关键词： 高速铁路   铁路基础设施   监控视频   大数据应用   智能视频分析   视频标注  

摘要： 为充分挖掘利用综合视频监控系统采集的海量视频数据,分析开展高速铁路基础设施视频大数据应用的可行性,明确系统建设目标,提出系统总体架构和逻辑架构。该系统提供监控视频结构化分析平台,通过准确的视频数据标注,实现视频数据的结构化组织和存储管理,可为智能视频数据分析提供准确有效的数据集,也为铁路信息资源整合和综合应用开发提供了有利条件。该系统以基于智能视频分析的基础设施异常报警及其闭环管理为核心功能,提供定制化监控视频查询功能和监控视频数据共享服务,有助于提升视频数据应用价值,促进铁路信息系统集成化发展与融合创新。

关键词： 弹幕   科普视频   参与式文化   内容分析   知识传播  

摘要： 目前知识传播研究依托新媒体a背景,可通过具体案例分析探究知识传播的可行途径、特征,并对其发展提出建议,而选择出色的案例则很难得,“罗翔说刑法”的成功对其他类型的知识传播具有一定的借鉴意义。文章以bilibili弹幕视频网站为例,选取2020年3月至2021年1月23日“罗翔说刑法”播放量排行前30的热门视频的弹幕信息与视频内容作为样本进行内容分析,探究视频内容与弹幕互动情况,探究何种视频内容更吸引受众讨论或引发共鸣,并针对科普视频的发展提出建议。

关键词： 地铁   客流监测   智能视频分析   视频监控  

摘要： 由于地铁的客流具有时空不均衡的特点,大客流车站在客流高峰时段会出现站内密度过大与乘客滞留等问题。为提高地铁的运营效率与保障乘客安全,需要对地铁站内的客流进行全面监测与量化分析。文章在总结地铁站客流监测现状的基础上,对智能视频分析技术在客流监测中的应用进行研究。以北京市西二旗地铁站为研究对象,首先对客流监测系统的功能需求进行针对性分析,其次对基于智能视频分析技术的客流监测系统的总体框架、硬件组成与网络拓扑以及所采用的算法分别进行说明,最后对所搭建的西二旗地铁站客流监测系统的平台界面进行简要描述。初步测试结果表明,本系统可以有效提高客流统计的全面性和安全防范的效能,从而证明智能视频分析技术在地铁站客流监测中的应用以及推广价值。

关键词： 智能分析   视频图像   共享应用   视频分析技术   FAT   国家工程实验室   应用测试   AI  

摘要： 近日,视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室,英文缩写NELIVA(以下简称“视频国家工程实验室”)发布了于2021年11-12月举办的NELIVA FAT-AI聚类应用竞赛最新排行榜单,来自浙江某公司的iatface团队荣获冠军,另外包括一名个人和四家企业荣获年度证书,高水平赛事得到了业界的充分肯定。自视频国家工程实验室开展FAT2019应用测试以来,NELIVA FAT-AI成长至今已2年。

关键词： 资讯类短视频   澎湃新闻   梨视频   内容分析  

摘要： 短视频是我国媒体融合转型的一个突破口,资讯类短视频作为未来新闻发布的主要方式,对媒体深度融合发展具有重要的意义。为了探寻不同类型媒体的资讯类短视频发展规律与差异,本文以澎湃新闻和梨视频资讯类短视频为研究对象,通过内容分析法对它们的内容进行对比分析。研究发现,资讯短视频形成时长在2分钟以内,形态上具备栏目包装、多媒体素材、字幕与配乐的模式。澎湃新闻坚守主流媒体新闻理念,梨视频开拓好内容标准新维度;梨视频拍客体系编织“新闻网”模式拥有更多原创内容;梨视频重视频叙事且灵活运用剪辑技巧。通过对比分析澎湃新闻与自媒体“梨视频”在资讯类短视频内容生产的异同及其特征,为推动我国媒体融合进一步发展即构建全媒体传播体系提供借鉴。

关键词： 有轨电车   客流统计   智能视频分析  

摘要： 由于有轨电车缺乏有效的客流统计系统,存在行车间隔与客流变化难以均衡、乘客等车时间长等问题。以成都市有轨电车蓉2号线为例,分析了有轨电车对客流统计系统的应用需求,并对客流统计系统应用方案进行了研究,提出了一种基于智能视频分析技术的客流统计方法,充分利用既有硬件设备,采用行人检测、跟踪等智能视频分析算法,实现客流数据的精确统计。

关键词： 主流媒体   移动短视频  

摘要： 随着数媒时代的到来,媒介融合背景下,移动短视频以其门槛低、富有创意、内容集中、传播力强等特点,迅速成为除银幕影视外,最具体验性的影像记载之一。它满足了受众碎片化、娱乐化、互动性的阅读(观看)需求,是地方主流媒体转型创新的关键突破口。本文以衡水日报社抖音号为研究对象,选取其2019年开通至今发布的浏览量在100万+的部分短视频作为研究样本,通过内容分析法,并结合议程设置、使用与满足等理论,对该抖音号内容叙事与表征进行探讨,以期总结经验、发现不足、制定策略,为地方主流媒体进军移动短视频平台的实践提供有价值的参考借鉴。

关键词： 短视频   抖音   特色分析  

摘要： 短视频作为近年来最具代表性与影响力的互联网新媒介形式,在为自媒体提供又一片沃土之外,也引起了官方各主流媒体的高度关注。在政策、市场、技术的推动下,“主流媒体+短视频”已是大势所趋。本文以“人民日报”抖音号为例,抓取出2021年6月20日至9月20日三个月时间内,“人民日报”抖音号所发布的所有视频中转发量为20万以上的视频,从议题类型、叙事特色、画面安排三个视角进行分析,归纳总结高转发量的优质视频内容共性,助力优质内容生产,推动主流媒体短视频及主流意识形态传播。

关键词： 转视频监控   深度学习   智能视频分析系统   机位管控  

摘要： 借助深度学习等新技术，视频监控技术正逐步演变成新一代的场面监视手段。本文从视频监控技术和人工智能技术在场面机位管控中的应用出发，介绍了现有智能分析技术的应用和实现方法，以及未来视频场面监视技术的发展方向，并对场面视频技术前景进行了预测。

关键词： 智能水利视频分析系统   FPGA边缘设备   语义分割   目标检测   行为识别  

摘要： 水利视频分析系统在水利监管行业的发展过程中扮演了重要的角色,对于水资源的保护具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的蓬勃发展,视频分析智能化技术的应用逐渐深入水利监管行业,它基于深度学习分析算法对视频的图像数据进行解析得到告警数据,逐步替代传统人工监测审核的方式,实现监管流程的自动化,提高监管效率。由于水利监控设施搭建在户外环境,通常使用嵌入式边缘设备或AI专用芯片来部署深度学习模型,而一般的嵌入式边缘设备和专用芯片只能部署几种特定的模型,灵活性较差,泛化能力弱,难以适用于多样的水利场景。FPGA是现场可编程逻辑门阵列,具有低功耗和可编程的特点,能对部署算法进行迭代升级,灵活性较高,广泛应用于边缘计算领域,比较适合复杂的水利场景。因此,本文采用Xilinx公司的FPGA边缘设备Kria KV260开发套件作为部署环境,提出了一种面向水利场景的轻量级语义分割网络和两种面向水利监控视频的分析算法,并设计实现了基于KV260的智能水利视频分析系统。本文主要的工作如下: (1)设计了一个能部署在KV260设备上、适用于水利场景的语义分割网络。在对比目前语义分割网络特点后选择了双边分割网络Bi Se Net,并进行结构化改进,提出了适用于水利场景下的轻量型语义分割网络Water＿Bi Se Net,同时采用蒸馏、量化等技术改善模型在KV260设备上的表现能力。实验表明,Water＿Bi Se Net能在一定程度上提高原网络在小目标边缘的分割效果,MIo U相比于原网络提高了1.09%,运行速度快了4ms,经过量化后的模型大小仅有5.8M,在KV260上的分割速度能达到30.3ms/帧。 (2)设计了两种能部署在KV260设备上的水利场景分析算法。1)提出了一种基于深度学习的水面目标快速检测算法,该算法使用YOLOX-Tiny神经网络作为基准网络,并根据部署环境特点对网络进行深度可分离卷积替换、融入特征细化结构等处理,提高检测速度。对比实验表明,本算法对漂浮物等水面小目标的检测效果更好,m AP能够达到93.31%,且检测速度能达到9.6ms/帧,满足高实时性的要求。2)提出了一种针对往水域中扔垃圾的行为识别算法,该算法采用“两步”策略,第一步先通过Water＿Bi Se Net语义分割网络得到图像中的水域、人和垃圾信息,根据三者间的相对距离进行初步判断;第二步截取满足距离条件的图像区域,并将其送入到Efficient Net-B3分类网络中进行更精确的分类。通过实验测试,该行为识别算法的平均准确率能达到94.7%,平均检测速度能达到41.2ms/帧。 (3)设计了一个基于KV260设备的智能水利视频分析系统。该系统分为采集计算层和中心管理层:采集计算层搭建在KV260设备上,充分利用设备特点,将编解码、图像前后处理、AI推理等任务合理分配给VCU、CPU和DPU等硬件组成,实现了拉流、解码、图像分析和告警信息上报等功能;中心管理层搭建在PC服务端,通过搭建流媒体服务模块和信息管理模块,实现了告警数据存储管理和多路视频展示等功能。系统测试结果表明本系统能满足水利监控视频分析的基本需求。