论文部分内容阅读
随着社会的高速发展,物质水平的提高及我国大规模人口流动的现状,安全防范意识逐渐被提上日程。视频监控作为现代安防的一种有力的手段得到了越来越多的重视,视频监控系统也开始被广泛地应用起来,逐渐普及于普通人们的生活之中。智能化、自动化的视频监控技术将是整个视频监控领域一个大的发展趋势。需要研究使视频监控能更加准确且自动地识别异常情况的方法,及能够依靠机器判别的智能视频监控需要具有的特点。本文建立了一个小型智能视频监控系统,以该系统为应用点,通过分析搭建系统的过程及系统中所用到的技术,来探索智能视频监控系统所应具备的特点、各个模块间应满足的要求,和使得视频监控更加智能的图像处理算法,其中包括入侵检测、人脸识别、手势识别、肤色识别等。通过分析这些技术优势与不足,希望它们能在视频监控领域中产生更加多元化的作用。在人脸识别中,将基于图形特征的识别方法与肤色识别相结合,一定程度上避免了某些具有人脸特征却非人脸的图像而产生的误判,以达到增加识别准确度的作用。在图像预处理中,增加直方图均衡化的操作,以此增强图像的亮度及对比度,重点突出人脸目标的轮廓,方便分类器的筛选图片,增加检测的准确度。本系统是基于OpenCV开源库开发而成,采用客户端与服务器端的架构模型,客户端负责采集数据发送给服务器端,服务器端通过一定的策略及相应的图像处理算法决定是否告警,并通过AT命令控制通信设备发送告警短信至用户手机。系统的功能清晰,在实现了远程监控的基础上,通过入侵检测决定是否进入需要身份验证的预告警环节,身份验证采用PCA人脸识别及手势识别等方法,一旦目标未通过身份验证,则采取短信告警的措施。系统能自动且准确判断入侵所带来的异常情况,并能够快速地实现短信告警,提高了监控的准确率及效率。