基于无标签视频数据的深度预测学习方法综述

基于视频数据的深度预测学习(以下简称"深度预测学习")属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域.深度预测学习遵从自监督学习范式,从无标签的视频数据中挖掘自身的监督信息,学习其潜在的时空模式表达....     

基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述

深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于深度学习的目标检测技术的研究综述

深度学习已经成为机器视觉领域应用最为广泛的技术方法,基于深度学习的目标检测技术是当前的一项热门研究课题。文章首先对国内外目标检测技术的最新研究进展进行了梳理,并分析和总结了传统目标检测方法的优缺点;然后详细介绍了几种基于深度学习的目标检测技术及其优缺点;最后讨论了现阶段深度学习存在的问题和未来的发展方向。     

融合深度学习与时空预测的目标跟踪方法

由于运动目标变形、 无规律运动等特性,现有跟踪方法在进行动态目标实时检测与分割时存在着较大困难,自适应跟踪精度较低.针对复杂背景下视频目标稳健跟踪问题,提出了一种融合深度学习和时空预测的鲁棒单目标跟踪方法.在传统基于SiamMask网络的深度学习框架内引入兴趣区域检测方法,提升动态目标的在线检测与分割精度;在跟踪系统中...     

基于深度学习的目标检测研究综述

目标检测是计算机视觉领域内的热点研究课题,在医疗、监控及航空等领域都有广泛应用。先对目标检测技术的背景进行了介绍,然后从基于锚框的两阶段目标检测算法、基于锚框的单阶段目标检测算法、基于Anchor Free的目标检测算法三个阶段分别进行介绍,同时还介绍了主流的数据集以及主要的性能评价指标。最后叙述了当前目标检测领域存在的挑战,展望了目标检测技术在未来的发展方向。     

基于深度学习的通用目标检测研究综述

目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学习能力使得目标检测算法性能取得了突破性进展.与此同时,大规模数据集的出现及显卡计算能力的极大提高也促...     

基于深度学习的计算机视觉中图像检索算法研究

随着计算机技术的发展,计算机视觉中图像信息分析方法对计算机视觉的研究尤为重要。图像数据集能极大地推动深度学习和计算机视觉的发展。基于此,采用CNN来进行图像特征的提取,将图像输入网络,通过全连接层的输出将特征映射到一维数组。利用汉明距离来循环计算图像的相似度,把图像按照相似度排序并返回给前端。该方法获得较高的查全率,系统查询获得较高的图像检索质量。     

基于深度学习的目标检测研究与应用综述

基于深度学习的目标检测算法相较于传统的目标检测算法,对复杂场景的稳健性更强,是当前研究的热点方向。根据基于深度学习的目标检测算法的流程特点将其分为两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,着重介绍了部分经典算法所解决的问题及其优缺点,梳理了其在工业界的应用情况,对其存在的问题进行了讨论,对未来可能的发展趋势进行了展望。     

江苏有线媒体融合平台架构规划研究

面向新兴媒体和传统媒体融合的发展趋势,提出了一种广电网络媒体融合平台的设计架构,并对实现媒体融合平台需要经历的三个阶段(部署融合、架构融合、业务融合)进行了阐述.     

媒体融合背景下的网络安全研究

随着IT变革,以移动互联为特征的信息时代已经到来,电视台深入推进媒体融合发展战略,构建媒体融合平台,以云计算、大数据等现代信息技术为基础打造“媒体融合云平台”.媒体融合平台已从原有全台网有限边界演变为无边界网络状态,利用虚拟化技术,使网络虚拟化,虚拟机置于共享区域.因此,如何保护媒体融合云平台的安全,成为媒体融合平台关注的重要问题.本文针对融合媒体云平台存在的安全隐患,介绍基于大数据分析的高级持续性威胁(APT,Advanced Persistent Threat)防御系统、虚拟机安全解决方案.     

面向媒体融合的电视技术服务机制初探

面对互联网给传统媒体带来的变化,媒体融合已经成为战略选择,电视媒体也都在探索媒体融合的具体实现路径.本文从服务视角阐述了建立面向媒体融合的电视技术服务机制的必要性、可行性以及目前存在的问题,指出电视技术服务机制以敏捷服务为核心理念,以灵活性为核心驱动力,以服务导向式绩效管理为运行保证,是实现技术融合的一种路径.深入研究面向媒体融合的电视技术服务机制,为探索媒体融合战略转型开拓了思路.     

用户数据融合技术研究

重点介绍了当前对用户数据融合技术研究较成熟的3GPP标准相关的定义和架构,提出了基于分离架构的分布式HLR的技术方案和部署建议,并对未来的用户数据融合发展建设提出了思考与建议。     

Privacy-Preserving Deep Learning on Big Data in Cloud

In the analysis of big data,deep learning is a crucial technique.Big data analysis tasks are typically carried out on the cloud since it offers strong computer capabilities and storage areas.Nevertheless,there is a contradiction between the open nature of the cloud and the demand that data owners maintain their privacy.To use cloud resources for privacy-preserving data training,a viable method must be found.A privacy-preserving deep learning model(PPDLM) is suggested in this research to address ...     

基于深度学习的学习行为感知研究

文中探讨了如何利用深度学习技术解决在线教育中的学生情绪识别问题,首先介绍了卷积神经网络的结构和训练过程,然后介绍了AffectNet数据集的特点,接着详细描述了CNN在人脸识别和情绪识别中的应用,以及模型训练和评估方法。实验结果表明,在使用AffectNet数据集进行情绪识别的实验中,CNN模型可以实现较高的准确率、精确率、召回率和F1分数,达到了预期的效果,有望应用于智能教育领域,以提高课堂教学效果。     

市级融媒体中心的数据分析软件使用

介绍市级融媒体中心的数据分析软件使用方法.数据分析软件由公众号免费分析、抖音号分析、视频号分析、快手号分析、App分析等5部分组成,分别使用第三方数据分析软件实现,可用于指导市级融媒体更好地开展运营、管理工作.     

新媒体环境下电视节目短视频化的媒介融合传播研究

目前,新媒体形式层出不穷,短视频在新媒体中占据了重要位置,并且逐渐影响主流的媒体平台和媒介,而电视节目也在不断向短视频方向发展,并且取得了较为理想的成果.基于此,立足于新媒体的特点,分析短视频平台运营模式,提出一系列的电视节目短视频化的媒介融合传播策略,以增强传统电视节目的竞争力,使之更适合时代发展的潮流.     

一种基于深度学习的多源异构数据融合方法

在大数据背景下,结合深度学习,讨论了多源异构影像数据融合问题,在数据融合的基本架构基础上,构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合的深度学习模型,将深度学习技术运用到多源异构数据信息提取与挖掘。