一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

根据海康威视官网提供java示例demo，封装成视频监控Java Demo 版jar包，可直接在服务器启动运行。

Raspberry_Pi远程视频监控，学习如何实现远程监控。

科达视频监控客户端CU二次开发SDK文档，绝对好东西。

相关资料： 基于智能视频监控的安防系统设计（一）     　　3 智能视频分析的实现 　　对视频图像的采集、分析工作主要由前端摄像机内置的嵌入式微处理器来完成。 这种数据处理方式可以使得系统对原始或接近原始的图象进行分析，时间做出快速而准确的判断。 　　一个完整的视频图像分析处理过程需要融合图像处理技术、模式识别技术等多种技术手段才能达到较好的实践效果。 其工作过程包括图像的预处理、图像分割、特征提取和图像分类，工作流程图如图3所示。 　　系统的图像识别设计借鉴运动检测的思路来实现：首先根据各坐标的像素值在整个序列中的统计信息对背景进行恢复，如有异常情况，则提取出来；然后再利

摘 要：针对当前流行的视频监控系统不能智能识别监视目标、不能智能处理突发状况等问题，提出了一种基于智能视频监控的安防系统设计方案。 该系统主要由监控端、管理端和服务端三部分组成，利用网络摄像机、红外探测、电子围栏等设备对安防区域实施联合监控；借助数字图像分析技术，实时检测监控场景下的运动目标，并对其定位、识别、行为理解，智能地管控安防区域。 文中重点阐述了智能视频监控系统的架构设计及视频智能分析的实现。 　　0 引 言 　　随着我国社会经济的不断进步，公众对安全防范的意识也在逐步提升，视频监控系统越来越多的被应用于企业、学校、银行、居民区中。 但是目前，多数的视频监控系统都只是提供实时图像

本文为智慧工地-视频监控系统设计方案，实现远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、检查，减少工地人员管理成本，提高工作效率；通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况，施工动态和进度，防范措施是否到位；监管建筑工地现场的建筑材料和建筑设备的财产安全，避免物品的丢失或失窃给企业造成损失；将施工实况展现于客户面前，向客户展现工地的建设规划和进度，达到一个宣传效果；防范外来人员非法入侵危险区及仓库等场所，保证工地的财产和人身安全。

基于HI3516DV300开发的摄像头产品，cadence16.6打开，仅供学习，基于HI3516DV300开发的摄像头产品，cadence16.6打开，仅供学习，基于HI3516DV300开发的摄像头产品，cadence16.6打开，仅供学习，

周口市中心城区深化视频监控建设项目.pdf

基于 STM32 的以太网网络视频监控系统