基于时空融合的智能提取视频摘要方法

    公开(公告)号:CN102222104A

    公开(公告)日:2011-10-19

    申请号:CN201110170308.7

    申请日:2011-06-23

    Abstract: 本发明提供基于时空融合的智能提取视频摘要方法,用户选择一个源视频,采用基于时空融合的智能提取视频摘要方法对视频进行视频摘要提取,然后将所有视频摘要都保存到一个包含所有视频摘要的新视频中,用户可以通过此新视频来观看源视频的所有视频摘要。本发明并不需要知道目标的具体特征,在不知道目标特征的情况下就可以利用次方法迅速的浏览所有视频摘要,然后用最短的时间找到自己感兴趣的视频摘要。本发明对视频场景也没有特定的要求,可以同时处理人物场景,车流场景等多种场景的视频,用户不用担心因为视频场景不同而要换一种不同的提取视频摘要技术。

    基于时空融合的智能提取视频摘要方法

    公开(公告)号:CN102222104B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201110170308.7

    申请日:2011-06-23

    Abstract: 本发明提供基于时空融合的智能提取视频摘要方法,用户选择一个源视频,采用基于时空融合的智能提取视频摘要方法对视频进行视频摘要提取,然后将所有视频摘要都保存到一个包含所有视频摘要的新视频中,用户可以通过此新视频来观看源视频的所有视频摘要。本发明并不需要知道目标的具体特征,在不知道目标特征的情况下就可以利用次方法迅速的浏览所有视频摘要,然后用最短的时间找到自己感兴趣的视频摘要。本发明对视频场景也没有特定的要求,可以同时处理人物场景,车流场景等多种场景的视频,用户不用担心因为视频场景不同而要换一种不同的提取视频摘要技术。

    基于高斯分布的色情视频快速检测方法

    公开(公告)号:CN102567738A

    公开(公告)日:2012-07-11

    申请号:CN201210003893.6

    申请日:2012-01-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于高斯分布的色情视频快速检测方法,先对普通图片样本和色情图片样本的HSV颜色空间的颜色直方图建立一个高斯模型,然后提取视频中的关键帧,并用建立的高斯模型对视频关键帧进行判断,如果视频中有一定数量的关键帧被判定为黄色图片,就可以判定这个视频为色情视频。本发明只需对颜色直方图进行高斯分布建模,没有复杂的训练过程,而且不用对视频每一帧进行检测,检测速度快,准确率高。

    机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法

    公开(公告)号:CN103268468B

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201210233380.4

    申请日:2012-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法,选取道路监控图片基于haar-like进行人脸检测,识别前排就坐者是司机还是乘客;再对司机与乘客分别进行安全带识别。发明能够对机动车前排乘坐人员进行快速准确的识别,分别检测他们是否扣带安全带;该自动检测方法能够方便应用于现实生活之中。

    机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法

    公开(公告)号:CN103268468A

    公开(公告)日:2013-08-28

    申请号:CN201210233380.4

    申请日:2012-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法,选取道路监控图片基于haar-like进行人脸检测,识别前排就坐者是司机还是乘客;再对司机与乘客分别进行安全带识别。发明能够对机动车前排乘坐人员进行快速准确的识别,分别检测他们是否扣带安全带;该自动检测方法能够方便应用于现实生活之中。

    基于高斯分布的色情视频快速检测方法

    公开(公告)号:CN102567738B

    公开(公告)日:2014-12-31

    申请号:CN201210003893.6

    申请日:2012-01-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于高斯分布的色情视频快速检测方法,先对普通图片样本和色情图片样本的HSV颜色空间的颜色直方图建立一个高斯模型,然后提取视频中的关键帧,并用建立的高斯模型对视频关键帧进行判断,如果视频中有一定数量的关键帧被判定为黄色图片,就可以判定这个视频为色情视频。本发明只需对颜色直方图进行高斯分布建模,没有复杂的训练过程,而且不用对视频每一帧进行检测,检测速度快,准确率高。

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