检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙菁遥 李亦欣 Sun Jingyao;Li Yixin(Nanjing City Vocational College(Nanjing Open University),Nanjing 211200,China;Yuzhang Normal University,Nanchang 330103,China)
机构地区:[1]南京城市职业学院(南京开放大学),江苏南京211200 [2]豫章师范学院,江西南昌330103
出 处:《无线互联科技》2024年第9期27-30,54,共5页Wireless Internet Technology
摘 要:随着监控设备和计算机视觉相关技术的逐步成熟,监控视频被广泛应用于安全防范、交通管理和刑事侦查等多个领域,如何准确高效地利用监控视频检索成为一个难题。文章在对基于语义的监控视频检索系统、基于对象的监控视频检索系统、基于颜色的监控视频检索系统以及基于深度卷积神经网络的视频检索的优势和局限性进行比较和研究后,对智能监控视频检索的未来发展趋势进行了展望。With the maturity of monitoring equipment and computer vision related technologies,surveillance video has been widely used in many fields such as security prevention,traffic management and criminal investigation.How to process the surveillance video retrieval accurately and efficiently becomes a problem.After comparing and studying the advantages and limitations of semantic based surveillance video retrieval system,object based surveillance video retrieval system,color based surveillance video retrieval system,and deep convolutional neural network based video retrieval system,this paper gives an outlook on the future development trend of intelligent surveillance video retrieval.
分 类 号:D918.2[政治法律—法学] TN820.4[电子电信—信息与通信工程]
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