浅析地铁数字视频系统中的多级架构

对地铁安全防范系统中的视频监控子系统结构单一架构和多级架构进行比较;采用多级架构有利于构建稳定可靠的城市地铁监控系统,是整体联网联调的最佳解决方案;对数字视频系统多级系统架构关键技术进行详细描述.     

视频跟踪系统模型研究

针对视频跟踪系统在高精度位置控制系统中普遍应用的情况,分析了视频跟踪系统的组成和原理,分析了视频跟踪系统的硬件组成,信号去噪和目标提取算法,研究了视频跟踪系统的数学模型,给出了该模型的使用条件,有利于提高高精度位置控制系统的性能。     

铁路分局视频会议系统的研究

为了加强对站段的业务管理,提高工作效率,为此研究开发了长春铁路分局视频会议系统.介绍该系统结构、网络建设.该系统已正式运行,实现了铁路分局的网络系统管理.     

铁路线路视频数据采集系统设计与开发

铁路线路视频数据采集系统,实时采集压缩线路视频数据并生成用于回放定位的索引数据,专用的线路视频播放器利用索引数据可以方便地按照公里标进行搜索、定位播放线路视频文件.详细阐述了该系统的设计与开发.     

城市轨道交通视频监控系统资源共享方案研究

在分析城市轨道交通专用、警用视频监控系统差异化需求的基础上,介绍了专用、警用视频监控系统资源部分共享和完全共享两套建设方案及其特点。对两套方案进行比选,在满足城市轨道交通运营部门和公安部门使用需求的前提下推荐选用完全共享方案。探讨了完全共享视频监控系统建设时需考虑的诸多问题。     

Development of an integrated system based vehicle tracking algorithm with shadow removal and occlusion handling methods

Video image processing system (VIPS) is more efficient than other detecting systems. However, VIPS involves outdoor images and is very sensitive to the external environment, which could greatly decrease its accuracy according to rapid environmental changes. To obtain accurate traffic data accordingly, VIPS must address the problems such as growing shadows in transition; distortion of images due to the headlights at night; noises caused by the rain, snow or fog; and occlusions. This study intends to accurately calculate traffic data while addressing the shadow and occlusion problems, which are the most difficult tasks for the image‐detector‐based traffic data system. In this study, an algorithm for the individual vehicle tracking collection was developed to address the occlusion problem and to eliminate the noises or shadows caused by external environmental factors. A traffic data collection system was also proposed in order to accurately track individual vehicles that pass through the detection region. In addition, establishing an integrated system with shadow removal and occlusion handling using an image processing was also proposed. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

高速公路车辆超速检测算法影响因素分析与对策研究

针对高速公路上车辆违章超速行为，给出了一种基于虚拟视频检测线的车辆速度检测与违章超速行为判定的实用算法。对影响该算法精度的各种影响因素进行了详细的分析，特别是针对检测线的数量与间距设置、图像采集卡的采集频率等对算法的影响进行了细致的讨论，并给出了算法条件下，所能检测的最高理论车速。对在应用中可能存在的漏检、误检情况，提出了解决办法。通过实验验证了该算法具有良好的适应性和较高的检测率。     

背景提取算法在雷达视频图像中的应用

论文将三种典型的背景提取算法应用在雷达视频图像中,并且对各种算法进行仿真分析,通过比较各种算法的性能,找出现有的视频背景提取算法在雷达视频背景提取中的优缺点,为进一步的研究奠定基础。     

改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

矢量地图的一种非盲数字水印算法*

运用聚类思想,采用K-means算法,对矢量地图线图层进行聚类运算,在此基础上提出了矢量地图的一种非盲数字水印算法。对分类后的数据,提取其坐标值中的小数部分,采用量化嵌入方法,把水印图像二值化得到的0,1二值序列,嵌入分类后的载体数据中,完成水印信息的嵌入。实验证明,此算法对图形数据的平移、增点、删点、裁剪、压缩等攻击具有较好的鲁棒性。