基于深度学习的机房人物重识别研究

机房内的各类设施通常由管理员统一调度,对视频中管理人员的路径追踪至关重要。为此该文提出一种基于深度学习的机房人物重识别方法,以为后续的责任追查过程提供依据。该方法以残差神经网络ResNet-50作为特征提取网络,并使用三元损失函数使模型更适用于人物重识别任务。以贵州省某电网系统机房作为试验平台进行测试。结果表明,该方法的准确率与召回率均满足实际要求,具备一定的工程参考价值。

小视频内容分析技术发展探讨

小视频数量呈爆炸式增长态势,并引发了许多技术需求,包括小视频的编辑、搜索、推荐、溯源、审查和监管等。介绍了小视频数据的主要特点和小视频内容分析技术面临的挑战,并对目标检测、追踪、重识别等小视频内容分析技术的研究进展做了综合分析。认为只有构建一个整合多种不同算法的系统,才能够更准确、更鲁棒地解决分析问题,才能系统性地完成小视频内容分析任务。