基本信息
- 项目名称：
- 基于视频分析的校园智能监控系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 本系统以校园中教学楼的走廊、楼梯、实验室和楼前空地、停车场为监控场景，实现了越线报警、聚集检测和徘徊检测等三个智能监控功能。其意义在于，实现智能、实时、主动地监控，减少人力浪费，减轻安保人员工作量，避免由于保安视觉疲劳而造成的漏报，提前预防和制止犯罪，阻止校园中各种安全事故的发生，维护校园环境和谐稳定，保障学生的生命财产安全。
- 详细介绍：
- 基于视频分析的校园智能监控系统通过摄像机采集视频，在不需要人为干预的情况下，系统自动的分析和抽取视频序列中的关键信息，检测出运动物体，当发现监控场景中的异常时，以最快最佳的方式协助安保人员处理危机。本系统利用视频分析技术中的混合高斯背景建模法（GMM）完成目标检测，运用Cam-shift算法对目标进行跟踪，以校园中教学楼的走廊、楼梯、实验室和楼前空地、停车场为监控场景，实现了越线报警、聚集检测和徘徊检测等三个智能监控功能。其意义在于，实现智能、实时、主动地监控，减少人力浪费，减轻安保人员工作量，避免由于保安视觉疲劳而造成的漏报，提前预防和制止犯罪，阻止校园中各种安全事故的发生，维护校园环境和谐稳定，保障学生的生命财产安全。经实践证明,基于视频分析的校园智能监控系统的软硬件兼容性良好；阈值等参数可随监控场景的不同而手动调整，方便准确；且系统具有较好的准确性、鲁棒性和稳定性。本系统具有操作简单，兼容性强，灵活性强，适用范围广泛的特点，并可为学校减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入，不仅可以应用于校园中，还可以应用于社会中的大多数公共场所，如银行、车站、商场等，可扩展性强。运用Cam-shift算法对目标进行跟踪，基于HSV色彩空间完成了阴影消除。
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
- 本系统意为改善普通视频监控系统只将视频当作事后证据而无法实时预警的不足，避免因保安疏忽造成的漏报，协助保安预防安全事故和犯罪的发生，保障校园安全。系统实时采集视频并无需人为干预而自动分析视频中的关键信息，异常发生时自动报警。系统分别采用GMM和Camshift算法对运动目标检测和跟踪，HSV色彩空间下消除阴影，实现了越线报警、聚集和徘徊检测三个智能监控功能。实践证明系统具有很好的鲁棒性和准确性。
科学性、先进性
- 普通视频监控系统需要保安不间断地观察多个屏幕，这对于人来说难免产生疲劳和疏忽，由于没能及时观察到异常的趋势，提前采取有效的保护措施，意外往往发生在此时。本系统以摄像机代替了容易产生视觉疲劳的人眼，用智能分析模块代替人脑的思维分析，在不需人为操作的情况下对视频序列自动地进行前景提取和目标跟踪，异常发生时自动报警，在减轻保安工作量的同时也使得监控系统更加智能、主动，预警更加及时、准确，避免漏报。本系统的检测模块采用背景建模法中的GMM，与目前常用的背景检测方法相比GMM综合效果更佳，更适用于实际的实时智能监控。目标跟踪模块采用CamShift算法，可获取运动目标的位置、大小及运动方向，信息采集更加完整、准确。
获奖情况及鉴定结果
- 无
作品所处阶段
- 中试阶段
技术转让方式
- 无
作品可展示的形式
- 视频 软件
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
- 系统软件部分已打包成安装程序，首次使用前需安装。用户可以通过交互界面对本地视频调取和播放；还可以开启摄像机对场景实时监控，并可保存监控视频以供随时回放。系统操作简单，兼容性强，效率高，成本低，适用于大多数公共场所。目前各行各业对智能视频监控系统的需求都极其迫切，且需求量日益递增。基于视频分析的智能视频监控系统有着广泛的应用范围和庞大的需求量，必将为社会创造出巨大的财富和经济利益。
同类课题研究水平概述
- 视频监控具有广泛的应用前景和潜在的经济价值，从而激发了国内外广大科研工作者及相关商家的浓厚兴趣，尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。实时视觉监控系统 W4不仅能够定位人和分割出人的身体部分，而且通过建立模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为；英国的雷丁大学已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究 ；IBM 与 Microsoft等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中。目前在国内的研究机构中，中国科学院北京自动化研究所模式识别国家重点实验室的视觉监控研究组处于领先地位。他们对交通场景的视觉监控( 基于三维线性模型定位、基于扩展卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法)、人的运动视觉监控(基于步态的远距离身份识别)和行为模式识别( 提出了对目标运动轨迹和行为特征学习的模糊自组织神经网络学习算法)进行了深入研究，取得了一定的研究成果。国内其它一些高校也进行了这方面的研究，如上海交通大学、北京航空航天大学等，他们在混合高斯背景建模和卡尔曼滤波跟踪器等算法的研究和改进上都取得了显著进展。沈阳航天航空大学还将智能视频监控系统应用于无人机的侦查功能中。国内许多大型视频监控上市公司，如海康威视、浙江大华和中国安防等也都在致力于智能监控系统的研发。
