关键词： 行人检测   递归神经网络   卷积神经网络   监控场景   视频内容分析  

摘要： 为了提高视频中行人检测的准确度,提出了一种基于递归卷积神经网络的行人检测方法.该方法利用递归卷积神经网络融合视频中连续图像的上下文信息,以实现准确的行人检测.首先,利用卷积神经网络提取连续图像的多个特征图组;然后,根据先后次序,将多个特征图输入到递归卷积神经网络中,形成一张关于行人位置的掩码图;最后,通过在掩码图上预测行人的检测框,获得视频中当前图像的行人检测结果.实验结果表明:相比于其他行人检测方法,该方法在ETH、CUHK和PETS 2007三个数据集上都取得较准确的行人检测结果.

关键词： 行人再识别   智能视频分析   深度学习   表征学习   度量学习  

摘要： 行人再识别(person re-identification,ReID)旨在解决跨摄像头跨场景下目标行人的关联与匹配,作为智能视频监控系统的关键环节,对维护社会公共秩序具有重大作用.为了深入了解行人再识别研究现状和加速推进国内行人再识别相关研究及技术落地,本文对该领域国家自然科学基金申报数量、资助力度以及地理分布情况进行统计,并针对近年来发表在国际顶级会议和期刊上的行人再识别研究进行全面梳理.具体地,首先阐述一个标准行人再识别算法流程,并总结其中3个关键技术:表征学习、度量学习和重排序优化.随后,列举了实际开放场景中面临的主要难点与挑战,并据此概括了7种开放行人再识别任务:遮挡、无监督、半监督、跨模态、场景行人搜索、对抗鲁棒和快速检索.此外,本文整理了标准行人再识别和开放行人再识别的代表性数据集,并且对一些代表性行人再识别算法进行比较.最后本文对行人再识别的未来发展趋势进行展望.

关键词： 轨道交通   异物入侵   智能识别   检测装置  

摘要： 目前在轨道交通异物入侵检测领域中,采用基于深度学习的视频目标检测方法要达到可以应用的实时检测速度,对设备资源的要求较高且成本不低。文章通过计算视频图像敏感网格区域,采用数字图像处理方法实时地对移动物体进行初检测,然后将检测到的异常视频图像发送至异物入侵识别模型进行更加精准的智能识别分析和研判报警,节约计算时间和设备资源。文章基于相同的构思提出一种异物入侵检测装置,通过建立信号传输机制高效地控制多台设备并行处理视频目标检测任务。

关键词： 智能视频分析   AI识别   异物检测   皮带保护  

摘要： 针对目前运输皮带保护系统不能及时有效地遏制事故发生的现状,提出了煤矿皮带运输机监控视频智能分析的系统设计方案,为煤矿井下的安全监控提供了一种先进可靠的技术手段。该系统针对井下的复杂场景,通过深度自学习模型,自动优化参数,同时加入基于卷积神经网络的深度学习算法[1],保证了视频分析的实时性和准确性,能够对视频区域内出现的运动目标自动识别出目标类型并跟踪。现场应用表明该系统能够实现皮带机周围报警、进入识别、离开识别、场景变化识别、滞留识别等监控需求,同时可以实时高效地对煤矿运输皮带上大块矸石、煤块、铁器、木料等异物的自动捕获、识别、分析检测和标定。

关键词： 运动目标检测   运动目标识别   Camshift算法   kalman滤波器  

摘要： 智能视频内容分析系统已经在许多领域得到了广泛的应用,已经成为智能化处理的一个热点。该系统的主要任务是对于一段给定的视频,检测出其中的运动物体,再从众多的运动物体中识别出满足特定要求的物体,最后完成对识别出的运动物体的跟踪。针对背景减去法和帧差法的缺点,采用背景减去法与帧差法相结合的方法进行目标检测;采用基于kalman滤波器的Camshift跟踪算法进行跟踪。该系统有效地提高了跟踪的准确度和运行速度,真正实现视频监控的智能化。

关键词： 移动短视频   儿童成人化   抖音   快手  

摘要： 作为目前主流的两大短视频平台,抖音和快手中用户发布了大量有关儿童的短视频。其中,是否存在儿童成人化现象?有何呈现方式及特征?本文试以内容分析法进行实证研究,并对数据进行结果分析,提出可行性建议。

关键词： 变电站运维管理   人工智能技术   智能安全   能量转换   电网建设   安全运维   产学研合作   人工方式  

摘要： 变电站是电力系统中重要环节,是能量转换与网络联接的枢纽,变电站的安全性在电力系统安全保障中占有举足轻重的地位.早期变电站运维管理主要依靠站内人员,而随着我国大电网建设的不断推进以及国际形势的复杂变化,传统人工方式已无法满足不断增长的变电站安全运维的迫切需要.该项目将人工智能技术、物联网通信技术引入变电站运维管理中,在国家自然科学基金、江苏省自然科学基金和产学研合作等项目资助下,提出适用于复杂真实环境满足变电站安全保障需求的音视频内容智能分析关键技术,实现信息高效处理和内容全面感知的智能安全运维体系.

关键词： 注意力机制   关系网络   多模态融合   暴力检测   视频内容分析  

摘要： 暴力事件检测是视频内容智能分析的一个常见任务,在互联网视频内容审查、影视作品分析、安防视频监控等领域有重要应用。面向视频中暴力检测任务,提出了一个包含关系网络和注意力机制的方法来融合视频中的多模态特征,该方法首先使用深度学习提取视频中多个模态特征,如音频特征、光流特征、视频帧特征,接着组合不同的模态特征,利用关系网络来建模多模态之间的关系;然后基于深度神经网络设计了多头注意力模块,学习多个不同的注意力权重来聚焦视频的不同方面,以生成区分力强的视频特征。该方法可以融合视频中多个模态,提高了暴力检测准确率。在公开数据集上训练和验证的实验结果表明,提出的多模态特征融合方法,与仅使用单模态数据的方法和现有多模态融合的方法相比,具有明显的优势,检测准确率分别提升了4.89%和1.66%。

关键词： 高速公路服务区   精细化管理   智能视频分析  

摘要： 随着科技的发展,信息技术已经应用到生活的各个领域。在高速公路服务区的管理中,智能视频分析技术作为智能化学的核心技术,可以通过分析大量的视频信息来提取有价值的信息,实现基于安全和清洁的监控和应用。本文将对智能视频技术在服务区详细管理中的应用进行分析和探索,并针对应用中存在的问题提出有效的解决方案,以促进服务区业务水平的提高。