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近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
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隧道初支面凹凸不平是普遍存在,拱墙衬砌空间是密闭空间,当衬砌混凝土浇筑至拱顶时,混凝土是否填满凹陷部分,人为无法通过目测来判定。隧道衬砌施工在带模注浆基础上,引用"RPi隧道衬砌自注浆系统",采用用信息化手段,智能管理衬砌衬砌,科学预防拱顶衬砌与初支面形成空腔。 相似文献
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为了提高关键帧提取的准确率,改善视频摘要的质量,提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先,对视频序列进行编解码,在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后,特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量,并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后,利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA)的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类,在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧,并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选,剔除冗余帧,得到最终的关键帧。实验结果表明,在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证,该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%,有效地改善了视频摘要的质量。 相似文献