描述 在MIT视频监控数据集上使用NNMF进行异常检测 接触 Vu Nguyen博士， 引文 Bayesian Nonparametric Approaches to Abnormality Detection in Video Surveillance. Nguyen, V., Phung, D., Pham, D. S., & Venkatesh, S In Annals of Data Science, pp 1-21, 2015. Interactive Browsing System for Anomaly Video Surveillance. T.V. Nguyen, D. Phung, S. K. Gupta, and S Venkatesh In IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors,

。该系统以运动目标的 检测和跟踪模块为基础，对监控中运动目标产生的行为进行定义和识 别，当有周边入侵，展览区域抗违规等违规行为发生时，自动的进行行 为识别和实时报警，并且抓取事件发生时的图像，定位违规目标，能够 使监控人员迅速的做出反应

一本很好的讲解RTP的书籍:RTP.Audio.And.Video.For.The.Internet

附件2_公安机关视频监控系统联网标准符合性自测工具及说明v1.0.0.1 20120329.pdf

针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题，设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄，针对大视差拍摄的图像拼接困难问题，提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先，采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配，得到特征匹配点；然后，基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵，每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面，解决了巷道大视差场景下平面不一致问题；最后，在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线，选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像，减少了局部区域错位现象。实验结果表明，该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比，有效消除了局部区域错位和重影问题，图像拼接效果更自然、无缝。

博客地址：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/129394219 这是设计好的软件，可以直接使用的这种。 当前基于MQTT协议设计了一个实时图传系统，通过这个项目来演示，两个MQTT设备如何互相订阅，进行消息流转。 在阿里云服务器上创建2个设备，分为为设备A和设备B；设备A负责采集本地摄像头画面上传，设备B负责接收设备A上传的数据然后解析显示出来。在阿里云服务器上需要配置云产品流转，让设备A的数据上传后自动发送给设备B。这样就完成了视频画面数据的流转。不过因为阿里云的最大数据限制，每次最大发送10240字节的数据。 当前的项目是采用MQTT协议实现，那么先来了解一下什么是MQTT协议。 软件采用Qt设计，QT版本是5.12.6 设备A的功能：获取摄像头的数据—》缩放成240*320—》编码成JPEG格式—》转码成base64—》组合成MQTT报文—》上传到服务器。 设备B的功能：订阅设备A上传的数据，得到数据后解析出源格式数据—》将图像画面渲染显示出来。

在智能视频监控系统中，运动阴影如果被误判为运动目标，将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题，设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合，用于提取运动目标，再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间，通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较，实现对阴影区域的检测和去除 ,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统，验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影，从而准确的检测出运动目标，同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。

ptimalVision（OV）网络视频监控系统（Video Surveillance System），是一套基于.NET、C#、WCF、WPF等技术构建的IP网络视频监控系统

视屏监控系统 功能： 1 、视频监控 2 、方向控制 3 、自动监控 4 、监控管理

毕业：基于嵌入式linux视频监控系统毕业设计汇编(完整版)资料.doc