监控摄像头抖动,如何用软件解决?

wuxiao0313 2012-09-19 09:05:25
现场摄像头抖动无法避免,用软件如何解决?
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hztj2005 2012-12-25
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引用 5 楼 zhoujk 的回复:
http://blog.csdn.net/zhoujk/article/details/4212950
浏览了下,真不错。
javamy005 2012-12-25
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有点晕,看不懂!!
傻X 2012-09-19
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高端了吧,最多装个传感,抖动的时候保持对焦事件最长的点的图像。
lqfcu2 2012-09-19
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问下诺基亚的光学防抖~~哈哈
LiuYinChina 2012-09-19
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AD 不稳吧?
sxcong 2012-09-19
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相机防抖还有意义,不过也只有单反实现的不错,也是最近几年的事情。
摄像头就没什么意义了吧,你看CCTV的录相画面都还在抖。
如果你有摄像头,那么配合一款名为“Alparysoft VideoLock for Webcam”(下载地址:http://www.alparysoft.com/file.php?id=47)的软件即可让你的摄像头牢牢的为你看住“大门”了。从此也不必为别人窃取了密码而担心,因为你本人就是系统用户的“密码”。1.设置解锁帐户和密码 当下载并安装好该软件后,我们将摄像头连接到电脑上并运行桌面上所创建的“Alparysoft Video Lock”快捷图标,这时将打开“VideLock:The Tip Of The Day”使用技巧提示窗口,如果你希望在使用中掌握,那么直接点击“Close”按钮,之后将打开“Enter Your Name and Password”窗口。这里要在“User Name”和“Password”处分别设置软件使用者的用户名和密码小提示:设置这个密码的作用是为防止摄像头因意外故障而不能识别你时,则可以通过强制方法为电脑进行解锁,在下文中我们也将会详细介绍如何解锁。 如果摄像头已连接好,那么最后点击“OK”按钮即可打开软件的操作界面。如果出现没有检测到摄像头的提示,那么将不能正常打开软件操作界面窗口,可以重新将摄像头接口与电脑连接,如果不行就调换一个USB接口。另外重新安装或升级摄像头的驱动也可以解决一些摄像头的兼容性问题。2.设置摄像头侦测精度 在软件的操作界面中点击“Training”后,在当前的视频窗口我们就会看到一个黄色的方框开始校准自己的脸部,为了让软件在识别过程中获得较高的安全系数,我们还需要设置一下摄像头的侦测精度,具体方法可在右侧窗口“Calibrate”栏下调整识别的精度。这里我们会看到“0”、“1”和“2”三个刻度,其中如果将滑块移到“0”处则表示最高的识别精度,虽然安全但不容易被识别;移至“2”处表示最低的识别精度,虽然容易识别但安全系数最低,移到“1”处表示识别精度和安全系数均为中,因此想获得较合理的精度范围,我们可以将小滑块移到“1”刻度偏左处如果视频画面效果不好,例如出现视频窗口花屏、显示速度缓慢、以及视频画面为黑白或光线不足等问题,也将会严重影响到以后侦测的效果。所以这里我们针对不同的问题给出一些解决方法:(1)如果视频画面显示为花屏,这可能是由于安装摄像头的驱动程序与显卡驱动程序不兼容而造成的,这时需要升级显卡或摄像头的驱动程序。另外也有可能是摄像头与其它正在使用的设备(例如数码相机)产生了冲突,这时就需要停用容易引起冲突的设备。(2) 如果视频刷新速度缓慢,则可能是由于电脑性能偏低造成的,需要对系统进行适当优化,如果打开了太多程序或感染了病毒也可能导致系统性能降低,可进行杀毒和关闭一些无用程序进行解决。此外升级一下主板、显卡、声卡等相关硬件设备的驱动程序也可以有效提高系统速度和稳定性。(3) 如果视频画面为黑白或光线比较暗,则可能是由于摄像头属性没有设置正确造成的,可以通过设置摄像头的属性来排除故障。只要在当前识别软件窗口中点击“Settings”按钮,然后在弹出的窗口中找到“Camera Settings”栏,点击其中的“…”按钮,打开摄像头属性窗口。在该窗口中可以通过移动滑块来改变图象的亮度、对比度、灰度以及色调等,选中“背光补偿”则视频画面将显得光亮一些,将“去抖动”设置为“60Hz”则能改善视频闪烁程度并且使视频显得更加清晰,设置好后点击“确定”即可(如图3)。3.拍摄相片档案 在这一步中我们使用摄像头拍摄的相片将会存放在识别数据库中,这样当以后需要解锁时,那么摄像头所拍摄的相片将会与数据库中已保存的相片进行核对。 在拍摄时我们最好将自己的脸部正面对准摄像头,当“Calibrate”栏中的小圆球颜色显示为绿色时,我们才可以点击“Recongnition database”栏下的“Add Picture”按钮,这时当前所拍摄的相片就会被存放在识别数据库中。如果觉得拍摄效果不理想,那么可在“Recongnition database”栏下的相片列表中选中欲删除的相片,然后点击“Delete”按钮删除,再次进行拍摄即可。 4.锁定系统与系统解锁 现在我们已经为自己在识别数据库中“留了档案”,不过在锁定系统进行测试前,那么还需要开启系统屏幕保护并进行一下设置,这样可使我们在按键盘上的“WIN键盘+L”或“Ctrl+Alt+L”热键后可以对系统进行锁定。另外,如果你想设置自己离开电脑5分钟后,使系统自动进入锁定状态,那么只要在软件界面中点击“Settings”,然后在右侧窗口中下方将“Wait min”后的“10”设置为“5”即可(如图4)。在此标签页中我们还可以在“Hot Key”处更改锁定系统的热键,而选中“Run at startup Windows”项后,则可让系统在每次启动后便自动运行Alparysoft VideoLock for Webcam程序 小提示:在如图4的设置窗口中点击“Change Name”按钮可以更改解锁的用户名和密码。 经过以上设置后,当系统进入锁定状态时,其他用户就再也不能解除其他用户就再也不能解除屏幕保护程序状态了,无论怎么晃动鼠标或敲击键盘也不会出现任何要求输入密码的窗口。而唯一的解除方法就是你自己做回电脑前,并将自己的脸部对准摄像头。这时摄像头会将所拍摄的相片与之前已存储在识别数据库中的相片进行核对比较,在核对正确后系统便会自动进行解锁。而其他用户因没有存储自己的相片,所以自然不会被正确识别,也就无法对系统进行解锁。 当然,万事没有绝对。如果不幸因其它原因,摄像头连你也“六亲不认”时,只要按软件默认的“Ctrl+Alt+Q”热键,就将打开一个“Unlock Computer”小窗口,在该窗口中输入最先设置的软件解锁密码最后点击“OK”也可解除系统锁定。 小提示:如果对软件进行注册后,在软件的“Security level”栏中还可以设置侦测安全级别,在默认情况下为“User Detection”级别,这也是最高安全级别,表示侦测到的用户相貌与数据库里的图片基本一致时才能解锁。另外在“Waning Level”栏里我们还可以设置摄像头将在什么情况下根据侦测的情况进行记录,例如默认情况为“Face”,那么摄像头只有在侦测到脸部图像时才会记录现场图片,如果设置为“None”则不记录任何现场图片。在“View Logs”标签页中还可以查看锁定期间记录的现场图片。 小小的摄像头可不仅只用来与好友进行视频聊天的,当我们不在电脑旁时还可以为我们把住电脑这道“大门”哦,如果有兴趣不妨一试。答案补充 买个高像素的摄像头比较好识别。
AI+智能安防监控整体解决方案 2 0 1 9 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第1页。 01 安防监控的现状:摄像头密布+大量无用视频数据 Ai赋能升级是趋势:让摄像机识人识物自主学习 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第2页。 02 目前基于云端的智能识别的问题 未来趋势:智能识别三样不能少 摄像头+AI+边缘计算 云端人脸识别技术性价比低:IP摄像头+人脸捕捉服务器+人脸比对服务器: 过程消耗资源大:数据收集上,不仅要有图像或视频的抓拍、镜头跟踪、防抖动以及确保更多有效像素等关键技术。在图像、视频的处理方面,还会运用到视频图像的检测技术、人体动态识别技术、图像无线通讯传输技术等等。 实际落地应用变得并不容易:大量数据传到服务器进行识别,就会产生不少通信成本,而且有些相当耗时。。。 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第3页。 04 智能BOX:AI+边缘计算二合一 摄像头智能化不靠云 AI-BOX 前端集成人脸获取、深度学习识别算法可完成人脸验证 智能学习:通过收集大量的人脸数据集,利用深度信息来做人脸检测、识别,逐步提升AI算法模型的准确率,解决传统识别的繁琐步骤。 节省大量带宽资源:边缘计算的使用,强化摄像头终端的运算处理能,可让其所搭载的人脸识别功能不再依赖云端服务器,避免耗费时间上传图片。 处理速度快:通过AI-BOX 在本地设备上直接完成脸部辨识,进而让识别过程缩短至1.5秒内 深度学习Ai算法+边缘计算终端 智能AI-BOX AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第4页。 05 AI-BOX 应用场景广阔 黑名单的识别与侦测:检索陌生流动人员、小偷、通缉犯等 白名单上人员的识别处理:员工考勤、学生签到、社区、园区流动人口管控、商业场所VIP贵宾的识别:通过AI-BOX人脸识别系统的应用,可以快速定位其个人喜好与消费习惯,还可将相关信息快速发送至其他连锁店面,又变成了可用数据馈给了AI系统。 深度学习Ai算法+边缘计算终端 人脸识别、物体识别 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第5页。 06 智能AI-BOX让普通安防摄像头瞬间升级为 AI摄像头 普通IP摄像头 (支持RTSP) 智能AI-BOX 边缘计算+Ai算法 智能抓取 深度学习 人脸识别 行为识别 轨迹跟踪 AI 安防系统 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第6页。 07 保护投资 部署快捷 : 利用旧摄像头、网络无需改造 AI-BOX只需一根网线接入 在同一网段内 将摄像头IP绑定 AI-BOX AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第7页。 08 深度学习 功能强大: 高速抓取人像 流动人员无感知扫描标注、自学习智能识别、预警 智能动态监测 高速抓取人脸特征 白名单人员识别 陌生人预警并标记 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第8页。 09 性价比高:智能AI-BOX赋能传统安防系统 市场其他智能系统需要新增大量设备 包括更换有识别功能的摄像机,视频处理器,视频服务器等等,这无疑增加了成本,提高了改造难度。 我们的优势:简单!高效!性价比高! 只需在现有系统中加入"智能AI BOX"智能终端就可以实现视频拍摄、图片抓拍、智能识别、可疑预警、自主学习、数据更新等功能。 真正实现事半功倍! AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第9页。 10 根据需求定制可视化管理平台 在学校园区和教学楼宇、办公楼宇内部、宿舍等安全监管重要位置布设视频监控,同时,在三维地图上可以直观的看到每个摄像头的位置分布,可以对监控画面任意的拖放、缩放;也可以同时打开若干个画面,随意排列,实现全方位、全时空智能管理。 AI+智能安防监控整体解决方案全文共14页,当前为第10页。 成都某大型建筑工地项目 项目实施一周后,施工方实现整个施工过程可视化、施工风险预见、人员出入考勤规范有序,纠正工人安全穿戴问题13人次 。同时监控项目中污染物排放,减少了监察部门干预,项目进度因此加快,智能工地项目落地效果超出了施工方的预期。 北京朝阳区某楼宇项目的建设,大大减轻了楼宇安保人员的工作量,安保人员可以集中精力关注未能通行人员和访客人员,物业部主任也可以方便的在手机上查看整个楼宇运营情况,对业主APP反馈的问题能够及时响应,现在的楼宇安防运营能力比以往提升了200%。 武汉某大学智慧校园项目上线10天内,成功阻止了百余名社会危险人员入校,起到震慑作用,提高了校区安全管理水平。 新疆乌鲁木齐某智慧社区项目建设后1个月,社区完成准确的居民信息档案建立,排查2800多名陌生人员,有前科记录人员13名,社区内滞留、闲散人员明显减少,有效提高了社区管控力和处突能力。 11
描述 毕业设计题目是:视频摄像头运维管理系统的设计与实现。项目设计实现了一个视频监控管理系统,包含用户登录、用户管理、监控监视、摄像头异常自动告警、网络拥塞自动告警以及存储告警日志等功能,同时本文提出了一种摄像头异常自动检测算法。该算法可以在无人干预的情况下, 自动检测摄像头遮挡、移动、花屏、画面静止和抖动的情况并发出告警,能有效降低运维人员的负担。以上系统通过测试实现了对视频监控摄像头的自动化管理,提高了视频监控摄像头的运维水平和效率。 特点 界面采用 material design 谷歌设计风格。 提出了一种摄像头异常自动检测算法,有效减少管理员工作量。 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在
在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能对目标有效的提取是重要而基础的问题,因此本文在此背景下,围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题,研究了关于1)静态背景、动态背景的前景目标提取,能在背景复杂化的条件下,将运动的目标;2)带抖动视频;3)静态背景下多摄像头对多目标提取;4)出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下,如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上,通过对附件2中几组视频的分析,我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想,因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。并和传统的Vibe算法做对比,结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。而且对我们的算法模型做了效果评价。详细数据参考正文与附录。 问题二是在背景为动态(如有水波的产生)的情况下,对前景目标的提取问题。在此问题中,由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声,对前景目标的识别和提取造成干扰,因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。在用Vibe算法对场景预检测的基础上,建立混合高斯模型分别对前景和背景进行

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