随着移动设备和互联网服务的快速发展，摄像头使用这些设备和服务管理家庭安全越来越流行。为了扩大传统家庭监控摄像机的可用性范围，我们提出了基于UPnP的监控摄像机系统（USCS），该系统采用UPnP技术来搜索、控制和管理基于IP的摄像机。通过UPnP，可以访问互联设备和家庭内部的控制网络，以实现数据共享、通信和娱乐。然而，当前的UPnP最初是为本地网络设计的。因此，我们将UPnP控制模块集成到开放服务网关计划（OSGi）框架中，以从远程网络访问UPnP服务。控制点是可以访问UPnP设备的外部网络，UPnP干扰器设备通过USCS托管在家庭区域网络中。

    与传监控统系统相比，我们的系统在使用我们的系统的家庭网络中改进了基于IP的摄像头的搜索、管理、发现和操作。通过OSGi提供的远程访问功能，用户可以使用移动设备实时监控家庭安全状态。因此，用户可以更高效、更即时地监控他们的家，确保家庭成员和财产的安全。在本文中，我们提出了一种识别视频中感兴趣区域（ROI）的算法，特别是针对从家庭视频中提取的关键帧。摄像机运动是影响视觉显著性的一个新因素。全局运动参数用于生成基于位置的重要性贴图。这些贴图可以与使用其他视觉和高级特征计算的其他显著性贴图组合。在这里，我们将基于屏蔽器对比度的显著性作为一个重要的低层次因素，同时将人脸检测作为我们方法中的一个高层次特征。

 

    室内定位、活动分类和行为建模对于监视应用（包括独立生活和远程健康监测）越来越重要。在这篇论文中，我们研究了鱼眼摄像机（具有非常广角镜头的高分辨率CCD传感器）摄像头在室内环境中监测人的适用性。结果表明，这些传感器对于自动活动监测和人员跟踪非常有用。我们确定了与从这些屏蔽器视频序列中提取信息相关的实际和数学问题，并确定了解决这些问题的未来方向。