一、传统的视频显著性检测什么是视频显著性检测呢？我的理解是检测某一段视频的每一帧图片的显著性区域，那这样理解的话就相当于多个图片的显著性检测，所以他是依赖于输入视频帧的对比度、梯度以及纹理来进行相关计算。但既然是视频显著性检测，他和普通的图片显著性检测有没有什么区别呢？有。 我们都知道一段视频大概率是连续的，他们每一帧的图片是有一定联系的，因此视频显著性检测更加需要提取相邻帧及远距离视频帧之间时间
视频质量诊断系统的六大问题分析老问题，解决技术还未有统一 硬件处理与兼容性问题 在各类项目的需求下，视频质量诊断技术日益受到厂家、用户的关注。现如今，专注视频诊断研发的厂家已不在少数，几乎做智能分析/平台开发的厂家或多或少支持视频诊断功能。虽然客户对监控系统拥有更多功能的愿望，但更多功能意味着更多的投入。这些原因导致正在成长的视频诊断技术仍有很多问题有待完善
视频资源可以正常获取，不管是服务器返回还是后台添加等视频的封面图、页面UI等正常若一个视频中涉及到上一个视频、下一个视频时点击后都能正常切换到相应的视频，且视频正常播放音量大小（如静音模式下播放时无声音）视频最大化、最小化（如切换到最大化时视频全屏播放）播放列表的播放顺序，单循环，多循环，顺序播放，随机播放（还需要考虑下视频若是后台上传的，若在后台将某视频进行增加，删除，修改操作，验证视频播放是否
Memory Enhanced Global-local Aggregtation for Video Object Detection1. Abstract作者认为，对于人类而言，只凭单帧提供的信息，很难辨认出物体是否存在。而视频目标检测与单帧目标检测之间的区别，在于对于一段连续视频而言，即使有的物体因为运动残影、遮挡或相机失焦等原因在单帧无法识别，但可以通过结合上下文的语义信息的方式，识别出当
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2024-08-28 10:59:45
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Learning Motion Priors for Efficient Video Object Detection视频中的目标检测方法，基于RFCN(Dai et al. 2016)的单帧图像检测方法。 首先视频帧被分为关键帧和非关键帧(Zhu et al. 2017b)。对于关键帧通过整个网络来提取更深的深度特征，而非关键帧提取浅层的信息，从而加快inference的速度。非关键帧的深度特征
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2024-05-30 00:40:56
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什么是OpenCV？OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 旨在为计算机视觉应用提供通用基础设施，并加速机器感知在商业产品中的使用。车道检测 OpenCV 大多数情况下是由 Python openCV 项目的 6 种算法组成。逐帧捕获和解码视频文件将图像转换为灰度应用滤镜以减少视频帧中的噪点使用 Canny Edge 检测方法进行边缘检测找到感
原创
精选
2024-10-28 14:52:56
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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扬尘检测算法主要用于监测建筑工地、矿山开采、道路施工以及其他易产生扬尘的工业活动中产生的粉尘，以保障空气质量、工人健康以及环境保护。通过使用先进的图像处理和计算机视觉技术，扬尘检测算法能够实时监控并识别出扬尘事件，为相关部门提供及时的信息以便采取必要的措施。应用场景
扬尘检测算法广泛应用于多种场景中，以下是一些典型的应用实例：
1. 建筑工地
- 施工现场监控：在建筑工地安装扬尘检测系统，能够在施
原创
2024-09-14 14:04:12
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TCNN 静态图像中目标检测（rcnn,fast rcnn, faster rcnn, yolo, ssd 等）上下文信息
使用图像检测算法将视频帧当做独立的图像来处理并没有充分利用整个视频的上下文信息。虽然说视频中可能出现任意类别的目标，但对于单个视频片段，只会出现比较少的几个类别，而且这几个类别之间有共现关系（出现船只的视频段中可能会有鲸鱼，但基本不可能出现斑马）。所以，可以借助整个
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2024-01-15 14:28:16
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一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
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2024-03-28 16:33:09
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目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
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2024-08-12 12:04:21
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two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
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2024-04-09 10:40:53
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前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
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2024-04-07 08:23:50
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作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
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2024-07-31 16:59:04
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
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2024-01-27 19:50:25
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引言在前面的文章中，我已经介绍了如何使用 WebRTC 的 Native API，通过它们大家应该已经了解了正常 API 的一些使用方法和套路。从本文开始，我将介绍一下我这边对 Native API 默认实现的覆写过程，本文我们将先来介绍一些如何把 Java 中的音视频传输给 WebRTC Lib。音视频数据采集从Java采集音频数据接口介绍之前在介绍如何创建PeerConnectionFacto
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2024-03-04 15:41:43
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图像的边缘集中了图像的大部分信息，边缘的检测对于整个图像场景的识别和理解非常重要，同时也是图像分割依赖的重要特征。 1.边缘检测的步骤： 在实际应用中，我们常常把边缘定义为亮度变化显著的地方。 1) 滤波 边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，求取图像导数强调了高频的部分而放大了噪声。因为导数对噪声很敏感，因此在边缘检测之前需要采用一个低通滤波器对图像进行平滑。常用的滤波算法是
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2023-08-21 19:25:23
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目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为22
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2024-05-28 22:25:35
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1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本。4.程序说明http://wenku.baidu.com/link?url=M1VJN_EDd2nHHtxz87mSkxHecKJhcGpuqe8duWbpZxSsR6e2rvcDnaCRnkCekyu1QerZ9VzsH6HetKh3Lq4LGsA1OujwFsrd0pCI8cdWMzC5.总结：
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2024-05-21 22:28:59
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