视频检测

摘要： 在智能交通系统中,智能交通诱导系统是不可或缺的一部分,是满足交通需求、解决交通拥堵难题行之有效的措施。文章基于遵化市交通运行现状,详述智能交通诱导系统的系统结构、运行流程、补充分析及未来展望。

摘要： 随着道路交通的迅速发展以及机动车保有量的不断增加,智能道路交通监测显得特别重要,交通电子警察系统是其中关键的组成部分。高清交通电子警察系统的应用能够提高号牌识别正确率,改善图像质量,可以有效的实现闯红灯及违法停车自动抓拍,卡口及测速等功能,形成网格化的监控形态,在改善交通秩序、有效打击肇事逃逸及涉车违法犯罪活动,取得显著的社会效益。

摘要： 随着时代的进步,科技化的社会给部分人的生活带来了极大便利,但也使视障人群的生活变得举步维艰,针对国内关于盲人导盲设备的设计存在的不足,如智能化低、精度不高、无法对障碍物进行实时警报等,本文提出了一种结合计算机视觉和自然语言处理的盲人辅助行路的软件设计方案,利用视频检测技术实现实时检测过往车辆、行人以及障碍物,分析其所处位置,并对检测出的目标进行话术丰富,再基于语音合成技术将检测到的周围目标进行实时播报,为盲人提供相应的语音辅助指导,测试结果表明,上述系统能够以低成本的方法实现提高实用性、保障用户安全并且增加测障精度,使得盲人出行与生活更加方便。

摘要： 视频检测技术近几年逐渐从理论阶段走向实用并成为未来视频监控系统的核心技术。针对水利监管的实际需求,结合AI、数字图像处理等技术设计了基于神经网络的AI视频监管系统。系统由前端高清摄像头及后端大数据智能处理平台两部分组成。由前端摄像头进行采集信息;平台用于接收信息,并与水利大数据平台结合完成视频、音频、数据、文字等多信息融合;采用视频服务器的API获取视频数据,利用高性能计算服务器完成视频数据的处理、识别和监测等。结合实际运行情况,系统能够稳定的对检测对象进行检测,提高水资源的管理水平。

摘要： 为了全面支撑云南省智慧高速的打造,通过智能视频检测和智能IoT设备提升交通信息感知能力,融合多种信息,加强高速公路的全天候、全路网的感知能力和全省路网数字化运营能力,联合高精地图的数据、定位、导航等功能,为公众提供伴随式的信息服务,有效提升业务人员的工作效率,提升道路通行效率,为车主带来便捷出行服务。

摘要： 【导读】随着我国经济的高速增长,道路交通迎来大发展,交通事件规模不断扩大。目前,基于视频识别的交通事件检测技术正在我国蓬勃发展,但仍存在技术不够成熟、缺乏统一评价标准等不足,实际应用效果并不十分理想。本文分析了国内外交通事件视频检测技术的发展情况,对我国技术应用现存不足提出了针对性改善建议。

摘要： 随着国内外交通建设步伐的加快,智能交通已是城市交通管理的必然发展方向,是缓解交通拥堵、提高交通运输和管理效率的重要方面。建设智能交通系统的基础是道路交通信息采集,优良的道路交通信息采集方式是道路交通信息发布的坚强后盾,也是智能交通系统的基石。本文分析了目前智能交通领域的四种车辆检测方式:线圈检测、微波检测、视频检测、地磁检测的优缺点,最后重点介绍了基于地磁检测技术的服务区车位引导系统的设备布设、系统功能等。

摘要： 本文以严重危害公共安全的暴恐视频作为研究对象,针对视频检测技术存在的特点和难点,重点讨论了对视频识别影响最大的视频预处理环节,提出了基于神经网络技术的视频特征分类方法。

摘要： 为了有效提高核电站视频检测图像的质量,通过对比试验分析了光谱、色温与白平衡、照度与距离、光线分布、观察角度等影响视频检测图像效果的因素,提出了有效提高核电站视频检测图像质量的方法,可以为核电站视频检测设备的设计、采购、检测操作等提供参考。

摘要： 作为电力系统的一部分,高压输电线路运行关系到电网运行的稳定性,但高压输电容易受各方因素的影响,遇到故障问题将会影响系统运行,甚至引发经济损失。加强对线路的视频检测,建立智能视频监控系统,实现对线路故障的有效诊断,采用合理的诊断方法与预防措施,保障线路安全稳定运行。

摘要： 行人违章穿越马路事件时有发生,经常带来危险甚至是交通事故,对社会安全造成严重影响,因此本文通过建模,针对行人过街的危险行为进行分析、辨识及预测.本文在多地调研的基础上,获取大量行人过街及危险违章视频,通过基于上下文分析的视频检测技术,采用快速RHOG算法完成行人目标检测与识别,提取出行人过街过程的连续运动曲线,并筛选出具有典型特性的运动状态作为样本,再将样本与实际过街环境进行综合考虑推理,从宏观及微观角度分析行人过街危险行为产生的机理.通过实际视频跟踪试验,将本文理论应用于不同道路状态、信号设置、区域时段的行人过街危险行为的辨识及预测中,并将分析结果与人工筛选进行对比,对比结果表明,本文算法具有较高的准确和适应性.

摘要： 运动船舶尺寸等参数的视频检测中,与船体同步运动的水面拖纹干扰会严重影响检测精度.为此,文中在描述显著性检测机理的基础上,提出了抑制船尾拖纹的船舶显著性视频检测算法:根据颜色对比度直方图得到内河场景的HC显著图;将原图超像素分割成若干子区域,以区域空间位置关系改进HC显著性检测结果得到区域显著图;通过该区域显著图初始化GrabCut算法,迭代分割过程中加入腐蚀膨胀操作来逼近目标边缘,从而提取运动船舶.经实况视频测试表明,该算法能有效地抑制船尾拖纹,准确地检测出内河运动船舶,准确性达到94.6％.

摘要： 运动车辆的检测现已采用视频检测技术,然而传统的高斯混合模型检测算法对背景环境过于敏感,光照变化、树叶的扰动都可能误检为运动车辆.为此,文中在介绍高斯混合模型建模、卷积神经网络的机理基础上,提出了一种高斯混合模型与卷积神经网络(CNN)结合的运动车辆检测方法:采用高斯混合模型对运动目标进行检测,通过车辆样本空间训练卷积神经网络模型,再用卷积神经网络对所检测出的运动区域目标特征提取,以区分出车或非车.经实际道路视频测试表明:与常用的稀疏编码(SC)和尺度不变特征转换(SIFT)特征提取方法相比,该算法的运动车辆检测的准确率分别提高了3.6％和7.9％.

摘要： 为解决背景建模等传统视频目标识别算法在内河水运复杂环境误差过大的问题,提出了甚高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN,Faster Region Convolutional Neural Networks)的船舶识别检测方法.文中分析了传统方法不足,阐述了卷积神经网络及后续的区域卷积神经网络的机理,给出了甚高速区域卷积神经网络特征模型,解析了损失函数的参数构建、参数设定,设定候选区域网络(RPN,Region Proposal Networks)预测目标边界、计算匹配目标概率.经实际内河运动船舶视频检测,表明该算法对船舶识别率优于90％,同时对不同清晰度、不同视角、不同船舶流量的场景具有很好的鲁棒性,比传统的背景建模算法提高25.75％.

摘要： 目前,借助于监控视频实时提取内河船舶运行流量等参数的船舶检测系统得以广泛应用,而传统的视频检测方法往往难以有效区分船体边界,造成检测时颜色、纹理相似的前景和阴影区域相混淆.为此,文中解析了HSV颜色特征和LBP纹理不变性提取阴影的原理,改进了SE-CT阴影去除算法,提出了基于颜色和纹理梯度特征GA-HT梯度填充的船舶阴影去除算法.测试表明,GA-HT算法能很好地去除船舶阴影,提高船舶的匹配跟踪的精度和实时性,最终阴影检测综合指标F达到92％.

摘要： 煤流中的矸石影响煤炭质量,同时也严重威胁皮带运输机的安全运行.本文提出应用皮带运输机的监控视频实现对煤流中矸石的检测.由于皮带运输机视觉场景的复杂性,文中采用改进的高斯混合模型实现煤矸石的识别,并使用粒子群算法对高斯混合模型参数进行优化与自整定,对矸石的检测准确率达到95.83％.实验结果表明本文提出方法能够实现皮带运输机上煤矸石的检测,为提高煤炭质量和保证皮带运输机安全运行提供一种有效方法.

摘要： 当今世界铁路运输业蓬勃发展,中国的铁路交通也是发展迅猛.随着铁路业的大发展,安全驾驶成为保证铁路安全运输中重点关注的问题之一.于是,怎么来监督并保证列车驾驶员的驾驶行为达到最佳也就变得至关重要.但是,目前一般是通过监控人员盯多个屏幕来实现对驾驶员行为的监督,这样花费了大批人力.本文根据列车驾驶员驾驶时的特点和规律,结合铁路局轨道车辆管理办法对驾驶员在值乘期间的相关要求,通过视频检测对驾驶员手势以及其他动作行为的检测,并采用有效的列车驾驶员特征提取和识别算法最大限度地降低列车运行时驾驶室内光照变化等因素的影响,对远程监控得到的列车驾驶员行为进行检测和识别研究,并分析其驾驶时的行为.

摘要： 本文提出了一种基于清晰度和帧差的相关系数的视频帧率上转换的取证方法.首先,利用形态学梯度计算视频帧的清晰度,并根据得到视频的清晰度曲线是否存在异常,判断视频是否经历过帧率上转换.此外,考虑到可能出现的少量误分类,引入帧差相关系数,对可疑的篡改视频进一步取证,并定位上转帧的位置.实验结果表明,本文提出的方法取得了较高的平均检测准确率.

摘要： 本文提出了一种基于清晰度和帧差的相关系数的视频帧率上转换的取证方法.首先,利用形态学梯度计算视频帧的清晰度,并根据得到视频的清晰度曲线是否存在异常,判断视频是否经历过帧率上转换.此外,考虑到可能出现的少量误分类,引入帧差相关系数,对可疑的篡改视频进一步取证,并定位上转帧的位置.实验结果表明,本文提出的方法取得了较高的平均检测准确率.

摘要： 本文提出了一种基于清晰度和帧差的相关系数的视频帧率上转换的取证方法.首先,利用形态学梯度计算视频帧的清晰度,并根据得到视频的清晰度曲线是否存在异常,判断视频是否经历过帧率上转换.此外,考虑到可能出现的少量误分类,引入帧差相关系数,对可疑的篡改视频进一步取证,并定位上转帧的位置.实验结果表明,本文提出的方法取得了较高的平均检测准确率.

摘要： 本发明涉及视频信号处理装置、视频冻结检测电路和视频冻结的检测方法。目的在于提供即使在噪声环境下也能够正确地检测视频信号冻结的视频信号处理装置、视频冻结检测电路和视频冻结的检测方法。本发明包括：视频信号分割部，将视频信号按每个帧分割为第一~第k（k为2以上的整数）分割视频信号；视频变化检测部，按第一~第k分割视频信号中各个的每个，检测在各帧间的视频中是否没有变化，生成表示每一个的检测结果的第一~第k视频变化检测信号；以及视频无变化判断部，在第一~第k视频变化检测信号之中的、表示在视频中没有变化的视频变化检测信号的数量比规定数多的情况下，生成表示在视频信号中没有变化的视频无变化信号。

摘要： 本发明涉及视频信号处理装置、视频冻结检测电路和视频冻结的检测方法。目的在于提供即使在噪声环境下也能够正确地检测视频信号冻结的视频信号处理装置、视频冻结检测电路和视频冻结的检测方法。本发明包括：视频信号分割部，将视频信号按每个帧分割为第1~第k（k为2以上的整数）分割视频信号；视频变化检测部，按第1~第k分割视频信号的各个每一个，检测在各帧间的视频中是否没有变化，生成表示各个检测结果的第1~第k视频变化检测信号；以及视频无变化判断部，在第1~第k视频变化检测信号之中表示在视频中没有变化的视频变化检测信号的数量比规定数多的情况下，生成表示在视频信号中没有变化的视频无变化信号。

摘要： 图像分界线候补像素检测部，从视频的各帧中检测出作为构成图像分界线的像素的候补的图像分界线候补像素，按帧输出作为确定图像边界线候补像素的信息的图像边界线候补像素信息。线提取部提取出各帧的图像边界线候补像素信息表示的图像边界线候补像素构成的线作为图像边界线，按帧输出作为描述图像边界线的信息的图像边界线描述信息。图像边界线所有帧区间检测部，使用各帧的图像边界线描述信息，判定每一帧中是否有图像边界线，检测出有图像边界线的帧连续的帧区间，作为含特殊效果的帧区间。

摘要： 本发明提供了一种视频掉帧检测方法、视频掉帧检测装置及存储介质，所述方法包括：使用拍摄装置拍摄智能终端播放的视频；从所述视频中抽取拖影帧；根据所述拖影帧确定所述智能终端掉帧的判断结果。本发明通过使用拍摄装置拍摄智能终端播放的视频，进而从视频中抽取出拖影帧，通过对拖影帧的位置进行判断，进而判断出智能终端是否掉帧，以方便根据检测到的掉帧情况对移动终端进行设置以避免掉帧，随之也消除了拖影，能够提高视频显示流畅度。

摘要： 本发明提供一种建立视频检测模型的方法，包括：获取训练数据；将训练数据中视频作为神经网络的输入获取输出结果；根据输出结果确定视频全部图像帧的检测结果，在将检测结果与标注结果进行比对之后得到检测准确率和检测召回率；根据检测准确率、检测召回率以及实际检测图像帧的数目得到神经网络的奖励值，利用奖励值调整神经网络的参数得到视频检测模型。本发明还提供一种视频检测的方法，包括：获取待检测视频；将待检测视频作为视频检测模型的输入获取输出结果；确定输出结果是否包含待检测视频中全部图像帧的检测结果，若是，将输出结果作为待检测视频的检测结果，否则通过相邻帧插值获取未检测图像帧的检测结果后得到待检测视频的检测结果。

摘要： 本申请提供了一种人脸篡改视频检测方法，包括：基于待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应的多个盲反卷积核，其中，所述多幅图像帧和所述多个盲反卷积核呈一一对应关系；基于所述多个盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，其中，所述类型包括篡改视频和非篡改视频。由于篡改视频和非篡改视频对应的图像的盲反卷积核有一定的差异，通过盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，提高了人脸篡改视频检测的准确性，且篡改视频和非篡改视频对应的图像的盲反卷积核之间的差异对视频的模糊程度、压缩率等要求较低，因此，通过盲反卷积核确定待检测视频的类型的方法具有较高的通用性。

摘要： 为了提供一种识别数字视频输入流中的视频格式的不同标准和/或类型的视频检测器(100)，该数字视频输入流包括：－至少一个水平参考脉冲(10)和－至少一个垂直参考脉冲(12)，其中，所述参考脉冲(10，12)基于至少一个高电平(20)和至少一个低电平(22)，所述视频检测器和相应的方法能够可靠地识别数量快速增长的视频格式的不同标准和/或类型，特别是高清视频源的不同标准和/或类型，该方法建议提供(i)至少一个检测步骤，其中--所述水平参考脉冲(10)被取样和/或－－所述垂直参考脉冲(12)被取样以及(ii)至少一个评估步骤，其中--基于所述被取样的水平参考脉冲(10)和/或--基于所述被取样的垂直参考脉冲(12)来确定所述视频格式。

摘要： 本公开提供一种视频检测方法、视频检测装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及视频处理技术领域。所述视频检测方法包括：获取待检测视频与目标动作的参考视频；对所述待检测视频中的图像帧提取特征，得到所述待检测视频对应的待检测特征序列，以及对所述参考视频中的图像帧提取特征，得到所述参考视频对应的参考特征序列；在所述待检测特征序列中确定与所述参考特征序列匹配的目标子特征序列；根据所述目标子特征序列确定所述待检测视频中与所述目标动作相关的图像帧。本公开可以在待检测视频中便捷、快速的检测出与目标动作相关的图像帧。

摘要： 本申请公开了一种视频检测方法及装置，用于解决现有的伪造视频检测方法存在的检测准确率低、通用性差的问题。所述视频检测方法包括：获取待检测视频中目标人脸的至少一帧视频图像和基于时序排列的目标人脸的多帧第一光流图像；通过视频检测模型对所述至少一帧视频图像进行特征提取，得到所述目标人脸的脸部情绪特征；通过所述视频检测模型对所述多帧第一光流图像进行特征提取，得到所述目标人脸的脸部动作特征；至少基于所述目标人脸的脸部情绪特征和脸部动作特征，确定所述待检测视频的检测结果。

摘要： 本发明实施例提供了一种视频检测模型的训练方法、视频检测方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本；利用预构建的3D卷积神经网络模型，提取每一训练样本的初始特征向量，不同时长的训练样本的初始特征向量的维度不同；针对每一训练样本，根据预设的加权聚合规则，对训练样本的初始特征向量进行加权聚合处理，得到训练样本的目标特征向量，每一训练样本的目标特征向量的维度相同；根据所有训练样本的目标特征向量，训练得到所述视频检测模型。该方法训练得到的视频检测模型能够准确识别出不同时长的目标视频，有效提高模型的准确性和鲁棒性，提高视频审核效率，有助于营造健康的网络环境。