用Tracker视频分析软件研究电容器的充放电过程

设计了用Tracker视频分析软件研究电容器的充放电过程,分别研究了电路中的电阻、电容与充放电时间之间的关系.其次,分别验证了串联电容电路和并联电容电路中电容的大小关系以及电容两端电压、电荷量、电容之间的大小关系.

利用Tracker视频分析软件测量液体黏度

在落球法测量液体黏度中利用Tracker视频分析软件捕捉分析小球下落轨迹,减小了实验中诸多不确定因素带来的测量误差,使数据处理更为直观、准确.结果表明此方法能准确测量小球的收尾速度,而且可以对现有实验内容进行扩展.

运用Tracker视频分析软件对液体黏度实验的分析

基于落球法测量液体黏度的传统实验仪器,用手机拍摄小球下落过程,利用视频分析软件Tracker分析捕捉分析小球下落过程中位移和速度.通过处理数据,结果表明此方法能直观显示小球下落运动规律,获得的终极速度、黏度等数据更加准确.

视频中的交互设计可以促进学习吗?——基于53项实验与准实验的元分析

交互设计可以增加学习者与学习内容的互动性,从而促进其主动学习,因而在教育领域的重要性日益凸显。然而,交互设计在教学视频中的作用尚存在一定争议。因此,研究纳入53项国内外实证研究进行元分析,系统地分析了交互设计对视频学习的影响。主效应检验结果发现,视频中的交互设计对总注视时间、学习参与度、学习动机、学习满意度、保持成绩、迁移成绩和延迟测试成绩有显著的促进作用,但对认知负荷的影响不显著。研究进一步从交互功能特征、学习者特征、学习材料特征、学习情境特征四个维度进行调节效应分析,结果发现,交互设计的作用受到多种因素影响,如交互类型、先验知识、学科领域、学习步调等。因此,在设计和实施教学视频时,应全面考虑交互设计的本身特性、学习者的个体差异等多方面因素,以更有效地发挥交互设计在教育中的优势。

“5W1H”教学分析法结合视频教学在普外科护理本科实习生临床实践中的应用

目的:探讨“5W1H”教学分析法结合视频教学在普外科本科护生临床实践中的应用效果。方法:选取我院普外科本科护生138名为研究对象,分为两组,对照组接受传统教学,试验组在此基础上采用“5W1H”教学分析法结合视频教学,比较两组护生考核成绩、临床护理实践能力及教学满意度。结果:试验组护生考核成绩、临床护理实践能力、教学满意度均高于对照组(P<0.05)。结论:“5W1H”教学分析法结合视频教学能提升普外科本科护生临床实践能力,提升教学满意度。

基于3D卷积视频分析的猪步态评分方法

【目的】猪肢蹄病是种猪淘汰的重要原因之一,给养殖场带来巨大的经济损失。猪蹄疾病判断通常依赖人工肉眼观察猪只步态进行排查,存在效率低、人力成本高等问题。本文旨在实现自动化猪步态评分,高效判断猪只肢蹄健康状况。【方法】本文提出一种“端到端”的猪步态评分方法,在单头种猪经过测定通道时采集视频,并制作四分制步态数据集。采用深度学习技术分析视频,设计了一种基于3D卷积网络的时间注意力模块(Time attention module,TAM),有效提取视频帧图像之间的特征信息。将TAM与残差结构结合,构建猪步态评分模型TA3D,对步态视频进行特征提取与步态分类评分。为进一步提升模型性能并实现自动化处理,本文设计了步态关注模块(Gait focus module,GFM),能够自动从实时视频流中提取有效信息并合成高质量步态视频,在提高模型性能的同时降低计算成本。【结果】试验结果表明,GFM可以实时运行,步态视频大小可以减少90%以上,显著降低存储成本,TA3D模型步态评分准确率达到96.43%。与其他经典的视频分析模型的对比测试结果表明,TA3D的准确率和推理速度均达到最佳水平。【结论】本文提出的方案可应用于猪只步态自动评分,为猪肢蹄病的自动检测提供参考。

数字视频分析仪校准方法研究

通过对数字视频分析仪的研究,阐述了校准的必要性,并根据目前校准现状,针对主要测量功能,提出校准项目。将频率计数器和可编程数字视频信号发生器作为主要标准器,依据视频参数和音频参数的测量原理,介绍了校准信号的产生过程以及校准方法,并进行实验验证。

基于手背视频流分析的无接触式SpO2测量方法

为提高外周血氧饱和度(SpO2)的测量效率与准确率,本研究提出了一种基于手背视频的非接触式SpO2测量方法。通过欧拉视频放大中的高斯金字塔与放大因子的组合改进,减少光线噪声的干扰,有效放大手背视频中的感兴趣区域。然后,提取放大后视频帧的红、蓝通道,并采用吸光度比值法计算SpO2值。最后,在自制数据集上进行了两种呼吸状态下的实验验证。实验结果表明,所提方法SpO2测量的平均均方根误差(RMSE)可达0.48%,与指夹式脉搏血氧仪相比,表现出较高的一致性,且发现性别对SpO2的测量误差有一定影响。该方法可便捷地移植到智能手机等简易视频设备,对SpO2的日常监测具有良好的应用前景。

基于视频流分析的重点区域异常行为监测平台

为解决目前监测平台所存在的监控时效性低、预警单一性、设备部署繁琐等问题,设计了一种基于视频流分析的重点区域异常行为监测平台。该平台通过对监控视场感兴趣区域的划定、应用目标团块和轨迹分析等方法,主动对视频监控范围内所有人的行为进行分析,并提前预警异常行为,有效实施防范措施。通过这种创新的监测平台,能够优化监控时效性,提供多样化的预警功能,并简化设备部署流程。为重点区域的异常行为监测提供更高效、准确的解决方案,进一步提升关键区域的安全性。

基于SPSS的抖音短视频平台交互体验层级分析与量化研究

旨在深入了解用户在抖音短视频平台上的交互体验,以用户体验的功能、内容、界面、情感和价值等五个层级进行划分。通过定量问卷调查,收集广泛的用户反馈,包括使用频率与体验评分,通过SPSS进行可信度与相关性等检验,以全面了解用户对抖音的使用习惯和感受。研究结果表明,抖音在用户中享有广泛的受欢迎度,用户对其各个层级的交互体验评价较高。同时,数据分析也揭示了一些提高与改进的空间,问卷结果与数据分析深化了对用户在抖音平台上的交互体验的理解,为平台的未来改进提供了有力依据。

新闻类网络短视频的编辑方法与创新分析

伴随着信息技术发展,新闻的载体从报纸电视转变为移动终端,受众的新闻观念也随之发生变化。为适应这一社会变革,网络短视频等新型新闻载体应运而生。新闻类网络短视频应发扬互动性强、灵活多变、短小精悍的特点,深挖受众喜好并不断推陈出新。本文以增强新闻媒体的影响力为核心目标,为新闻类网络短视频的编辑和创新提出行之有效的方案建议。

基于视频智能分析的配电房全天候监控系统设计与研究

合理运用视频智能分析技术可以智能化识别配电房中真实安全状态,从而增强配电房全天候监控系统监控精度与监控效率,约束工作人员的日常行为,减少设备发生故障、人员发生事故的概率。基于此,本文简单分析了配电智能监控系统结构,并深入探讨视频智能分析技术的具体应用功能,以供参考。

关于GB/T 28181《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》标准在应用中的若干问题分析

GB/T 28181《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》标准是为视频监控联网系统的方案设计、系统检测、验收以及与之相关设备研发、生产制定的国家推荐性标准,在借鉴国际通用标准的基础上,经过一定程度的定制化以满足国内的具体需求。针对视频监控联网设备及平台,依照GB/T 28181-2022标准在实际应用过程中遇到的部分问题进行分析,并提出相应的解决建议,以供相关从业者参考。

多点位监控视频分析在火灾过程重构中的应用

以一起大型仓库火灾事故调查为例,介绍了多点位监控视频分析在火灾过程重构中的应用。通过点位初筛筛选出包含有效信息的视频,通过相对时间校准消除了各点位的时间误差,然后根据各点位视频画面综合分析确定了起火时间,根据各点位光影交叉定位和相互印证,确定了起火部位和火势发展情况,从而重构了该起火灾的起火过程。在此基础上,分析了火灾调查工作中提取多点位监控视频的注意事项,总结了多点位监控视频分析中的一些原则和方法。

基于眼动追踪技术的教学视频眼动分析系统

设计了可兼容大部分眼动仪的教学视频眼动分析系统,并从眼动数据记录、动态兴趣区定义、眼动分析3个模块,探讨了教学视频眼动分析系统的实现机制。该系统有助于提高眼动分析在教育领域应用的普适性,降低研究者在眼动相关方向的研究成本。

归置剖判:基于非遗文化短视频传播模式的分析

短视频是民俗资源传播的重要媒介,但少有研究归置并进一步剖判非遗文化短视频传播模式的特点及优缺点。本研究以前人理论和近年公开数据为基础,阐述并归纳非遗文化短视频传播的特点,借助实例厘清其中利弊所在,旨在为非遗文化短视频传播发展提供借鉴。

基于联合分析的短视频阅读推广组合偏好研究——以抖音短视频为例

短视频用户规模的不断扩大,给阅读推广带来了一种新的形式。研究短视频阅读推广组合的偏好对图书馆的服务具有一定的指导意义。运用联合分析法,以292名用户为样本,探讨用户对不同阅读推广组合的偏好程度。通过实证研究发现,系列性、主题内容、制作类别、背景音乐、时长5种属性均对用户具有显著的正向影响;有系列性、主题为人物故事(活动)或参赛视频、制作类别为图片动画、背景音乐为活泼轻快或温柔感性、时长在15秒以内的视频是目前用户更偏好的阅读推广组合;不同群体在这5种属性上表现出相似性。并从用户意愿、积极因素、组合策略、群体、时机这5个角度提出建议。

高铁列车乘务作业视频YOLOv4算法分析应用研究

高速铁路列车视频记录仪摄录乘务班组值乘作业的主要过程,并作为工作质量标准评价的主要依据。传统的作业视频人工分析,缺乏有效的技术支撑和评价管理体系,导致监督不力,乘务作业标准执行不到位。研究通过基于机器学习的人工智能算法,应用YOLOv4神经网络模型,提出一种高速铁路列车乘务作业视频分析方法,可以自动地识别列车内外作业要素,全面覆盖乘务组值乘周期,量化作业质量。该系统在算法结构上成熟稳定,满足各客运段多样化的训练需求和部署运行条件,具有配置灵活、荷载量大、评价准确的特点。现场应用以来,客运段高铁车队结合作业场景,横向内容分类,纵向流程梳理,形成作业规范闭环,在推进面向标准化、专业化、智能化的高速铁路客运乘务管理上取得了突破。

大型施工机械监管系统智能视频分析模型研究

为在铁路工程中加强对铁路大型施工机械的安全管理,帮助建设管理单位实现对施工现场大型施工机械的整体掌控,设计了大型施工机械监管系统,介绍了其总体架构,并重点阐述了其中智能视频分析模型的设计。该模型基于YOLOv6模型,结合迁移学习、不平衡学习、数据增强等多种深度学习技术,实现铁路大型施工机械的快速定位与分类。模型的宏平均准确率可达94.0%、mAP可达0.956、每秒检测帧数可达84,准确性和实时性均满足实际应用需求。

混合现实视频透视技术关键挑战分析

随着用户对于虚拟现实体验沉浸性要求的不断提高,视频透视凭借对环境亮度适应性、视场角大小和虚实遮挡关系等方面的优势,成为当前相比于光学透视更具前景的混合现实技术路线。然而,当前视频透视技术的产品化工作仍处于起步阶段,已推出的混合现实终端在实际应用中存在若干问题。从时间、空间、图像质量三大维度切入,重点围绕图像延迟、视点匹配、视觉分辨率、透视畸变和动态范围5个问题展开分析,旨在为视频透视技术发展提供阶段性总结,理清思路以支持其未来发展。