城市视频监控系统关键技术研究

3G视频监控系统中关键技术的研究与实现王永刚;章坚武【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)019【摘要】描述了基于3G标准的无线视频监控系统关键技术的研究与实现方案,主要包括基于H.264的双码流模块、多线程、RTP打包等,它不仅具有传统监控系统稳定性高、实时性好、免布线等优点,而且用户可以随时随地通过3G网络进行视频监控和视频图像录制.测试结果表明,各模块都达到预期指标,3G无线环境下可进行实时视频浏览,视频质量与有线局域网相比相差不大.%The research and design solution of the key technology of the wireless video surveillance based on the 3G standard are described, which includes H. 264-based dual-stream module,multi-thread and RTP. The surveillance system has high stable and good real-time performance, and the users can perform the video monitoring and video recording through 3G network at anytime and anywhere. The testing result indicates that the modules meet the anticipated target, which can perform real-time view by video under the 3G environment. This system can achieve the real-time monitoring, and the video quality is not worse than that in LAN.【总页数】4页(P55-57,64)【作者】王永刚;章坚武【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TN29-34【相关文献】1.3G无线车载视频监控系统关键技术分析 [J], 刘丙涛2.工程建设施工现场中3G视频监控系统的研究与实现 [J], 齐毅3.工程建设施工现场中3G视频监控系统的研究与实现 [J], 齐毅4.建筑施工现场中基于3G技术远程视频监控系统的研究与实现 [J], 缴浩东5.基于ARM+3G技术的无线车载视频监控系统研究与实现 [J], 谢世逸;陈来因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

视频监控系统中的行人检测与跟踪技术研究摘要：近年来，社会安全和监测需求的增加使得视频监控系统成为现代城市不可或缺的一部分。

而行人检测与跟踪作为视频监控系统中的关键技术之一，在实现视频监控的自动化、智能化方面发挥着重要作用。

本文通过对行人检测与跟踪技术的研究，探讨了目前主流的行人检测与跟踪方法，包括传统的基于图像处理技术的方法和新兴的深度学习方法，并对其性能进行了综合评估。

研究结果表明，深度学习方法在行人检测与跟踪的准确性上具有优势，并且在实时性和鲁棒性方面也有较好的表现。

1. 引言随着城市化进程的加快，城市的安全和监控需求日益突出。

作为现代城市安全管理的重要手段，视频监控系统的应用越来越广泛。

然而，在大规模视频监控系统中，人工手动监控是非常困难和低效的，因此如何实现对视频监控系统的自动化、智能化非常重要。

2. 行人检测技术2.1 传统图像处理方法传统的行人检测方法主要基于图像处理技术，如背景差分、移动目标检测、形状特征等。

这些方法通常需要手动进行特征工程，提取图像的低级特征，再通过分类器进行行人的检测。

然而，这些方法在复杂场景下，如光照变化、遮挡、行人姿态变化等情况下效果不佳。

2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法的发展为行人检测带来了新的机遇。

以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习方法利用多层神经网络对图像进行端到端的训练和分类，从而克服了传统方法中需要手动设计特征的缺点。

深度学习方法能够自动地从数据中学习到更高层次的特征表示，并具有较好的泛化能力。

3. 行人跟踪技术行人跟踪技术在视频监控系统中有着广泛的应用，主要用于实时追踪行人的位置和运动轨迹。

行人跟踪技术的目标是从视频序列中连续检测和更新行人的位置。

常见的行人跟踪方法包括基于像素的方法、基于特征点的方法以及基于深度学习的方法。

4. 实验与性能评估本文选取了一些常用的行人检测与跟踪方法进行了实验与性能评估。

评估指标包括准确率、召回率、漏检率以及平均精度均值（mean Average Precision，mAP）等。

基于流媒体的智能城市监控系统研究智能城市的发展是未来城市建设的方向，而智能城市监控系统作为智能城市的核心组成部分，具有重要的意义。

本文将探讨基于流媒体的智能城市监控系统的研究，旨在提升城市管理的效率和安全性。

一、引言随着城市化进程的不断加速，城市面临的问题也日益复杂。

传统的城市监控系统无法满足日益增长的安全需求。

因此，研究基于流媒体的智能城市监控系统，实现对城市各个方面的全面监控和管理，具有重要的意义。

二、智能城市监控系统的概述智能城市监控系统通过应用先进的信息技术和流媒体技术，实现对城市各个领域的实时监控和数据采集。

它不仅包含视频监控，还可以监测交通流量、环境质量、公共设施等多个方面的情况，并进行数据分析和处理。

三、基于流媒体的智能城市监控系统的设计原理基于流媒体的智能城市监控系统的设计原理主要包括以下几个方面：1. 流媒体传输技术：流媒体传输技术是实现实时视频监控的关键。

它具有高效率、实时性和灵活性等特点，能够满足对大规模视频数据的高质量传输需求。

2. 基于云计算的数据处理：智能城市监控系统需要处理大量的数据，而云计算技术能够提供高效的数据存储和处理能力，使得智能城市监控系统能够更好地支持大规模数据的分析和处理。

3. 智能分析算法：为了更好地利用监控数据，智能城市监控系统需要具备智能分析的能力，通过机器学习、图像识别等算法对监控数据进行处理和分析，实现对异常事件的自动检测和预警。

四、基于流媒体的智能城市监控系统的应用与挑战基于流媒体的智能城市监控系统在城市管理和安全保障方面具有广泛的应用前景，能够提供全方位的数据支持和决策参考。

然而，智能城市监控系统面临一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，需要综合运用信息技术和法律手段进行解决。

五、智能城市监控系统的发展趋势与展望智能城市监控系统正朝着更加智能化、集成化和人性化的方向发展。

未来，随着人工智能、大数据等技术的不断进步，智能城市监控系统将具备更强大的数据处理和分析能力，为城市管理和安全带来更大的便利和效益。

视频监控及其关键技术14安防徐乐 144402103监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成.摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。

通过控制主机，操作人员可发出指令,对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。

利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。

监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆,用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等.随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。

数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份,云台/镜头控制功能,网络传输等。

加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。

在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。

适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。

视频监控系统原理图组成设备视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器,视频矩阵,硬盘录像机，监控摄像机［1］，镜头,支架。

视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥.各组成部分的说明如下:(1）监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。

①普通摄像头+视频服务器。

普通摄像头可以是模拟摄像头,也可以是数字摄像头。

原始视频信号传到视频服务器,经视频服务器编码后,以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。

智能视频监控系统的设计研究【摘要】智能视频监控系统是目前安防领域的重要应用之一，本文通过对智能视频监控系统的设计研究，分析了系统的功能需求与设计原则，技术架构设计，以及人脸识别、行为识别等技术的应用。

结合大数据技术，进一步提高监控系统的精准性和效率。

未来，智能视频监控系统的设计将更注重整合各项技术，实现更智能化、更智能化的监控系统，应用范围将进一步扩大，为社会安全和管理提供更强有力的支持。

【关键词】智能视频监控系统、功能需求、设计原则、技术架构、人脸识别、行为识别、大数据、未来发展方向1. 引言1.1 智能视频监控系统的设计研究概述智能视频监控系统是基于先进的计算机视觉和人工智能技术的应用系统，可以实现对监控视频进行自动化分析和处理。

随着科技的不断进步，智能视频监控系统在安防领域得到了广泛应用，并逐渐展现出强大的潜力和市场价值。

本文旨在对智能视频监控系统的设计研究进行深入探讨和总结，以期为相关领域研究提供有益的参考和指导。

通过对系统的功能需求和设计原则进行分析，探讨系统的技术架构设计，深入研究人脸识别技术和行为识别技术在系统中的应用，以及探讨智能视频监控系统与大数据的结合应用等方面，为读者呈现出一个全面而系统的研究成果。

通过本文的研究，我们希望能够为智能视频监控系统的设计和开发提供更多的思路和方法，促进相关技术的创新和应用，推动智能安防领域的发展，为社会安全和管理提供更加有效和智能的解决方案。

也探讨了智能视频监控系统设计的未来发展方向，为系统的不断完善和进步提供了启示。

2. 正文2.1 智能视频监控系统的功能需求与设计原则智能视频监控系统是一种集成了视频采集、存储、传输、分析和管理等功能的综合性系统。

在设计智能视频监控系统时，需要考虑以下功能需求和设计原则：1. 视频采集功能：智能视频监控系统需要能够稳定、高效地采集监控区域的视频信号。

需要考虑摄像头的画质、分辨率、帧率等参数，以确保视频的清晰度和流畅性。

智能城市监控管理系统研究与设计在当今社会，人们对城市的安全问题越来越关注。

城市的发展和扩张也使城市的管理变得越来越复杂。

因此，智能城市监控管理系统的研制成为一种迫切需要。

智能城市监控管理系统是一种基于物联网技术和云计算技术的智能安全监控系统，它可以帮助城市管理部门实现对城市公共安全的全面监测和管理。

设计初衷智能城市监控管理系统的设计初衷在于整合城市现有的监控设备和资源，改善城市管理工作，在对城市的公共安全进行全方位监护的同时，提高管理效率和公众安全感。

监测与控制智能城市监控管理系统主要功能是对城市内的公共设施、交通状况、消防安全等进行监测与控制，使用先进的视频监控技术与智能分析技术，支持对多种监控设备的管理。

智能分析技术智能分析技术是智能城市监控管理系统的关键技术之一。

系统能够对监控摄像头的图像信号进行实时分析，快速准确地识别出相关违规行为。

例如在交通监测方面，系统可以实现对违规驾驶的车辆、非法停车、交通拥堵等问题的及时分析警示。

信息共享智能城市监控管理系统支持城市内的信息共享，通过信息共享，不同部门之间的工作可以更加协同、高效。

例如，在危急情况下，警察、消防、医疗等部门可以通过系统实现信息共享，以便更好地处理紧急事件。

智能识别红绿灯新一代的智能城市监控管理系统还支持对红绿灯的智能识别：系统能够自动检测红绿灯的状态，将其与实际交通状况进行自动协调，从而减少了交通的拥堵和交通事故的发生。

安全威胁感应技术除了基本的城市监控和管理功能外，智能城市监控管理系统还支持安全威胁感应技术。

这种技术可以及时探测到发生在城市内的所有安全威胁事件，并对事件进行第一时间警示。

云计算技术智能城市监控管理系统主要依赖于云计算技术。

城市监控设备都会将数据上传到云端，实现实时监测，这为城市管理部门提供了便利和更高效的数据存储和管理。

结语智能城市监控管理系统的出现，标志着城市安全管理进入了智能化、信息化的时代，它为城市管理部门提供了有效的工具，支持城市管理部门实现有效的城市安全管理，提高公众的安全水平，推动城市社会的稳定和进步。

科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O .17SC I ENCE &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 工业技术视频监控作为安防行业的一个重要技术应用，在国内外发展迅速。

国外视频监控系统主要为个人用户服务，保障个人住宅方面的安全。

而在国内，视频监控系统已经广泛应用于楼宇监控、金融、公安、交通等领域。

监控产品的生产厂商、工程商层出不穷，在国内安防市场上表现出巨大的活力。

本文将对视频监控产品的发展历史及关键技术作简要介绍。

1视频监控技术的发展过程视频监控技术已经历了模拟监控技术、数字监控技术、局域网视频监控技术、全面网络化监控技术四个阶段的发展。

下面本文将逐一进行介绍。

1.1模拟视频监控技术模拟监控技术发展较早,在上世纪90年代以前，主要是使用模拟技术。

所谓模拟技术主要是指监控图像信息是以模拟信号的形式采集、传输、记录和显示的。

一套系统一般由前端视频及报警信息采集系统、网络传输系统、信息记录系统、图像显示系统四部分组成。

前端视频及报警信息采集系统，主要包括模拟摄像机、云台、报警信息采集器、解码器、雨刷等组成。

摄像机用于采集视频信息，云台用于控制摄像机运动，报警信息采集器用于采集报警信息，解码器用于翻译主机传输给前端的控制信号，并控制云台与摄像机动作。

网络传输系统一般使用同轴电缆，距离远或对画面要求高时也有使用光端机的。

信息记录系统主要使用磁带式模拟录像机。

图像显示系统通常使用电视墙。

1.2数字视频监控技术90年代以后,随着计算机技术和数字视频技术的快速发展,监控系统开始向数字化方向发展。

在这类系统中视频采集和传输仍然使用模拟信息,模拟图像信息到达多媒体终端后通过视频压缩卡将模拟信息转换为数字信息并存储于硬盘录像机中,同时也可将多组视频信息同时显示在主机的显示器上。

与模拟时代不同的是，信息是以数字形式存储，并以数字形式分割显示在显示器上，不再需要磁带录像机和电视墙，图像信息清晰度高，易于剪辑。

视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着科技的不断进步与发展，视频监控系统在监控安全领域扮演着越来越重要的角色。

其中，行人检测与追踪技术是视频监控系统中的关键技术之一，它能够帮助监控系统识别并追踪目标人物。

本文将针对视频监控系统中的行人检测与追踪技术展开研究。

一、行人检测技术行人检测技术是视频监控系统中的基础技术，它能够实现对行人目标的准确识别。

行人检测技术的研究主要包括两个方面：特征提取和行人目标分类。

特征提取是行人检测技术的核心，它通过提取图像中的特定特征来区分行人目标与背景。

目前，常用的特征提取方法主要包括Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和CNN （Convolutional Neural Networks）特征等。

这些方法通过对图像中的灰度、方向梯度等信息进行提取，能够有效地区分行人目标与其他物体。

行人目标分类是基于特征提取的基础上，对行人目标进行分类和识别。

现有的行人目标分类方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。

传统机器学习算法如SVM（Support Vector Machine）、Adaboost等能够根据提取的特征进行分类，但其性能受制于特征的准确性。

而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过多层神经网络的组合学习，能够实现更准确的行人目标分类和识别。

二、行人追踪技术行人追踪技术基于行人检测的结果，能够实现对行人目标在连续帧图像中的追踪。

行人追踪技术的研究主要包括目标跟踪和轨迹预测两个方面。

目标跟踪是指在视频监控系统中，实时追踪行人目标并不断更新其位置信息。

目前常用的目标跟踪方法有基于特征点的跟踪方法和基于外观模型的跟踪方法。

基于特征点的跟踪方法主要利用行人目标在连续帧之间的特征点进行匹配，通过跟踪这些特征点来实现行人目标的追踪。

而基于外观模型的跟踪方法则主要通过学习行人目标的外观模型，根据目标和背景之间的相似性来进行跟踪。