2023學(xué)年完整公開課版視頻識(shí)別

物流人工智能技術(shù)技能培訓(xùn)項(xiàng)目一數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)四視頻識(shí)別目錄CONTENTS視頻分析方法概述PART1基于深度學(xué)習(xí)的視頻技術(shù)PART2【教學(xué)目標(biāo)】過程與方法：知識(shí)與技能：1.掌握視頻分析方法主；2.了解基于深度學(xué)習(xí)的視頻技術(shù)。在學(xué)習(xí)動(dòng)畫視頻的過程中，理解其基本工作原理，了解其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。情感、態(tài)度與價(jià)值觀：1.提升對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，發(fā)展辯證思維，客觀認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響，培養(yǎng)正確的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用觀。2.堅(jiān)定擁護(hù)中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)和我國(guó)社會(huì)主義制度。視頻識(shí)別主要包括前端視頻信息的采集及傳輸、中間的視頻檢測(cè)和后端的分析處理三個(gè)環(huán)節(jié)。視頻識(shí)別系統(tǒng)要解決的問題有兩個(gè)：一個(gè)是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務(wù)解脫出來，由機(jī)器來完成這部分工作；另一個(gè)是為在海量的視頻數(shù)據(jù)快速搜索到想要找的圖像。視頻識(shí)別智能視頻識(shí)別主要優(yōu)勢(shì)在于三點(diǎn)：快速的反應(yīng)時(shí)間——毫秒級(jí)的報(bào)警觸發(fā)反應(yīng)時(shí)間；更有效的監(jiān)視—安保操作員只需要注意相關(guān)信息；強(qiáng)大的數(shù)據(jù)檢索和分析功能，能提供快速的反應(yīng)時(shí)間和調(diào)查時(shí)間。一、視頻分析方法概述視頻分析方法主要有兩類：一類是背景減除法；另一類是時(shí)間差分法。背景減除法是利用當(dāng)前圖像和背景圖像的差分（SAD）來檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域的_種方法?？梢蕴峁┍容^完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征數(shù)據(jù)。精確度和靈敏度比較高，具有良好的性能表現(xiàn)。時(shí)間差分，又稱相鄰幀差法，就是利用視頻圖像特征，從連續(xù)得到的視頻流中提取所需要的動(dòng)態(tài)目標(biāo)信息。時(shí)間差分方法的實(shí)質(zhì)就是利用相鄰幀圖像相減來提取前景目標(biāo)移動(dòng)的信息。此方法不能完全提取所有相關(guān)特征像素點(diǎn)，在運(yùn)動(dòng)實(shí)體內(nèi)部可能產(chǎn)生空洞，智能檢測(cè)出目標(biāo)的邊緣。A背景減除法B時(shí)間差分法一種最直接的方法就是將視頻進(jìn)行截幀，然后基于圖像粒度（單幀）進(jìn)行深度學(xué)習(xí)表達(dá)，如圖1-17所示，視頻的某一幀通過網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)識(shí)別結(jié)果。1.基于單幀的識(shí)別方法圖1-17典型的CNN網(wǎng)絡(luò)二、基于深度學(xué)習(xí)的視頻技術(shù)總體思路是在CNN框架中尋找時(shí)間區(qū)域上的某個(gè)模式來表達(dá)局部運(yùn)動(dòng)信息，從而獲得總體識(shí)別性能的提升。圖1-18是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它總共有三層，在第一層對(duì)10幀（大概三分之一秒）圖像序列進(jìn)行M×N×3×7的卷積（其中M×N是圖像的分辨率，3是圖像的3個(gè)顏色通道，T取4，是參與計(jì)算的幀數(shù)，從而形成在時(shí)間軸上的4個(gè)響應(yīng)），在第2、第3層上進(jìn)行T=2的時(shí)間卷積，那么在第3層包含了這10幀圖片的所有時(shí)空信息。它的總體精度相對(duì)單幀提高了2%左右。2.基于CNN擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法圖1-18CNN擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)二、基于深度學(xué)習(xí)的視頻技術(shù)【課后小結(jié)】視頻識(shí)別視頻分析方法概述視頻分析方法主要有兩類：一類是背景減除法；另一類是時(shí)間差分法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的視頻技術(shù)1.基于單幀