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261.
为使用高空视频识别和预测道路交通状态,提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法. 将道路切分为D 个路段,每个路段视频片段时长 m s,基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态;建立道路? 个历史时段、D 个路段的交通状态矩阵Φ ,将道路交通状态预测问题转化为以Φ 为输入,有限交通状态为输出的分类问题,构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型;建立交通视频数据集,对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化,提出有4 隐藏层,各层神经元数量为64/128/128/64,训练批大小为64 的优化模型DNN*.测试结果表明:C3D视频交通态识别平均F1 值为95.71%,DNN*道路交通状态预测准确率为91.18%,比DNN线性分类、KMeans 、KNN、SVM和线性分类分别高6.86%、57.85%、62.26%、26.47%、43.14%;C3D能提供准确的交通状态矩阵,3DCNN-DNN可有效识别和预测道路视频交通状态.  相似文献   
262.
通过对高速铁路综合视频系统应用现状的分析,提出将专业视频与综合视频监控系统进行整合,建设一个统一的一体化综合视频监控平台的建设思路。对Q/CR575-2017规范提出的视频图像质量诊断、网络安全提供了实施方案。  相似文献   
263.
徐宁  孟凡荣  孙洋 《舰船电子工程》2012,32(12):68-71,100
目前,无线视频传输大多在E1标准下进行,但由于采用了较早的H.261编解码标准,一直存在误码率较高,图像较模糊等问题,影响了指挥机关对现场态势的判断。文章基于先进的H.264编解码标准,采用以TMS320DM6467T高清视频双核媒体处理器作为CPU的SEED-VPM6467独立开发平台,在卫星通信系统中,对无线视频传输技术进行了改进性研究,由过去的CIF(352×288)格式,提升到D1(4CIF)视频格式的传输,对无线视频传输系统,提供了技术依据。  相似文献   
264.
随着电子技术与图像通信技术的迅猛发展,视频压缩技术逐渐规范与成熟,阐述基于DSP的实时视频压缩系统的开发。在概述基于DSP芯片的视频信号采集与处理的原理后,对系统主要硬件的选择进行详尽的分析。简单介绍开发环境和软件的选择。  相似文献   
265.
在视频数据采集、压缩及传输过程中,巨大的视频数据量对系统提出了相当高的要求。本文的设计目标是提供一种住相对较低廉的系统配置条件下提供高质量的实时视频图像的解决方案。主要从硬件方面,对视频采集卡的设计、启动以及采集过程进行了论述。  相似文献   
266.
针对铁路客运专线运输安全监控系统的特点,研究在网络带宽资源受限条件下的多路视频实时传输最佳策略问题,提出一种基于源端网络流量实时采集的视频流码率控制和网络拥塞避免机制。建立基于这一系统结构的流量控制模型,应用自动控制理论,推导出稳定的流量调节算法。对带宽资源分配的公平性原则进行扩展,通过设置视频源“优先级”,实现网络带宽的“按需”动态自适应调节的算法;同时引入自适应修正因子β和γ,根据调节误差对每路视频流的带宽占用率α进行动态修正。试验数据表明,这一拥塞避免策略对网络瓶颈部分的带宽利用率可达97.4%,调节时间在5 ms左右。  相似文献   
267.
基于流媒体技术的网络视频监控系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍流媒体技术基本原理、流媒体传输方式及传输过程。根据移动基站实际情况及用户需求,提出一种基于流媒体技术的网络视频监控系统设计方案,阐述视频监控系统的结构以及各组成部分的功能,并从多个方面分析系统的性能。该方案结构合理,功能完善,具有较强的实用性。  相似文献   
268.
本文对电气化铁道接触网受电弓动态实时视频监控系统的组成、主要功能和特点、关键技术、系统调试进行了介绍,并且阐述了其先进性与实用性,为电气化铁道提供了一种全新的科技手段。  相似文献   
269.
研究了ATM网中VBR编码的视频业务模型,提出一阶自回归、瑞利分布残差而不是高斯分布的AR序列模型-RAR(1)。实验表明,该模型能产生足够多的大信元帧数,这对于研究信元丢失率特性具有至关重要的影响,而且它的产生十分简单、实用,其自相关函数逼近负指数衰减;稳态概率分布可调整为Gamma分布和端利分布。以瑞利分布作为VBR比特率分布模型,统计复用的数值结果表明,在较少(16个)VBR信源复用时十分逼  相似文献   
270.
孟巍 《铁道通信信号》2007,43(10):41-43
综合视频监控系统是针对我国列车速度200km/h及以上铁路客运专线建设提出的新要求。对铁路客运专线综合视频监控系统的业务需求进行了分析,提出了系统的建设方案,并对系统构成、组网方式及设备配置进行了详细论述。  相似文献   
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