基于数据合成和度量学习的台标检测与识别

台标是视频的重要语义信息,其检测与识别面临类别多、结构复杂、区域小、信息量低、背景干扰大等难题.为提高模型的泛化能力,提出将台标图像叠加到背景图像中合成台标数据,来构建训练数据集.进一步,提出两阶段可伸缩台标检测与识别(scalable logo detection and recognition,SLDR)方法,其采用batch-hard度量学习方法快速训练匹配模型,确定台标类别.SLDR的检测与识别分离机制使得其可将检测目标扩展到未知类别.实验结果表明,合成数据可以有效提升模型的泛化能力和检测精度.实验亦显示SLDR方法在不更新检测模型的情况下,即可获得与端到端模型相当的精度.

一种基于AdaBoost级联检测框架的电视台台标检测方法

电视台台标检测是广播电视安全播出和监管的一项重要工作。本文详细介绍了电视台台标的分类和识别方法,提出了一种基于AdaBoost级联检测框架的电视台台标检测方法,对该方法的实现过程进行了详细说明,最后使用该方法对视频流中的山西卫视台标进行了检测。从检测结果看,该方法具有快速实时准确且易于实现的特点,为广电技术同行提供了一种不错的方法和思路。

基于深度学习的台标检测在网络视频审核中的应用

电视台标检测是网络视频审核的常用方法,但传统台标检测方法检测成功率较低,文章将基于深度学习的SSD算法应用于台标检测。首先选取79类237个常见台标视频作为台标基准库,以每秒一帧的速率对台标基准库进行处理,共127 980张图像帧,其中95 586张用于台标检测模型训练,32 394张用于模型测试,算法每训练2 000次进行模型迭代,共训练90 000次并选取最优模型。经过大量的台标样本实验测试,准确率可达98.2%,优于权威文献中经典方法。表明该方法具有较高准确率和高扩充性。

YOLO人工智能技术在电视台台标实时检测中的应用

对于电视台播出信号中台标内容的实时检测是人工智能技术应用在安全播出领域的有益探索和创新实践。通过使用该技术可以辅助一线值班人员对播出信号中的台标内容进行实时检测,发现异态后第一时间进行告警提示,从而提高技监准确度并降低相关人员监看压力。本文介绍了采用YOLO人工智能技术检测台标的实现原理和技术方案,最后通过在实际应用中进行检验,验证应用的可行性。

基于视频帧加权的台标自动检测方法

复杂背景切换以及半透明化趋势增加了电视台标检测的难度。针对当前台标检测中存在的问题,提出一种视频帧加权处理的台标自动检测方法。首先根据台标位置的先验知识,利用视频帧加权方法对视频图像帧作实时背景更新处理,得到稳定的灰度台标图像;然后采用Canny算法对实时灰度台标进行边缘检测,得到台标的轮廓图像;最后采用简化的分水岭填充算法得到单个台标图像。使用部分地方电视台台标进行实验,提取出的实时台标图像效果好,证明了该方法的有效性。

基于台标时序稳定性的台标监测系统

电视台标是广播视频中所特有的视觉内容之一,包含了该电视台的台名、类型、版权等重要的语义信息,是区分广播电视频道的重要标识。台标的识别对于广播电视的节目导向、内容分析和检索等都具有重要的意义。本文提出了一种利用台标时间连续性的台标检测技术,并将其应用到视频台标监测系统中。实际应用效果表明,这一技术可以很好的检测出台标轮廓和准确的识别台标。

台标的自动检测与识别

近年来,随着电视机技术的高速发展和台标的广泛应用,台标的自动检测与识别得到了广泛的研究.本文在前人研究的基础上,提出了一种快速准确的台标自动检测与识别算法.首先采用多值图像边缘检测技术提取出视频中的台标,然后利用模板匹配方法对其进行识别.根据台标位置相对固定的特点,本文提出了一种自动计算视频感兴趣区域的方法,提高了台标提取的速度.实验结果显示,本文的算法对不透明台标、半透明台标和动态台标都取得了很好的检测和识别效果.

电视信号监测与报警系统的设计和实现

提出了使用信号检测和图像分析技术监测电视信号的中断、非法插播和干扰的方法和系统设计。该系统采用FPGA和视频采集卡实现32-64路同步信号时序检测与图像检测,并依此设计出一个电视信号自动监测与报警系统;论文介绍了相应的硬件模块设计和软件流程,精确图像模板的动态更新方法,以及通过台标图像模板实现对电视台标的检测过程;实验结果表明,系统达到实用要求。

电影频道新一代智能切换系统的设计与思考

本文介绍了电影频道新一代智能切换系统的主要功能及设计原理,针对自动化、精准化、智能化切换电视播出信号的需求进行了分析。切换系统采用AI图像识别技术,并运用信号监测手段和智能切换逻辑进行设计,对电视节目播出过程中出现的信号故障进行智能化处理,为广播电视节目安全播出保驾护航。