取证视频分析软件

执法人员在证据提取过程中严重依赖取证视频分析（FVA）软件。然而，当今的FVA软件复杂、耗时、依赖设备且昂贵。发展中国家难以获得这一通往安全避风港的途径。取证一词是指通过后处理将科学方法应用于犯罪调查，而监控则是对实时视频流的密切监视。本毕业设计的主要目标是开发一款高效且有效的FVA软件，通过对学术研究论文、在线数据库和法律文件的严格和系统审查来解决其不足之处。其范围涵盖多目标检测、多目标跟踪、异常检测、活动识别、篡改检测、通用与特定图像增强以及视频摘要。所采用的方法包括多种机器学习技术、GPU加速以及用于实时和后处理的高效集成架构开发。为此使用了CNN、GMM、多线程和OpenCV C++编码。所提出方法的启示将显著加快FVA过程，特别是通过新颖的视频摘要研究领域。该项目产生了三项研究成果：基于运动对象的无碰撞视频摘要、取证与监控分析工具架构以及帧间篡改伪造检测。结果包括取证和监控面板的输出，重点关注视频摘要和斯里兰卡背景。主要结论包括优化和高效的算法集成，以克服处理能力、内存方面的限制，并在实时性能与准确性之间取得折衷。