基于Web的多路视频播放器及其在路产管理系统中的应用

针对基于视频的路产管理系统需要实时同步播放多路复合视频的特点,设计了一款基于ActiveX技术的多功能视频播放器,该播放器通过数据库关联技术实现了每一帧视频图像的精确定位,并采用多线程边下载边播放技术实现了在Web环境的应用。该播放器已经成功应用于某路产管理系统中,使用表明：该播放器使用简单、视频播放流畅、帧定位效率高。     

一种新型公路客车视频监控系统简介

运用本地录像方式对长途客车进行监控的模式已经不能满足现代化客车运输管理需要.最新设计研发的“公路客车视频监控系统”,主要针对公路客车进行专业化设计,基本解决了本地录像监控系统存在的无法实时监控、容量不够、无法与其他设备连接等不足,被大多数客车运输公司采用.     

复合盾构土舱可视化实时监测系统研究

为了在复合盾构掘进过程中实时监测土舱的情况,获得刀盘的旋转状态、刀具的磨损状况、开挖地层的图像信息和渣土的流动特性,建立一套土舱可视化实时监测系统,该系统通过上位机监控系统实时监测前端设备的工作状态,并将摄像机采集的信号实时传输到视频采集系统。介绍该系统方案,重点探讨其结构设计、硬件设计、软件设计,并通过室内和现场试验进行验证该系统的有效性。结果表明,该系统可实现土舱的实时视频监控、录像、回放以及系统温度、湿度和压力的监测。     

基于虚拟线圈的内河船舶流量检测方法

实时检测内河船舶流量对水上交通管理具有重要意义.为实时检测船舶流量,研究了一种基于虚拟线圈的船舶流量检测系统.虚拟线圈即在视频图像上设置一个封闭区域,根据该区域内图像的变化检测是否有运动目标通过.利用RGB三通道背景差分法得到视频图像的二值化图像,二值化图像的三个分割阈值由大津法求出.设置2个平行的虚拟线圈,通过虚拟线圈的船舶会被检测并计数,同时检测船舶的船长与船宽,利用BP神经网络对船舶进行分类.通过在武汉长江大桥和武汉长江二桥上不同时间段采集的视频进行实验,结果表明,船舶计数正确率达到97.1%,计数漏检率2.9%,计数错检率0%,船舶分类正确率98.6%.处理一帧图片的平均时间为7 ms,具有较好的实时性.      

基于IP网络协议的小型光纤视频传输系统的实现

本文分析了传统视频传输系统的现状,针对小型视频监控网络的需求,提出了利用IP光节点机进行传输的多路视频监控系统,并对IP光节点机的原理进行了设计。     

高速公路监控联网技术的探讨

视频监控联网技术是通信技术、计算机网络技术、工业控制技术和图像数字编码等技术的综合运用。文章主要研究的问题有两点:一是如何实现视频传输的两级联网,即将视频图像上传各路段监控分中心及再将这些图像上传至监控总中心;二是如何实现视频控制信号的两级联网,如何实现监控总中心及监控分中心对视频图像的调用及控制。     

高速公路监控系统图像传输的研究

高速公路作为经济运输的大动脉，其承担的运输量与我国经济和社会需求同步增长。为了提高高速公路的使用效率和行车安全，高速公路需要有先进的监控系统对其进行管理。随着计算机软硬件设备的高速发展，使得数字录像监控系统设备已经达到了对交通监控系统实际应用的要求，通过对交通管理进行实时、快速的视频监控能够极大的提高交通管理的效率。章根据高速公路监控系统的实际应用情况，提出了如何选择传输介质和压缩技术，以实现高速公路监控系统的图像传输。     

基于混合高斯背景的交通视频分析

在将道路监控视频转单帧后,利用灰度变换、锐化、滤波、二值化等方法对图像进行预处理,以高斯混合模型对图像前景提取,进行边缘检测获取较为清楚的前景车辆图,在摄像机标定基础上,建立路面车辆和图像像素点的映射关系,再以虚拟线在图像上作计数依据,进而获得车流量。同时通过对普通背景差分模型与高斯混合背景模型的比较分析,选用高斯混合背景模型对预处理之后的图像进行背景分割。并结合粘连图像分割和阴影处理算法,对前景图像进行修复,得到良好的前景目标。采用高斯背景模型对样本视频处理,得到了满意的监控分析结果。     

基于视频图像的车辆计数新方法

针对道路车流量检测问题,从便捷性、实时性角度出发,结合视频图像处理技术,对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新,以此为基础,对RGB图像进行背景差分,提取出运动车辆区域,避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失;利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影;通过在视频图像中设置固定虚拟检测区,实现对车辆的计数。实验结果表明,该方法计算量较小,白天情况下的计数准确率在89.58%以上;夜间的计数准确率较低,还需进一步研究改进。     

基于视频图像技术的简支梁动静载试验分析

针对简支梁的试验模型,与传统的动载和静载试验不用,采用了视频图像技术来对简支梁的振动进行模态分析。一共进行了两组模型试验,分别为带传感器和不带传感器下的简支梁模型。并采用Matlab软件把简支梁的振动视频分解成图像,对分解得到的图像裁剪出感兴趣区域进行灰度化和二值化处理。为了精确,对得到的整像素边缘进行了亚像素化处理,并处理出梁下边缘的亚像素级别的时域信号。对这些信号数据进行模态分析得出前三阶频率和振型,并与Midas建立的有限元模型,传统的动载试验处理得到的结果三者相比对,论证视频图像技术在动静载试验中的可行性和精确性。经两组试验对比论证,基于视频图像技术的动静载检测较传统检测有更高的精度和可操作性,可以弥补传统检测的不足之处。