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基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取
被引量：
2
1
作者
马利克
彭进业
冯晓毅
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期462-466,共5页
针对公安监控视频检索中根据运动目标准确标注视频关键帧的问题,提出一种基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取算法。首先通过对视频内容的分析,提出监控视频聚散熵的概念。其次根据聚散熵对监控视频进行子镜头划分,再次根据...
针对公安监控视频检索中根据运动目标准确标注视频关键帧的问题,提出一种基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取算法。首先通过对视频内容的分析,提出监控视频聚散熵的概念。其次根据聚散熵对监控视频进行子镜头划分,再次根据运动目标检测对子镜头进行划分,从而提取视频关键帧。最后列举出算法在几种典型视频数据库中的实验结果及结果分析。实验结果表明该算法在关键帧提取的准确性和鲁棒性上都有良好表现,该算法针对公安监控视频检索需求,在缩短公安视频侦查时间及智能检索中起到支撑作用。
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关键词
监控视频
关键帧
聚散熵
运动目标检测
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职称材料
基于长短期存储的聚合增强型煤矸石视频识别模型
被引量：
1
2
作者
杨军
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第3期39-44,62,共7页
采用煤矸石图像识别技术进行煤矸石识别会错过一些关键目标的识别。视频目标识别模型比图像目标识别模型更贴近煤矸石识别分选场景需求,对视频数据中的煤矸石特征可以进行更广泛、更有深度的提取。但目前煤矸石视频目标识别技术未考虑...
采用煤矸石图像识别技术进行煤矸石识别会错过一些关键目标的识别。视频目标识别模型比图像目标识别模型更贴近煤矸石识别分选场景需求,对视频数据中的煤矸石特征可以进行更广泛、更有深度的提取。但目前煤矸石视频目标识别技术未考虑视频帧重复性、帧间相似性、关键帧偶然性对模型性能的影响。针对上述问题,提出了一种基于长短期存储(LSS)的聚合增强型煤矸石视频识别模型。首先,采用关键帧与非关键帧对海量信息进行初筛。对煤矸石视频帧序列进行多帧聚合,通过时空关系网络(TRN)将关键帧与相邻帧特征信息相聚合,建立长期视频帧和短期视频帧,在不丢失关键特征信息的同时减少模型计算量。然后,采用语义相似性权重、可学习权重和感兴趣区域(ROI)相似性权重融合的注意力机制,对长期视频帧、短期视频帧与关键帧之间的特征进行权重再分配。最后,设计用于存储增强的LSS模块,对长期视频帧与短期视频帧进行有效特征存储,并在关键帧识别时加以融合,增强关键帧特征的表征能力,以实现煤矸石识别。基于枣泉选煤厂自建煤矸石视频数据集对该模型进行实验验证,结果表明:相较于记忆增强全局−局部聚合(MEGA)网络、基于流引导的特征聚合视频目标检测(FGFA)、关系蒸馏网络(RDN)、视频识别的深度特征流(DFF)模型,基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型的平均精度均值优于其他模型,为77.12%;模型视频目标运动速度与识别精度呈负相关,基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型在慢速运动的目标检测上识别精度最高达83.82%。
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关键词
煤矸石视频识别
视频帧多帧聚合
关键帧
非关键帧
注意力机制
时空关系网络
长短期存储
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职称材料
题名
基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取
被引量：
2
1
作者
马利克
彭进业
冯晓毅
机构
西北工业大学电子信息学院
陕西省人民警察培训学校
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期462-466,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20116102110027)
国家自然科学基金(61075014)资助
文摘
针对公安监控视频检索中根据运动目标准确标注视频关键帧的问题,提出一种基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取算法。首先通过对视频内容的分析,提出监控视频聚散熵的概念。其次根据聚散熵对监控视频进行子镜头划分,再次根据运动目标检测对子镜头进行划分,从而提取视频关键帧。最后列举出算法在几种典型视频数据库中的实验结果及结果分析。实验结果表明该算法在关键帧提取的准确性和鲁棒性上都有良好表现,该算法针对公安监控视频检索需求,在缩短公安视频侦查时间及智能检索中起到支撑作用。
关键词
监控视频
关键帧
聚散熵
运动目标检测
Keywords
algorithms
entropy
image retrieval
monitoring
pixels
probability
target tracking
vectors
aggregation
dispersion entropy
key
frame
moving target detection
surveillance
video
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于长短期存储的聚合增强型煤矸石视频识别模型
被引量：
1
2
作者
杨军
机构
国家能源集团宁夏煤业有限责任公司枣泉煤矿
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第3期39-44,62,共7页
基金
陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2022KXJ-38)。
文摘
采用煤矸石图像识别技术进行煤矸石识别会错过一些关键目标的识别。视频目标识别模型比图像目标识别模型更贴近煤矸石识别分选场景需求,对视频数据中的煤矸石特征可以进行更广泛、更有深度的提取。但目前煤矸石视频目标识别技术未考虑视频帧重复性、帧间相似性、关键帧偶然性对模型性能的影响。针对上述问题,提出了一种基于长短期存储(LSS)的聚合增强型煤矸石视频识别模型。首先,采用关键帧与非关键帧对海量信息进行初筛。对煤矸石视频帧序列进行多帧聚合,通过时空关系网络(TRN)将关键帧与相邻帧特征信息相聚合,建立长期视频帧和短期视频帧,在不丢失关键特征信息的同时减少模型计算量。然后,采用语义相似性权重、可学习权重和感兴趣区域(ROI)相似性权重融合的注意力机制,对长期视频帧、短期视频帧与关键帧之间的特征进行权重再分配。最后,设计用于存储增强的LSS模块,对长期视频帧与短期视频帧进行有效特征存储,并在关键帧识别时加以融合,增强关键帧特征的表征能力,以实现煤矸石识别。基于枣泉选煤厂自建煤矸石视频数据集对该模型进行实验验证,结果表明:相较于记忆增强全局−局部聚合(MEGA)网络、基于流引导的特征聚合视频目标检测(FGFA)、关系蒸馏网络(RDN)、视频识别的深度特征流(DFF)模型,基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型的平均精度均值优于其他模型,为77.12%;模型视频目标运动速度与识别精度呈负相关,基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型在慢速运动的目标检测上识别精度最高达83.82%。
关键词
煤矸石视频识别
视频帧多帧聚合
关键帧
非关键帧
注意力机制
时空关系网络
长短期存储
Keywords
video
recognition of coal-gangue
multi-frame aggregation of video frames
key
frame
non-key
frame
attention mechanism
temporal relation networks
long and short-term storage
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取
马利克
彭进业
冯晓毅
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于长短期存储的聚合增强型煤矸石视频识别模型
杨军
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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