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基于OpenCV与Socket的网络视频监控系统设计与实现
被引量：
14
1
作者
陈名松
邱晓金
许笑
《现代电子技术》
北大核心
2017年第2期57-59,共3页
为了降低开发视频监控系统的成本与时间,提出一种新的、可行的网络视频监控系统方案。该系统使用OpenCV与Socket编程实现,采用的是客户机/服务器(C/S)模型。客户端请求进行视频监控并对视频流图像接收、显示;服务器端采用多进程编程满...
为了降低开发视频监控系统的成本与时间,提出一种新的、可行的网络视频监控系统方案。该系统使用OpenCV与Socket编程实现,采用的是客户机/服务器(C/S)模型。客户端请求进行视频监控并对视频流图像接收、显示;服务器端采用多进程编程满足多客户的监控请求并将采集到的视频图像以视频流的方式发送到客户端。实验结果表明该系统设计极大降低了视频监控系统的开发时间与开销。
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关键词
OPENCV
SOCKET
网络视频监控
多进程编程
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职称材料
一种基于幂指数拉伸的去雾算法
2
作者
李忠国
吴昊宸
+2 位作者
付启高
席茜
吴金坤
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第1期62-72,共11页
比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法。首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1~3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换...
比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法。首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1~3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换后分量生成HSV图像再变换到RGB空间,生成增强后的去雾图像。以饱和度均值、亮度指标、信息熵和对比度作为去雾评价的指标,确定最优的拉伸幂指数组合。然后使用最优幂指数完成去雾处理,同时根据图像饱和变化的阈值或时间间隔长度决定是否重新寻找最优拉伸幂指数。最后使用Python软件,借助多进程编程实现本文去雾算法。当图像分辨率为400像素×300像素时,树莓派上运行时幂指数参数寻优用时为5.077~6.160 s,单帧图像去雾用时第1帧时间长为0.308 s,其余时间为0.077~0.168 s,结果验证了本文算法的实时性。
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关键词
去雾增强
HSV空间
幂指数拉伸
去雾评价
多进程编程
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职称材料
题名
基于OpenCV与Socket的网络视频监控系统设计与实现
被引量：
14
1
作者
陈名松
邱晓金
许笑
机构
桂林电子科技大学信息通信学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第2期57-59,共3页
基金
广西科技攻关开发项目(桂科攻1348014-9)
2015年广西区研究生创新项目(YCSZ2015145)
文摘
为了降低开发视频监控系统的成本与时间,提出一种新的、可行的网络视频监控系统方案。该系统使用OpenCV与Socket编程实现,采用的是客户机/服务器(C/S)模型。客户端请求进行视频监控并对视频流图像接收、显示;服务器端采用多进程编程满足多客户的监控请求并将采集到的视频图像以视频流的方式发送到客户端。实验结果表明该系统设计极大降低了视频监控系统的开发时间与开销。
关键词
OPENCV
SOCKET
网络视频监控
多进程编程
Keywords
OpenCV
Socket
video surveillance
multiprocess programming
分类号
TN926-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种基于幂指数拉伸的去雾算法
2
作者
李忠国
吴昊宸
付启高
席茜
吴金坤
机构
江苏科技大学机械工程学院
贵州风雷航空军械有限责任公司
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第1期62-72,共11页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0309100)。
文摘
比较同一场景无雾和有雾时图像RGB(Red-green-blue)三通道和HSV(Hue-saturation-value)三通道的变化,提出一种基于幂指数拉伸的去雾算法。首先将图像从RGB变换到HSV空间,将饱和度分量和亮度分量分别作1~3的幂指数拉伸和调整,将拉伸变换后分量生成HSV图像再变换到RGB空间,生成增强后的去雾图像。以饱和度均值、亮度指标、信息熵和对比度作为去雾评价的指标,确定最优的拉伸幂指数组合。然后使用最优幂指数完成去雾处理,同时根据图像饱和变化的阈值或时间间隔长度决定是否重新寻找最优拉伸幂指数。最后使用Python软件,借助多进程编程实现本文去雾算法。当图像分辨率为400像素×300像素时,树莓派上运行时幂指数参数寻优用时为5.077~6.160 s,单帧图像去雾用时第1帧时间长为0.308 s,其余时间为0.077~0.168 s,结果验证了本文算法的实时性。
关键词
去雾增强
HSV空间
幂指数拉伸
去雾评价
多进程编程
Keywords
haze removal enhancement
HSV space
power exponential stretching
haze removal evaluation
multiprocessing programming
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于OpenCV与Socket的网络视频监控系统设计与实现
陈名松
邱晓金
许笑
《现代电子技术》
北大核心
2017
14
在线阅读
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职称材料
2
一种基于幂指数拉伸的去雾算法
李忠国
吴昊宸
付启高
席茜
吴金坤
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022
0
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