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视频监控系统的集成第一点：视频监控系统集成的意义与现状在现代社会，安全问题已经成为人们关注的焦点之一。
随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为了保障公共安全、预防和打击犯罪的重要手段。
视频监控系统的集成，不仅仅是对各个监控设备的管理和控制，更是在技术、管理和应用等多个层面上的深度融合。
视频监控系统集成的意义在于，它能够将分散的监控设备通过网络连接起来，形成一个统一的、高效的监控体系。
这不仅可以提高监控的覆盖面和监控效率，还可以通过智能分析等技术，实现对监控数据的深度挖掘和利用，从而提高监控系统的智能化水平。
在当前的视频监控系统集成中，主要的技术手段包括网络视频传输技术、视频存储技术、视频智能分析技术等。
同时，随着物联网、大数据等技术的发展，视频监控系统集成也在向着更智能、更高效的方向发展。
第二点：视频监控系统集成的关键技术与应用视频监控系统集成的关键技术主要包括网络视频传输技术、视频存储技术、视频智能分析技术等。
网络视频传输技术是视频监控系统集成的核心技术之一。
它通过网络将监控摄像头的视频数据传输到监控中心，为监控中心提供实时的视频数据。
目前，主要的网络视频传输技术包括模拟传输和数字传输两种。
模拟传输技术成熟，但传输距离有限，且图像质量受传输线路的影响较大。
数字传输技术则可以解决这个问题，同时还可以实现更高的图像质量和更远的传输距离。
视频存储技术是视频监控系统集成中的另一个关键技术。
由于监控摄像头产生的视频数据量极大，因此如何高效地存储这些数据，是一个很大的挑战。
目前，主要的视频存储技术包括硬盘存储和网络存储两种。
硬盘存储技术成熟，但扩展性较差；网络存储技术则可以解决这个问题，同时还可以实现数据的远程访问和共享。
视频智能分析技术是视频监控系统集成中的一个重要技术。
通过对监控视频的智能分析，可以实现对监控数据的深度挖掘和利用，从而提高监控系统的智能化水平。
目前，主要的视频智能分析技术包括人脸识别、车牌识别、行为分析等。
视联网关键技术浅析文/视联动力信息技术股份有限公司方东摘要：视联网（Video To Video Network,简称V2V）将海量的视频设备互联，具备实现亿万级用户并发的大规模、高品质、实时、双向、安全的高清视频全交换功能。
视联网技术发展至今，关键技术不断升级，已经成为视频通信领域重要的网络通信技术。
关键词：视联网视频通信关键技术1引言视联网是基于视联网技术构建的一个全国性的实时全高清视频网络，是网络技术发展的重要里程碑，是互联网的更高级形态。
视联网采用了拥有自主知识产权的视联网®通信协议技术，有别于传统视频通信技术，它能实现亿万级用户并发的大规模、高品质、实时、双向、安全的高清视频全交换功能，所有联网设备都可以开展全面的点对点、点对多点、多点之间任意交换的高品质视频业务[1]。
随着我国信息化进程的不断深入以及社会治安综合治理等政府项目的推进，我国视频通信市场近年来保持着快速发展的趋势，借助于视联网的关键技术，基于视联网通信协议的视联网高清视频通信网络已在全国范围内1,100余个运营商或客户机房部署视联网服务节点，通过6.46万条网络专线累计接入近7.8万台视联网终端设备，接入各类频监控超271万路，已实现覆盖全国31个省（自治区、直辖市）。
2传统视频通信技术的问题2.1灵活性组网问题传统视频通信技术为了保障视频质量和安全性采用专线建网，这种方式虽然视频质量可以得到保障，但组网不灵活，大型网络需要MCU堆叠，点对点灵活性和互动性差。
2.2安全性问题传统视频通信技术，在网络数据层面的安全需要借助额外的TLS、IPSec等技术解决。
但对于其他方面，传统视频通信技术的协议设计时未考虑安全问题，只能依靠防火墙过滤、在业务层面增加安全管控手段等方式进行弥补，防护能力有限且对网络的灵活性和实时性影响较大。
2.3服务质量保障问题传统视频通信技术在专网专用和小规模应用的前提下，可以达到较高的视频通信质量。
视频制作中的五种技术视频制作是一项需要各种技术的复杂工作。
在制作视频时，不能仅仅依靠创造性和想象力。
通过掌握一些视频制作技巧，可以确保视频制作的效果更加出色和令人满意。
本文将探讨五种视频制作技术。
1. 音效处理技巧音效是视频制作中关键的一个方面。
它可以使视频更加真实和感性。
音效处理技巧包括添加音效、剪辑音效、跟踪音效等等。
在添加音效时，可以调节音频的音量，并且可以剪辑音频以使其更加符合视频的需要。
跟踪音效是一种让音效跟随视频移动的技巧，它可以使音效更加逼真。
2. 视频剪辑技巧视频剪辑是视频制作过程中不可或缺的技术。
视频剪辑技巧包括剪辑、修剪、移动等等。
在剪辑过程中，需要首先选择需要保留的片段，然后将它们剪切下来。
修剪可以调整视频中不需要的部分，比如延长或缩短片段的时间等等。
移动视频表示能够在不改变片段内容的情况下调整它们的位置，以使其更加适合视频的主题。
3. 视频特效技巧特效是视频制作中的热门技术之一。
通过添加各种特效，可以使视频更加生动、有趣、引人入胜。
视频特效查可以包括过渡、模糊、光影等等。
这些特效可以使视频更加吸引人，并且更加有意义。
4. 颜色校正技巧在视频制作过程中，根据需要对颜色进行校正可以使视频看起来更加自然，更加适合视频的表达主题。
颜色校正技巧涉及到调整色彩平衡、图像曝光、饱和度等等。
对于不同的视频，颜色校正技巧也是根据需要量身定制的。
5. 素材管理技巧素材的优质管理可以帮助视频制作者更加高效和方便地找到和使用素材。
素材管理技巧包括命名、分类、存储等等。
命名的习惯可以使您在搜索素材时更加容易找到需要的内容。
分类包括将素材按类型、主题、时间等分类。
存储可以有效地管理素材，避免丢失。
总之，在视频制作过程中，不仅需要创造性和想象力，同时需要掌握众多技术和工具。
上述五种技术是其中的一部分。
如果您希望制作出更加出色的视频作品，那么对这些技术的掌握是必不可缺的。
视频流媒体技术中的关键技术随着互联网的普及和带宽的增加，视频流媒体技术逐渐成为网络传输中的新宠。
视频流媒体技术的主要优势在于实时性和交互性，这极大地满足了用户对于高质量视频内容的需求。
视频流媒体技术涉及到多个关键技术，本文将从网络协议、编解码、流媒体服务器等几个方面对这些技术进行介绍。
1. 网络协议网络协议是视频流媒体技术的基础，它决定了视频流的传输方式及效率。
常用的网络协议有UDP和TCP协议。
UDP协议具有不可靠和无序的特点，但具有高速和低延迟等优点，通常用于直播等实时性要求较高的场合。
TCP协议具有可靠和有序的特点，但由于数据包的确认等机制，会引入较多的延迟和占用较多的带宽，通常用于视频点播等实时性要求不那么严格的场合。
另外，视频流媒体技术在传输过程中还需要采用QoS（Quality of Service）技术对网络带宽、延迟、丢包等进行控制，确保传输效果的稳定性和可靠性。
2. 编解码视频流媒体技术中的另一个关键技术是编解码技术。
视频数据的产生和传输过程中，需要进行编码和解码处理。
编码将视频信号转换为数字信号，压缩传输中的数据，减小传输时间和网络带宽，常见的编码技术有H.264、H.265等；解码则是将数字信号还原为视频信号，以实现正常的观看体验。
编解码技术的发展，不仅提高了视频流媒体技术的性能和效率，也推动了制造商对硬件解码能力的不断提升，为用户带来更好的观看体验。
3. 流媒体服务器流媒体服务器是视频流媒体技术中的核心组成部分，它负责对视频流的接收、分发和转发。
流媒体服务器需要具备高效且稳定的流量管理能力、支持多种视频编解码标准和协议，同时还需要支持各种终端设备的访问和流媒体客户端的交互。
常见的流媒体服务器软件有NGINX、Wowza等，它们能够满足大部分的视频流媒体需求，同时还能够灵活地进行二次开发、拓展。
4. CDN随着用户对于视频流媒体技术的需求不断增长，环境因素、网络瓶颈等问题也然而出现。
视频监控云平台无缝对接方案背景近年来，随着视频监控技术的快速发展，越来越多的组织和企业开始使用视频监控来保护财产安全和人员安全。
但是，由于不同厂商的监控设备和云平台的差异，导致了视频监控系统之间的互操作性问题。
为了解决这个问题，我们提出了视频监控云平台无缝对接方案。
方案概述我们的方案旨在实现不同视频监控系统与云平台之间的无缝对接，以实现视频监控数据的集中管理和统一控制。
该方案基于以下三个关键步骤：1. 设备兼容性检测：对不同厂商的视频监控设备进行兼容性检测，确保其能够与云平台进行无缝对接。
这包括检查设备是否支持标准的视频协议和API接口。
2. 数据格式转换：将不同厂商的视频监控设备输出的数据进行格式转换，以便能够与云平台兼容。
这包括对视频编码格式、分辨率等进行调整和转换。
3. 网络通信和安全控制：建立可靠的网络通信通道，以确保视频监控数据在设备和云平台之间的传输安全。
同时，加强安全控制措施，例如数据加密和身份验证，以保护视频数据的机密性和完整性。
方案优势我们的视频监控云平台无缝对接方案具有以下优势：- 兼容性强：我们的方案支持与多个不同厂商的视频监控设备无缝对接，不受设备厂商限制。
- 灵活性好：我们的方案能够对不同设备输出的数据进行灵活的格式转换和调整，以适应不同云平台的要求。
- 安全可靠：我们的方案采用了网络通信和安全控制措施，确保视频监控数据的安全传输和保护。
实施计划我们建议按照以下步骤实施视频监控云平台无缝对接方案：1. 调研和选型：对市场上可用的视频监控云平台进行调研，选择适合自身需求的云平台。
2. 设备兼容性检测：与选定的云平台合作，对现有视频监控设备进行兼容性检测，确定是否需要升级或更换设备。
3. 方案实施：根据设备兼容性检测的结果，进行数据格式转换和安全控制的实施。
4. 测试和优化：在实施完成后，进行系统测试和性能优化，确保视频监控云平台无缝对接方案的稳定和可靠性。
5. 部署和培训：将视频监控云平台无缝对接方案部署到实际使用环境中，并为相关人员提供培训和技术支持。
MPEG-2 PS流实时无缝拼接技术的研究与实现 马文建;卫武迪 【摘 要】主要是针对从视频采集卡中出采的两路实时MPEG-2 PS流进行了拼接研究及实现.在拼接过程中,通过正确选取拼接点、对系统参数如PTS,DTS等进行调整达到了视频流的连续播放效果,通过对视频帧的即时前向查找,避免了传统方法下通过等待查找可能造成的缓冲器下溢问题,并通过vbv_delay参数的前后关联性,解决了缓冲器的上溢等问题,进而避免了拼接点处经常会出现的马赛克、花屏、黑屏及闪烁等问题.
【期刊名称】《现代电子技术》 【年(卷),期】2008(031)007 【总页数】3页(P182-184) 【关键词】MPEG-2 PS流;拼接点;即时前向查找;vbv_delay 【作 者】马文建;卫武迪 【作者单位】四川大学,电气信息学院,四川,成都,610064;四川大学,电气信息学院,四川,成都,610064
【正文语种】中 文 【中图分类】TN919.8
1 引 言 传统的视频处理都是在空间域中进行的，但是实际传输的码流都是压缩形式的，所以对压缩码流的处理必须先将其解压到空间域，在空间域中处理完成后，再将其重新进行压缩，其中压缩/解压缩所带来的运算量是非常大的，对于计算机来说要耗费大量的内存和CUP资源，很难实现实时的接收处理，因此实时视频拼接技术成为其中的关键技术之一。 由于数字电视技术的迅速发展，多节目流的实时无缝拼接技术成为多媒体领域的关键技术之一，其主要是针对传输流(TS)的研究。但在一些以PS流为主的交互式多媒体领域，如视频监控、多媒体教室、视频点播、视频会议等，实时无缝拼接技术同样有着重要的应用。 2 解码器的解码原理 PS流在P-STD(Program-System Target Decoder)中解码的过程如图1所示。从多路复合流中取出的数据放入系统目标解码器中，通过分流得到各路基本流数据，分别放入各自对应的任意解码缓冲区内。其中出现在复合流中的单元、系统或包头标中的字节内容不发送到任意缓冲区中，但可以用于控制系统，例如：缓冲区的大小，在序列头标中得到确定。 图1 P-STD结构图 图1中在解码时间tdn(j)，访问单元的所有数据以某一次序立即被删除，即删除放入缓冲区时间最长的数据An(j)。在视频基本流中，图像组和放在图像前的序列头数据在同一时刻被删除。对于视频序列的第一个编码图像，所有0位或放在序列头的最前面的那一字节在同一时刻被删除。注意，这仅适合视频序列的第一个图像，而不适合视频序列的序列头中的其他部分。当存取单元(访问单元)从缓冲区中删除时，他被立即放入解码器D1～Dn中进行立即解码，在送到系统目标解码器的输出观察程序之前，有可能在重定序缓冲区O1～On中延迟，以保证图像帧按正确的顺序进行显示。 3 视频校验缓冲器(VBV) VBV是一个假象的解码器，他在概念上与编码器的输出相联结。他等同于P-STD中的视频缓冲区部分。图2给出了恒速率编码的视频位流VBV缓冲区占有量说明图。其中，vbv_delay(n)为第n帧的vbv_delay值，表示帧图像起始码的最后一个字节到达解码缓冲器后，在对该帧解码前还需要等待的90 kHz系统时钟周期数，vbv_delay用来在播放开始时设置解码缓冲器的的初始分配，即分配一块多大的内存来接收图像数据，通过调整编码器参数vbv_delay可以保证缓冲器不发生溢出。其中: vbv_ (1) Bn是位于图像n即将被解码之前,除去图像n数据元素之前的任何GOP头数据、序列头数据和picture_start_code后的VBV 的占有情况；R为编码比特率；f是系统时钟频率为90 kHz。 我们可以设VBV在第一帧编码前的初始状态为init_bit，帧率为picture_rate，Dn为从vbv_delay(n)参数最后一个字节到下一帧此位置时等待的数据长度。根据定义可得： Bn=init_ (2) 所以代入式(1)可得： vbv_delay(n) =init_
使用AI技术进行视频分析和处理的步骤随着人工智能（AI）技术的快速发展，它在多个领域的应用越来越广泛。
视频分析和处理是其中一项重要应用。
通过利用AI技术，可以对视频进行自动化分析、提取特征、识别目标对象并进行编辑等操作。
本文将介绍使用AI技术进行视频分析和处理的基本步骤。
一. 视频预处理在开始视频分析和处理之前，首先需要对视频进行预处理。
这个步骤旨在确保视频质量良好，并减少后续处理中可能出现的误差。
1. 视频去噪与清晰度增强使用AI技术可以去除视频中的噪声并增强图像的清晰度。
通过训练模型学习图像数据集，可以准确识别并去除不必要的干扰信号，并提高画面质量。
2. 时序校正与同步由于录制设备和播放设备之间的差异以及不同帧率之间可能存在不匹配，需要对视频进行时序校正和同步。
通过使用AI算法对视频帧进行缩放、插值等操作来实现帧率匹配，从而保证整个过程中视觉效果的连续性。
二. 视频目标检测与追踪视频中可能存在多个目标对象，而AI技术可以帮助我们准确地识别和追踪这些目标。
这对于视频分析和处理非常重要。
1. 目标检测通过使用深度学习等AI技术，可以对视频中的每一帧进行目标检测。
通常采用的方法是使用特定的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），来训练并识别感兴趣的目标。
通过不断调整模型参数，可以提高目标检测的准确性和稳定性。
2. 目标追踪在完成目标检测后，接下来需要对目标进行跟踪。
AI技术可以通过在视频的每一帧上利用位置和外观信息进行匹配，并估计目标的运动轨迹。
这样一来，在整个视频序列中能够连续、精确地跟踪目标对象。
三. 视频内容分析与特征提取AI技术还可以在视频内容上进行进一步的分析，并提取其中的关键特征。
这将有助于后续处理任务，如智能剪辑、内容推荐等。
1. 视频分类与分类通过训练机器学习模型，可以对视频内容进行分类和识别。
例如，对于视频中的动作识别、情感分析等任务，AI技术可以帮助我们自动化地完成。
2. 特征提取AI技术可以从视频中提取出有用的特征，以便进一步分析和处理。
百度文库 - 让每个人平等地提升自我 1 全景视频拼接关键技术 作者： 一、原理介绍 图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。
摄相机标定 由于安装设计，以及摄相机之间的差异，会造成视频图像之间有缩放（镜头焦距不一致造成）、倾斜（垂直旋转）、方位角差异（水平旋转），因此物理的差异需要预先校准，得到一致性好的图像，便于后续图像拼接。作者：
相机的运动方式与成像结果之间的关系见下图。 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
2 图1：相机的运动方式与成像结果之间的关系 图像坐标变换 在实际应用中，全景图像的获得往往需要摄像机以不同的位置排列和不同的倾角拍摄。例如由于机载或车载特性，相机的排列方式不尽相同，不能保证相机在同一面上，如柱面投影不一定在同一个柱面上，平面投影不一定在同一平面上；另外为了避免出现盲区，相机拍摄的时候往往会向下倾斜一定角度。这些情况比较常见，而且容易被忽略，直接投影再拼接效果较差。因而有必要在所有图像投影到某个柱面（或平面）之前，需要根据相机的位置信息和角度信息来获得坐标变换后的图像。
理论上只要满足静止三维图像或者平面场景的两个条件中的任何一个，两幅图像的对应关系就可以用投影变换矩阵表示，换句话说只要满足这其中任何一个条件，一个相机拍摄的图像可以通过坐标变换表示为另一个虚拟相机拍摄的图像。作者： 百度文库 - 让每个人平等地提升自我 3 一般情况下8参数的透视投影变换最适合描述图像之间的坐标关系，其中8参数的矩阵为[m0,m1,m2; m3,m4,m5; m6,m7,1]；各参数对应的相机运动表示如下：
参数 对应摄像机的运动及成像效果 m2 x方向位移
m5 y方向位移
m0,m1,m3,m4 缩放，旋转，剪切
m6,m7 梯形失真(x方向和y方向形变)，线性调频
如图2显示的是相机向下倾斜一定角度拍摄图像，这个角度与m6和m7具有对应关系，如果要获得校正图像，只需要对8参数矩阵求逆后进行坐标变换。
(a) 原始图像 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
4 (b)x方向形变效果 (c)倾斜校正后效果 图2：(a) 原始图像；(b)x方向形变效果；(c)倾斜校正后效果 图像畸变校正 由于制造、安装、工艺等原因，镜头存在着各种畸变。为了提高摄像机拼接的精度，在进行图像拼接的时候必须考虑成像镜头的畸变。一般畸变分为内部畸变和外部畸变，内部畸变是由于摄影本身的构造为起因的畸变，外部畸变为投影方式的几何因素起因的畸变。镜头畸变属于内部畸变，由镜头产生的畸变一般可分为径向畸变和切向畸变两类。作者：
径向畸变就是集合光学中的畸变像差，主要是由于镜头的径向曲率不同而造成的，有桶形畸变和枕型畸变两种。切向畸变通常被人为是由于镜头透镜组的光学中心不共线引起的，包括有各种生成误差和装配误差等。一般人为，光学系统成像过程当中，径向畸变是导致图像畸变的主要因素。
径向畸变导致图像内直线成弯曲的像，且越靠近边缘这种效果越明显。根据径向畸变产生的机理，对视频图像进行校正。效果如图3(b)所示，经过校正的图像，其有效像素区域缩小，一般可通过电子放大的方式进行校正，如图3(c)所示。 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
5 (a) (b) (c) 图3：(a)为原始采集图像；(b)为经过径向失真校正的图像；(c)为经过放大的图像
图像投影变换 由于每幅图像是相机在不同角度下拍摄得到的，所以他们并不在同一投影平面上，如果对重叠的图像直接进行无缝拼接，会破坏实际景物的视觉一致性。所以需要先对图像进行投影变换，再进行拼接。一般有平面投影、柱面投影、立方体投影和球面投影等。作者：
平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准，将其图像都投影变换到这个基准坐标系中，使相邻图像的重叠区对齐，称由此形成的拼接为平面投影拼接；柱面投影是指采集到的图像数据重投影到一个以相机焦距为半径的柱面，在柱面上进行全景图的投影拼接；球面投影是模拟人眼观察的特性，将图像信息通过透视变换投影到眼球部分，构造成一个观察的球面；立方体投影是为了解决球面影射中百度文库 - 让每个人平等地提升自我 6 存在的数据不宜存储的缺点，而发展出来的一种投影拼接方式，它适合于计算机生成图像，但对实景拍摄的图像则比较困难。如下图4所示，图像拼接处理流程示意图。
图4：图像拼接处理流程示意图 匹配点选取与标定 由于特征点的方法较容易处理图像之间旋转、仿射、透视等变换关系，因而经常被使用，特征点包括图像的角点以及相对于其领域表现出某种奇异性的兴趣点。Harris等提出了一种角点检测算法，该算法是公认的比较好的角点检测算法，具有刚性变换不变性，并在一定程度上具有仿射变换不变性，但该算法不具有缩放变换不变性。针对这样的缺点，Lowe提出了具有缩放不变性的SIFT特征点。
图5 两幅图像中标定的匹配特征点
如上图5所示，图像的拼接需要在图像序列中找到有效的特征匹配点。图像的特征点寻找直接影响百度文库 - 让每个人平等地提升自我 7 图像拼接的精度和效率。对于图像序列，如果特征点个数≥4个，则很容易自动标定图像匹配点；如果特征点很少，图像拼接往往不能取得较为理想的效果。作者：
图像拼接融合 图像拼接的关键两步是：配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型，将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。
在多幅图像配准的过程中，采用的几何运动模型主要有：平移模型、相似性模型、仿射模型和透视模型。
图像的平移模型是指图像仅在两维空间发生了x方向和y方向的位移，如果摄像机仅仅发生了平移运动，则可以采用平移模型。图像的相似性模型是指摄像机本身除了平移运动外还可能发生旋转运动，同时，在存在场景的缩放时，还可以利用缩放因子s多缩放运动进行描述，因此，当图像可能发生平移、旋转、缩放运动时，可以采用相似性模型。图像的仿射模型是一个6参数的变换模型，即具有平行线变换成平行线，有限点映射到有限点的一般特性，具体表现可以是各个方向尺度变换系数一致的均匀尺度变换或变换系数不一致的非均与尺度变换及剪切变换等，可以描述平移运动、旋转运动以及小范围的缩放和变形。图像的透视模型是具有8个参数的变换模型，可以完美地表述各种表换，是一种最为精确变换模型。
图像融合技术一般可分为非多分辨率技术和多分辨率技术两类。在非多分辨率技术中主要有平均值法、帽子函数法、加权平均法和中值滤波法等。多分辨率技术主要有高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、对比度金字塔，梯度金字塔和小波等。 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
8 (a) (b)
(c) (d) (e) 图6 柱面全景图像拼接 (a)-(d)为四幅不同视角的图像，(e)为最终拼接得到的柱面全景图像
亮度与颜色的均衡处理 因为相机和光照强度的差异，会造成一幅图像内部，以及图像之间亮度的不均匀，拼接后的图像会出现明暗交替，这样给观察造成极大的不便。作者：
亮度与颜色均衡处理，通常的处理方式是通过相机的光照模型，校正一幅图像内部的光照不均匀性，然后通过相邻两幅图像重叠区域之间的关系，建立相邻两幅图像之间直方图映射表，通过映射表对两幅图像做整体的映射变换，最终达到整体的亮度和颜色的一致性。 百度文库 - 让每个人平等地提升自我 9 二、国内外现状 全景拼接侦察系统在国外已经有了较早的研究，早在1992年，剑桥大学的L.G.Brown就对图像拼接的核心技术进行总结，1996年微软研究院的Richard Szeliski提出基于运动的全景拼接模型。Szeliski后来又相继发表了若干这方面论文，2000年Shmuel Peleg提出改进方法，根据相机的运动方式自适应选择拼接模型，2003年M.Brown发表了SIFT特征进行图像拼接的方法，但计算量很大，2007年Seong Jong Ha提出移动相机系统的全景拼接方法，不仅保证效果，而且运算速度也不错。
在国内方面，很多高新企业、高校、科研院所都对全景拼接侦察系统的关键技术进行了深入的研究，目前已经取得了喜人的成绩，其中以上海凯视力成信息科技有限公司研发的“全景视觉态势感知系统” 最具代表性，该系统功能完善、技术先进、性能可靠，已在国内某型特种车辆上得到成功的应用。
上海凯视力成信息科技有限公司全景视觉态势感知系统——PVS9112型是实时的全固态无机械运动的高清360度凝视视频系统，系统提供实时的连续覆盖整个战场的全运动视频，人机交互界面直观快捷。系统适应于恶劣环境，支持彩色和红外传感器，可以黑天和白天全天候工作，实时地图像处理和高清视频的显示，显示界面同时提供360度全景窗口和感兴趣区域的高清画面。系统提供开发式结构，便于同其它系统如雷达等集成到一起，以获得一个完整的态势理解。
图7 PVS9112基本结构 传感头：
