关键词： 视频内容分析   深度学习   多模态融合   推理   注意力机制  

摘要： 随着传感器和互联网通信技术的快速发展,利用手机等移动设备拍摄、观看和分享视频成为了现代人们生活与工作的一部分。视频作为重要的信息载体,其数据量在网络中以几何级的速度增长,给视频处理工作带来了极大的挑战。因此,研究如何快速、准确地对视频数据进行分类管理并分析提取有效信息具有重要的理论意义和实用价值。视频内容分析旨在根据视频中的视觉信息、场景信息和音频信息等特征,从多种角度比如情感分析、动作识别等,对视频中的内容进行分析,达到对视频数据进行监管和处理的目的。视频内容分析技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,被广泛应用于视频理解、视频监控、人机智能交互等诸多应用。本文围绕视频内容分析问题进行研究,在分析现有的视频内容分析方法优缺点的基础上,结合视频数据本身的特性,以视频特征融合和视觉推理理论指导深度学习网络的设计,增强深度学习网络的可解释性。具体的研究内容包括以下三个方面:(1)提出了一种针对视频情感分析的多模态局部-全局融合网络。视频的本质是一种多模态媒体,以声音和视觉信号的形式提供信息,各个模态之间互为补充,共同刺激情感的产生。基于视频的这一特点,本文提出了一种用于视频情感分析的多模态局部-全局注意融合网络。该网络模拟人脑对多模态信息的处理过程,对视频的不同模态进行融合,以获得有效的视频表达用于视频情感分析。该网络以视觉外观、运动、音频和音调四个模态特征作为输入,并将注意力机制扩展到多级融合,设计了一个多模态局部-全局融合单元,用于获得视频情感的全局表示。在局部注意阶段,网络对各个时间点的多模态特征进行融合,通过注意力机制从多个模态中筛选出关键信息,以获得代表性的局部表达;在全局注意阶段,网络通过注意力机制对不同时刻的局部表达进行融合,捕捉视频中对情感分析结果起决定性作用的时刻,以获得视频的全局表达。多模态局部-全局注意融合网络能够有效地对输入的多模态信息进行融合,利用不同模态间的互补性,得到用于视频情感分析任务的完整有效的视频表达。同时,多模态局部-全局融合框架可以用于多种多模态融合相关的视频情感分类和回归任务。(2)提出了一种用于细粒度关系转移建模的目标关系推理图卷积网络。动作是由目标状态的变化以及不同目标间关系状态的变化组成。受此启发,针对目标关系标签辅助下的视频动作识别问题,本文提出了一种基于目标级别和关系级别两种图卷积结构的推理网络。目标级别图以目标的特征为图节点进行目标级别的推理,用于捕获动作发生过程中目标状态的变化;关系级别图以目标间视觉关系的特征为图节点进行关系级别的推理,用于捕获动作发生过程中目标间视觉关系的变化。此外,为了使两个图中的信息进一步耦合,本文创新性地提出图聚合模块,通过多头注意边到节点消息传递结构将关系级别图中的信息反向更新回目标级别图中,以更好地理解视频并得到动作识别的结果。目标关系推理图卷积网络以视频中的目标及目标间关系为基本单元,充分地利用视频中目标和关系的视觉特征、空间特征和语义特征,对视频中的目标属性转移和关系转移进行细粒度建模。(3)提出了一种基于目标的三维可变形卷积时序推理网络。视频中的动作是由动作主体及其周围的相关物体在时空维度上不断变化而形成的。目标间关系的时空建模和推理有助于视频动作识别任务的完成。为了使网络具有捕捉长程依赖关系的能力并对不同目标之间的关系变化进行时序推理,本文提出了一个基于目标的三维可变形卷积时序推理模块来学习视频中不同目标之间潜在的关系依赖及变化。网络主要包括空间建模模块和时序推理模块两个部分。其中,空间建模模块对帧内的三维目标特征图采用三维可变形卷积操作获取多目标之间的关系依赖;时间推理模块采用卷积长短时记忆网络对来自不同视频帧的多目标关系依赖特征进行时序推理,以获得目标之间潜在的关系变化并用于视频内容的分析。同时,该网络还可以作为一个基础模块嵌入到其他三维卷积网络的框架中,以协助捕获视频中目标在时空维度的关系依赖。

关键词： 智能视频分析   信号完整性   印刷电路板   人脸识别   Caffe  

摘要： 近年来,人工智能芯片的运算速度和计算能力得到大幅提高,为深度学习算法在视频监控系统中的移植提供了良好的硬件平台。本文以高速电路设计理论为指导,运用智能视频分析技术并结合实际应用场景,设计了一款基于Hi3516DV300的人脸识别系统,在满足基本的监控功能的前提下,实现了基于深度学习算法的人脸检测功能的前端化部署,同时将人脸对比识别算法在视频服务器WEB主站端进行了部署。本文的主要工作如下:首先,详细分析了系统的硬件实现架构,明确了系统的主要参数规格,设计了本系统的硬件构成;其次,对广义信号完整性等高速电路设计理论和印刷电路板工程设计进行了深入的钻研,基于传输线理论研究了信号反射、串扰、电源完整性和电磁兼容性理论及其应用;再次,详细分析了系统的图像采集子系统、存储子系统以及电源系统等原理,完成了系统的硬件设计,同时对整个硬件系统进行了电源纹波、静电抗扰度等测试,验证了系统设计的可靠性;最后,初步学习了基于Caffe1.0深度学习框架的人脸识别算法及模型移植。经过大量的工程实践,实现了硬件系统的可靠运行,完成了人脸识别系统的设计要求。

关键词： 信息技术   智能视频分析技术   电力设备监控  

摘要： 阐述智能视频分析技术的原理,智能视频分析的技术,在电力设备监控过程中的应用,从而利用智能化的技术方式,不断加强电力设备的监控。

关键词： 智慧城市   智能视频分析技术   信息技术   深度应用   发展  

摘要： 在社会经济与科技稳定发展的推动下,为各个领域都带来了一定帮助,尤其是针对智慧城市的建设,多种技术的融入可以发挥一定的作用,所以合理地将智能视频分析技术融入城市中,能够促进智慧城市的发展,拓展其应用范围的同时,为社会的发展提供更多帮助。基于此,本文主要围绕智慧城市的建设与发展开展分析,并阐述了智能视频分析技术在智慧城市中的深度应用,仅供参考。

关键词： 李子柒   微博   短视频   日常生活  

摘要： 随着现代社会移动终端的普及和网络的提速,短平快的大流量传播内容逐渐获得各大平台、粉丝和资本的青睐。李子柒是一位微博知名的古风美食博主,她被誉为"东方美食生活家",凭借着一系列具有浓郁乡村古朴风味的手作视频迅速蹿红。本文以李子柒微博自媒体2019年1月至11月发布的短视频为例,研究李子柒微博短视频内容和特色,探析其视频内容所传递出的核心价值情感和社会意义。

关键词： 道路交通违法   行驶记录仪   违法取证   智能视频分析  

摘要： 公安交管部门的非现场执法主要依靠固定点位的摄像头取证,由于设备有限,导致执法覆盖面窄。随着行驶记录仪在私家车上逐渐普及,其拍摄记录的视频可作为道路交通违法取证的依据,弥补当前执法资源的不足,提高交通违法的监管力度。探讨基于汽车行驶记录仪的交通违法取证技术,论述了工作思路、实施方案,关键技术、应用建议等。

关键词： 视频联网监测   智慧监测   人工智能   智能视频分析   智能视频巡检  

摘要： 考虑当前视频联网工程的实际需要,融合视频汇聚、上云与智慧分析功能于一体的AI+智能视频上云网关,具有功能更全面、资源更节省、路标更清晰的优势,值得深入探究。本文重点介绍了AI+智能视频上云网关系统设计的主要考量因素及其价值。

关键词： 深度学习   大数据   刑侦破案   监控视频分析   足迹识别  

摘要： 刑侦破案是打击违法犯罪和确保国家长治久安的基本要求。刑侦破案的一大关键是如何有效地利用采集到的信息。为了更好地配合刑侦工作,提出了联合足迹识别与监控视频分析的智能刑侦系统。该系统基于深度学习方法,首先根据足迹信息,包括鞋印长度、宽度、受力分布情况、步长、步幅等,利用卷积神经网络技术实现嫌疑人个人特征的预测;其次联合周边监控视频大数据进行智能分析比较,利用大数据技术快速处理信息,分析视频中行人的个人特点;最后运用虚拟现实仿真技术构建足部压力和鞋底受力分析有限元模型,利用模型获得各种复杂场景下的仿真足迹。三者相互印证,有机结合,快速筛选刑侦对象。实验结果表明,该系统可以高效准确地根据足迹特征实现身高预测,并且与视频监控大数据相结合,可以迅速缩小排查范围并锁定凶手。

关键词： 数字出版   科普视频   内容分析   主流媒体   自媒体  

摘要： 近年来,“互联网+科普”逐步发展,在自媒体科普出版繁荣的现实背景下,传统媒体面临较大挑战。本研究对B站上主流媒体和自媒体发布的新冠科普视频进行内容分析(N=102),旨在探究不同传播主体在数字化科普出版中的生产特点及动因、规律。研究发现,主流媒体和自媒体在视频来源、视听元素、话语角色等方面呈现出差异,主流媒体发布的科普视频具有受众针对性、专家讲解依赖性、侧重解决实际问题等特点,而自媒体的科普视频则呈现出形式多样精彩、整合多方信息、夹带个人观点等特征。