基于深度学习的智能视频监控系统设计与实现文献综述

 2021-11-05 07:11

毕业论文课题相关文献综述

文 献 综 述一 课题研究背景与意义随着监控需求的日益增加,以及智慧城市和公共安全需求的不断增长,监控摄像头的安装量急剧上升,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为热门研究课题。

当今社会,人口众多,公共场景复杂,存在诸多安全隐患,需要实时的监控。

人们对安全性要求的不断提高和经济条件的改善,监控摄像头的个数越来越多,覆盖的范围也越来越广,因此,人力监控不再能满足广泛覆盖的监控区域。

传统的视频监控系统仅提供视频的捕获、存储和回放等简单的功能,机械地记录发生的事情,很难起到预警和报警的作用。

若要保证实时监控异常行为并及时采取有效措施,就需要监控人员时刻的监看视频,这种情况下,监控人员容易疲惫,尤其面对多路监控视频时,往往目不暇接,很难及时对异常做出反应,且对于监控人力开支控制的要求日益明显。

因此这就迫切需要智能视频监控,来辅助甚至能够替代监控人员的工作智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样,商业前景十分良好,智能视频监控技术在物联网背景下展现出未来不可或缺的发展趋势。

二 智能视频监控技术随着计算机科学的进步,原来需要大量人力完成的机械性的重复工作逐渐被交由计算机完成。

计算机视觉作为一门基于机器学期、图像处理和模式识别的交叉学科,是近年来快速发展的一个研究领域。

其主要任务是模拟人的视觉能力,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。

建立用于检测图像或视频中是否有行人的人工智能系统,被称为行人检测。

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