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基于深度學(xué)習的視頻檢索系統設計與實(shí)現
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華南理工大學(xué)廣州學(xué)院教育教學(xué)改革項目


Design and Implementation of Video Retrieval SystemBased on Deep Learning
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    摘要:

    針對攝像頭產(chǎn)生的海量視頻信息,檢索工作需要花費大量的人力、物力以及時(shí)間成本問(wèn)題,分析發(fā)現傳統檢索的功能大多都基于文本關(guān)鍵詞,對視頻內容的覆蓋率低且容易依賴(lài)于相關(guān)工作人員的主觀(guān)性。提出如何應用傳統的機器視覺(jué)技術(shù)以及深度學(xué)習技術(shù)去構建一個(gè)高效的視頻檢索系統。創(chuàng )新點(diǎn)在于從視頻幀圖像內容的角度去充分發(fā)掘其中的信息,其信息挖掘的過(guò)程無(wú)需人工干預,從而提高了信息利用率。

    Abstract:

    In view of the huge amount of video information generated by the camera, the retrieval work needs a lot of manpower, material resources and time cost. The analysis shows that most of the traditional retrieval functions are based on text Keywords, and the coverage of video content is low and easy to rely on the subjectivity of the relevant staff. This paper proposes how to use traditional machine vision technology and deep learning technology to build an efficient video retrieval system. The innovation lies in fully exploring the information from the perspective of video frame image content. The process of information mining does not need manual intervention, thus improving the utilization rate of information.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

姚錦江,程允權.基于深度學(xué)習的視頻檢索系統設計與實(shí)現計算機測量與控制[J].,2019,27(6):231-235.

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  • 收稿日期:2018-12-06
  • 最后修改日期:2018-12-29
  • 錄用日期:2019-01-02
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-06-12
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