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本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进VGG16卷积网络的排烟视频检测方法，步骤如下：步骤1：生成烟囱排放图像数据集；步骤2，将训练集送入到改进VGG16卷积网络中进行训练，得到多个权重模型。所述的改进VGG16卷积网络的主网络结构是VGG16，最后两个全连接层改成两层卷积层，用于多尺度提取烟囱图像特征，再连接全局均值池化层，生成的矩阵用于结果输出，最后输入到损失函数中进行分类，构造完整的网络结构。本发明检测的速度得到了很大的提升，并且使用不同长宽比的default box，使得多个default box可以适应不同物体的不同形状和尺寸。

本发明涉及视频监控领域，公开了一种隧道烟雾的视频检测方法及其装置。本发明中，每个检测窗附带一个长时窗和短时窗，用以保存特征值的前L个值。在进行隧道烟雾的视频检测时，以根据检测窗内图像计算的图像灰度的方差作为特征值加入到检测窗的长时窗和短时窗中，得到各长时窗的时窗均值之和，与各短时窗的时窗均值之和。如果长时窗的时窗均值之和≥短时窗的时窗均值之和与S的乘积，则触发烟雾警报信号。通过获取检测窗内的图像亮度方差变化，能够有效地反映烟雾对视频图像带来的变化，从而能够保证烟雾警报信号的触发准确性以及灵敏度。

本发明公开了一种基于傅里叶域适应的人脸伪造视频检测方法，涉及人脸伪造检测技术领域，其特征在于：该方法的主要步骤如下：S1：将源域数据集和目标域数据集中的视频序列进行傅里叶域适应，得到域对齐后的视频序列；S2:将域对齐后的视频序列中每一帧图像输入到Xception网络中，得到每一帧图像的特征向量；S3：将域对齐后的视频序列输入到TimeSformer时空变换器网络中，得到视频序列的特征向量；S4：将Xception网络和TimeSformer时空变换器网络输出的特征向量相互融合，得到融合后的特征向量；S5：将融合后的特征向量输入到分类器中，得到视频序列是否为人脸伪造的判断结果。

本发明公开了一种基于视频检测的车辆速度异常检测及车辆速度异常预警方法，首先，构建车辆速度异常检测预警系统，包括检测模块和提示模块；检测模块包括视频检测模块、车数判断模块、车道判断模块、速度判断模块、车牌检测模块、信号发射模块；提示模块包括信号接收模块、第一预警模块和第二预警模块；然后基于构建的车辆速度异常检测预警系统，获取车辆速度异常行为，判断车辆行驶状态；最后发送车辆预警信息。本发明通过对车辆视频检测得出相关车辆速度、车辆行驶车道等信息判断车辆速度是否异常；在异常的情况下通过短信等第一次预警、软件推送，语音播报等第二次预警提醒驾驶员以正常车速行驶，从而提高道路通行能力与道路安全指数。