视频内容理解研究与应用

摘要

随着互联网的广泛应用和现代信息处理技术的发展，视频数据呈现出爆炸式的增长趋势。由于视频数据具有结构复杂、内容丰富、非结构化等特点，人们对海量视频数据处理能力有限，其中潜在的信息没有被充分挖掘，因此需要采用更加智能化的技术对其进行处理。 视频内容理解是智能化处理视频的主要手段，也是计算机视觉领域的一个研究热点和难点，涉及到的学科包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等，在军用、民用及医学等方面有着重要意义，广泛的应用前景和潜在的经济价值。 本文主要基于视频关键帧提取和目标检测实现视频内容理解，并通过视频内容理解在自动驾驶中的实际应用为例，阐述视频内容理解技术和应用。本文工作由以下五个部分组成： （1）针对视频数据非结构性、难以处理的特点，利用HSV直方图法将抽象复杂的高维数据转换为可以量化的低维数据，从而减少了数据量。 （2）结合视频数据相邻帧具有相似度高的特性，将关键帧提取转换为聚类问题，分别设计了K-Means、凝聚层次聚类和密度峰值聚类算法来提取视频关键帧，并分析了它们的聚类效果，同时对比了压缩域关键帧提取算法和非压缩域关键帧提取算法的结果，最终得到了一种综合性能较好的视频关键帧提取算法。 （3）为了保证聚类的质量，利用轮廓系数SC（Silhouette Coefficient）计算最佳聚类簇数，以确定初始的聚类中心和簇的数量。 （4）为了提高目标检测模型的准确率，对数据集进行了剪枝，使得模型能够更好地适应特定应用场景，实验表明，改进后的模型在识别准确率上有所提升。 （5）结合关键帧提取和目标检测算法构建了一套完整的视频理解实验流程，以自动驾驶系统为背景对实验数据进行了分析，展示了视频内容理解在自动驾驶中的实际应用。

目录

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附图索引

附表索引

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 视频内容理解

1.2.2 视频关键帧提取

1.2.3 目标检测

1.3 本文研究内容与论文组织

1.3.1 主要研究工作

1.3.2 论文组织结构

第2章 相关理论及技术

2.1 引言

2.2 视频编码标准

2.2.1 H.264视频编码标准

2.2.2 H.265视频编码标准

2.3 主流音视频处理工具

2.3.1 FFmpeg

2.3.2 OpenCV

2.4 机器学习

2.5 深度学习框架

2.5.1 Tensorflow

2.5.2 Caffe

2.6 本章小结

第3章 非压缩域视频关键帧提取算法研究

3.1 引言

3.2 HSV直方图降维法

3.2.1 RGB颜色模型

3.2.2 HSV颜色模型

3.2.3 HSV直方图

3.3 压缩域关键帧提取算法

3.4 非压缩域关键帧提取算法

3.4.1 K-Means

3.4.2 AGNES

3.4.3密度峰值聚类

3.5 实验和结果分析

3.5.1 FFmpeg提取I帧

3.5.2 最佳簇数计算

3.5.3 关键帧质量评价

3.5.4 实验结果

3.5.5 结果分析

3.6 本章小结

第4章 视频中的目标检测算法

4.1 引言

4.2 目标检测模型的评价标准

4.2.1 FPS

4.2.2 IOU

4.2.3 mAP

4.3 传统目标检测算法

4.4 基于深度学习的目标检测算法

4.4.1Faster R-CNN

4.4.2 YOLO

4.5 标准评测数据集

4.5.1PASCAL VOC

4.5.2MS COCO

4.5.3 ImageNet

4.6 实验和结果分析

4.6.1 实验结果

4.6.2 结果分析

4.7 本章小结

第5章 视频内容理解在自动驾驶中的应用

5.1 引言

5.2 自动驾驶系统

5.3 应用实例

5.3.1 环境参数

5.3.2 视频内容理解流程

5.3.3 驾驶行为决策

5.4 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间发表的学术论文和获奖情况