视频大数据智慧计算方法

前言
第1章视频大数据智慧计算绪论1
1.1视频大数的特点1
1.2视频大数据对智慧计算的需求2
1.3视频大数智慧计算的分类4
第2章视频大数据空间智慧计算方法6
2.1识别知识库下物体识别的方法6
2.1.1现有物体识别方法的不足6
2.1.2基于识别知识库的新方法的思路7
2.1.3基于识别知识库的新方法的实施方式6
2.2图像处理中物体自动识别并三维重建的方法14
2.2.1现有物体识别重建方法的不足14
2.2.2基于图像样本的新方法的思路17
2.2.3基于图像样本的新方法的实施方式16
2.3三维模型库下二维图像识别和物体重建的方法26
2.3.1现有图像识别重建方法的不足29
2.3.2基于三维模型库的新方法的思路33
2.3.3基于三维模型库的新方法的实施方式34
第3章视频时间智慧计算方法44
3.1视频分片并行转码的方法44
3.1.1现有视频转码方法的不足44
3.1.2基于分片并行的新方法的思路45
3.1.3基于分片并行的新方法的实施方式45
3.2基于重叠边界的多媒体切片转码的方法47
3.2.1现有多媒体切片转码方法的不足47
3.2.2基于重叠边界的新方法的思路46
3.2.3基于重叠边界的新方法的实施方式46
3.3直播视频和实时视频的分片转码的方法53
3.3.1现有直播视频和实时视频转码方法的不足53
3.3.2基于分片的新方法的思路53
3.3.3 基于分片的新方法的实施方式54
第4章视频时空编解码智慧计算方法57
4.1视频自适应转码的方法57
4.1.1现有视频转码方法的不足57
4.1.2自适应的新方法的思路57
4.1.3 自适应的新方法的实施方式59
4.2基于自动切分的多媒体并行的方法66
4.2.1现有多媒体并行方法的不足66
4.2.2基于自动切分的新方法的思路66
4.2.3基于自动切分的新方法的实施方式69
4.3基于图像库的视频和图像的编码解码的方法74
4.3.1现有视频图像编解码方法的不足75
4.3.2基于图像库的新方法的思路75
4.3.3基于图像库的新方法的实施方式76
第5章视频时空监控智慧计算方法85
5.1智慧城市视频监控的方法S5
5.1.1现有城市视频监控方法的不足65
5.1.2自动化的新方法的思路 65
5.1.3自动化的新方法的实施方式67
5.2多类视频设备同步监控的方法95
5.2.1现有视频监控方法的不足95
5.2.2多类设备同步的新方法的思路95
5.2.3多类设备同步的新方法的实施方式96
5.3自动监测仿真及其并行化处理的方法100
5.3.1现有监测仿真方法的不足101
5.3.2有机结合的新方法的思路109
5.3.3有机结合的新方法的实施方式111
第6章视频时空审查智慧计算方法131
6.1视频数据云审查的方法131
6.1.1现有视频数据审查方法的不足131
6.1.2基于云的新方法的思路131
6.1.3基于云的新方法的实施方式132
6.2 深入融合视频审查的方法134
6.2.1现有视频审查方法的不足134
6.2.2深人融合的新方法的思路135
6.2.3深人融合的新方法的实施方式136
6.3基于感知知识库的视频内容审查的方法144
6.3.1现有视频内容审查方法的不足145
6.3.2基于感知知识库的新方法的思路145
6.3.3基于感知知识库的新方法的实施方式147
第7章视频时空处理智慧计算方法159
7.1基于熵的视频分类的方法159
7.1.1现有视频分类方法的不足159
7.1.2基于熵的新方法的思路159
7.1.3基于熵的新方法的实施方式161
7.2视频内容中自适应投放广告的方法167
7.2.1现有视频广告投放方法的不足167
7.2.2自适应的新方法的思路167
7.2.3自适应的新方法的实施方式168
7.3基于重复特征和相似特征的视频自动拆分的方法174
7.3.1现有视频拆分方法的不足174
7.3.2基于重复相似特征的新方法的思路174
7.3.3基于重复相似特征的新方法的实施方式175
7.4基于播报特征及播报员知识库的新闻自动拆条的方法177
7.4.1现有新闻视频拆条方法的不足178
7.4.2基于播报特征及播报员知识库的新方法的思路178
7.4.3基于播报特征及播报员知识库的新方法的实施方式178
参考文献183
后记184