基本信息
- 项目名称：
- 基于人机交互技术的动态视频跟踪监控系统
- 来源：
- 第十一届“挑战杯”国赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 我国现有的视频监控系统，基本上采用传统的视频监控设备，系统组成复杂，操作繁琐；在视频传输手段上一般借助有线方式，导致监控端不能灵活移动。针对以上问题，作品在传统视频监控系统技术的基础上，进行了重新设计。同时增加了视频跟踪和基于触摸屏技术的智能人机交互功能以满足将来市场的需要，动态视频跟踪监控系统是未来视频监控系统发展的方向，将被广泛应用于公安、消防、军队、医疗、公共交通等各个领域。
- 详细介绍：
- 作品设计的目的在于构建一套基于视频跟踪技术、3G无线传输网络和智能化触摸屏人机交互技术的动态视频跟踪监控系统。该系统由监控端和服务器端两部分组成，如附图1所示，监控端采用基于空间和时间相关性的目标检测算法进行视频跟踪，并引用了基于触摸屏技术的智能人机交互界面，在跟踪目标丢失时，可以依靠人机交互的方法重新进行目标定位。监控端的视频数据可以经3G（或高速无线传输网络），传送到服务器端用以实时观测监控端的视频数据。 该作品具有以下技术特点和优势： 1、采用基于空间和时间交互的目标检测算法用于视频跟踪，较大程度的提高了系统跟踪效率。 2、采用基于触摸屏技术的智能人机交互界面用于云台控制和跟踪物体锁定，使得系统使用简便、灵活，界面友好。 3、采用3G（或高速无线传输网络）用于远程视频监控，大幅度提高了监控视频的实时性，并可使监控端灵活移动。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 作品设计的目的： 作品设计的目的在于构建一套基于视频跟踪技术、3G无线传输网络和智能化触摸屏人机交互技术的动态视频跟踪监控系统。该系统由监控端和服务器端两部分组成，如附图1所示，监控端采用基于空间和时间相关性的目标检测算法进行视频跟踪，并引用了基于触摸屏技术的智能人机交互界面，在跟踪目标丢失时，可以依靠人机交互的方法重新进行目标定位。监控端的视频数据可以经3G（或高速无线传输网络），传送到服务器端用以实时观测监控端的视频数据。基本思路： 针对现有视频监控系统的不足，作品在传统技术的基础上，进行了重新设计。引入了基于空间和时间交互的目标检测算法用于视频跟踪，引入基于触摸屏技术的智能人机交互界面用于云台控制和跟踪物体锁定，引入3G（或高速无线传输网络）用于远程视频监控，并可使监控端灵活移动。 创新点： 1、采用基于空间和时间交互的目标检测算法用于视频跟踪； 2、采用基于触摸屏技术的智能人机交互界面用于云台控制和跟踪物体锁定； 3、采用3G（或高速无线传输网络）用于远程视频监控，可使监控端灵活移动。 技术关键： 作品的关键技术在于采用基于空间和时间相关性的目标物体检测方法提高系统的跟踪效率。。 主要技术指标 扫描角度：水平 ：360度（最大回转速率：360度/秒）垂直：90度 （最大回转速率：60度/秒）分辨率：480电视线
科学性、先进性
- 作品的科学性和先进性主要体现在系统引入了基于空间和时间相关性的目标物体检测方法用于提高跟踪效率。 算法原理： 在同一帧图像中，记录景物的像素点颜色之间，往往存在着空间连贯性，这是图像的空间相关性。 时间相关性表现在视频画面前一帧图像的某个像素必然出现在后一帧图像对应像素未知的特定区域内。 算法步骤： 1、利用运动目标的空间相关性，将帧间差分图像分块并用一个图像块统计平均亮度值来代替像素点亮度值进行差分运算，并通过阈值比较来判断这个整块是否为运动目标的一部分。 2、利用目标运动的时间相关性，在当前目标周围设计一定范围，只有下一时刻此范围内还能检测到目标，才认定此图像块存在运动目标，否则认为是噪音。 由于任何技术都不能做到100%准确，系统在此基础上引入了基于触摸屏技术的智能人机交互界面，在跟踪目标丢失时，可以依靠人机交互的方法重新进行目标定位。
获奖情况及鉴定结果
- 无
作品所处阶段
- 实验室 原型设计阶段
技术转让方式
- 待专利获批后，独家转让
作品可展示的形式
- 完整的可供演示的原型系统
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 监控端使用方法： 1、双击触摸屏用于跟踪物体锁定;2、单击触摸屏用于云台控制。 服务器端使用方法：服务器端使用界面如附图3所示。 技术特点和优势： 1、较大程度的提高了系统跟踪效率。 2、系统使用简便、灵活，界面友好。 3、大幅度提高了监控视频的实时性，并可使监控端灵活移动。 适应范围:可应用于公安、教育、消防、医疗和交通等众多监控领域。 推广前景技术性说明： 针对现有视频监控系统的不足，作品在传统技术的基础上，进行了重新设计。同时增加视频跟踪和基于触摸屏技术的智能人机交互功能以满足将来市场的需要，动态视频跟踪监控系统是未来视频监控系统发展的方向，将被广泛应用于公安、消防、军队、医疗、公共交通等各个领域。 市场分析和效益预测:根据文献查阅，市场上还没有具备作品所具有功能的监控系统，该系统的成功应用，必会产生较好的经济效益。
同类课题研究水平概述
- 目前，国外的视频跟踪技术相对成熟，比如卡内基梅隆大学领导的视频安全与控制（VSAM）研究技术，根据这个计划，研究人员研制了一个端到端的测试系统，集成了很多高级视频安全监控技术，如静止背景与运动背景下的实时目标探测与跟踪，目标姿态估计等。此外，马里兰大学的实时监控系统]可以利用单摄像头对人体以及人体的各个部分进行实时的跟踪。IBM等大公司也在资助这个领域内的相关研究，期望能将研究成果应用到商业领域中。 国内就视频跟踪技术，也开展了广泛而深入的研究，在目标检测算法方面，形成了3种较为成熟的算法，分别为帧间差分法，背景差分法和光流法。 帧间差分法是基于视频中连续帧间运动目标的相关性，逐个像素相减，背景像素被减掉，而保留目标像素。这种方法原理简单，易于实现，而且由于相邻帧的时间间隔比较小，所以光线变化对算法的影响不大。这种方法的缺点是背景不能有明显的变化，不然，差分之后，目标就会淹没在噪声之中了；此外检测到的目标轮廓也不是非常精确。 背景差分法与帧间差分法类似，只不过用当前帧的图像与背景图像相减。这种方法与帧间差分法相比，在原理与编程复杂性相似的情况下，提取的目标轮廓更加精确。但在实际应用中，一幅完美的背景总是很难得到的，因此在实际使用时还要有更多的策略。 由于目标和背景通常有相对运动，因此也可以通过分析目标的运动特征来检测背景中的运动目标。其中最常用的算法是先估计运动场，然后在运动场估计的基础上进行目标检测。运动场是三维物体的运动在图像平面的投影，这样可以得到的图像亮度随时间的变化，也就是所谓的光流场。光流场并不等同于运动场，但是在很多情况下，可以用光流场近似运动场。但是这种方法的一个致命缺点是计算非常复杂，除非有特定的硬件支持，否则很难得到实时的结果。 以上三种目标检测算法没有充分考虑图像序列的时空特性，一般会导致在复杂背景下小运动目标的检测不够理想，往往在背景和运动目标颜色接近的区域出现像素点的漏检现象，使得检测出来的运动目标不够完整。本系统则针对这种漏检现象，采用了基于空间和时间相关性的目标物体检测方法，并引用了基于触摸屏技术的智能人机交互界面，较大程度的提高了系统检测效率。
