边缘环境下的视频行为识别

边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。     

基于高清视频的变电站远方操作系统的建设及应用

针对变电站倒闸操作人员承载力不足及效率低下的问题,提出一种基于高清视频的变电站远方操作系统建 设方案.首先在班组驻地部署延伸模式智能电网调度D5000监控工作站;其次在变电站智能辅助控制系统中集成视 频监视功能模块,接入一次设备分合闸位置、带电显示装置等视频画面,并配置调度数据网安全I区一次设备分合闸 位置遥信点与安全IV区相应视频的联动;最后对主站隔离开关遥控信息、母线保护装置刀闸位置等遥信信息进行维 护,使D5000系统具备隔离开关遥控及相关遥信信息监视功能.实际应用案例表明,基于高清视频的变电站远方操 作系统可至少节约倒闸操作中50％的人力资源,操作效率提升８６％.     

石油化工企业视频监控系统雷击和电涌保护

针对石油化工企业生产特点,对其视频监控系统遭受雷击损害的主要原因进行了分析,结合相关规范要求,阐述了视频监控系统防雷设计过程中应采取的措施,供相关设计人员参考。     

电视节目后期制作技术分析

电视节目后期制作,是电视节目制作的最后环节。后期制作的效果,直接关系到整个电视节目的质量。后期制作对技术的依赖度比较高。只有借助相关的技术方法,才能将一些好的节目构思、内容转化为实际的节目效果。因此,电视节目后期制作技术研究,就成为电视节目制作中重点关注的内容。对此,结合当前电视节目后期制作实践,在介绍后期制作主要内容的基础上,对后期制作使用的主要技术方法以及后期制作技术应用需要注意的问题进行分析探讨,以期丰富节目编辑在后期制作技术方面的应用经验。     

基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息,是信息隐藏方向的研究热点,但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想,提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中,设计了基于DCGAN的双流视频生成网络,用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分,并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值,在掩模中自适应地生成数字化卡登格,并将其作为隐写与提取的密钥;同时以前景作为载体,实现信息的最优嵌入。实验结果表明,该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量,Frechet Inception距离（FID）值为90,且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案,最高可达0.11 bpp,能够更高效地传输秘密消息。     

基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案

视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热点。但现有的压缩域方案大多利用压缩域中的QDCT系数个体来嵌入水印,使得算法的鲁棒性不高。为了增加压缩域算法的鲁棒性,文中提出了一种基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案。首先,利用非零系数个数选出视频中兼具纹理和高空间复杂度的块作为水印块,将两块水印块组成块对;然后,分别计算出块对中所有系数的总和,根据系数总和的大小以及水印信息,通过全局均分策略修改后序块内所有非零系数的幅值,来满足方案设置的块对系数和规则,以实现水印的嵌入。实验结果表明,在保证含水印视频具有较高视觉质量的前提下,该方案抵抗重压缩攻击和噪声攻击的鲁棒性均优于现有压缩域的鲁棒视频水印方案,分别提高了8%,9%。     

基于机器视觉的足球射门视频图像轨迹跟踪方法

为提高对足球射门视频图像的自动识别和动作纠正能力,提出一种基于机器视觉和特征提取的足球射门视频图像轨迹跟踪方法。通过视觉信息融合和模糊跟踪识别方法进行足球射门视频图像的轨迹线跟踪识别,建立足球射门视频图像的关键动作特征点提取模型,通过空间三维信息融合方法进行机器视觉下的图像信息融合和有效动作特征点检测,结合角点的动态分布特征提取方法,实现足球射门视频图像的相关性动作特征点提取和轨迹跟踪。仿真结果表明,与传统方法相比,采用该方法进行足球射门视频图像轨迹跟踪的准确性最高达到0.8,该方法的准确性较高,特征提取能力较好,提高了足球射门视频图像识别和动作纠正能力。     

从严整治“自媒体”乱象,中央网信办出手

中央网信办近日发布通知指出,按照2023年“清朗”系列专项行动计划,中央网信办开展为期两个月的“清朗·从严整治‘自媒体’乱象”专项行动,聚焦社交、短视频、网络直播等类型重点平台,针对“自媒体”造谣传谣、假冒仿冒、违规营利等突出问题,坚决打击,从严处置,营造清朗网络空间。通知指出,专项行动主要任务包括:坚决打击“自媒体”发布传播谣言信息、有害信息和虚假消息;坚决取缔假冒仿冒官方机构、新闻媒体和特定人员的“自媒体”。     

福建广电加强春节期间视听节目供给

一是推出特色节目。开展“福兔佑福年”全省广播春节大联播活动,组织制作7期特别节目,在各级广播媒体、新媒体以及农村有线广播“村村响”终端春节期间公益播出。制作推出“福兔呈祥·福满乾坤——八闽大拜年”融媒特别节目。二是打造晚会盛宴。制作《山海福地·福气来——2023福建新春福气夜》,播出当晚全网传播总量破12亿,短视频播放总量达1.5亿。     

基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘服务器,并将他们的原始视频数据上传至服务器进行视频分析.为了有效处理众多用户对有限网络资源的竞争和共享,并且能够获得稳定的网络资源分配局面,即每个用户不会单方面地改变自己的任务卸载决策,该多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题被建模为一个多玩家的博弈问题.基于最小化整体时延的优化目标,先后研究非分布式视频分析场景和分布式视频分析场景两种情形,分别提出基于博弈论的潜在最优服务器选择算法和视频单元分配算法.通过严格的数学证明,两种情形下提出的算法均可以达到纳什均衡,同时保证较低的整体时延.最后,基于真实数据集的大量实验表明,所提方法比其他现有算法降低了平均26.3%的整体时延.