视频GIS中数据的特征提取与关键帧检索研究

发布时间：2021-01-27 00:26

　　随着智慧城市建设的发展和城市安防要求的提高,如何从视频GIS大数据中准确发现和获取用户所需的数据面临一系列瓶颈问题,限制了其应用的广度和深度,所以对这些数据加以分析利用便成为关键。目前,基于内容的视频GIS检索,往往使用单一的视觉内容特征和双特征的匹配方法,在海量视频GIS数据面前往往不尽如人意。本文以视频GIS数据为基础,从中提取有价值的视频GIS特征,针对视频GIS中存在重复与冗余的视频帧的问题,提取视频GIS关键帧,构建关键帧库,以减少视频GIS索引的数据量。同时,在其上分别提取全局特征、局部特征和深层特征,以便构建视频GIS特征库,最终实现关键帧检索的高效性和检索结果的高质量,使视频GIS大数据的潜在价值得以充分发挥与增值。本文的主要研究成果如下:（1）视频GIS分层组织模型和结构化处理针对视频GIS数据的特点和高效检索的需求,提出视频GIS数据分层组织模型,将视频GIS数据分为视频、镜头、关键帧三个层次。针对重复和冗余的视频GIS帧的问题,提出了一种同时检测镜头切变和渐变的视频GIS镜头边界检测算法,并在此基础上,提出一种基于帧差欧式距离的视频GIS关键帧提取方法。（2）基于... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

常州市某一视频GIS数据的部分关键帧

图（b）中的红色符号表示该视频 GIS 数据的红色符号表示该视频 GIS 数据段中最终提取的关表明了使用这种基于帧差欧式距离的关键帧提取算 帧，有助于提高视频 GIS 数据检索的高效性。a）所有帧 （b）经过

操作系统数据处理Window10 64 位Matlab R2017a、OpenCV本章设计了三种实验方案，分别是基于单特征的视频 GIS 数据检索、基于双特征的视频GIS 数据检索和基于多特征融合的视频 GIS 数据检索，用于验证单特征、双特征和多特征融合对于视频 GIS 数据的影响。基于上述的实验方案，本文选择常州 19 台摄像机共 30 个视频 GIS 录像作为测试数据，该数据来源于国家自然科学基金中的数据，视频 GIS 数据总大小为 760M，每秒处理帧的速度为 25 帧，图 4.5 为所选视频 GIS 数据的展示，图（a）展示了视频 GIS 数据编号为 1 的相关属性，Field 域包括摄像机名称（Name）、x 坐标（x）和 y 坐标（y）等，Value 域包括实际的存储值，图（b）展示了该视频 GIS 数据的可视化效果。在进行视频 GIS 数据检索实验之前，总共提取了大约 3000 个视频 GIS 关键帧图像来代表镜头的主要内容。在视频 GIS 数据结构化处理的基础上，为了进行实验分析，对所有视频 GIS 关键帧提取全局特征（颜色、纹理和形状特征）和局部特征（SIFT）。

【参考文献】：
期刊论文
[1]位置大数据的分析处理研究进展[J]. 刘经南,方媛,郭迟,高柯夫.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(04)
[2]智慧城市中的大数据[J]. 李德仁.  中国建设信息. 2014(03)
[3]地理视频数据模型设计及网络视频GIS实现[J]. 孔云峰.  武汉大学学报(信息科学版). 2010(02)



本文编号：3002088