视频数据挖掘——框架、方法及趋势

目前视频数据挖掘概念、体系尚不明确,现有的一些分类方法不能突出数据挖掘关于"新颖性"这一特性。该文尝试从概念和分类方法2个方面解决这些问题,根据数据挖掘和视频各自的特点,将视频数据挖掘的概念分为广义和狭义2种。从数据分析的角度,提出一种新的分类方法,将广义的视频挖掘分为描述性和预测性2类,并且按照视频内容所关联的领域,提出了一个描述性视频数据挖掘的分类框架,讨论了视频挖掘的现有方法,并展望了视频数据挖掘的发展趋势。

视频数据挖掘的非接触式桥梁振动监测

为克服传统桥梁监测技术施工难、成本高和观测点少等不足,利用视觉技术实现了非接触式桥梁振动状态监测。该方法包含视频数据采集、视频数据分析与结果可视化等3个环节。其中,视频数据分析环节又包含3个步骤:首先,对视频中的稳定像素点进行定位;然后,根据视频中稳定像素点的数值变化,由视频数据挖掘方法建立视频热噪声模型;最后,由视频热噪声模型计算出视频中桥梁各局部位置上的振动频率。实验结果表明,该方法可有效侦测到桥梁可见结构部件上出现的人眼不易察觉的微弱振动,并对桥梁不同局部位置上出现的振动频率进行同步定量测算,从而提供了一种便捷高效、成本合理、通用性好的桥梁结构健康监测新途径。

基于内容的新闻视频数据挖掘技术

随着人们在多媒体信息制造、存储与传播方面取得的重大技术进步,数字视频己经成为日常生活中不可或缺的部分。电视新闻节目是人们获取所需信息的主要来源之一。在这样的背景下,基于内容的新闻视频数据的挖掘技术成为近年来各研究机构关注的一个重要课题。文章针对基于内容的新闻视频数据的挖掘过程进行了分析,并对其相关技术进行了较为全面地探讨。

基于视频的数据挖掘系统的研究

研究了一种视频数据挖掘的系统结构 .介绍了该系统中各主要模块的功能 ;描述了视频数据预处理和视频数据立方体 ;

视频网站访问数据挖掘系统

随着我国各大电视台所属的网络电视台纷纷上线,视频网站的价值衡量,指导网站建设,从而凸显传统媒体在网络平台上的影响力已成为广电人的一个新研究方向。而视频网站数据挖掘技术作为该研究方向的一个分支,目前已得到一定应用。本文提出了适用于视频网站的数据挖掘系统模型,并以看看新闻网数据挖掘系统为例介绍视频网站数据挖掘系统的系统架构及其作用,该系统可有效地优化网站视频分发效果,指导视频内容的制作,向用户提供更多符合其访问习惯的内容,从而改善网站整体的友好度,提高网站访问量和媒体影响力。

基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测

随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上,提出一种基于基本动作语义概念关联的视频复杂动作场景检测方法。该方法首先记录视频动作语义概念的出现情形,对相应视频场景中的所有动作语义概念采用Aproiri算法进行关联规则挖掘,然后利用挖掘得到的动作语义概念关联规则,定义视频复杂动作场景检测分类准则,最后对测试视频采用该分类准则进行视频复杂动作场景概念检测。通过在典型数据集上的实验结果表明,该方法可以有效挖掘出视频中动作之间的关联关系,并实现对视频复杂动作场景概念的检测分类。

可量测视频目标动态轨迹生成及GIS应用

动态目标三维重建是进一步实现目标地理信息时空分析、目标统计、目标查询、异常报警及各种空间数据挖掘应用的重要基础。利用计算机视觉技术将摄像头中目标框的二维像坐标信息实时动态还原成三维物方目标信息,采用基于物方特征域的模式分类方法,通过目标物方尺寸、目标出现的物方位置进行更准确的目标筛查,提高了目标跟踪的准确性,降低了虚警;通过地平面约束实现单目目标立体定位,增加了立体定位的场景覆盖范围;进而把以帧为单位的视频数据解析成为以目标轨迹为单位的空间三维地理对象信息,并将生成的时空轨迹图层集成到地理信息系统,实现了基于地理信息空间分布的视频时空数据管理。