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1.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
2.
无人机(UAV)的普及,给人们带来了极大的安全隐患.针对该问题,设计了一种基于主动子空间鲁棒主成分分析(ASRPCA)和五帧差分相融合的UAV视频检测算法.首先,采用交替迭代法结合增广拉格朗日乘子法对ASRPCA模型进行优化求解,获取视频序列当前帧的背景图像;其次,用背景图像替代五帧差分的中间帧;最后,中间帧分别与前两帧和后两帧进行差分二值化运算,使得UAV有较好的检测结果和去噪能力.实验结果表明,与全变分正则化RPCA(TVRPCA)算法相比,所提算法在不同背景下的召回率、准确率和综合性能的平均值分别提高了5个百分点、4.8个百分点和5个百分点,而且每帧运行时间约为0.51s,基本上符合目标算法的线下实时性要求. 相似文献
3.
应急广播智能监控系统将视频与语音播控结合,在很多领域得到运用,对广播智能监控技术的特点进行介绍,分析智能监控技术在城市智慧广播视频中的具体应用。 相似文献
4.
5.
朱佳 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):133-134
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略. 相似文献
6.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。 相似文献
7.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
8.
在在线教学中引入BOPPPS教学模型,以学生为中心,结合在线教学的发展与疫情防控现状背景下的课程教学情况,以《NoSQL数据库技术》课程为例进行课程应用探索。讨论了BOPPPS模型中的六大环节在《NoSQL数据库技术》在线教学中的融合应用,充分应用在线授课的优势,通过举例详细说明了各个环节的实施方法,提升课程在线教学的质量和教学效果。 相似文献
9.
视频人物关系抽取是信息抽取问题中的重要任务,在视频描述、视频检索,以及人物搜索、公安监察等方面具有重要价值。由于视频数据的底层像素与高层关系语义之间存在巨大的鸿沟,现有方法很难准确地抽取人物关系。现有研究大多通过粗粒度地分析人物共现等因素来抽取人物关系,忽略了具有丰富语义的视频中的细粒度信息。为解决现有算法难以准确、完整地抽取视频人物关系的问题,文中提出了一种基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取方法。首先,为了准确识别视频人物实体,提出了一种基于多特征融合的人物实体识别模型;然后,提出了一种基于细粒度特征的人物关系识别模型,该模型不仅融合了视频中人物的时空特征,而且考虑了与人物相关的细粒度物体信息特征,从而建立更好的映射关系来准确识别人物关系。以电影视频数据和SRIV人物关系识别数据集为实验数据,实验结果验证了该模型的有效性和准确性,与现有同类模型相比,所提模型的人物实体识别F 1值提高了约14.4%,人物关系识别的准确率提高了约10.1%。 相似文献
10.
针对传统消防管理系统中存在的数据管理模式单一、数据反馈不及时、直观性不强等问题,提出了一种融合BIM技术和物联网的消防安全数据管理方法.该方法利用传感网络实时监测室内消防数据,将消防数据与BIM模型相结合,实现在三维模型中的数据可视化,同时配合视频监控中的图像信息实现传感数据监测、三维场景查看、视频监测融合的动态场景化消防数据综合管理.论述将消防安全数据管理方案用于建筑运维阶段的方法.通过将BIM模型与LoRa技术相结合做出了便于消防管理人员实时监测室内火灾情况、了解火灾发生地周围建筑布局的开发设计. 相似文献