基于云平台的铁路视频系统及安全技术研究

云技术的广泛应用是信息技术发展的新趋势,铁路视频监控系统无论从存储的可扩展性、安全性还是从集中管理、大数据收集的角度,都需要云技术的有力支撑,云技术的应用也会带来新的安全问题,如云数据安全风险、虚拟化安全风险、非法访问风险等.简要分析铁路视频监控系统面临的安全问题和相应的安全技术方案.     

基于集通铁路电气化改造的传输系统组网分析

主要对集通铁路既有传输现状、改造工程中与传输系统有关的典型业务需求进行介绍,并提出3种传输系统组网方式.结合既有传输现状,从业务需求、技术分析等角度对3种传输系统组网方式进行分析,并确定最优组网方式.     

视频事件检测技术在隧道应急处置中的应用

文章通过分析视频事件检测技术在隧道内的应用环境与广西高速公路隧道的特点,从智慧化、一体化的角度出发,提出一种依托视频事件检测技术的隧道应急处置应用方案。该方案以视频事件检测技术作为隧道内异常交通事件的主动检测手段,借助隧道综合监控系统与应急救援处置系统提供后续应急处置功能,结合广西高速公路隧道管理需求与隧道事件应急处置机制,形成高效简捷的隧道应急处置流程。部署试用后的效果表明,该方案可大幅缩减隧道内平均应急救援处置时间,对于提高高速公路隧道内的交通事件检测发现能力、优化应急处置流程和效率提供了借鉴与参考。     

Android技术在船舶视频自动播放系统中的应用

受到船舶视频数据量大的影响,导致船舶视频自动播放控制后视频同步性差,为此将Android技术应用到船舶视频自动播放控制中。采用Android技术中的Activity组件发送控制命令,对命令解析,根据解析出的命令码做出相应的响应,并根据自动播放需求,解析出丢包率,在利用丢包率之前,先做平滑处理,根据网络状况调整码率,降低视频码率,以此完成船舶视频自动播放控制。结果表明,在视频大小为4 MB,12 MB,30 MB下,此次设计的方法比传统的基于ZigBee技术的船舶视频自动播放控制方法、基于GPRS和Internet网络的远程自动播放控制方法,视频播放响应时间短,由此证明,此次设计的基于Android技术的船舶视频自动播放控制方法同步效果好。     

远程视频监控系统在南宁大桥缆索吊装中的运用

随着科技高速发展,远程视频监控系统用于建筑施工现场管理的技术越来越成熟,管理人员只需在可以接入互联网的地方,通过台式计算机、笔记本电脑、PDA等设备,就可以随时随地访问获取建筑工地施工现场的视频图像,并实现远程视频监控。文章介绍了远程视频监控系统在南宁大桥缆索吊装施工中的应用情况。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

科考船船岸一体化网络设计及发展趋势

随着科学技术的迅猛发展,船岸一体化网络系统在现代科考船上的应用越来越广泛。文中通过我所设计并交付使用的科考船为实例,介绍了船岸一体化网络系统的用途、设计及功能;以及探讨了船岸一体化网络信息化的在日后的发展趋势。     

长江南京以下深水航道二期工程施工区域通航与生产安全信息平台设计

针对长江南京以下12.5 m深水航道二期工程面临的作业环境复杂、船舶交通流量密度大的情形,设计并开发出专用于保证通航与生产安全的信息平台。该平台是基于B/S模式的Web网站服务系统,利用功能部件结构进行系统设计,采用海量数据组织与管理技术,最终实现施工期通航与生产一体化安全信息的所有检查记录、安全应急保障、通航环境监测以及视频监控等功能,并能够及时更新各种信息。该系统在实际应用中达到预期效果。     

高速公路收费网络安全探讨

高速公路机电系统网络现状通信网络是高速公路联网系统的基础。随着网络的逐步扩展．各种信息量越来越大,目前高速公路通信网络从承载单一业务向数据、多媒体视频、语音等多种综合业务发展,收费、监控等管理系统交融在一起．网络系统的复杂度日益增加,安全问题显得越来越突出．这其中最重要的当属收费系统数据安全。     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.