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公开(公告)号：CN114022509A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111121343.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种基于多个动物的监控视频的目标跟踪方法及相关设备。所述目标跟踪方法包括：对多个动物进行实时监控获得原始影像；对原始影像进行预处理获取处理图像；提取第t帧处理图像，在第t帧处理图像中检测动物；将检测到的动物标记为检测对象，第t‑1帧至t‑k帧中已经分配身份标识的动物记为跟踪对象；提取跟踪对象和检测对象的属性特征及两者之间的关联特征；根据关联特征，将第t帧图像中的检测对象与第t‑1帧至t‑k帧中的跟踪对象进行匹配；输出跟踪结果。通过深度学习对监控视频进行处理，检测出动物并且跟踪其轨迹，以辅助管理人员对养殖动物进行跟踪观察和定位。
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公开(公告)号：CN112883227A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110019685.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/738 , G06F16/75 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多尺度时序特征的视频摘要生成方法和装置。该方法包括：利用预训练的视频摘要生成模型，获取多尺度时序融合特征序列；利用预训练的视频摘要生成模型，确定多尺度时序融合特征序列中的各视频帧的重要性得分；基于镜头切分算法，将多尺度时序融合特征序列切分为以基本镜头为单位的基本片段集；利用预训练的视频摘要生成模型，基于各重要性得分和基本片段集，动态选取基本片段集中的核心片段；利用预训练的视频摘要生成模型，基于核心片段，生成动态视频摘要，并输出。该方案利用无监督训练得到的视频摘要生成模型，可抽取视频关键帧，获取具有多样性和代表性的视频摘要，减少人工干预工作量，有助于视频检索和视频监控。
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公开(公告)号：CN112883227B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110019685.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/738 , G06F16/75 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多尺度时序特征的视频摘要生成方法和装置。该方法包括：利用预训练的视频摘要生成模型，获取多尺度时序融合特征序列；利用预训练的视频摘要生成模型，确定多尺度时序融合特征序列中的各视频帧的重要性得分；基于镜头切分算法，将多尺度时序融合特征序列切分为以基本镜头为单位的基本片段集；利用预训练的视频摘要生成模型，基于各重要性得分和基本片段集，动态选取基本片段集中的核心片段；利用预训练的视频摘要生成模型，基于核心片段，生成动态视频摘要，并输出。该方案利用无监督训练得到的视频摘要生成模型，可抽取视频关键帧，获取具有多样性和代表性的视频摘要，减少人工干预工作量，有助于视频检索和视频监控。
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公开(公告)号：CN114022509B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111121343.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/246 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种基于多个动物的监控视频的目标跟踪方法及相关设备。所述目标跟踪方法包括：对多个动物进行实时监控获得原始影像；对原始影像进行预处理获取处理图像；提取第t帧处理图像，在第t帧处理图像中检测动物；将检测到的动物标记为检测对象，第t‑1帧至t‑k帧中已经分配身份标识的动物记为跟踪对象；提取跟踪对象和检测对象的属性特征及两者之间的关联特征；根据关联特征，将第t帧图像中的检测对象与第t‑1帧至t‑k帧中的跟踪对象进行匹配；输出跟踪结果。通过深度学习对监控视频进行处理，检测出动物并且跟踪其轨迹，以辅助管理人员对养殖动物进行跟踪观察和定位。
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