基于网格流的视频修补网络（英文）

视频修补的目的是基于视频帧之间的时空域上下文信息修补空洞.现有的方法由于不能准确地对运动轨迹进行建模经常导致修补结果无法保持良好的时空一致性.为此引入灵活的形状自适应网格作为基本处理单元,将网格流用于运动表示,提出了一个基于网格流的视频修补网络,通过先预测网络流再添补空洞区域的方式对视频进行修补.具体地,首先设计了一个网格流预测模块用于预测视频中可见内容的网格流的预测和一个网格流修补模块用于修补视频中空洞区域的网格流,通过这种方式将网格流的预测和修补解耦以达到更容易训练优化的目的.我们进一步设计了一个混合损失函数用于同时优化可见区域、修补区域和整个视频帧范围的网格流预测结果.为修正经过网格流变换引起的失真现象,最后设计了一个修补优化网络.大量试验结果证明,本文提出的方法不仅从主观评判和客观指标得到相比于现有方法更好的修补结果,而且相比于现有最快的方法达到了4倍的速度提升.     

基于等效MSE的空间-时间可伸缩码流提取方法

可伸缩视频编码（scalable video coding,SVC）可以有效地将视频的码流通过不同网络传输给不同的用户.通过对一个帧组（GOP）中所有宏块的尺寸和运动情况进行分析,提出了等效均方误差（Eq-MSE）方法,以此计算视频不抖动的最小帧率,再根据网络的带宽,确定提取子流的时间和空间增强层的层数.这种基于视频内容的子流提取方法,有效地弥补了当前视频编码不考虑视频内容这一不足,在一定带宽下,使视频的解码质量达到最优.对比于不考虑视频内容的方法,提出的自适应子流提取方法使重建的视频峰值信噪比在一定比特率下显著改善.     

一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法

随着网络视频服务持续增长,为了更好地区分不同质量的视频服务和管理网络资源,提出了一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法.该方法设计了一种扩展流特征信息的表达方式,将更丰富的特征信息以图片形式表示出来,应用卷积神经网络对图片代表的流数据实现细粒度分类,且省去了特征设计和选择环节.通过对视频数据进行实验,分类准确率达到了...     

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.     

基于实时流协议的视频处理系统设计

采用图像处理器Hi3516A作为媒体处理平台设计了基于实时流协议的视频处理系统,首先对高清图像传感器采集到的原始视频图像数据按照H.265进行压缩编码,然后将编码后的数据按照实时流协议进行成帧、包封,最后通过以太网接口发送到IP网络中.测试结果表明,视频处理系统具有占用网络传输带宽低、传输延迟小、视频流畅等特点,能满足高清网络视频监控的需求.     

网络视频监控系统中视频分流的实现

基于自行研制的BrightEye网络视频监控系统 ,视频分流在采集服务器端对多选 开关进入的视频流进行分析 ,通过查找切换的关键帧的方法 ,把混合流分成独立流 .分开的视频流对应标记为不同视频源 ,方便客户端用户监控、存储 ,减少了硬件成本 .试运行结果表明 ,视频分流的方法行之有效 ,具有一定的实用价值     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计算耗时问题,以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题,提出基于像素流的视频彩色化方法.首先,将参考帧与目标帧转换到Lab颜色空间中,利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流,该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置;然后,利用该像素流对参考帧颜色...     

基于RTP的多媒体可靠实时传输

提出一种具有QoS保证的基于RTP可靠实时媒体流的传输方案 .利用RTP/RTCP协议提供的反馈信息 ,采用调整视频发送码流的自适应算法 ,减少了码流受网络拥塞的影响 ,提高RTP流的平稳性 .并且提出FEC法和有选择重传法进行差错控制 ,有效降低丢包率 ,提高了视频的质量     

一种支持硬解码的手机视频直播软件的设计方法

3G/4G移动数据网络速度的不断提升与无线网络的普及,为手机视频直播带来了一个新的市场机遇。与此同时,网络的不稳定性和直播服务的及时性,以及智能手机耗电量大、待机时间短的问题,也对手机视频直播带来了挑战。针对上述挑战,公司设计并完成了一个手机视频直播软件。该软件支持硬解码基于RTSP的TS直播流和WMV直播流,在保证视频质量的前提下最大化地降低的智能手机的耗电量。文中描述了视频的采集、发布、传输和视频硬解码播放等核心功能的设计与实现。     

客户端服务能力计算方法

模糊认知图（fuzzy cognitive map,FCM）作为一种智能计算工具,能够对具有直接或者间接影响关系的多个因素进行知识表达、推理和计算.针对混合结构视频网格客户端服务的特点,引入FCM方法,将客户端的网络带宽、时延、失效概率、影片热度、缓存的视频数据流、在线用户数量、客户端在线时长等作为影响客户端服务能力的因素,对客户端服务能力进行计算.结果显示,基于FCM的混合结构视频网格客户端服务能力计算方法具有准确性高、计算速度快、稳定性好的特点,可应用于实际系统中.     

多面体网格在船体绕流计算中的应用

为了验证多面体网格在船体绕流、特别是存在自由面的高速船体绕流计算中的有效性,将多面体网格应用于动网格中,基于多面体网格对DARPA Suboff潜艇进行了数值计算;基于混合网格和动区域法对一种高速单体穿浪船进行了数值计算,并将数值计算结果同水池实验结果进行了对比.研究表明:同四面体网格相比,多面体网格能有效减少非结构网格的单元数量,并能用更少的网格单元获取相似甚至更好的计算结果;多面体网格在潜艇绕流计算上的应用效果非常好;结合Robust(Octree)网格生成方法可改善多面体网格的正交性和分层性,进而能够更好地捕捉波形和飞溅;混合网格结合动区域法可以将多面体网格应用于包含船体运动的数值计算.     

基于光流和深度运动图的行为识别算法

为了融合不易受光照等环境因素影响的深度信息和RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出一种基于光流和深度运动图(Depth Motion Map,DMM)的人体行为识别算法.首先从RGB视频序列获取彩色信息(RGB视频帧)和光流信息,并且从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性,其次把3种特征信息分别作为基于ResNet101的空间流网络、时间流网络和深度流网络的输入,通过LSTMs进行特征融合,最后将特征送入Softmax层得到每个行为类别的概率值.实验结果表明,在具有挑战性的UTD-MHAD数据集和MSR Daily Activity 3D数据集上的行为识别准确率分别为94.86%和97.69%,在与该领域中的同类算法比较中表现优异.     

一种基于双流网络的行为识别方法

针对视频行为识别任务,提出一种基于双流网络的行为识别方法.首先,该网络采用稀疏采样的策略,避免相邻帧的冗余信息对识别效果产生影响;其次,利用卷积神经网络预测光流图,提高光流图的获取效率,并降低计算量;最后,使用残差网络提取完成的视频信息,同时简化神经网络的训练过程.为验证双流行为识别网络的有效性,在两个经典数据集上进行对比实验,实验结果表明,该双流行为识别网络识别效果较好,可应用于智能视频监控、人机交互、公共安全等领域.     

网格工作流中协同机制的研究与实现

对计算机支持的协同工作(CSCW)和工作流进行了深入探讨.在分析网格工作流特点的基础上,提出了网格协同工作流参考模型,并详细分析了基于协同上下文概念的网格协同工作流的协同机制及其实现方法.最后,给出了此协同机制在银行贷款系统中的应用实例.     

嵌入式微处理器环境下视频流的采集与传输

提出了一种基于嵌入式技术的网络视频监控系统实现方案。系统以嵌入式Linux操作系统和嵌入式S3C2440微处理器为核心平台,建立基于TCP/IP协议的视频服务器,将摄像头采集来的图像数据压缩为MPEG-4视频流后,经过网络传输,完成对监控现场的网络视频监控任务。     

网络不良视频信息过滤系统的研究与实现

时下盛行网页视频点播(VOD),视频内容良莠不齐.为保证未成年人的健康上网、安全上网,本文提出并设计了一个网络不良视频信息的过滤系统.该系统通过检测网页视频数据以及监控网页页面来过滤网络不良信息.仿真结果表明这个过滤系统可以较好地对网络不良视频信息进行过滤.     

最大化全移动无线传感器网络寿命的可信信息覆盖重定位算法

针对全移动传感器网络覆盖空洞的修复以及网络寿命最大化问题,研究并设计了一种基于可信信息覆盖模型的传感器节点重定位协议。该协议在可信信息覆盖模型下的信息网格的概念下,设计一种局部信息网格结构,通过使用移动最近的冗余传感器节点修复覆盖空洞区域来维持网络的完全覆盖。仿真结果表明,所设计的协议与现有的协议传感器节点重定位协议相比,可以有效减少重定位的移动能量消耗,明显提升全移动传感器网络的工作寿命。     

基于网格技术的网络教学系统的研究与设计

网格技术已经成为当前计算机与网络技术研究的热点和前沿领域,网格技术的不断发展和完善必然会推动教育信息化的发展.针对目前网络教学系统存在的资源孤立、更新困难等缺点,通过对网格技术的研究与应用,采用OGSA（Open Grid Services Architecture）网格体系结构,以GLOBUS为网格中间件建立网格平台,提出了基于网格技术的网络教学系统模型,建立了一个分布式、异构共享的信息资源库,为网络教学用户提供一个高效的、充分共享的虚拟教学空间,为网络教学系统与网格的结合奠定了一定的基础.     

一种基于工作流面向服务的分布式远程协同仿真系统

从面向服务的视角对分布式协同工作流进行了分析,提出工作流网格资源化的概念.定义工作流模型资源为网格资源,并遵照网格资源描述的规范描述工作流模型资源,实现从网格基础设施资源层支持协同工作流;同时以该工作流模型为原型,以面向服务的体系结构为基本框架,构建网格环境中协同工作流服务框架,实现了基于工作流的面向服务的分布式远程协同仿真系统.     

基于区域时空二合一网络的动作检测方法

视频动作检测研究是在动作识别的基础上进一步获取动作发生的位置和时间信息.结合RGB空间流和光流时间流,提出了一种基于SSD的区域时空二合一动作检测网络.改进了非局部时空模块,在光流中设计了像素点筛选器来提取运动关键区域信息,只对空间流中筛选出的动作关键区域进行相关性计算,有效获得动作长距离依赖并改善非局部模块计算成本较...