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监控视频专用的播放器，带有众多快捷按键，快速放大、缩小、快进、快退、步进、亮度加减、对比度加减，视频片断截取。安装AI插件后可以自动对视频进行人脸识别、车牌识别、高空抛物轨迹图片抓取、以图搜图。。。

收集的一些黑白监控视频 需要做机器视觉相关实验的同学可以用

交通视频监控数据，分为高清和标清两种。欢迎下载。

针对智能交通系统中的实时车型识别和车流量统计，提出了一种有效的车流量检测和车型识别算法。首先根据机动车道在视频图像中设置虚拟线圈作为检测区域，运用背景差分提取前景目标，并采用基于颜色和纹理的阴影检测方法去除所检测目标中的阴影部分。然后采用两步法进行车型识别并统计对应的车型的车流量。先通过提取目标车辆轮廓的外接最小矩形框面积初步识别车型，然后引入扩展Kalman滤波的跟踪模型统计车辆轮廓目标经过检测区域的帧数，进一步判断所属车型，最后统计对应车型的车流量。实验表明该方法具有较高识别和统计精度，满足对车辆实时监控管理的要求。

通过NVR管理。要求我们在web端实现一些功能： 实时查看 视频截图 视频回放 视频下载 视频抓图 摄像头方向调整 参考地址：http://download.csdn.net/download/u012279452/10116248 下载后，直接点开就可以用浏览器打开demo

1、本设计主要研究变电站监控视频中异常运动物体的检测和分割技术，探讨运动物体跟踪技术，其系统具有智能检测和自动报警的功能。同时，可以减少或者避免了工作人员由于长时间观看屏幕而疲劳，引发注意力下降而漏警。 2、采用数字图像处理相关知识以及视频图像处理的方法； 3、使用MATLAB仿真软件； 4、采集一定数量不同时长的有关变电站中目标运动的视频图像； 5、采用图像滤波和数学形态学算法； 6、采用运动物体目标检测技术如差分法、高斯背景模型、光流法等；

目前已经兼容共100种视频播放格式，对主流厂商的标准码流全面兼容播放，同时支持转码，标注，录制，标尺等功能

基于深度学习的行人自动检测与监控系统 监视在安全性和检查中起着重要作用，但这也是非常繁琐的任务。 深度学习的出现使人类从某种程度上解放了这项任务。 该项目基于深度学习的目标检测构建了一个简单有效的监控系统，该系统可以自动进行流量统计和行人检测。 本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。 0x00简介 该系统由以下三个子项目组成： 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统 2.基于Android平台的推流系统 3.基于JavaWeb的显示系统 总体框架如下所示： 0x01服务器部署 1.服务器配置要求 配置 基本要求 作业系统 Ubuntu 16.04 x64 中央处理器 主频2.0GHz以上 内存 8G以上 显卡 NVIDIA GTX1080或更高 网络 服务器IP地址必须是公共IP地址。 2.基于TensorFlow平台的行人检测系统 系统依赖于以下内容：