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第1章 视频监控系统 2

1.1模拟视频监控系统 2

1.1.1基本型 2

1.1.2数字控制型 5

1.2数字视频监控系统 6

1.3网络视频监控系统 10

1.4智能视频监控系统 11

1.5视频监控系统抗干扰方法 17

1.6视频监控系统防雷设计 19

第2章 视频传感器 23

2.1传感器视频信号 23

2.1.1模拟视频信号 23

2.1.2数字视频信号 28

2.2 CCD视频传感器 29

2.2.1 CCD传感原理 29

2.2.2 CCD传感器分类 31

2.2.3 CCD传感器参数 32

2.2.4特种CCD摄像机 34

2.2.5 360°全景摄像机 35

2.2.6红外CCD热像仪 39

2.2.7 CCD传感器镜头 41

2.2.8 CCD视频时空域采样 43

2.2.9 ITU656规范 46

2.2.10 ITU1120规范 49

2.3 CMOS视频传感器 51

2.3.1 CMOS传感原理 52

2.3.2 CMOS的RAW规范 53

2.3.3 CMOS的优缺点 55

2.4 CIS视频传感器 56

2.4.1 CIS传感原理 56

2.4.2 CIS传感器应用 58

2.5视频传感器比较 58

第3章 物理传感器 61

3.1雷达传感器 61

3.2超声波传感器 63

3.3红外传感器 65

3.3.1主动红外传感器 65

3.3.2被动红外传感器 67

3.3.3模块应用方法 69

3.4声音传感器 72

3.5振动传感器 74

3.6磁开关传感器 75

3.7气体传感器 76

3.7.1气体传感器原理 76

3.7.2 CO气体传感器 77

3.8温度传感器 80

3.8.1热电阻温度传感器 80

3.8.2集成电路温度传感器 82

3.8.3新一代智能温度传感器 85

3.9湿度传感器 87

3.9.1湿度传感器测量 87

3.9.2湿度传感器分类 88

3.9.3湿度传感器HS1101 88

3.10光电感烟传感器 90

第4章 视频监控网络 92

4.1视频远程传输 92

4.1.1模拟同轴电缆传输 92

4.1.2模拟光纤传输 95

4.1.3数字网络传输 97

4.2视频控制总线 101

4.2.1报警系统联网方式 101

4.2.2 RS485总线 102

4.2.3 CAN总线 103

4.3 IP视频传输 108

4.3.1流媒体技术 109

4.3.2 RTP协议 114

4.3.3 RTSP协议 116

4.3.4 DDNS协议 119

4.4网络摄像机 124

4.4.1网络摄像机原理 124

4.4.2网络摄像机应用 125

4.4.3网络摄像机QOS 126

4.4.4网络摄像机新技术 127

第5章 智能视频监控 130

5.1概述 130

5.2智能视频监控的功能 132

5.3智能视频监控的体系结构 137

5.4智能视频监控的关键技术 139

5.4.1运动目标检测 140

5.4.2运动目标分类 141

5.4.3运动目标跟踪 141

5.4.4行为分析与识别 142

5.4.5卡尔曼滤波 144

5.4.6 HMMs 145

5.4.7 ANN 153

5.5智能视频监控的应用 159

5.6智能视频监控的发展趋势 161

第6章 运动侦测与目标分类 163

6.1运动目标侦测 163

6.1.1时间差分法 163

6.1.2背景减除法 167

6.1.3光流法 171

6.2运动估计与运动矢量提取 178

6.2.1运动估计 178

6.2.2块匹配方法 179

6.2.3块匹配准则 180

6.2.4块匹配运动估计算法 181

6.3目标判断与分类 184

6.3.1目标图像特征 185

6.3.2目标判断方法 188

6.3.3目标分类器 189

6.3.4目标判断的评价原则 190

6.4基于物体形状的目标判断 191

6.4.1特征选择与提取 191

6.4.2分类器设计 194

第7章 人脸检测与识别 199

7.1人脸区域检测 199

7.1.1人脸区域特征分析 199

7.1.2基于肤色特征的人脸区域检测 201

7.1.3基于Adaboost的人脸区域检测 203

7.2人脸特征提取 210

7.2.1线性子空间法 210

7.2.2核判别法 212

7.2.3纹理分析法 214

7.2.4结构分析法 217

7.2.5频谱分析法 220

7.3人脸特征匹配 221

7.3.1距离测度方法 221

7.3.2相似测度方法 222

7.3.3匹配测度方法 223

7.4三维人脸识别 224

7.5人脸识别的发展趋势及应用 226

7.5.1发展趋势 226

7.5.2应用场景 226

7.6人脸数据库介绍 227

第8章 车牌检测与识别 229

8.1概述 229

8.1.1任务与流程 229

8.1.2应用领域 230

8.2车牌区域定位 232

8.2.1车牌区域特征 232

8.2.2基于颜色特征的车牌区域检测 233

8.2.3基于形状特征的车牌区域检测 234

8.2.4基于投影特征的车牌区域检测 237

8.3车牌图像预处理 241

8.3.1车牌图像二值化处理 241

8.3.2车牌图像降噪 242

8.3.3边框和铆钉去除方法 243

8.3.4车牌字符分割 244

8.4车牌字符识别 248

8.4.1车牌图像匹配方法 249

8.4.2结构特征识别方法 250

8.4.3统计特征识别方法 253

8.5假冒车牌监测与识别 257

8.6车牌识别发展趋势 258

第9章 异常行为识别 260

9.1异常行为识别模型 260

9.2暴力行为识别 261

9.2.1暴力行为特征分析 261

9.2.2暴力行为特征提取 263

9.2.3暴力行为的运动特征提取 264

9.2.4暴力行为的运动特征分类 269

9.3可疑行为识别 274

9.3.1可疑行为识别现状 274

9.3.2可疑行为识别模型 277

9.3.3可疑行为特征提取 279

9.3.4可疑行为特征识别 282

9.4异常行为识别的发展趋势 283

参考文献 285