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高速公路分布式视频监控系统正广泛应用，在很多方面需要高质量的视频图像，并对QoS提出了要求。在分析实时视频网络传输难点的基础上，讨论了IP网络中的延迟、抖动、丢失率等特性对数字视频传输的不利影响。针对数字视频的传输处理，提出了系统的技术优化方案，给出了实时视频网络传输系统的实现模型。结合该模型，在视频编码、协议调用和程序实现及流量控制等方面提出了合理的优化方法，并搭建了一个完整的实时视频传输系统平台。实时视频传输系统通过将以太网与监控图像网以及监控数据网有机结合在一起，完成视频的数字化传输，以实现监控图像的联网管理和共享。     

基于达芬奇技术的多路视频采集系统开发

设计一种基于达芬奇技术的多路视频采集系统。根据图像采集系统的工作原理,开发4路视频采集模块、1路视频输出模块与通信接口模块,该硬件系统可实现视频图像的采集和数据传送;设计多路视频软件处理系统,可实现视频图像数据的处理,并将处理后的数据信号送往显示屏显示。经过长时间测试运行,该多路视频采集系统具有较强的数字信号处理能力,系统运行稳定,具有较强的实用性。     

基于VGA显示终端的车牌照摄像机

通常的复合视频监视器分辨率较低，在车牌图像较小时不易辨认，为此设计了基于高分辨显示终端的车牌照摄像机。     

视频双微分补偿电路的仿真研究

交通管理监视器的视频电路，受通频带限制导致图像轮廓模糊、清晰度下降，通常需要采用双微分视频补偿．以一种具体的双微分视频补偿电路为例，分析了两次微分的补偿过程，用电路理论对元件的取值进行了研究，并采用功能强大的Electronics Workbench软件进行了仿真实验论证．     

基于HSV透射率加权修正的机载视频去雾系统设计

针对无人机机载雾天实时获取图像降质的问题，设计一种基于HSV （hue，saturation，value）透射率加权修正的无人机视频去雾处理系统. 首先，根据机载低功耗实时去雾系统要求，完成去雾系统总体设计；其次，根据去雾系统视频采集需要，设计数字视频BT.656/BT.1120隔行和逐行处理、视频控制、指令接收处理、TS1601视频去雾算法处理、H.264视频压缩处理和组帧等功能；最后，重点介绍系统去雾处理算法和平台设计、去雾参数化处理等功能模块的设计实现，分别使用本系统方法和相关文献方法对典型含雾图像处理，采用方差函数、平均梯度函数、TenenGrad函数等3种清晰度评价函数并做归一化处理，以进行客观评价. 研究结果表明:根据HSV分量透射率加权修正的无人机机载图像去雾处理系统设计，具有功耗小、易实现和适应性强等特点；对典型含雾图像3处理后方差函数归一化分别提高46.87%、1.44%、12.83%，平均梯度函数归一化分别提高12.54%、9.26%、11.15%，TenenGrad函数归一化分别提高53.19%、3.60%、8.82%，测试算法整体运算时间分别提高4.74、5.41倍和5.46倍.      

公路车辆智能监控系统专题讲座（第一讲）——公路车辆智能监控系统的主要用途与基本构成

“公路车辆智能监控系统”是多学科的综合。主要集成光电、计算机、车辆检测、视频和图像处理、互联网等技术，实时采集经过监控区域的每一辆机动车辆的动态信息，对车辆图像进行存储和处理，自动识别通行车辆的车牌号码，并提供各种报警服务，为路面车辆管理提供信息和证据。下面就公路车辆智能监控系统的主要用途与基本构成作一介绍。     

单幅雾霾天气交通监控图像去雾处理技术

针对交通视频监控系统在恶劣雾霾天气下获取的图片质量受损,无法正确识别车辆信息的 问题,首先总结了已有图像除雾技术的研究成果,对比分析了全局直方图去雾处理法、同态滤波 去雾处理法、多尺度Retinex(MSR)去雾处理法3 种算法。然后,采用这3 种方法对雾霾交通图片 进行处理,并根据图像纹理特征统计量对处理后的图像效果进行了客观评价。仿真结果表明,3 种算法中,采用多尺度Retinex(MSR)处理法最能提高雾霾图像的质量,能有效地恢复和增强图像 信息,使图像的近景和远景得到均衡。最后,基于Matlab 设计了GUI图像去雾系统,逐一验证了 3 种算法的处理效果,结果表明该系统能够有效地提高交通视频监控系统图像的清晰度,可在一 定程度上优化雾霾天气下的交通图像质量。     

Windows环境下视频图像实时显示技术的研究

简要介绍了Windows系统中GDI，DrawDib函数集、DirectDraw3种图像显示技术的特点，介绍了视频图像缩放的理论和实现方法，研究对比了Windows系统中支持的几种图像显示技术的执行效率，并对其放大效果与软件插值算法进行了比较，最后给出了实验结论。     

基于纹理不变性的车辆阴影处理方法

由于视频蕴含丰富的信息，视频监控与检测技术在ITS中应用得越来越广泛．视频测量交通参数，需要从序列图像分割出车辆．车辆分割面临的一个难点就是检测与车辆连在一起的阴影．由于阴影在很多特性上与车辆一致。阴影经常被当成车辆一部分，影响车辆分割的稳定性与准确性．一般地，路面与车辆在纹理结构上存在较大的差异．文中推导了纹理在光照变化情况下的一种不变特性——极点分布，并提出了一个基于极点分布不变性的车辆阴影检测算法．这种算法能够精确地检测视频图像车辆的阴影，检测出因各种原因被误为车辆的路面，检测出车灯照射产生的路面亮斑，从而为车辆的精确分割和交通参数测量创造有利条件．     

交通监控中基于压缩感知的WMSN视频编解码

在交通监控中,利用WMSN节点获取路况视频,适用于复杂多变的地理环境,但视频图像数据量大,而WMSN节点资源受限。基于压缩感知技术和传统视频编码理论,提出了一种新的WMSN视频编解码方法。在编码端,依据视频图像的相关性对视频流进行分帧,再根据其特点分别进行压缩感知处理。在解码端,运用OMP算法重构关键帧和残差帧视频图像,进而恢复视频流。仿真实验表明,在保证视频图像重构质量的前提下,可以减少监控网中视频传输的数据量。