计算机视频监控系统设计及应用研究

学习，输入正负样本来完成训练，并且形成行人检测分类器，例如通过神经网络、SVM等，这种方法在使用过程中需要对样本进行大量的训练，如果样本无法对全部应用场景进行全方位的覆盖，可能会对性能产生影响。

这种方法在检测的过程中主要为室外，背景建模会受到室外环境的影响，在统计学习的过程中一定要重视加强样本的训练，这样才能提高检测的准确度。

帧率主要指的是每秒钟能够显示的画面数量。在系统设置视频帧率的过程中，主要设置为25 fps，也就是说每秒能够展示25张图片，这种系统在使用的过程中可以检测区域内的行人，及时开启入侵报警的功能，在行人从该区域离开的过程中可以对行人进行有效识别。分析该区域，如果区域的面积为4 m×4 m，那么正常人从进入该区域到离开，使用的时间往往在0.4 s以上，与实际情况相结合，对帧时间间隔检测设定为0.2 s，这样可以提高检测的精确度，使其符合系统检测的具体需要。

图1展示的主要是系统主体功能模块的测试情况，在图1当中的图1（a）主要是原始视频帧数据，图1（b）主要是文本得到目标数之后的二值图像，在运算之后，可以有效去除背景当中的干扰，对目标物内部产生的问题进行弥补，实现目标物的识别功能，具有较好的使用效果。

4 结语

随着当前时代的快速发展，智慧安防的理念逐步深入传统的视频监控领域，传统的模式已经无法满足当前时代发展的需要，正面临着被淘汰的风险。随着当前计算机视觉、嵌入式、互联网等技术的快速发展和渗透，视觉监控逐步开始向智能化、高清化的方向发展。在此过程中一定要与实际情况相结合，合理地控制监控视频，实现检测非法进入与预报警告的功能。

参考文献

[1]黄岩.基于计算机软硬件的视频监控系统设计与研究[J].计算机技术与发展， 2018， v.28;No.253（5）：127-130.

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