基于内容的短视频拷贝检测系统的设计与实现
这是一篇关于视频拷贝检测,OpenCV,Flask,React的论文, 主要内容为随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,网络上视频数据增长迅速,面对海量的视频数据,如何快速有效的检测视频库中的冗余数据,如何有效的进行版权保护成为视频拷贝检测亟需解决的问题。此文主要设计并实现了基于内容的短视频拷贝检测系统,该系统属于实验室项目,需求相对稳定与简单,是由理论到应用的一次实践,并且随着理论的不断更新与优化,该系统也会随之迭代和改进。用户可以使用该系统上传待测视频,在数据库中查询与待测视频相似的视频片段,从而实现视频拷贝的检测;也可以通过该系统对视频库进行全局的拷贝检测。此文深入研究探讨了 B/S架构的Web开发技术,遵循前后端分离、前端组件化的设计思想,将系统分为以下五大模块:(1)视频获取模块:提供用户上传本地视频或网络视频的入口,系统会对视频进行初步处理,本地视频会计算并匹配MD5值,以校验上传视频是否是视频库中的重复文件,网络视频会进行安全性检测。(2)数据存储与管理模块:主要负责对视频数据、特征数据的存储与管理,是系统的基础功能模块,为视频拷贝检测功能提供基础服务。(3)目标检测模块:指定某个或某几个待测视频,在目标视频库中进行拷贝检测,以确认待测视频是否为目标视频库中视频文件的拷贝。本模块是系统的核心功能,主要用于视频来源追究、版权维护等。(4)全局检测模块:对指定视频库或者全局视频库进行拷贝检测,以检测视频库中是否有互为拷贝的文件。本模块也是系统的核心功能,主要用于视频库查重。(5)数据可视化模块:对系统统计数据、检测结果进行可视化处理,以图表等形式,生动形象的展示给用户。作者独立负责或主要参与了本项目的需求调研、技术调研和系统开发,完成了整个系统的架构设计与各个功能模块的开发。在项目研发期间,作者查阅了大量视频拷贝检测相关资料,深入研究了视频拷贝检测技术的具体流程与实现过程,并根据项目实际需求制定了具体的解决方案。目前,该系统已在实验室环境下稳定运行,经过反复测试与完善,验证了系统可以正确有效的提供基于内容的短视频拷贝检测系统的基本功能。
基于ARM的嵌入式智能监控系统设计
这是一篇关于嵌入式系统,图像采集,无线传输,OpenCV,异常行为识别的论文, 主要内容为随着社会的进步和科学技术的不断发展,人们的安防意识也不断提升,尤其是在人口老龄化越来越严重的今天,对于独居老人室内外安防的需求不断增加,因此,运用先进的视频监控技术对独居老人进行监护,能够及时发现和处理独居老人的异常行为,保障独居老人的人身安全,是当前社会的迫切需求。对于该社会问题,本文利用ARM嵌入式技术、无线通信技术并结合OpenCV视觉库的特点,实现了一个集老人视频监测、行为识别、异常通知为一体的智能监控系统。首先,本文选用了搭载Exynos 4412处理芯片的S3C4412开发板,提出一款智能视频监控系统的设计方案。在系统服务器搭建方面,基于Linux操作系统并采用B/S架构完成整体软件设计;针对视频图像采集问题,通过USB接口连接摄像头并利用V4L2摄像头驱动完成图像数据采集功能;在视频传输前,利用开发板上移植的H.264编码库对摄像头采集到的视频进行编码与压缩;进而基于TCP通信协议通过Wi-Fi将视频资源发送给浏览器,使得用户可实时观察周围环境情况。其次,根据系统需求分析,利用OpenCV提供的API对图像进行初期处理,并对原始图像进行混合高斯背景建模;针对混合高斯背景建模方法处理过程中存在遮挡物、复杂环境等情况下目标识别不够精确的问题,将经过处理的图像进行YOLOv3算法融合处理,对运动中的图像进行细捕捉,针对目标大小随时发生改变的特性,保证其位置状态及目标准确性;进而通过融合卡尔曼滤波和均值漂移的方法对图像进行跟踪处理,达到跟踪过程中的实时性高、精度准确的效果,完成整体的目标跟踪过程;最后将获得的各类图像特征样本通过SIFT算法进行特征点提取,采用视觉词袋和SVM支持向量机分类模型学习和训练达到图像进行异常行为的识别的目的,如遇意外,服务端将异常状况及时报告给家人。最后对系统整体功能进行了测试,客户端能够在局域网范围内获得视频监控内容,经过服务端对图像处理后,在检测到异常时,能实时地向监护人发送报警信息。在系统测试中,异常行为识别成功率达92.3%,满足智能监控系统整体需求,为下一步研究做出铺垫,具有一定的实际应用价值。
基于机器视觉的临床表单自动识别系统研究与实现
这是一篇关于OpenCV,Yolov5,EAV,TAVR的论文, 主要内容为随着医疗创新环境的改善,国内医院对医疗效率与高质量临床数据的需求已经出现了快速增长的趋势。本课题旨在研究一个实现临床数据标准化结构化,e CRF(Electronic Case Report Form)可自定义配置高复用的临床表单自动识别系统,将医学、信息科学、计算机科学等学科的优势特长结合起来,形成了一个有机的整体,为医院临床科研奠定基础。具体研究内容如下:(1)提出一种基于三角定位的表单区域检测和图像矫正算法,首先对表单图像进行边缘检测、图像平滑、阈值二值化,根据表单图像上的三个位置标记特征确定表单区域的大致区域,然后通过轮廓提取算法找出区域内的最大轮廓,根据最大轮廓的拟合多边形的四个顶点坐标截取出表单区域,考虑到输入图片摆放不正、褶皱造成图片扭曲的问题,本文对图片运用仿射变换进行矫正,最后再进行大小调整得出分割结果。(2)提出一种基于表单先验知识的Yolov5-TCT表单识别方法,首先将表单复选框中心位置和内容关联信息记录到数据库中,通过加入Tranformer Encoder和CBAM(Convolutional Block Attention Module)的Yolov5目标检测模型对经过上述表单区域检测算法处理的表单图像进行识别,得到表单中填写的复选框信息坐标位置,最后根据表单先验知识来确定信息的具体内容。(3)针对TAVR术种相关的临床试验报表内容和结构,采用EAV(Entity Attribute Value)数据模型研究设计数据库,实现e CRF表单自定义配置高复用功能。(4)针对当前医院的开发环境,选择B/S架构,以Java为主要开发语言,采用当下流行的Spring Boot+Vue+SQLServer+Redis框架,严格按照相关部门和信息科的开发规范进行临床表单自动识别系统的研发。论文最终形成了一套完整的针对TAVR注册研究的临床表单自动识别系统,在某三甲医院实施结果表明,本系统满足科室数据采集查询和导出的需求,结合扫描录入、随访提醒等功能,极大的提高了医护人员的工作效率,同时也为以后的临床、教学和科研留下宝贵的资料。
基于ARM嵌入式平台的口罩检测系统设计与实现
这是一篇关于嵌入式,口罩佩戴检测,ARM,YOLO,OpenCV的论文, 主要内容为鉴于当前严峻的疫情形势,本文考虑到在车站、广场、学校、食堂等一些公共场所内,具有人流量大、人员接触过于密集等特点。为了在相关区域更好的监督行人佩戴口罩状况,便于阻断疫情的传播。本文利用嵌入式设备设计一款低成本、低功耗的口罩佩戴检测系统。本文所做的主要工作与成果如下:首先对课题的研究背景与意义进行了阐述,对目前针对口罩佩戴检测的国内外研究现状以及在嵌入式端实现深度学习方法的研究现状进行了阐述。其次对现阶段目标检测领域的相关算法进行了分析,介绍了YOLO系列目标检测算法的发展过程。鉴于在嵌入式端进行目标识别的YOLOV3-Tiny算法识别速度较慢、模型占用空间过大和计算量较大等缺点。本文通过实验结果对比,最终选取轻量化的YOLO-Fastest目标检测网络,应用于本文算力较低的嵌入式平台。收集并整理口罩佩戴检测的数据集,完成对数据集的分类、预处理及标注、训练、测试等工作。最终通过Dark Net神经网络训练得出检测精度与速度较为理想的模型,并植入到嵌入式端应用端,实现口罩的佩戴检测功能。最后选择Arm Cortex-A7内核的I.MX6LL开发板作为本文的硬件平台。在其基础上移植U-Boot、Linux内核、功能较为完善的根文件系统。并设计显示屏、声卡、摄像头等关键硬件驱动程序。在软件层面,为其移植Open CV用以调用训练好的模型,并从实际应用出发,用QT软件设计一套具有一定的实用价值得口罩佩戴检测应用程序。
交通民警自动诚信考勤系统设计与实现
这是一篇关于诚信考勤,移动定位技术,SSM,OpenCV的论文, 主要内容为目前,传统的考勤模式是由纸质登记出勤记录,容易造成出勤造假,记录出错等问题,而目前由指纹打卡出勤记录比较适用于固定场所,当有人员进行外勤工作时不宜进行考勤统计。以上这些考勤都无法做到动态考勤,只能定点进行考勤的方式。而随着智能手机的大量普及,以及移动互联网技术的兴起。为更加先进高效考勤技术的实施带来了基础,利用Android系统结合业务需求可以解决上述问题。本文系统通过深入调研民警外勤作业需求,根据Android系统的GPS定位为考勤签到签退记录凭证,通过对整个业务系统的功能点梳理、数据库设计,并对系统的开发与测试按照软件工程严格把控每个过程。整个系统的思路是民警通过民警号与个人信息进行绑定之后,当有外勤作业时签到或者签退时,通过人脸识别比对模板照片进行签到签退,防止用户代打卡行为,民警信息与签到照片通过移动终端传输到服务器端进行人脸识别对比,将对比信息返回给用户界面,整个系统的重点内容是对考勤系统的业务流程设计与人脸识别的功能实现设计。本文的移动考勤系统的开发部分,基于Android系统的优势采用比较成熟稳定的框架与组件,在后台业务逻辑中采用SSM框架对移动终端进行数据交互,同时对数据表进行关联性设计、优化设计、备份设计,在人脸识别方面采用OpenCV视觉库进行识别比对。在功能实现方面,本次的诚信考勤系统以下几个功能模块,它们分别是系统管理、考勤管理、协调工作管理、任务管理,排班管理以及消息推送管理。系统经过测试可以有效满足民警的诚信考勤和移动办公的需求。
基于内容的短视频拷贝检测系统的设计与实现
这是一篇关于视频拷贝检测,OpenCV,Flask,React的论文, 主要内容为随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,网络上视频数据增长迅速,面对海量的视频数据,如何快速有效的检测视频库中的冗余数据,如何有效的进行版权保护成为视频拷贝检测亟需解决的问题。此文主要设计并实现了基于内容的短视频拷贝检测系统,该系统属于实验室项目,需求相对稳定与简单,是由理论到应用的一次实践,并且随着理论的不断更新与优化,该系统也会随之迭代和改进。用户可以使用该系统上传待测视频,在数据库中查询与待测视频相似的视频片段,从而实现视频拷贝的检测;也可以通过该系统对视频库进行全局的拷贝检测。此文深入研究探讨了 B/S架构的Web开发技术,遵循前后端分离、前端组件化的设计思想,将系统分为以下五大模块:(1)视频获取模块:提供用户上传本地视频或网络视频的入口,系统会对视频进行初步处理,本地视频会计算并匹配MD5值,以校验上传视频是否是视频库中的重复文件,网络视频会进行安全性检测。(2)数据存储与管理模块:主要负责对视频数据、特征数据的存储与管理,是系统的基础功能模块,为视频拷贝检测功能提供基础服务。(3)目标检测模块:指定某个或某几个待测视频,在目标视频库中进行拷贝检测,以确认待测视频是否为目标视频库中视频文件的拷贝。本模块是系统的核心功能,主要用于视频来源追究、版权维护等。(4)全局检测模块:对指定视频库或者全局视频库进行拷贝检测,以检测视频库中是否有互为拷贝的文件。本模块也是系统的核心功能,主要用于视频库查重。(5)数据可视化模块:对系统统计数据、检测结果进行可视化处理,以图表等形式,生动形象的展示给用户。作者独立负责或主要参与了本项目的需求调研、技术调研和系统开发,完成了整个系统的架构设计与各个功能模块的开发。在项目研发期间,作者查阅了大量视频拷贝检测相关资料,深入研究了视频拷贝检测技术的具体流程与实现过程,并根据项目实际需求制定了具体的解决方案。目前,该系统已在实验室环境下稳定运行,经过反复测试与完善,验证了系统可以正确有效的提供基于内容的短视频拷贝检测系统的基本功能。
摄像式远传水表管理系统的设计与开发
这是一篇关于水表,数字图像识别,C/S,OpenCV,MFC,TCP/IP的论文, 主要内容为我国现有传统水表已销售多年,市场比较大。为实现信息化管理的需要,水表应具有数据远传功能。若将现有传统水表改成远传水表,实施成本较高,故水表市场销售比较难以切入。本课题瞄准对现有水表的改造,设计并开发了摄像式远传水表管理系统,在现有水表的基础上加装摄像头,通过无线网络,传输水表图像数据,在降低成本的同时可以保证水费的正常收取,提高供水公司的工作效率,有着广阔的应用前景。本文的摄像式远传水表管理系统是基于C/S模式开发实现的,摄像头和水表构成采集水表数据的终端,集中器通过RS485总线控制摄像头,定时获取图片数据,其GPRS模块将收到的图片数据通过Internet网上传给服务器。服务器将接收的图像数据解析、识别后,存储当前水表读数至数据库中。操作员通过人机界面客户端对服务器进行访问,实现水费收取、统计管理等用户功能需求,服务器也会响应请求并回复数据给客户端。本文研究的主要内容包括：1.水表表头数字图像识别算法的研究。在实际水表图像采集过程中会引入各种各样的噪声,本文先通过预处理改善输入图像质量,包括彩色图像转为灰度图像、图像增强、噪声去除三方面。通过二值化方法实现目标与背景的分离,采用连通小区域去除法消除二值化后的噪声。通过区域定位法确定目标数字区域,对有倾斜的图像采用旋转投影法进行校正,然后采用数字字符分割法获取单字符图像。本文提出一种基于模板匹配的有效的二次识别算法,实现整字和半字识别。最后实现了粘连字符的识别以及高度自适应的字符识别。2.水表管理系统服务器软件的设计与开发。分析了服务器的工作原理,基于单一职责原则设计了服务器的总体结构。服务器主要包括数据库、通信模块和数据库事务处理模块。对于数据库,基于用户需求,建立相关实体表、视图和存储过程,并设计了性能优化策略和备份恢复策略。通信模块的实现中,给出本文自定义通信协议,采用多线程技术实现与多个客户端大并发的数据收发与数据处理。数据库事务处理模块使用ADO.NET实现数据库的访问,根据标志位实现不同的应用功能。同时也完成了服务器端的界面设计。3.水表管理系统客户端软件的设计与开发。客户端从层次结构上分为数据通信层、数据业务处理层和用户界面层。数据通信层利用基于TCP/IP的Socket套接字实现异步非阻塞网络数据通信,采用多线程技术实现底层通信。数据业务处理层是客户端应用功能的逻辑实现部分,重点讨论了用户管理模块功能的设计和实现方法。最后完成了各功能模块的用户界面设计。为了验证摄像式远传水表管理系统是否满足各项设计指标,对系统分别进行了通信测试、水表图像识别率测试、功能测试、容错性测试。测试结果表明,系统运行稳定可靠,满足预定的要求。
基于云计算的智能视频监控平台的研究与实现
这是一篇关于云计算,智能监控,图像处理,OpenCV,JavaEE的论文, 主要内容为随着网络通信技术的不断发展,网络接入速度不断提升,使网络视频监控代替传统模拟-数字式视频监控得到了快速发展。而如今的网络视频监控大多是基于客户端/服务器端(Client/Server,C/S)架构,客户端部署困难,服务器端压力大,支持的视频流有限,系统扩展性差,功能单一,对视频的监控还是依靠人的监视来判断,可靠性低。本系统采用了浏览器/服务器端(Browser/Server,B/S)结构,省去了在用户计算机上部署专用客户端程序的麻烦,使得系统功能的升级可以全部在服务器端完成,而不需要用户端做出任何改变,更为重要的是借助于云平台,客户端不受用户硬件或者软件平台的限制,只需要一台接入互联网有浏览器的设备即可。服务器端采用了分布式架构设计,增加了服务的可扩展性、高并发请求时的系统响应速度和系统的稳定性。服务器端接收摄像头发来的视频流,对视频流进行解析后交给后台的视频分析进程进行分析,如果遇到用户设定的事件发生时,立即推送警告和实时视频给用户,实现无人值守24小时监控。相较以往的图像处理模式,本系统在服务器端完成了视频图像识别而不是在各个视频源处进行处理,降低了对视频源的处理性能的依赖。本课题完成了系统平台的数据库“文档”数据模型的设计,视频流服务器的搭建以及平台后台服务器应用软件的设计开发。通过服务器搭建测试证实系统实现了预定的目标。
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