2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著安全需求的不斷增長(zhǎng),民用、商用、軍用視頻監(jiān)控設(shè)備也在飛速增加。成千上萬的監(jiān)控設(shè)備不停運(yùn)轉(zhuǎn),產(chǎn)生了海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),導(dǎo)致查找關(guān)鍵事件如同大海撈針,使這些數(shù)據(jù)變得毫無意義。為了能迅速瀏覽以及充分利用這些監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),研究監(jiān)控視頻結(jié)構(gòu)分段以及視頻摘要算法具有重要意義。
   本文首先通過分析傳統(tǒng)視頻場(chǎng)景切分算法,提出了一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的監(jiān)控視頻分段算法。該方法首先運(yùn)用自適應(yīng)背景減與三幀差算法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),然后計(jì)算每幀中運(yùn)動(dòng)

2、物體像素和作為差別特征,最后利用基于自適應(yīng)閾值的滑動(dòng)窗口確定分段邊界。實(shí)驗(yàn)表明該算法具有復(fù)雜性低、性能較高的特點(diǎn)。在視頻摘要表示方面,針對(duì)監(jiān)控視頻的特征,本文提出了通過構(gòu)造基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡的關(guān)鍵幀作為監(jiān)控視頻的靜態(tài)摘要。首先提取出每個(gè)運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡,將其顯示在每個(gè)片段中的最后一幀上,即可直觀地表現(xiàn)出每個(gè)物體的運(yùn)動(dòng)情況,將其作為靜態(tài)摘要不僅節(jié)省了瀏覽時(shí)間與存儲(chǔ)空間,而且信息量很大。
   為了測(cè)試上述算法的性能,本文設(shè)計(jì)開發(fā)了

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