简介:【摘要】视频网络监控和图像信息调查手段作为一种新的、独特的网络调查方式,具有数据资源海量、丰富、简单、方便、高效、移动互联、良好的直接证据提取等新特点。实现视频网络监控系统和图像网络调查系统的主要条件应该是:基本条件之一——大型视频图像监控和采集设备,第三个技术条件——大型视频监控计算机图像采集和处理应用技术,四个必要的工作条件——大型专业图像联合调查专业团队,是确保工作条件之一——完善视频监控网络图像联动调查机制。现阶段,我国视频监控和图像信息调查技术的难点主要体现在以下两个关键方面:一是现有视频信息监控应用基础设施的规划和建设存在突出困难,二是,现有视频信息监控和图像信息调查设备的应用还存在新的突出问题。
简介:已有视频图像在教育领域的运用,存在三种不同的视角和路径,即将视频作为教育教学媒介,作为课堂互动的研究工具和作为促进教师专业发展的重要途径。传统之于视频图像分析的理解,习惯性地停留于"媒介""工具""应用""方法"和"手段"等层面上,低估了教育视频图像分析的理论创生价值及其对于教育理论生产的独特价值,包括它带来的新的理论知识来源及表现形式、新的研究视角、新的研究范式和新的理论世界。当代教育研究的"视频图像转向",意味着"视频图像"从"工具取向"转向"理论取向";教育学理解方式、研究方式、创制方式,将从"通过视频与图像分析"转向"视频与图像层面上的分析";教育学表达方式、修辞方式或写作方式,将从基于文字语言的表达,转向基于文字语言、视频图像语言交融式的表达。
简介:摘 要:针对传统的帧间聚类法提取关键帧存在大量冗余关键帧信息的问题,为了消除视频序列之间的冗余关键帧信息,本文提出改进的帧间聚类算法。首先使用帧间聚类法提取关键帧,其次是使用感知哈希算法区分两帧之间的相似性,将得到的关键帧计算其哈希值,并比较哈希值之间的汉明距离来判断关键帧的冗余关系,进而选择出最佳关键帧。最后以较少的关键帧来表达视频的主要内容,使得拼接工作量大大减少。针对传统算法图像配准提取特征点不精确,鲁棒性低,纹理差的区域很难识别到特征点等问题。本文使用LoFTR算法在图像重叠区域进行特征点检测,能够显著提高特征点的匹配精度。匹配特征点之后,使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法获取单应性矩阵,之后对图像进行变换,实现对图像重叠区域的对齐,再通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对视频序列的无缝拼接。最终得到全景图在标准差和信息熵两个方面与对比实验相比均有提升,对比实验结果证明提出的算法显著改善了拼接的效果。