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视频大数据智慧计算方法

视频大数据智慧计算方法 PDF 超清版

  • 更新:2021-08-23
  • 大小:38.96MB
  • 类别:视频大数据
  • 作者:朱定局
  • 出版:科学出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

视频大数据智慧计算方法》是由科学出版社出版的一本关于视频大数据方面的书籍,作者是朱定局,主要介绍了关于视频大数据、大数据计算方法、大数据分析方面的知识内容,目前在视频大数据类书籍综合评分为:8.3分。

书籍介绍

视频大数据智慧计算方法

作者:朱定局 著

出版时间:2015年版

《视频大数据智慧计算方法》以空间为纬度来研究视频大数据中图像的识别、重建,以时间为经度来研究视频大数据中帧间的切分、转码,以时空为经纬度来研究视频大数据内容的监控、审查、分类。《视频大数据智慧计算方法》的原创性在于:提出并研究给出了视频大数据智慧计算方法,具体又提出并研究给出了视频大数据空间智慧计算方法、视频大数据时间智慧计算方法、视频大数据时空编解码智慧计算方法、视频大数据时空监控智慧计算方法、视频大数据时空审查智慧计算方法、视频大数据时空分类智慧计算方法。

目录

  • 前言
  • 第1章视频大数据智慧计算绪论1
  • 1.1视频大数的特点1
  • 1.2视频大数据对智慧计算的需求2
  • 1.3视频大数智慧计算的分类4
  • 第2章视频大数据空间智慧计算方法6
  • 2.1识别知识库下物体识别的方法6
  • 2.1.1现有物体识别方法的不足6
  • 2.1.2基于识别知识库的新方法的思路7
  • 2.1.3基于识别知识库的新方法的实施方式6
  • 2.2图像处理中物体自动识别并三维重建的方法14
  • 2.2.1现有物体识别重建方法的不足14
  • 2.2.2基于图像样本的新方法的思路17
  • 2.2.3基于图像样本的新方法的实施方式16
  • 2.3三维模型库下二维图像识别和物体重建的方法26
  • 2.3.1现有图像识别重建方法的不足29
  • 2.3.2基于三维模型库的新方法的思路33
  • 2.3.3基于三维模型库的新方法的实施方式34
  • 第3章视频时间智慧计算方法44
  • 3.1视频分片并行转码的方法44
  • 3.1.1现有视频转码方法的不足44
  • 3.1.2基于分片并行的新方法的思路45
  • 3.1.3基于分片并行的新方法的实施方式45
  • 3.2基于重叠边界的多媒体切片转码的方法47
  • 3.2.1现有多媒体切片转码方法的不足47
  • 3.2.2基于重叠边界的新方法的思路46
  • 3.2.3基于重叠边界的新方法的实施方式46
  • 3.3直播视频和实时视频的分片转码的方法53
  • 3.3.1现有直播视频和实时视频转码方法的不足53
  • 3.3.2基于分片的新方法的思路53
  • 3.3.3 基于分片的新方法的实施方式54
  • 第4章视频时空编解码智慧计算方法57
  • 4.1视频自适应转码的方法57
  • 4.1.1现有视频转码方法的不足57
  • 4.1.2自适应的新方法的思路57
  • 4.1.3 自适应的新方法的实施方式59
  • 4.2基于自动切分的多媒体并行的方法66
  • 4.2.1现有多媒体并行方法的不足66
  • 4.2.2基于自动切分的新方法的思路66
  • 4.2.3基于自动切分的新方法的实施方式69
  • 4.3基于图像库的视频和图像的编码解码的方法74
  • 4.3.1现有视频图像编解码方法的不足75
  • 4.3.2基于图像库的新方法的思路75
  • 4.3.3基于图像库的新方法的实施方式76
  • 第5章视频时空监控智慧计算方法85
  • 5.1智慧城市视频监控的方法S5
  • 5.1.1现有城市视频监控方法的不足65
  • 5.1.2自动化的新方法的思路 65
  • 5.1.3自动化的新方法的实施方式67
  • 5.2多类视频设备同步监控的方法95
  • 5.2.1现有视频监控方法的不足95
  • 5.2.2多类设备同步的新方法的思路95
  • 5.2.3多类设备同步的新方法的实施方式96
  • 5.3自动监测仿真及其并行化处理的方法100
  • 5.3.1现有监测仿真方法的不足101
  • 5.3.2有机结合的新方法的思路109
  • 5.3.3有机结合的新方法的实施方式111
  • 第6章视频时空审查智慧计算方法131
  • 6.1视频数据云审查的方法131
  • 6.1.1现有视频数据审查方法的不足131
  • 6.1.2基于云的新方法的思路131
  • 6.1.3基于云的新方法的实施方式132
  • 6.2 深入融合视频审查的方法134
  • 6.2.1现有视频审查方法的不足134
  • 6.2.2深人融合的新方法的思路135
  • 6.2.3深人融合的新方法的实施方式136
  • 6.3基于感知知识库的视频内容审查的方法144
  • 6.3.1现有视频内容审查方法的不足145
  • 6.3.2基于感知知识库的新方法的思路145
  • 6.3.3基于感知知识库的新方法的实施方式147
  • 第7章视频时空处理智慧计算方法159
  • 7.1基于熵的视频分类的方法159
  • 7.1.1现有视频分类方法的不足159
  • 7.1.2基于熵的新方法的思路159
  • 7.1.3基于熵的新方法的实施方式161
  • 7.2视频内容中自适应投放广告的方法167
  • 7.2.1现有视频广告投放方法的不足167
  • 7.2.2自适应的新方法的思路167
  • 7.2.3自适应的新方法的实施方式168
  • 7.3基于重复特征和相似特征的视频自动拆分的方法174
  • 7.3.1现有视频拆分方法的不足174
  • 7.3.2基于重复相似特征的新方法的思路174
  • 7.3.3基于重复相似特征的新方法的实施方式175
  • 7.4基于播报特征及播报员知识库的新闻自动拆条的方法177
  • 7.4.1现有新闻视频拆条方法的不足178
  • 7.4.2基于播报特征及播报员知识库的新方法的思路178
  • 7.4.3基于播报特征及播报员知识库的新方法的实施方式178
  • 参考文献183
  • 后记184

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