抽烟检测数据集 xml:4480 jpg:4473

大华监控视频播放器 兼容大华监控录像文件 H.264 H.265 解码

代码的详细效果见博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125007017 利用OpenCV的类BackgroundSubtractorKNN实现对道路监控视频前景/背景提取的代码 代码中有测试视频的下载链接。 去除车辆阴影的效果不错。

目录网盘文件永久链接 01- 01-zabbix的安装.mp4 02 - 02-为什么需要监控.mp4 03 - 03-常用的监控命令.mp4 04 - 04-zabbix的监控架构.mp4 05 - 05-添加一台监控主机.mp4 06- 06-自定义一个监控项.mp4 07 -01-自定义触发器表达式.mp4 08 - 02-自定义触发器表达式进阶.mp4 09 - 03-zabbix邮件报警.mp4 10 - 04-自定义报警信息.mp4 11 - 05-使用命令行发送微信消息.mp4 12 - 06-使用zabbix实现微信报警.mp4 13- 07-zabbix的故障预处理和报警升级.mp4 14 - 08-zabbix自定义图形.mp4 15 - 09-使用grafana为zabbix出图.mp4 16 - 10-grafana创建自定义图形.mp4 17 - 11-tcp的11种状态转化.mp4 18 12-批量创建自定义监控项.mp4 19 01-zabbix自定义模板.mp4 20 02-使用模板监控nginx服务.mp4 21 03-使用模板.........

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。而且对我们的算法模型做了效果评价。详细数据参考正文与附录。 问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行

全媒体质量监测解决方案以信号质量主观客观监测为核心、回溯分析为工具、精准报警和自动关停为目标的可管可控监管平台。可对视频的任意传输节点或重点关键节目进行传输层、图像层、内容层监测，通过对各种信号错误报警要求进行设置，可方便快捷的通过大屏幕可视化集中显示，进而达到快速问题排除，最终实现高质量、高可靠的安全播出要求。

可以转换H264格式 DAV格式，使用步骤打开软件，选择打开想要转换的文件，右键播放界面，转换avi格式

基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统 监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。 Python3.5 pip TensorFlow-1.11.0-GPU Python版本OpenCV requests pip3 install requests frozen_inference_graph.pb Nginx with RTMP 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

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