监控视频数据中知识发现方法
项目概况
- 1. 研究情况： 项目依托国家自然科学基金“监控视频数据 中知识发现方法研究（61472166）”，常州市社会发展项目“常州 公路路网监控视频灾害事件智能分析及应用示范”，基于大数据、 计算机视觉和深度学习技术，研究监控视频图像特征表示、交通目 标检测与行为分析、海量视频并发分析处理方法等交通监控视频智 能分析基础问题，从海量监控视频提取稀疏事件数据，并在常州市 公路路网建立示范工程，实现道路拥堵、积雨积雪、烟火等道路事 件的自动识别与预警。 项目主要研究内容与特点如下： 1）针 对监控视频分析场景复杂，实际应用中受到多种因素干扰，提出了 直方图均衡图像增强、二代小波的红外图像细节增强等图像增强方 法，改进监控视频源图像质量，提出局部簇块聚类判别性稀疏特征、 多通道深度神经网络特征提取等交通图像特征表示方法； 2）提 出了基于多通道图像特征的场景识别，即可定性检测道路积水积 雪，也可定量检测积水深度与积雪等级； 3）构建高性能实时并 发视频分析平台，提供道路缓行/拥堵、道路积水及深度、道路积 雪及等级、桥洞烟火异常等多种异常事件检测及报警的应用服务。 项目已经通过国家基金委结题验收，成果被中国电子学会鉴定为 “国内领先水平”。 2. 应用领域： 项目可应用于高速 公路或国/省干道路网综合管理，挖掘利用路网已有监控视频资源， 自动识别路网中积水/冰雪、拥堵等异常，为路网运维和公众出行 提供实时决策支持，具有成本低、自动、实时等优势。 3. 社会 经济效益： 研究成果推进了公路路网监控视频大数据分析挖 掘应用，对提高路网管理水平起到积极作用，道路异常事件的实时检测预警可有效减少灾害事件的经济损失，推广后产生巨大的社会 效益。其算法和软件系统推广将产生大量的经济效益，预计每个市 域路网经济效益在 200 万元以上。
团队介绍
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