基于OpenCV和MFC的视频监控系统（实现行人检测）

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简介：
本项目开发了一款结合OpenCV与MFC技术的视频监控系统，专注于高效准确地进行行人检测。通过先进的图像处理算法，该系统能够实时识别并追踪画面中的行人活动，为家庭、商业等场景提供智能安全解决方案。采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频中的移动物体实时检测，并使用OpenCV默认的行人检测模型来识别监控视频中的行人。将这两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。可以在X64文件夹下的Debug文件夹内找到.exe文件以查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，并确保在X64平台上运行。

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基于OpenCV和MFC的视频监控系统（实现行人检测）

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本项目开发了一款结合OpenCV与MFC技术的视频监控系统，专注于高效准确地进行行人检测。通过先进的图像处理算法，该系统能够实时识别并追踪画面中的行人活动，为家庭、商业等场景提供智能安全解决方案。采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频中的移动物体实时检测，并使用OpenCV默认的行人检测模型来识别监控视频中的行人。将这两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。可以在X64文件夹下的Debug文件夹内找到.exe文件以查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，并确保在X64平台上运行。

基于TensorFlow的自动行人检测与监控系统：行人检测系统

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本系统基于TensorFlow开发，采用深度学习技术进行高效准确的行人检测。适用于公共安全及智能交通领域，保障行人安全。基于深度学习的行人自动检测与监控系统在安全性和检查方面扮演着重要角色，然而这项任务往往非常繁琐。随着深度学习技术的发展，人类得以从一定程度上解放出来完成这一任务。该项目构建了一个简易且有效的监控系统，利用深度学习的目标检测功能实现流量统计和行人的自动化识别。该系统的源代码依据Apache2.0协议开放，请严格遵守此开源许可。项目由以下三个子模块构成： 1. 基于TensorFlow平台的行人检测系统 2. 适用于Android平台的数据推送系统 3. 利用JavaWeb技术呈现数据的展示系统整个项目的架构图如下所示：在服务器部署方面，以下是具体的要求： 1. **服务器配置要求**：操作系统为Ubuntu 16.04 x64版本；处理器主频需达到2.0GHz或以上；内存至少8GB；显卡建议使用NVIDIA GTX1080或更高级别产品。此外，确保服务器的IP地址是公共可访问的。对于基于TensorFlow平台的行人检测系统而言，其依赖于以下组件： - TensorFlow库 - OpenCV图像处理库以上描述仅概述了项目的基础架构和部署要求，并未详细列出所有技术细节或特定代码示例。

基于OpenCV的行人检测实现

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本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行行人检测的研究与实践，通过图像处理技术识别画面中的行人，为智能监控和自动驾驶等领域提供技术支持。使用OpenCV自带的分类器来检测视频中的运动行人。此工程包含两个分类器：haarcascade_upperbody.xml（上半身分类器）和haarcascade_fullbody.xml（人体分类器）。前者用于识别行人的上半身，后者则用来识别整个人体。

基于OpenCV的行人检测实现

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本项目采用OpenCV库，实现了高效的行人检测算法。通过分析图像与视频流中的特征，准确识别并跟踪行人，适用于安全监控及自动驾驶领域。该代码使用Opencv实现，因此在精度方面可能不尽如人意。此代码可以识别视频和图片，但若要切换识别对象类型，则需要自行调整设置。

基于OpenCV技术的视频监控系统

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本项目基于OpenCV开发，构建了一个智能视频监控系统，能够实现运动检测、目标跟踪等功能，有效提高安全防范水平。本段落介绍了一篇关于使用OpenCV视觉库开发的视频监控系统设计论文。该系统实现了视频存储、播放以及对图像帧进行简单处理的功能，并附有源代码。

利用OpenCV实现的行人检测系统

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本项目基于OpenCV开发，旨在构建一个高效的行人检测系统。通过运用先进的计算机视觉技术，该系统能够准确识别图像与视频中的行人，广泛应用于安全监控、智能交通等领域。基于OpenCV的行人检测系统实现本段落探讨了如何利用OpenCV在图像处理领域中的应用来开发一个行人的检测系统。通过使用OpenCV提供的各种工具和技术，我们可以有效地识别并跟踪视频或静态图片中的行人。这不仅涉及到基本的图像预处理步骤，还包括选择合适的特征提取方法以及训练分类器模型等关键环节。整个过程包括了： 1. 图像采集：获取包含行人的视频帧或者静态照片。 2. 预处理：对输入数据进行必要的变换和增强操作（例如调整大小、灰度化）以改善后续步骤的效果。 3. 特征提取与分类器训练：采用合适的特征描述子（如HOG+SVM）从图像中抽取出有助于区分行人与其他对象的关键信息，并利用这些特点来构建一个能够准确预测目标类别的机器学习模型。 4. 行人检测及跟踪：将上述步骤得到的结果应用于实际场景，实现对行人的识别与定位功能。通过这种方式，可以创建出一种高效且实用的行人监测解决方案。

基于FPGA的视频监控系统的设计和实现

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本项目设计并实现了基于FPGA技术的视频监控系统，通过优化硬件结构与算法提升了系统的实时处理能力和安全性。基于FPGA的视频监控系统的设计与实现是西安电子科技大学硕士生的一篇毕业论文。这篇论文主要探讨了如何利用现场可编程门阵列（FPGA）技术来设计并实施高效的视频监控解决方案，涵盖了从硬件架构到软件算法的各项细节和技术挑战。

AbnormalBehaviorDetection-master_RNN_keras_基于监控视频的行为异常检测

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本项目采用RNN模型和Keras框架，致力于通过分析监控视频来识别行为异常，提升公共安全与隐私保护技术的应用水平。基于光流特征的监控视频异常行为检测方法利用了CNN与RNN，并在UCSD数据库上进行了实现。此项目使用Keras框架及Python 3.6编程语言完成。

基于Qt与OpenCV的无线视频监控系统

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本项目构建了一个基于Qt和OpenCV技术的高效无线视频监控系统，旨在提供实时、高清且稳定的视频流服务。通过结合两者的强大功能，实现了灵活友好的用户界面设计以及卓越的图像处理能力，适用于家庭安全、远程监测等场景。我们使用Qt结合OpenCV设计了一款基于嵌入式的无线视频监控系统，该系统具备人脸检测和头像保存功能。系统采用C/S结构，在ARM开发板上搭建的Qt多线程Linux系统服务器用于采集和发送视频；用Qt结合OpenCV制作的客户端运行在PC上，提供监控功能。本段落介绍了如何设置Qt的Linux系统环境并将其移植到ARM、V4L2视频采集的过程以及如何使用Qt多线程处理视频数据。测试结果表明，在WiFi环境下，该系统能够进行有效的实时监控。

基于OpenCV的智能视频监控系统设计

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本项目旨在开发一种利用OpenCV库实现的智能视频监控系统，通过先进的计算机视觉技术进行实时分析与监测，有效提升安全防范水平。采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预，提高监控效率，并减轻人的工作负担。该系统还能对动态场景中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。本段落介绍了OpenCV中的一种运动模板检测方法，并提供了使用此方法来实现运动目标检测、跟踪及智能判断的实验结果。智能视频监控建立在数字化和网络化视频监控的基础上，但又超越了普通的网络化视频监控，是一种更高级的应用形式。这种系统能够识别不同的物体，并能发现画面中的异常情况。它以最快最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而协助安全人员有效处理危机事件，并尽量减少误报或漏报现象的发生。