Surveillance Video Enhancement, Analysis, and Interpretation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Stout, Dorothy

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2011-4

价格:$ 90.34

装帧:HRD

isbn号码:9780849315633

丛书系列:

图书标签:

视频监控
视频分析
图像处理
计算机视觉
安全技术
法医学
证据分析
视频增强
深度学习
人工智能

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具体描述

Covering well-known and emerging technologies, this book details the current state of video security and outlines a set of standard operating procedures and practices employed to examine videotaped evidence. The authors use actual video related criminal cases to explore the techniques and strategies used to capture, analyze, and convict criminals who have been recorded on videotape. They discuss topics ranging from the kinds of videotape formats likely to be encountered, the strengths and weaknesses of various security systems, how those differences can effect forensic analysis, how to work with damaged videotapes to recover more evidence, and how video analysis has fared in recent courtroom decisions.

《监控视频增强、分析与解读》深度挖掘海量影像数据，赋能智慧安全与精准决策在当今信息爆炸的时代，视频监控系统已渗透到社会治理、公共安全、商业运营乃至个人生活的方方面面。从城市天网到企业车间，从交通枢纽到住宅小区，无时无刻不在生成着海量的视频数据。然而，原始的监控视频往往受到各种不利因素的影响，如光照不足、低分辨率、运动模糊、镜头畸变、遮挡干扰等，导致其图像质量低下，信息提取困难。同时，面对如此庞大的数据量，如何高效、精准地从中发现有价值的信息，更是巨大的挑战。《监控视频增强、分析与解读》一书，正是应运而生，旨在为视频监控领域的研究者、工程师、安全专家以及相关从业人员提供一套系统、前沿且实用的技术指南。本书聚焦于如何通过先进的图像处理技术提升监控视频的质量，如何利用智能分析算法挖掘视频中的关键信息，以及如何将分析结果进行有效解读，从而将海量、低质量的视频数据转化为具有战略价值的洞察力，最终服务于更广泛的应用场景。第一部分：监控视频增强——让模糊变得清晰，让杂乱归于有序本部分深入探讨了各种图像增强技术，以克服原始监控视频固有的质量缺陷。我们将从最基础的图像预处理开始，逐步深入到更复杂的增强算法。图像预处理与去噪：介绍经典的去噪算法，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，并分析其在不同噪声类型下的表现。我们将重点讨论如何针对视频监控场景中常见的椒盐噪声、高斯噪声以及传感器引入的随机噪声进行有效抑制，同时最大限度地保留图像细节。此外，还将介绍图像的色彩校正、亮度与对比度调整等技术，以还原视频的真实色彩和细节层次。低质量视频的超分辨率重建：随着高清甚至超高清监控需求的提升，低分辨率视频的增强显得尤为重要。本书将详细介绍单帧超分辨率和多帧超分辨率技术。在单帧超分辨率方面，我们将剖析基于插值、基于稀疏表示以及深度学习（如SRCNN、EDSR、ESRGAN等）的方法，阐述其原理、优劣以及在监控视频中的应用前景。对于多帧超分辨率，我们将重点关注如何利用连续帧之间的信息冗余来提高分辨率，包括运动估计、帧对齐以及多帧融合等关键技术。运动模糊的校正：在监控场景中，快速移动的物体或相机晃动常导致运动模糊。本书将介绍不同类型的运动模糊（如均匀模糊、非均匀模糊）及其成像模型。我们将详细讲解传统的盲去卷积算法，并重点介绍基于深度学习的运动模糊去模糊方法，展示如何通过端到端的网络模型有效恢复模糊图像的清晰度。光照不均与恶劣天气下的图像增强：夜间低照度、强烈的阴影、雾霾、雨雪等恶劣天气条件是监控视频质量下降的常见原因。本部分将深入研究针对性的增强技术，如Retinex理论在低照度图像增强中的应用，以及基于直方图均衡化、同态滤波等传统方法。同时，我们将介绍利用深度学习模型进行光照补偿和去雾、去雨算法，旨在提升在复杂光照和天气条件下的视频可见性。镜头畸变校正与透视变换：广角镜头或鱼眼镜头在监控系统中常用于扩大视野，但会引入严重的径向和切向畸变。本书将介绍镜头畸变模型，以及如何通过查找表或多项式拟合进行畸变校正。此外，还将探讨透视变换在校正倾斜、不正视角画面中的作用，恢复场景的真实几何关系。第二部分：监控视频分析——洞察隐藏的事件与行为一旦视频质量得到提升，下一步便是从中提取有意义的信息。本部分将系统介绍各种智能视频分析技术，涵盖目标检测、跟踪、行为识别等核心领域。目标检测与识别：从海量视频帧中准确地检测出感兴趣的目标（人、车辆、特定物体）是后续分析的基础。本书将回顾经典的二维目标检测算法（如HOG+SVM、DPM），并重点聚焦于深度学习时代的先进方法，包括基于区域（R-CNN系列）、单阶段（YOLO系列、SSD）以及Anchor-free（CenterNet、FCOS）的目标检测器。我们将深入解析这些模型的网络结构、损失函数、训练策略，并讨论其在不同监控场景下的性能表现和优化方向，如小目标检测、遮挡目标检测等。多目标跟踪：在检测到目标后，如何连续地跟踪它们在视频中的运动轨迹是关键。本书将讲解多目标跟踪（MOT）的经典范式，包括检测-跟踪（Tracking-by-Detection）和联合检测-跟踪（Joint Detection and Tracking）。我们将介绍数据关联算法，如匈牙利算法、卡尔曼滤波器、SORT、DeepSORT以及基于图神经网络的跟踪方法，阐述如何有效地分配检测框和维护目标ID。行为分析与异常事件检测：识别并理解视频中的人类行为，以及检测与正常模式不符的异常事件，是视频监控智能化的高级目标。本部分将介绍基于姿态估计的行为识别方法，如利用PoseNet、OpenPose提取人体关键点，并结合LSTM、GRU等时序模型进行动作分类。同时，我们将深入探讨异常事件检测技术，包括基于模型（如马尔可夫模型、隐马尔可夫模型）的方法、基于聚类的方法以及基于深度学习的异常检测方法（如生成对抗网络、自编码器），重点分析如何定义和识别诸如跌倒、打斗、非法闯入等关键异常行为。场景理解与事件检索：超越对单个目标的分析，理解整个场景的上下文信息以及检索特定发生的事件变得日益重要。本书将介绍场景分类、场景分割技术，以及如何利用视频中的时空信息进行事件的自动识别和分类（如开会、行走、打牌等）。我们将讨论如何构建视频事件数据库，以及如何实现基于文本描述的视频事件检索，为视频内容管理和信息回溯提供支持。人脸识别与属性分析：人脸识别是监控视频分析中的重要应用，用于身份验证、失踪人口查找等。本书将介绍人脸检测、人脸对齐、特征提取以及匹配的完整流程。我们将分析经典的特征提取算法（如LBP、FisherFace）和基于深度学习的方法（如FaceNet、ArcFace），并探讨人脸属性分析（如性别、年龄、情绪）的应用。第三部分：监控视频解读——将数据转化为洞察与决策分析结果的价值最终体现在其能否被有效解读和应用。本部分将探讨如何将复杂的分析结果转化为易于理解的洞察，并指导实际应用和决策。可视化技术与人机交互：如何将大量的分析结果（如检测框、轨迹、行为标签、异常告警）直观地呈现在用户面前是关键。本书将介绍各种视频可视化技术，包括边界框叠加、轨迹回溯、热力图、事件序列图等。同时，我们将讨论如何设计高效的人机交互界面，使用户能够方便地进行视频回放、搜索、筛选以及结果的标注和修正。多源信息融合与知识图谱构建：监控视频分析的结果往往需要与其他信息源（如传感器数据、社交媒体信息、报警记录）进行融合，以获得更全面的认知。本书将介绍多模态信息融合的策略和技术，以及如何利用知识图谱来表示和推理视频分析中提取的实体、关系和事件，从而构建更智能的知识库。智能报警与决策支持：将分析结果转化为及时、准确的报警信息，并为决策者提供支持，是监控系统的核心价值所在。本书将探讨智能报警系统的设计原则，包括告警阈值的设定、告警粒度的控制、误报与漏报的权衡。我们将分析如何根据报警信息制定应急响应预案，以及如何利用视频分析结果来评估安全态势、优化资源配置，例如在交通管理、安防巡检等场景中的应用。隐私保护与伦理考量：随着视频监控技术的广泛应用，隐私保护和伦理问题日益凸显。本书将专题讨论在视频增强、分析和解读过程中涉及的隐私保护技术，如人脸模糊、匿名化处理。同时，我们将审视数据使用中的伦理边界，强调负责任的技术应用，避免滥用和歧视。未来趋势与挑战：最后，本书将展望监控视频分析技术的未来发展方向，包括更强大的实时分析能力、更精细化的行为理解、基于自主学习的视频分析系统、以及与其他AI技术的深度融合（如自然语言处理、增强现实）。同时，我们将分析当前面临的挑战，如算法鲁棒性、计算资源限制、大规模数据管理以及法律法规的更新等。《监控视频增强、分析与解读》不仅是一本技术手册，更是一部引领读者深入理解视频监控技术核心价值的实践指南。通过对书中理论与方法的学习和实践，读者将能够有效地提升视频监控系统的智能化水平，从而在维护公共安全、提升运营效率、优化决策过程等方面发挥更大的作用，真正实现“让视频说话，让数据发声”。