發(fā)布時間：2021-01-27 00:26

　　隨著智慧城市建設的發(fā)展和城市安防要求的提高,如何從視頻GIS大數(shù)據(jù)中準確發(fā)現(xiàn)和獲取用戶所需的數(shù)據(jù)面臨一系列瓶頸問題,限制了其應用的廣度和深度,所以對這些數(shù)據(jù)加以分析利用便成為關鍵。目前,基于內(nèi)容的視頻GIS檢索,往往使用單一的視覺內(nèi)容特征和雙特征的匹配方法,在海量視頻GIS數(shù)據(jù)面前往往不盡如人意。本文以視頻GIS數(shù)據(jù)為基礎,從中提取有價值的視頻GIS特征,針對視頻GIS中存在重復與冗余的視頻幀的問題,提取視頻GIS關鍵幀,構建關鍵幀庫,以減少視頻GIS索引的數(shù)據(jù)量。同時,在其上分別提取全局特征、局部特征和深層特征,以便構建視頻GIS特征庫,最終實現(xiàn)關鍵幀檢索的高效性和檢索結果的高質量,使視頻GIS大數(shù)據(jù)的潛在價值得以充分發(fā)揮與增值。本文的主要研究成果如下:（1）視頻GIS分層組織模型和結構化處理針對視頻GIS數(shù)據(jù)的特點和高效檢索的需求,提出視頻GIS數(shù)據(jù)分層組織模型,將視頻GIS數(shù)據(jù)分為視頻、鏡頭、關鍵幀三個層次。針對重復和冗余的視頻GIS幀的問題,提出了一種同時檢測鏡頭切變和漸變的視頻GIS鏡頭邊界檢測算法,并在此基礎上,提出一種基于幀差歐式距離的視頻GIS關鍵幀提取方法。（2）基于... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

常州市某一視頻GIS數(shù)據(jù)的部分關鍵幀

圖（b）中的紅色符號表示該視頻 GIS 數(shù)據(jù)的紅色符號表示該視頻 GIS 數(shù)據(jù)段中最終提取的關表明了使用這種基于幀差歐式距離的關鍵幀提取算 幀，有助于提高視頻 GIS 數(shù)據(jù)檢索的高效性。a）所有幀 （b）經(jīng)過

操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理Window10 64 位Matlab R2017a、OpenCV本章設計了三種實驗方案，分別是基于單特征的視頻 GIS 數(shù)據(jù)檢索、基于雙特征的視頻GIS 數(shù)據(jù)檢索和基于多特征融合的視頻 GIS 數(shù)據(jù)檢索，用于驗證單特征、雙特征和多特征融合對于視頻 GIS 數(shù)據(jù)的影響�；谏鲜龅膶嶒灧桨�，本文選擇常州 19 臺攝像機共 30 個視頻 GIS 錄像作為測試數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來源于國家自然科學基金中的數(shù)據(jù)，視頻 GIS 數(shù)據(jù)總大小為 760M，每秒處理幀的速度為 25 幀，圖 4.5 為所選視頻 GIS 數(shù)據(jù)的展示，圖（a）展示了視頻 GIS 數(shù)據(jù)編號為 1 的相關屬性，F(xiàn)ield 域包括攝像機名稱（Name）、x 坐標（x）和 y 坐標（y）等，Value 域包括實際的存儲值，圖（b）展示了該視頻 GIS 數(shù)據(jù)的可視化效果。在進行視頻 GIS 數(shù)據(jù)檢索實驗之前，總共提取了大約 3000 個視頻 GIS 關鍵幀圖像來代表鏡頭的主要內(nèi)容。在視頻 GIS 數(shù)據(jù)結構化處理的基礎上，為了進行實驗分析，對所有視頻 GIS 關鍵幀提取全局特征（顏色、紋理和形狀特征）和局部特征（SIFT）。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]位置大數(shù)據(jù)的分析處理研究進展[J]. 劉經(jīng)南,方媛,郭遲,高柯夫.  武漢大學學報(信息科學版). 2014(04)
[2]智慧城市中的大數(shù)據(jù)[J]. 李德仁.  中國建設信息. 2014(03)
[3]地理視頻數(shù)據(jù)模型設計及網(wǎng)絡視頻GIS實現(xiàn)[J]. 孔云峰.  武漢大學學報(信息科學版). 2010(02)



本文編號：3002088