智能图像分析技术应用与发展探讨

智能图像分析技术应用与发展探讨

刊名：

中国安防

英文刊名：China Security & Protection

年，卷(期)：2012(8)

本文链接：https://www.wendangku.net/doc/b81026476.html,/Periodical_zgafcpxx201208012.aspx

人工智能车牌识别

车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks

智能图像分析系统

智能图像分析系统 解 决 方 案

北京恒泰同兴科技有限公司北京恒泰同兴科技有限公司是注册在中关村科技园区的高科技企业，成立于2004年，具有稳定的研发、生产、销售、服务队伍。恒泰同兴坚持自主开发之路，以“创造最大核心价值”为目标，以数字化、网络化、智能化为发展方向，专业从事图像智能识别、分析判断及自动处理产业化研究；公司研发的智能图像处理系统，与传统监控系统配合，为视频监控系统提供具有智能图像识别分析和告警的功能。可实现周界警戒与入侵检测、警戒线穿越检测、重要物品看护、遗留/遗弃物品检测、人体行为识别、道路交通检测等功能，可在各种恶劣气候、环境条件下进行目标识别和检测，避免了人工监控存在的易疲劳、易疏忽、反应速度慢、人工费用高等诸多不足，为客户提供了最佳安全监控系统解决方案。同时公司成功地开发大型行业联网解决方案，并有大量的实际案例，在视频监控行业积累了丰富的经验，智能监控和联网平台为用户提供了全方位的解决方案。公司本着诚实守信的经营之道，整合各种先进的技术资源，为客户定制最先进的行业解决方案，与各界用户一道，共同推进图像视频监控数字化、智能化和网络化进程。 恒泰同兴：持之以恒、稳如泰山 诚实、守信、专业、共赢

一、智能产品简介 智能视频分析系统是由位于前端或后端视频分析服务器，对监控摄像机所拍摄的视频图像进行分析，能将影像中的人、车或者物体的状态从任何背景中分离出来，加以辨认、分析与追踪。比对出所追踪对象的行为模式与预设的诸项安全规则，若发现违规之处，立刻进行报警通知，同时由使用平台进行信息记录或显示。 二、智能分析的功能 目前，智能视频分析系统在视频监控方向的应用主要在对运动目标的识别、分类和追踪。可以设置的规则、功能为以下几种：1、绊线检测 针对人、车通过特定运动方向绊线的监控；其应用如：警戒线、单向闸门流向、 栅栏攀爬…等；支持警戒区内多个目标同时告警、显示、报警图片抓拍、而且有 声音提示

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案 一、概述 随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。 二、功能描述 1.视频流直播 通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储 监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储 到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应 在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。 全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。 通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。 4.视频智能分析 人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。 人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。 人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。 区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结 合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。 三、系统展示

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

智能视频分析系统

智能视频分析系统

目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (8) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (9) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (10) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (11)

一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。 1.1.2课程项目研究的意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃

智能视频分析技术

智能视频分析技术集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和 高度符合一定标准。 2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监 控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事 件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出 入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

智能视频分析系统解决方案

智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述 智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。 智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。 在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成 智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术 学号：1017082020 名字：黄振华 内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字：检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及

视频监控智能分析技术应用分析

视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。 按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析： 识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。 行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。 图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。 图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法

模式识别人工智能论文

浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。

二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。

智能视频行为分析平台建设方案

基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

智能视频分析技术与设备开发

智能视频分析技术与设备开发 摘要：随着科学技术的发展，智能视频技术在各领域中应用的越来也广泛，智能视屏分析技术在在视频监控领域中占据重要地位，尤其是近几年智能视频设备产品开发也开始的不断发展，但是在发展过程中，智能视频分析技术的性能还应进行提高，并且能够适应各种环境，因此本文主要对智能视频分析技术和设备开发进行探讨，使其在以后能够得到更好的应用。 关键词：智能视频分析技术设备开发 中图分类号：TP2391.41；TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）04-0235-01 由于这几年智能视频的迅速发展，人们对智能视频分析和设备已经不陌生，智能视频产业的发展和从业人数增加、企业数量的攀升以及技术的不断提高有很大的关系，另外随着智能视频产业的迅速发展，对智能视屏分析技术的要求也越来越高，因此怎样提高智能视频分析技术以及对设备的开发，是我们研究的一个重要课题。 1 智能视屏分析技术的概况 智能视屏分析技术，我们可以简单的理解为通过计算机的强大的数据处理能力，对无用的和干扰的信息处理掉，并

对关键的有用信息进行抽取和自动分析，它在传统的监控系统中，让摄像机成为人的眼睛，智能视屏分析相当于人的大脑，并且学习和思考的方式更为“聪明”，这使视屏监控系统的作用和能力得到发挥和拓展，并且在节省资源和人员配置的同时，保证了安全防范的工作，智能视屏分析技术在视屏网络监控中得到了更好的应用。 视频诊断、视屏分析以及视屏增强都是属于智能视屏分析技术，其中又包含许多的功能和算法，视屏诊断包括有清晰度检测、视屏干扰检测、亮度色度检测、视频丢失以及非正常抖动等检测，视屏分析包括区域入侵、绊线检测、遗留遗失、方向检测、烟火烟雾检测等，另外视频增强包括的算法有稳像、去雾以及去噪以及全景拼接等，这样算法和功能表现出视频分析技术的强大功能，在各个领域中的应用会越来越广泛。 2 智能视屏分析技术的应用 2.1 目标移动轨迹的跟踪 目标移动轨迹的跟踪就是在监控区域的范围内，对移动的目标进行跟踪，目标监控是最基本的应用，同时其它事件检测是在目标监控基础之上进行的。目标移动轨迹跟踪可以对移动的目标进行分类，分类的依据是目标的形状，同时它对目标物的大体尺寸也能够计算出来，另外结合具有坐标定位功能的快球摄像机，就会达到对特定的移动目标进行跟踪

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展复习过程

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展 随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入，全国进入了安防设施建设的高潮期，监控摄像头已遍布中国大地的每个街头，昼夜不停地监视和录像。然而，有了相关视频不等于就找到了目标信息，查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢?现在，随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。 随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用，电子眼帮助破案的报道时有耳闻。一方面，这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值;另一方面，也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。在实际应用的过程中，用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中，方便地找到一些有明显特征的人或物。传统的基于预设告警和时间的视频检索方式，对于这类深层次的需求往往无能为力，常有“隔靴搔痒”之憾，因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。 视频监控检索是针对视频监控平台，为用户查找视频监控信息的检索。用户通过录入相关监控事件的检索信息，由系统运算并返回检索结果。 视频监控检索关注的数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单;相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。 常见的视频检索技术主要分为两大类：选中码流和选中时间。对于选定码流，可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索，选中感兴趣的码流。因此可引伸出来一些具体的应用：如，知道地理位置，在设备资源分级里进行检索;知道设备编号，进行编号的快速查找;知道名称，对名称进行的模糊检索以确定具体码流;也可借助电子地图，知道设备的大概位置，在地图上进行查看，从而选定码流。而对于选中时间，常常是在选中码流的基础上进行的，可以是选定一路或者多路的码流，精确到以秒为单位的检索;也可以是所有的码流，关注在某一时间点开始的视频，对应的是多路同时同步回放检索。目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类，先选中码流，再选中时间。 切片检索，指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置，对应的是哪一路码流，但不确定是在什么时间发现变化，出现、消失或者其它的状态改变。切片检索可理解为二分法，将指定的码流在时间上进行等分，通过两两快照的对比，找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。快照检索，是基于先选定某一时刻，再选择一组码流或所有码流进行快照显示，通过快照的检索。这种应用主要解决

关于人工智能中的图像识别技术的研究

１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）