共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
本文在介绍局部特征视频检索技术原理的基础上,介绍了该技术在电视监测中的应用——台标监测工作原理及与传统基于图像视频比对技术的区别和特点。 相似文献
2.
3.
4.
基于嵌入式零树小波编码直方图图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
图像和视频应用的快速增长,使得根据图像和视频内容进行查询的技术变得越来越重要,人们提出了许多基于像素域或压缩域的图像检索技术,因为多媒体数据库通常具有相当大的数据量,所以基于像素域图像检索技术的计算复杂度相当大,因此,许多文献提出更快的基于压缩域的图像检索技术,本文提出一种改进的基于嵌入式零树小波编码直方图的图像检索技术,特征提取综合考虑图像的颜色,纹理,频率和空间信息,所有的特征可以在压缩过程中自动得到,图像检索的过程就是匹配待检索图像和来自数据库的侯选图像的索引,实验证明这种方法具有好的检索性能。 相似文献
5.
在不断的研究探索中,人们开发出了一种新的技术,那就是由Visual C++软件平台研究设计的,一种基于MPEG-7多媒体内容描述标准的视频多媒体信息存储检索系统。这种系统的结构能够适应多种的图像检索技术,针对于这项技术,来探讨和分析其在视频数据库存储检索中的作用和功能。 相似文献
6.
设计和实现了一种基于内容的海量监控视频的多层次检索系统。该系统首先从监控视频中提取关键帧图像,其次利用行人检测、人脸识别及车辆检测等算法将关键帧中的行人图像、人脸图像和车辆图像等感兴趣目标提取出来,然后提取这些图像的颜色、纹理等特征,利用改进的LIRe(Lucene Image Retrieval)建立分布式的特征库,最终形成了多层次的信息数据库。实验表明,该系统具有较高的检索准确率和较快的检索速率,并支持海量监控视频的检索。 相似文献
7.
8.
为保证激光视频图像检索结果中不存在重复性冗余图像,提出了基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索方法。基于互信息量均方差的关键帧提取方法,以激光视频图像颜色的互信息量均方差最大化,为激光视频图像关键帧的聚类中心设置标准,以此聚类提取不重复的视频图像关键帧;通过基于关键帧的激光视频图像检索方法,将所提取关键帧作为激光视频图像检索的核心判断内容,提取与所需图像关键帧相似度显著的激光视频图像,完成激光视频图像检索。实验结果显示:此方法使用后,提取的激光视频图像关键帧冗余度仅有0.01,激光视频图像检索结果的MAP指标测试值高达0.98,检索结果中不存在重复性冗余图像。 相似文献
9.
随着视频节目数量不断增加,检索特定视频片段越来越困难,因此研究现有的视频检索方法,并在这些方法的基础上,探讨基于字幕的视频检索技术的原理以及应用前景。 相似文献
10.
本文为帮助用户快速检索视频等动态图像中的文本信息,设计并实现基于关键字的大屏动态文字识别软件,利用视频帧提取技术将视频切分为不同的视频帧,通过光学字符识别算法实现对关键视频帧中文字内容的识别,具有关键字检索、信息标注、备忘录等功能。该软件可运用于车站候车、医院问诊等生活场景,能够帮助用户快速检索视频等动态图像中的文本信息。 相似文献
11.
12.
13.
为了实现对地震、泥石流等灾害现场的实时监控,依托WiFi网络和遥控机器人技术设计了一台智能搜救机器人,引入多种传感器设备,实现灾后现场的实时监控和救援。通过无线传输技术实现机器人上位机与下位机之间的通信,下位机软件将机器人采集到的视频信息传送到上位机,上位机根据所接收到的视频信息向下位机发送控制命令,实现远距离移动监控。通过在机器人车体上搭载机械臂拓展机器人的搬运功能,实现作业现场障碍物清除工作。重点阐明了基于WiFi技术的智能控制机器人系统的硬件和软件设计。实验结果表明,本次设计的智能搜救机器人能有效实现灾后现场的远程移动监控和救援,具有一定的可靠性和实用性。 相似文献
14.
基于物理双通道的视频监控安全接入技术 总被引:1,自引:0,他引:1
根据视频监控系统可区分视频流和控制信息流,且视频流单向流动,控制信息流双向流动的特点,提出了基于物理双通道技术的视频监控安全接人技术,即利用单向通道传输视频流数据,双向数据交换通道传输控制流数据。辅以视频协议检查等其他技术,实现了安全的视频监控安全接人系统,并以目前流行的基于SIP协议的视频监控系统为例进行了分析和具体实现。 相似文献
15.
视频监控是安防系统建设的重要技术手段,在社会生产生活中发挥着重要的作用。为解决传统的视频监控系统空间位置感不强的问题,节约集约利用资源和空间,本文融合GIS技术与视频监控技术,阐述了视频监控点选址系统的设计原则和空间分析模型原理,设计了视频监控点位选址系统,讨论了视频监控点选址管理、选址规划、数据统计等功能,为视频监控系统建设提供可视化解决方案。 相似文献
16.
17.
Lam Dinh‐Xuan Christian Popp Valentin Burger Florian Wamser Tobias Hoßfeld 《International Journal of Network Management》2020,30(3)
The fast growth of video streaming is responsible for a huge amount of traffic over the past few years. Because of the variety of video content on the Internet, a potential market is emerging for video providers. However, a rapid increase in video traffic and users poses challenges for network operators maintaining user expectation. To address this problem, network operators need a mechanism to monitor the quality of experience (QoE) perceived by the user. This allows reacting to quality degradation to improve the service. With the paradigm of network function virtualization, network operators are able to deploy such a video monitoring function in the cloud. In this work, we investigate the feasibility of deploying a virtual network function (VNF) for video buffer and QoE monitoring on the Amazon Web Service cloud. To this end, we implement a VNF to analyze video flows in the network by using deep packet inspection. We investigate the influence of different points of presence (PoP) in the cloud and mobile network on the performance of the VNF for monitoring video buffer and QoE. Our findings show that the accuracy of the QoE monitoring decreases with the distance of the PoP to the client. This is not only due to the delay and bottleneck between the monitoring point and the client but also due to the client mobile access network. 相似文献
18.
文章通过城中村视频监控工程建设的特点,结合建设单位的相关需求,阐述了城中村视频监控工程的建设流程和项目管理,并提出适合城中村视频监控工程建设的实施办法。 相似文献
19.
Shen-Chuan Tai Ying-Ru Chen Yu-Hung Chen 《Signal Processing: Image Communication》2007,22(10):877-890
A good fast motion search algorithm should efficiently speed up the encoding time and keep the quality of encoded video stable at the same time. Researches have shown that many fast algorithms lose the quality requirement in some special video sequences. These video sequences often have heavy motions and need large search windows for motion vector search. E3SS, DS, and E-HEXBS, which are famous algorithms, are not good enough in these sequences. As to UMHexagonS, it is able to meet the high video quality requirement very well, but it costs too much computation. This paper introduces a multi-stage motion estimation algorithm. The algorithm ensures getting good video quality while decreases the motion search time efficiently. It divides the search regions into many un-overlapped small-diamond regions and forces the motion search to go outward for larger motion vectors. This method is also designed to avoid mistaking local optimal motion vectors. For this reason, the selected motion vector is refined by several stages. Experimental results show that the proposed algorithm uses almost the same number of checking points as E3SS but achieves a better quality. Furthermore, the proposed algorithm is also tested in H.264/AVC JM9.5 encoder; the experimental results show that this algorithm is also suitable for variable block-size motion estimation. 相似文献