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搜索资源列表

  1. 室内场景视频结构化描述系统设计

  2. 视频结构化描述是对一种视频内容信息提取和应用的技术, 它对视频内容按照语义关系, 采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段, 组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。本文介绍基于该技术的室内场景描述系统方 案, 系统实现对室内场景的描述以及相关描述数据的存储和分发。结果表明经过结构化描述的视频可提高应用效率。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-29
    • 文件大小：425kb
    • 提供者：vblittleboy

  1. 基于语义信息提取的新闻视频场景分割方法

  2. 随着数字视频的广泛应用，视频数据库系统已成为多媒体领域的一个研究热点。在建立视频数据库的过程中， 视频场景的分割是一个重要而又难以解决的问题。文章从分析新闻视频场景所特有的结构特征入手，提出了一种基于语 义信息提取的新闻视频场景分割新方法，该方法通过对音频流和视频流中的镜头变换、主持人镜头、主题字幕和静音区 间等语义信息的提取和分析来实现新闻视频场景的分割。实验表明，采用该文提出的方法，场景分割正确率可达86.9%， 较好地解决了新闻视频场景分割问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-03
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：vblittleboy

  1. 张宏江的一篇比较经典的视频分割论文

  2. 张宏江的一篇比较经典的视频分割论文，比较老，现在不容易找到了

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-04
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：xiaoxixi1020

  1. 海康视频卡动态库

  2. using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; using System.Runtime.InteropServices; namespace DS40XXSDK { #region enum /// /// 板卡

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2014-09-06
    • 文件大小：93kb
    • 提供者：ld19851126

  1. 基于高斯混合模型的视频背景建模

  2. 在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题，在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-12
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：u014463416

  1. 梯度海量视频内容搜索系统

  2. 1 系统概述 随处可见的视频监控，无非就是摄像头不停地抓拍录像。然而，一旦须要检索视频中的特定目标，人们面对的往往是在成千上万个小时的海量视频中大海捞针，传统上须要投入的人力和时间，简直让人不敢想象，也很不现实。因此，如何通过计算机程序快速从海量视频中搜索特定目标，已经成为当前视频检索和视频侦查迫切须要解决的问题。 当前市场存在的视频侦查系统，普遍仅仅是依赖于传统局限的“帧差法”、“背景建模法”、“颜色分类法”等，从视频中检测所有运动目标，开发出的系统大多停留在“视频摘要”、“视频浓缩”、“拌

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-07-26
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：ruixin_1981

  1. vidi软件人工智能深度学习缺陷检测软件视频应用

  2. ViDi 红色：分割段和缺陷探检测 ViDi 红色工具用于探检测异常和美观缺陷。无论是装饰表面上的划痕挂擦、不完整或不正确的组件，还是织品上的纺织问题，红色工具只需学习物体的正常外观，包括明显但可容受许的差异，即可识别所有这些，甚至更多问题。ViDi 红色工具也用于分割具体区域，例如缺陷或其他需要关注的区域。无论是医疗用布上的特定异物，还是织品上的切割区，红色工具只需学习目标区域的各种外观即可识别所有这些区域。 ViDi 绿色：对象和场景分类 ViDi 绿色工具用于对分类一个物体或完整场景进行

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-10
    • 文件大小：96mb
    • 提供者：crcsafe

  1. 基于内容的视频分析关键技术研究

  2. 突变镜头检测算法具有很强的鲁棒性,对任意视频都能取得很 高的准确率和查全率;渐变镜头检测算法并非只针对某种特定的渐变类型有效,对 于各种渐变类型都有较好的检测性能;场景分割算法也取得了较好的效果,但由于 涉及到聚类阈值的选取,因此自适应程度不高,需要进行进一步的研究和改进。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anjinnian

  1. 面向视频场景内容检索的文本解析工具设计与实现

  2. 在足球赛事视频的应用背景下，分析了面向视频场景内容检索的文本解析关键技术，设计并实现了面向视频场景内容检索的文本解析工具。该工具利用中文分词技术分割自然语言文本，通过汉语语法规则提取关键词，采用加权算法对关键词排序，并将关键词映射到知识表达集，从而获得关键词的语义信息，完成文本解析。实验结果表明，该工具能够满足自然语言文本的视频检索需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：296kb
    • 提供者：weixin_38696176

  1. Internship_2021:Github页面用于语义分割工作的实习描述-源码

  2. 计算机视觉实习：用于场景理解的RGB-D语义分割 语境 我们正在寻找里尔大学Fox团队，CRIStAL的计算机视觉研究工作的实习生。 FoX团队致力于从各种视觉输入（图像，视频，深度信息，基于事件的传感器等）中提取信息。我们的研究方向包括： 人类行为理解 面部表情识别 生物启发的模式识别方法 对物体和场景的理解。 目标 语义场景感知和理解是许多现代应用程序（例如移动机器人导航）的基本任务。为了实现这一任务，语义分割是许多后续过程的第一步：人的感知，避障，语义映射等。语义分割是将图像的每个像素分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. 静态场景的时空视频分割及其应用

  2. 静态场景的时空视频分割及其应用

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多个手持摄像机的动态场景时空一致性深度恢复

  2. 针对现有的动态场景深度恢复方法普遍需要较多数目的同步摄像机才能获得理想深度估计的问题，提出了一个能够从2~3个手持摄像机所拍摄的同步视频序列中自动地恢复出高质量的深度图序列的鲁棒、便捷的动态场景稠密深度恢复新方法。首先对不同序列同一时刻的图像帧进行匹配以完成每帧的深度初始化，然后采用一种新的双层分割方法在手持摄像机自由移动的情况下将像素进行静动态分类，并对于静态和动态像素点采用不同的方式进行时空一致性的深度优化。特别地，文中采用了一个基于多帧统计信息、迭代式的优化框架，使得深度优化与双层分割在该

  3. 所属分类：其它

  1. 复杂视频场景的鲁棒递归分割

  2. 复杂视频场景的鲁棒递归分割

  3. 所属分类：其它

  1. 静态场景的时空视频分割及其应用

  2. 静态场景的时空视频分割及其应用

  3. 所属分类：其它

  1. 一种面向基于内容视频检索的音频场景分割方法

  2. 视频数据中的音频流包含了丰富的语义信息.在基于内容的视频检索中,对音频信息的分析是不可分割的一部分.本文主要讨论基于内容的音频场景分割,分析各种音频特征及提取方法,并在此基础上提出一种新的音频流分割方法,根据六种音频类型(语音、音乐、静音、环境音、纯语音、音乐背景下的语音和环境音背景下的语音)的音频特征对视频数据中的音频流分割音频场景.实验证明该方法是有效的,在保证一定的分割精度的同时,准确率和查全率都得到了较大的提高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：445kb
    • 提供者：weixin_38697123

  1. 面向视频图像的烟雾检测算法综述

  2. 烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注。面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素的不确定性,面向视频图像的烟雾检测算法仍然面临着巨大的挑战。首先简单介绍了烟雾检测技术的基本流程,包括预处理、特征提取以及分类识别等步骤;其次介绍了基于颜色和运动分割的预处理方法,

  3. 所属分类：其它

  1. dash_doodler：涂鸦者。 使用plotlydash构建的Web应用程序，可在最小化监督的情况下进行图像分割-源码

  2. 丹尼尔·布斯科姆（Daniel Buscombe），玛尔达科学（ 为USGS沿海海洋地质计划开发，是佛罗伦萨补充项目的一部分 这是用于部分监督图像分割的“环内”机器学习工具，它基于先前包含在“ doodle_labeller”中的代码，该代码在OpenCV中实现了类似的算法 描述了此工具使用的条件随机场（CRF）模型 视频显示了Doodle的基本用法。 1）使用每个类的几个示例（彩色按钮）为场景添加注释。 2）选中“计算并显示细分”，然后等待结果。 标签图像被写入“结果”文件夹，您还可以从浏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：98mb
    • 提供者：weixin_42097819

  1. 复杂场景下基于条件随机场的视觉目标跟踪

  2. 目标模型更新中存在的模型漂移问题,是影响视频跟踪结果的一个重要因素。针对这一难题,提出了一种新的基于前景分割的目标跟踪算法。算法通过引入条件随机场(CRF)模型对跟踪区域和非跟踪区域的时空关系进行建模,实现对图像序列中像素点的标记,标记为跟踪目标或背景,并使用在线学习方法,根据场景的变化调整CRF模型的参数。跟踪过程中,通过对CRF模型的求解,得到最优的标记场和目标像素的置信图像;利用置信图像,结合目标模型的相似性度量定位整个目标;根据目标区域内的标记结果,使用一种选择性采样的方式更新目标模型,

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进型LBP特征的监控视频行人检测

  2. 对图像和视频中的不同类别的对象的检测是计算机视觉研究的基本任务。行人检测是一个热门的研究课题。行人是交通系统中的主要参与者，所以对视频监控系统中的行人检测对智能交通系统的研究和应用有着重要的意义。由于光线，颜色，尺度和姿势等各方面的差别，行人检测是一个具有挑战性的问题。有效特征的提取是这个问题的关键。本文提出了一种基于改进型的局部三值模式（LTP）特征的行人检测方法，提取的特征中包含梯度信息，纹理和尺度信息，采用前景分割的方法完成了检测任务。CAVIAR序列实验证明用此方法提取的特征结合支持向量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：weixin_38524246

  1. 一种针对抖动视频序列的运动目标检测算法

  2. 针对自然环境中因摄像机抖动造成无法准确检测运动目标的问题, 提出一种结合分块灰度投影、背景差分与连续帧间差分法的运动目标检测算法。该算法通过将图像帧进行分块处理, 结合离散化决策机制去除灰度梯度变化低及存在局部运动的目标区域, 提高全局运动矢量估计精度。根据块区域灰度投影曲线进行互相关计算, 完成抖动序列校正。通过对校正后的序列帧提出使用背景差分与连续三帧差分法的融合策略处理, 增强运动目标区域。通过将融合差分图像平滑处理并使用Otsu法进行自适应阈值分割, 检测前景运动目标。用公共抖动视频序列

  3. 所属分类：其它

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