CN201410459787.8一种基于Spark的海量视频语义标注方法
影视标注法
影视标注法
影视标注法是一种用于视频内容分析和处理的方法，它通过对视频中的关键信息进行标注和分类，以便于后续的检索、分析和应用。
影视标注法可以应用于多种场景，如视频监控、智能推荐、内容审核等。
在影视标注法中，通常需要对视频进行预处理，包括视频解码、帧提取、特征提取等步骤。
然后，根据具体的应用场景和需求，选择合适的标注方法和标注工具，对视频中的关键信息进行标注。
标注的内容可以包括行人、车辆、物体等运动轨迹及状态追踪，场景分类，情感分析，语音识别等。
标注完成后，可以将标注结果保存为结构化数据，以便于后续的检索和分析。
同时，也可以利用标注结果对视频进行内容分析，提取出视频中的关键信息，如事件、行为、对象等，并进行分类和识别。
这些信息可以用于智能推荐、内容审核、安全监控等多种应用场景。
网络空间中的语义标注技术及应用
网络空间中的语义标注技术及应用一、介绍随着互联网的高速发展，人们逐渐进入了信息爆炸的时代，每天都有海量的信息在不断地被产生和传播。
在这个过程中，如何获取有效信息并快速处理，成为亟待解决的问题之一。
因此，语义标注技术逐渐走进人们的视野，成为解决这个问题的有效手段，也被广泛应用在搜索引擎、社交网络等领域。
本文将对网络空间中的语义标注技术进行介绍，并着重探讨语义标注技术的应用。
二、语义标注技术概述1.语义标注技术概念语义标注是一种自然语言处理技术，它是对文本进行深层次分析的过程。
通过分析文本中的词语、句子、段落等各种语义单位，然后对其进行抽取、归纳、比较和分析，最终将文本所包含的语义信息与外部语义库相匹配。
通过这个过程，语义标注技术将文本中的语义信息实现了精准的描述，从而为实现语义搜索、智能问答、情感分析等应用奠定了基础。
2.语义标注技术实现方式(1)人工方式：通过人工标注文本的方式，将文本中的各种语义信息进行勾画和抽取。
这种方式虽然能够实现高效的语义标注，但是人工成本较高，难以满足大规模文本数据的标注需求。
(2)自动方式：通过算法和模型，将文本中的各种语义信息进行自动化的抽取和标注。
自动化方式可以实现批量的语义标注，但是在处理复杂语境、歧义词的识别等方面仍有局限性。
三、语义标注技术的应用1.搜索引擎搜索引擎是语义标注技术最早应用的领域之一，它主要是通过对用户提出的问题进行语义分析，从而返回与之相关的文本信息。
搜索引擎的语义搜索方式可以有效地提高搜索效率，并减少搜索结果的冗余和重复性。
2.社交网络社交网络中涉及海量的信息交流和共享，如何获取有效信息成为关键问题。
语义标注技术可以对社交网络中的文本信息进行分析和归纳，从而帮助用户更快速、准确地获取所需信息。
3.智能问答智能问答系统需要通过语义分析来理解用户提出的问题，并回答相应的答案。
语义标注技术可以对问题和答案中的相关语义信息进行提取和比对，从而实现精准的答案匹配，提高智能问答的质量和效率。
一种基于视频特征的互联网视频字幕索引方法[发明专利]
![一种基于视频特征的互联网视频字幕索引方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/4d4520f4fad6195f302ba699.png)
专利名称：一种基于视频特征的互联网视频字幕索引方法专利类型：发明专利
发明人：程国艮,袁翔宇,王宇晨
申请号：CN201410423598.5
申请日：20140826
公开号：CN104156479A
公开日：
20141119
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明是一种基于视频特征的互联网视频字幕索引方法，包括以下步骤：针对已有文本字幕的视频文件，构建索引，确定特征值C=((R+G+B)/10)取整；所选择的固定区域不包含通常的视频区、台标和广告区；由此得到视频的特征值，即一个颜色特征值序列CCCC……C，C代表视频第0.1* (n-1)-0.1*n秒的特征值，而每个字幕对应一个特征值子序列，C,C,...C；通过上述特征值进一步进行视频字幕的检索，实现字幕匹配。
本发明通过对视频特征值序列的构建、字幕特征值子序列的构建，所形成的检索方法，可以针对格式不同视频进行字幕的索引，高效而且准确。
申请人：中译语通科技(北京)有限公司
地址：100040 北京市石景山区八大处高科技园区西井路3号3号楼7473房间
国籍：CN
代理机构：北京知本村知识产权代理事务所
代理人：周自清
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视频图像内容语义文字标注规范制定
视频图像内容语义文字标注规范制定近年来，随着人工智能的发展和深度学习的应用，视频图像内容语义文字标注在各个领域中扮演着非常重要的角色。
对于视频图像的内容进行准确的标注，给予计算机以理解和解读的能力，不仅可以提升图像识别、物体检测等算法的准确性，还可以为搜索引擎、自动驾驶、虚拟现实等技术的应用提供更加强大的支持。
为了统一和规范视频图像内容语义文字标注，以下是制定的标准规范。
一、命名规则：1. 视频图像文件命名：采用有意义的命名方式，包括图像内容、时间、地点等关键信息，以便更好地理解和管理。
2. 标注文件命名：标注文件应与视频图像文件有相同的文件名，并添加后缀以区分，例如“.txt”.二、标注内容：1. 对象标注：针对视频图像中的物体、人物等目标进行标注，使用具体的名称，避免模糊或泛化的词语。
2. 场景标注：标注视频图像中的场景信息，如室内、室外、自然风景等。
3. 行为标注：标注视频图像中的人物或物体的具体行为，如跑步、说话、打电话等。
4. 地点标注：标注视频图像中的地点信息，如城市、建筑物名称等。
三、标注方法：1. 矩形框标注：对于物体或人物的位置信息，采用矩形框标注方式进行标注，其中包含左上角和右下角的坐标。
2. 关键点标注：对于人物或物体的特定关键点，如眼睛、手部位置等，以坐标的形式进行标注。
四、标注准确性：1. 标注者应具备一定的专业知识和经验，对于不确定的标注内容应及时与相关人员进行讨论和确认。
2. 可以通过双重标注的方式，由多个标注者对同一视频图像进行独立标注，最后取多数统一的标注结果。
五、标注文件格式：1. 标注文件为文本文件，使用UTF-8编码。
2. 每行代表一个标注对象，以对象的唯一标识符开头。
3. 每行的标注内容格式如下：标注对象ID，标注类别，位置/关键点坐标。
六、标注工具：1. 可以使用开源的标注工具，如LabelImg、RectLabel等，方便进行视频图像内容语义文字标注的操作。
视频图像内容语义文字标注规范的制定
视频图像内容语义文字标注规范的制定近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，视频图像内容语义文字标注在各行各业的应用越来越广泛。
它不仅可以帮助计算机理解和解释图像内容，还能为用户提供更加智能和便捷的服务。
然而，由于标注规范的缺乏，导致标注结果的准确性和一致性存在较大的问题。
为此，本文将讨论视频图像内容语义文字标注规范的制定。
首先，我们将介绍标注规范的重要性，然后探讨标注规范的内容和要求，最后总结制定标注规范的策略和方法。
一、标注规范的重要性标注规范是指在进行视频图像内容语义文字标注时，确定并遵循的一套标准和约定。
它对于保证标注结果的准确性和一致性至关重要。
通过统一的标注规范，可以避免标注人员主观意识和个人习惯对标注结果产生影响，进而提高标注结果的可信度和可用性。
此外，标注规范还能够促进标注过程的效率和一致性，减少标注错误和重复工作，为后续的数据分析和应用提供高质量的标注数据。
二、标注规范的内容和要求在制定视频图像内容语义文字标注规范时，需要考虑以下几个方面的内容和要求：1. 标注对象的定义和分类：明确视频图像中需要进行标注的对象是什么，如人物、场景、物体等，并对不同对象进行分类和描述。
2. 标注属性的确定：对每个标注对象，确定需要标注的属性，如身高、年龄、颜色等，以及标注属性的取值范围和描述方式。
3. 标注标记的规则和约定：制定标注标记的规则和约定，包括标注的格式、标记的位置和标记的颜色等，以便标注人员能够准确、一致地进行标注。
4. 标注人员的要求和培训：确定标注人员的要求和培训内容，包括他们的专业背景、技术能力和标注经验等，以及提供培训材料和实践指导。
5. 质量控制和评估指标：建立标注结果的质量控制和评估指标，包括标注的准确率、一致性和时效性等，以确保标注结果的质量和稳定性。
三、制定标注规范的策略和方法在制定视频图像内容语义文字标注规范时，可以采取以下策略和方法：1. 借鉴已有标准和规范：参考已有的标注标准和规范，如国际标准化组织（ISO）的相关标准和国内外标注项目的经验，来制定适用于视频图像内容语义文字标注的规范。
一种基于语义分析的大数据视频标注方法
一种基于语义分析的大数据视频标注方法
崔桐;徐欣
【期刊名称】《南京航空航天大学学报》
【年(卷),期】2016(048)005
【摘要】提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法.将存储在Hadoop分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS)上的海量视频部署到若干计算节点上,依据分形特征实现镜头快速分割.提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量,进行元学习策略训练,进而形成视觉词典.根据视觉词典对检测视频内容进行分析,产生一系列能表征视频内容的视觉单词.根据重要程度,通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序,并将排列结果作为该视频的标注.最后,从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比.
【总页数】6页(P677-682)
【作者】崔桐;徐欣
【作者单位】中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京,210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京,210007
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.浅谈视频流媒体大数据技术中语义分析方法的应用 [J], 何龙
2.一种自动标注的侦察视频索引方法 [J], 张正武;谢晋;于坚;郑海涛;邓帆
3.一种基于多互补分类器的自动视频语义标注方法 [J], 宋彦;李厚强;戴礼荣;唐金辉;华先胜
4.一种改进的基于Web的新闻视频内容语义分析方法 [J], 焦黎冰;封化民;何文才;李雪龙
5.基于隐含语义分析的抖音短视频语义检测方法 [J], 赵楠; 范书国; 甄琢; 孟丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Spark平台的海量AIS数据k-means算法聚类分析
①对于每个示例犻，计 算 它 应 该 属 于 的 类 别，
计 算 方 法 如 式 （２）所 示 。
犮（犻）：＝
ａｒｇ
ｍｉｎ‖狓（犻） 犽
－μ犽‖２
（２）
②对于每个犽 类，重新计算该类的质心，计算
方 法 如 式 （３）所 示 。
∑∑ μ犽：＝
犿 １｛犮（犻） ＝犽｝狓犻
犻＝１
犿 １｛犮（犻）＝犽｝
初 秀 民１，２，３ 林 宏１ 王 志 远２，３
（１．闽 江 学 院 物 理 与 电 子 信 息 工 程 学 院 福 州 ３５０１０８； ２．闽 江 学 院 福 建 省 船 舶 智 能 航 行 安 全 控 制 工 程 研 究 中 心 福 州 ３５０１０８； ３．闽 江 学 院 海 洋 智 能 船 舶 装 备 福 建 省 高 校 工 程 研 究 中 心 福 州 ３５０１０８）
为此，本文设 计 了 一 个 基 于 Ｓｐａｒｋ 的 大 数 据 处理平台，使用 ｋｍｅａｎｓ算法对 ＡＩＳ 数据 进行聚 类分析，并将 Ｓｐａｒｋ建 立 ＡＩＳ 数 据 的 聚 类 所 需 的 时间与在机 器 上 对 ＡＩＳ 数 据 进 行 聚 类 所 需 的 时 间进行比较。 １ 犃犐犛 数 据 处 理 平 台 设 计 与 实 现 １．１ 总 体 框 架
总 第 ３０６ 期 ２０２１ 第 ３ 期
交 通 科 技 ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＤＯＩ１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１７５７０．２０２１．０３．０３１
ＳｅｒｉａｌＮｏ．３０６ Ｎｏ．３Ｊｕｎｅ２０２１
基于Ｓｐａｒｋ平台的海量 ＡＩＳ数据ｋｍｅａｎｓ算法聚类分析
犻＝１
（３）
１４０
初秀民等：基于 Ｓｐａｒｋ平台的海量 ＡＩＳ数据 ｋｍｅａｎｓ算法聚类分析
一种视频中语义事件检测方法及系统[发明专利]
![一种视频中语义事件检测方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b06febdca32d7375a517803d.png)
专利名称：一种视频中语义事件检测方法及系统专利类型：发明专利
发明人：陶焜,李明,林守勋,张勇东
申请号：CN200810055997.5
申请日：20080103
公开号：CN101478675A
公开日：
20090708
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种视频中语义事件检测方法及系统。
该方法包括下列步骤：运动矢量归一化及噪声运动矢量过滤；摄像机运动估计；运动对象分割；语义事件检测。
该系统包括：运动矢量预处理模块，用于将运动矢量归一化并利用经验规则过滤噪声运动矢量；摄像机运动估计模块，用于判断摄像机的运动方式和运动参数；运动对象分割模块，用于利用摄像机运动补偿后的运动矢量，进行运动对象分割；语义事件检测模块，用于利用分割结果检测视频镜头中的语义事件。
其能够更准确、高效地检测视频中的语义事件概念。
申请人：中国科学院计算技术研究所
地址：100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号
国籍：CN
代理机构：北京律诚同业知识产权代理有限公司
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