基于wifi的嵌入式视频监控系统设计

作　　者：万卫兵 等编著 出 版 社：上海交通大学出版社 出版时间：2010-1-1 本书系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。本书内容由浅入深、循序渐进，着重于经典内容和最新进展的结合，并辅以较多的应用范例。 上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论 第1章 绪论 1.1 智能视频监控概述 1.1.1 智能视频监控的发展 1.1.2 智能视频监控中的关键问题 1.2 智能视频监控的研究内容 1.2.1 智能视频监控的系统结构 1.2.2 智能视频监控的难题 1.3 研究现状与应用前景 参考文献 第2章 计算机运动视觉相关理论 2.1 摄像机的标定 2.1.1 坐标系的变换 2.1.2 摄像机的标定 2.2 双目立体视觉 2.2.1 特征匹配关键技术 2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像 2.3 运动视觉 2.3.1 运动视觉的研究内容 2.3.2 运动视觉处理框架 2.4 场景理解 2.4.1 场景理解认知框架 2.4.2 静态场景理解 2.4.3 动态场景理解 参考文献 第3章 运动目标检测技术 3.1 运动目标检测概述 3.1.1 光流法 3.1.2 相邻帧差法 3.1.3 背景差法 3.1.4 边缘检测方法 3.1.5 其他重要的相关方法 3.2 视频监控中的背景建模 3.2.1 背景提取与更新算法概述 3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法 3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法 3.2.4 去除阴影 3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法 3.3.1 改进的帧差法 3.3.2 图像的腐蚀与膨胀 3.3.3 车辆目标分割识别 3.3.4 实验结果与分析 参考文献 第4章 运动目标跟踪技术 4.1 目标跟踪的分类 4.2 目标跟踪方法 4.2.1 基于特征的跟踪方法 4.2.2 基于3D的跟踪方法 4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法 4.2.4 基于运动估计的跟踪方法 4.3 粒子滤波器 4.3.1 离散贝叶斯滤波系统 4.3.2 蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) 4.3.3 贝叶斯重要性采样(Bayesian Importance Sampling) 4.3.4 序列化重要性采样(Sequential Importance Sampling) 4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述 4.3.6 粒子数目N的选取 4.4 多视角目标跟踪 4.4.1 目标交接 4.4.2 多摄像机的协同 4.4.3 摄像机之间的数据通讯 4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成 参考文献 第5章 运动目标分类技术 5.1 目标分类方法 5.1.1 基于形状信息的分类 5.1.2 基于运动特性的分类 5.1.3 混合方法 5.2 分类的特征提取 5.2.1 视频图像的两种特征 5.2.2 分类特征选择 5.3 分类器构造 5.3.1 支持向量机理论 5.3.2 多类支持向量机 5.3.3 特征训练 5.4 训练和分类方案 5.4.1 静态图像训练分类模型 5.4.2 动态视频中运动对象的分类 5.4.3 训练和分类的实验结果 参考文献 第6章 行为理解技术 6.1 行为理解的特征选择与运动表征 6.1.1 特征选择 6.1.2 运动表征 6.2 场景分析 6.2.1 场景结构 6.2.2 场景知识库的建立和更新 6.3 行为建模 6.3.1 目标描述 6.3.2 约束表达 6.3.3 分层的行为模型结构 6.4 行为识别 6.4.1 基于模板匹配方法 6.4.2 基于状态转移的图模型方法 6.4.3 行为识别的实现 6.5 高层行为与场景理解 6.6 行为理解存在的问题与发展趋势 参考文献 下篇 智能视频监控应用实例 第7章 白天车辆检测实例 7.1 道路交通样本库的采集与组织 7.1.1 样本的采集 7.1.2 样本库元信息和组织 7.2 车辆检测系统结构设计 7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述 7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程 7.2.3 系统框图 7.3 背景重构 7.3.1 视频背景重构技术回顾 7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法 7.4 灰度空间阴影检测算法研究 7.4.1 彩色图像的灰度变换 7.4.2 算法原理 7.4.3 试验结果 7.5 虚拟线圈车辆检测法 7.5.1 数学形态学后处理与状态机 7.5.2 交通参数的测量 第8章 夜间车辆检测实例 8.1 夜间视频车辆检测系统框架 8.2 摄像机配置

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智能视频监控系统通过摄像机对目标进行拍摄与记录，利用计算机系统处理记录的数据，向人们提供所需的音像信息，给人类生活带来非常大的便利。通过介绍智能视频监控系统的研究现状、基本结构，分析智能视频监控系统的关键技术与优势，提出了智能视频监控系统的应用与发展趋势。

视频监控如果有东西经过监控区域就语音报警-程序.rar 视频监控，如果有东西经过监控区域就语音报警（something is intruding） 视频监控： 一般就是摄像头不动，如果有东西经过就进行报警。 一般有两种方法： 1、事先采集好没有东西的背景图像，然后实时监测时利用做差的原理， 这样的准确率很高，可以很好的定位，但是需要事先搞到一个标准图像 2、就是本程序使用的方法：利用帧之间做差的方法： 条件：你的计算机含有摄像头…… 纯m文件进行编程…… 具体如下所示： 如果有东西经过摄像头就进行语音报警：something is intruding 并且人机界面变为红色，并将经过者拍摄下来保存， 没有的话灰色正常显示…… 直接运行里面的intruderdetecting.m函数即可。 其中子程序：getCameraInfo用于得到你的摄像头信息， 子程序：tts用于语音播放：something is intruding 需要注意的地方： 经过者速度不能太快……需要进一步改正…… 可以进行的进一步研究：可以讲声音加入，如果有声音波动的话，也可以进行报警 期待大家多提意见啊…… 可以搞成语音监测的，如果有人发出声音，也可以进行报警…… 大家多出主意啊……作出语音监测的有奖励的哦…… 声音监控的版本： https://www.ilovematlab.cn/thread-133881-1-1.html

2020年IT通讯电子器件行业视频监控芯片领域行业分析报告（市场调查报告）.pdf

节能、智能化管理:城市道路照明是城市公共设施的重要组成部分，而随着城镇化建设的推进，城市道路照明路灯的数量越来越多，能耗越来越高，供电趋于紧张。此外，城市照明的维护工作和高昂的维护成本(人工控制、路灯巡查等),给城市管理造成了巨大的困难，现有的路灯照明系统，引入LED灯光系统和智能管理系统进行优化，实现智慧照明。 灯杆资源共享: 灯杆的杆位资源分布广泛，在城市的交通主干道、公园、广场、生活小区道路、旅游景区道路均有大量的分布。智慧城市对于视频监控、环境监测、Wifi系统、 通信微基站、智能广播、信息发布大屏、智能充电桩等系统的建设,可共享灯杆的杆位资源，根据应用场景在灯杆上按需集成相应系统模块，是智慧城市建设的重要组成部分。

这个程序是用C++语言编写的远程监控系统，有兴趣的朋友可以参考一下，里面重点是附加了说明和结构图，内容比较丰富

嵌入式视频监控系统设计.pdf

提出了一种通用的基于4G网络视频监控系统的设计与实现方法，介绍了系统的软、硬件构成，重点研究了视频采集、视频解码、图像实时显示、存储和播放等关键视频技术，同时给出了Windows平台下基于OpenCV的播放器设计和基于MFC的软件界面设计的具体实现方法。与传统的监控系统相比，采用4G网络传输确保了视频的清晰度和流畅性，移动物体检测报警功能可防止监控人员错过重要信息，具有广阔的应用前景。