测和识别的准确度，研究者们尝试了很多不同的方法，其中之一就是基于分类器组合。
基于分类器组合的视频事件检测与识别方法不同于传统的单一分类器方法，它是采用多个独立的、互不相关的分类器，通过组合这些分类器的结果来提高预测的准确度。
具体来说，基于分类器组合的视频事件检测与识别方法包括以下几个步骤：1. 特征提取：首先，针对要检测的事件，从视频中提取出相关的特征。
一般而言，这些特征包括颜色、形状、纹理和运动等。
2. 样本选择：接着，从特征池中选择一定数量的样本，并对其进行标记。
视频监控系统中的事件检测与识别技术研究随着科技的不断进步和智能化的发展，视频监控系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而，大规模的监控视频数据使得人们难以有效地管理和分析。
因此，视频监控系统中的事件检测与识别技术的研究变得尤为重要。
一、事件检测技术事件检测是视频监控系统中的一个基本任务。
它的目标是在监控视频中实时地发现和提取出重要的事件。
事件可以包括各种异常情况，如突然出现的火灾或交通事故，或者可以是特定的预定事件，如入侵者闯入某个区域。
为了实现事件检测，需要考虑以下几个方面的技术：1. 特征提取：特征提取是事件检测的关键步骤之一。
通过提取视频中的各种视觉或音频特征，如颜色、纹理、形状、运动等，来描述事件的特点。
这些特征可以用于事件的分类和判断。
2. 异常检测：异常检测是指在一个预定义的正常行为模式下，对视频中的异常事件进行检测和识别。
这需要建立一个合理的模型，对预期的正常行为进行建模，然后通过比较观察到的数据与期望的模型来确定是否发生了异常事件。
3. 运动检测：运动检测是事件检测的一种重要技术。
通过比较连续帧之间的像素变化或目标的运动轨迹，可以检测到视频中的运动。
这在监控恶意活动或入侵者闯入时尤为有用。
二、事件识别技术事件识别是在事件检测的基础上，对检测到的重要事件进行分类和识别。
事件识别技术旨在自动标记和描述不同类型的事件，以便更好地理解监控视频中发生的事情。
以下是事件识别技术的几个关键方面：1. 分类器设计：分类器设计是事件识别的核心任务之一。
通过训练监督学习算法，可以建立模型来自动识别和分类不同类型的事件。
常见的分类器有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
2. 特征选择：针对事件识别任务，选择合适的特征集是非常重要的。
特征选择可以减少特征的维度，并且只选择与事件相关的特征。
这可以提高分类器的性能和效果。
3. 模型训练和优化：在实际应用中，通过使用大量的标记数据来训练事件识别模型。
高清视频事件检测器技术方案北京途博交通技术有限公司目录1市场分析 (5)1.1辅助视频监控-事件事故检测需求 (5)1.2统计交通信息-交通参数信息需求 (5)1.3局部能见度检测-能见度检测需求 (6)1.4理想状态的系统 (6)2设计思想 (7)3产品介绍 (9)3.1交通参数检测功能 (9)3.2事件事故检测功能 (10)3.3视频能见度检测功能 (14)3.4云台摄像机自学习检测功能 (14)3.5数据的存储及管理 (15)3.6系统本地设置、维护及诊断 (15)4TOD-V交通视频分析处理器指标 (16)4.1设备外观和安装尺寸 (16) (16)4.2硬件技术指标 (17)4.3功能技术指标 (19)4.4产品检验报告 (20)5系统方案设计 (21)5.1系统组成 (21)5.3信息传输单元： (22)5.4信息处理单元： (22)5.5系统结构图 (23)5.6系统主要模块功能规划 (23)5.6.1固定式或PTZ摄像机视频源 (23)5.6.2TOD-V交通状况视频处理器 (24)5.6.3数据安全存储 (25)5.6.4“途博”交通状况综合监测管理平台 (26)5.7系统应用环境需求 (27)5.7.1视频检测器的最低环境需求 (27)5.7.2系统平台软件需求 (28)5.7.3管理平台服务器的环境需求 (28)5.7.4管理平台服务器的硬件需求 (28)6TOD-V系统外场环境要求 (30)6.1信息采集部分 (30)6.1.1隧道内摄像机的安装要求 (30)6.1.2摄像机特性要求 (32)6.2信息传输部分要求 (33)7工程量计算与选型 (34)8服务 (35)8.1协作与支持 (35)9相关业绩 (37)9.1城市交通项目 (38)1市场分析1.1辅助视频监控-事件事故检测需求随着高速公路建设的飞速发展，以CCTV为代表的高速公路综合管理系统的规模越来越庞大、信息量急剧增加，传统的完全依赖人工进行的数据挖掘和日常管理已远远不能满足系统建设的要求，迫切需要更先进的信息采集及处理技术。
据相关统计：监控人员保持高度精神集中的情况下只能维持20分钟；保持精神集中时间不超过45分钟。
由于此原因，目前各类培训及课程上课时间一般都在40~45分钟之间。
通过传统的人工视频监控的数据挖掘模式已经不在适用。
如何充分利用高速公路、隧道、桥梁沿线的监控摄像机实时视频流，及时、准确、有针对性的反馈路段信息，改变依赖人工进行的数据挖掘和日常管理的局面。
随着摄像机的增多；如何能在众多的监控图像中迅速找到事件事故；并有效处理？“智能视频监控”(IVS)技术是替代人工视频监控的前沿的应用之一，交通状况视频分析处理器是IVS技术的一种实际应用；可以辅助人工进行7X24小时不间断的监视监控画面；当发生事件事故后；将事件发生及前后一段时间进行录像；并进行声光报警；提醒监控管理人员处理。
对于提高道路管理水平、降低交通事故发生率有着至关重要的作用。
1.2统计交通信息-交通参数信息需求如何提高通行能力？如何把握道路运行状态？任何的决策都需要大量的基础数据支持：车辆的实时速度；车辆长度；存在信息；单车占有率；车型分类；车道流量；断面流量；道路的平均速度；空间平均速度；时间占有率；空间占有率；车头间距；车头时距；平均流率；车辆密度等等。
目前市场上同时存在线圈式检测微波、雷达检测、视频检测等多种检测方式。
如何利用现有资源，在较少的投入下获取上述信息？TOD-V交通状况视频分析处理器在支持交通事件事故检测的同时支持交通参数检测；无需额外增加任何投入。
1.3局部能见度检测-能见度检测需求在高速公路上最容易造成交通事故的原因之一就是由团雾引起的能见度降低。
传统的能见度只能检测气象站安装位置的气象状况；类似团雾导致的能见度降低无法检测；因其成本高不可能每隔几km安装一台。
因此，如何低成本获取道路全线的有效的能见度信息，解决能见度和恶性交通事故的关系已成为全行业关注的科研难题。
TOD-V交通状况视频分析处理器可以通过分析监控视频信息；提供量化的能见度数据；并可设置阀值报警；为低成本获取全线能见度提供了解决方案。
1.4理想状态的系统充分利用现有资源，通过达到一定覆盖率的道路监控设备，对道路上各点的视频信息进行采集，建立一套完善的实时信息采集系统，获取高速公路能见度数据、交通参数数据和异常事件事故数据，并通过对数据分析及自动预警系统主动告知提醒管理者，以最快最有效的方式采取措施，预防和避免重大交通事故的发生。
2设计思想如何充分的利用现有视频监控采集来的视频信息，来满足项目中对交通参数、事件事故和能见度的数据需求；而不是全新的设计、独立的满足这三个需求是本方案的重点考虑因素。
基于多年的工程经验和对市场的理解；途博技术推出了TOD-V系列交通状况视频分析处理器；以满足各种应用环境：途博技术的TOD-V交通状况视频分析处理器可以完全满足上述需求：●采用视频分析同时获取交通流量、交通事件事故和能见度三种检测功能*；●每台设备支持最大2路高清视频分析；或8路标清视频分析；或8路模拟视频分析；●接口兼容：能任意连接模拟、数字视频；●无缝集成：完全复用前端视频采集；仅需增添视频分析和服务器即可完成系统建设。
选用途博科技的TOD-V交通状况视频分析处理器可以完全复用视频监控的视频源；只要将TOD-V交通状况视频分析处理器安装在监控中心的机房内；通过TOD-V 交通状况视频分析处理器分析监控视频源中的交通流量、事件事故、能见度信息，进而掌握整条道路的运行情况。
对各种事件，做到早发现、早报警、早处理。
*能见度检测功能依据检测分辨率不同会导致设备负载能力不同；在具体应用时需要咨询确认。
3产品介绍3.1交通参数检测功能可提供对每个车道的实时交通测量数据：交通流量，平均车速，占有率、车辆长度。
每个测量结果都针对一个车道或者一组车道。
当在一段时间内摄像机区域没有车辆时，系统会将计数重置为零，这样可以避免在一长段时间内出现累加错误。
TOD-V交通视频处理器对固定式摄像机、云台摄像机（预置位工作模式）实时视频分析处理，可以实现准确的交通参数数据检测功能，针对高速公路视频监控分析的应用，可检测的数据有：实时数据：通过时间；实时速度；车辆长度；存在信息；实时数据是分车道单独检测的，可以同时检测2~8个车道。
统计数据：1)车道流量：统计周期内分车道统计的车辆计数2)断面流量：统计周期内同向车流断面车辆总数3)平均速度：统计周期内通过车辆的平均时速统计周期内单位长度范围内所有车辆算术平均速度4)平均占有率：（%）统计周期内按时间百分比计算的车道或检测断面的占用情况5)车头间距：统计周期内同一车道的前、后相邻两车的平均间隔距离6)车头时距：统计周期内同一车道的前、后相邻两车的平均间隔时间7)车辆分类统计：统计周期内按照车辆长度进行车型类别统计交通数据统计周期支持1分钟~任意时间区间可选，数据采集周期1分钟-1小时可自行定义。
通过服务器内的历史数据统计与分析，可以得到任意时间段的车流量、平均速度、平均占有率等交通统计数据。
检测结果TOD-V视频分析处理器对交通参数的检测精度符合并超过国家标准；完全满足项目对检测精度的需求。
详细的检测结果参见检测报告。
●通过内置数据库保存检测结果。
设计存储容量大于90天。
●网络畅通时发送到数据服务器，网络故障恢复后自动同步上传；3.2事件事故检测功能TOD-V视频分析处理器在高速路视频监控事件检测应用中可以通过视频分析出下列多种事件事故，并将事件检测数据（包括：记录编号、设备编号、事件开始时间、事件结束时间、事件类型、检测地点、检测方向）实时上传中心的综合管理平台。
其报警阀值可以依据需求进行灵活调整，随时进行设置：环境变化类：（4种）✧能见度：检测区域内的能见度降低，如雾霾、团雾现象；检测时间、灵敏度可调（扩展功能，非标配）。
✧烟雾/火灾：当监测区域内出现烟雾，当浓度达到阀值即可发出报警；其检测浓度、连续监测时间、报警阀值等参数可调。
✧行人穿越：检测区域出现行人，有效跟踪范围100-150米。
✧车辆抛洒物：检测视域内出现货物遗洒、车辆或交通设施碎片等严重影响行车安全的事件，判断时间、抛洒物大小阀值可调。
烟雾/火灾报警能见度检测行人穿越抛洒物行驶异常类：（5种）✧车辆驶离：车辆驶离车道，确认车辆离开行车道进入路肩、应急车道；报警时间1-120秒可调✧违法停车：由于事故、车辆故障等在禁止停车的区域滞留，停车时间、停车区域可编辑设定，可与其他关联系统实现报警联动。
✧车辆逆行：车辆在检测区域内逆行或倒车，确认时间、行驶距离阀值可调。
✧车辆慢速：车辆行驶速度低于系统设置的报警速度，报警阀值可调。
✧禁区检测：车辆在不允许驶入、停留的道路或区域通行，如：管制区域、单行道路等。
车辆停驶（禁区检测）车辆停车车辆慢速车辆逆行车辆超速（禁区检测）车辆越界行驶道路运营状况异常：（组合）根据实际管理需要，依据上述交通参数、事件检测对同一方向行驶的多个目标的交通参数和事件的组合判断可以构成多种道路异常报警：依据不同的检测参数可组合出；排队、拥堵。
通过管理平台对一个路段的多台检测器的检测结果进行分析；显示出当前交通流量、平均车速等交通状况的趋势图；可预测交通状况恶化、进行提前报警；便于采用各种预案来提高运力。
排队超限（单车道检测）拥堵（多车道排队超限）3.3视频能见度检测功能采用视频内靶标测定法进行能见度检测，在视频图像中标定明显参照物（靶标），初步设定距离。
例如，可以使用高速公路上的标示牌、特定建筑、甚至路边的植物作为标示物。
当可见度发生变化时，远处的标定框内目标的纹理变化会更加明显，通过不同位置的目标的纹理变化（可见程度）即可得到当前总体的可见度。
通过对各监控点视频源图像特征的分析，模拟人工观测和估测能见度的过程。
将能见度这一复杂的心理——物理现象，以能见度数值的形式体现出来。
视频能见度可以提供50米~2000米的能见度数值。
可以设置报警阀值；在达到阀值时进行报警。
由监控管理员采取预防措施。
受造价的影响，传统气象站只能选择1~3个点进行检测；检测结果不能代表整个路段的能见度情况；类似出现雾霾、团雾、东边日出西边雨的局部降雨情况，视频检测可以在道路中的视频监测点；获取整条道路的局部能见度信息；视频检测方法比传统气象站具有更高的实用性。
*能见度检测功能依据检测分辨率不同会导致设备负载能力不同；在具体应用时需要咨询确认。
3.4云台摄像机自学习检测功能PTZ摄像机在预置位模式下与固定摄像机相同，对于非预置位摄像机或经常移动的情况还有一种自学习工作模式，当摄像机云台操作移动停止后开始进入自学习模式，自动学习车道、行车方向；学习时间约1~3分钟，学习完成后进行事故事件检测，可检测停车、逆行事件。
