技术研究之视频识别

标签：无分类：未分类创建时间：2024-05-12 15:29:48 更新时间：2024-11-15 10:49:44

1.前沿

最近接到的项目就是要实现无人机视频自动识别技术，但是我多次查询相关资料，大部分都是一些 ai视频识别的技术应用场景的介绍，很少有具体的技术说明。

参考文章:
【1】.YOLOv5训练自己的数据集实现视频的识别
【2】.视频人脸识别和图片人脸识别的关系视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息，从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说，视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧之间存在较大差异。基于用户的感知层，视频人脸识别感觉更高级，其后台的处理逻辑是对视频进行抽帧处理，一般1s视频有24帧，后台设定抽帧的策略之后，将抽帧的图片先进行人脸检测，当检测结果中有符合要去的人脸图片，再进行人脸识别，视频人脸识别只是在图片人脸识别的基础上加上抽帧处理和人脸检测处理。
【3】.方案：基于AI烟火识别与视频技术的秸秆焚烧智能化监控预警方案
【4】.图像语义分割和普通的图像分割的区别图像语义分割是图像处理和计算机视觉技术中关于图像理解的重要的一环。语义分割对图像中的每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、边缘或身体等）需要和实例分割区分开来。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

2.商业产品

阿里云
百度云
讯飞
TSINGSEE青犀视频

参考文章:
【1】.探索视频标注：深度理解与实际应用视频标注的常见方法和技术:1.帧标注：对视频中的每一帧进行标注，适用于静态背景下的视频标注；2.时序标注：对视频中的连续帧进行标注，适用于动态背景下的视频标注；3.时序标注：对视频中的连续帧进行标注，适用于动态背景下的视频标注；4.时序标注：对视频中的连续帧进行标注，适用于动态背景下的视频标注；5.实例分割标注：将视频中的同类目标划分为不同的实例，适用于跟踪和识别任务。

3.人脸识别

参考文章:
【1】.图像处理人脸识别的三种经典算法与简单的CNN 【附Python实现】

4.论文

参考文章:
【1】.基于深度学习算法的垃圾分类图像识别研究

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6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol，是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

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Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.

幸福是年华的沉淀，微笑是寂寞的悲伤。