基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键

技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。

一、问题的提出：

互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。

传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。

近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。

二、解决方案：

视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。

视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容

的视频检索有一定的距离。

基于非压缩域的视频内容检索:基于非压缩域的视频内容检索是以视频的低

层特征为基础进行分析，特征提取等，最后以视频的本质特征为检索依据，完全实现检索的自动化。基于非压缩域的视频内容检索己有相当的研究成果，但由于其所有算法均要在完全解压的基础上进行，而视频数据不但数据量很大，而且运算量也很大，所以在具体实现时并不理想。

基于压缩域的视频内容检索:基于压缩域的视频内容检索是在不完全解压或

不解压的前提下以视频流的低层特征为基础进行分析、特征提取等，最后以视频的本质特征为检索依据，完全实现检索的自动化。由于基于压缩域的视频内容检索在没有解压或没有完全解压的前提下进行，所以其优点是:第一，大大减小了数据量，第二，减少了数据运算量，从而大大提高了系统的效率。

三、国外研究现状：

1、QBIC是IBM研究中心开发的基于内容的检索系统，它是第一个功能齐全的视频数据库系统，也是基于内容检索系统的典型代表，对视频数据库发展有较远的影响。QBIC系统支持示例查询和用户草图查询，抽取颜色、纹理、形状特征、以及镜头和目标运动等信息，并采用R-tree作为高维索引结构，进而结合关键字对大型图像和视频数据库进行检索。

2、Infor media数字视频库工程是卡耐基梅隆大学(CMU)关于数字视频媒体的处理与管理的一个重大项目，是较为完整的基于内容视频分析原型系统的先驱。该系统率先将数字音频处理技术和文本处理技术运用到基于内容视频分析中，通过语音识别和文字识别获取视频语义、辅助视频分段、抽取有意义的视频片段生成视频摘要，支持自动的全方位的视频信息查询，以支撑基于内容的视频浏览、检索和服务。

3、videoQ是一套全自动的面向对象的基于内容的视频查询系统，是由哥伦比亚大学的图像与高级电视实验室研制的一个原型系统。它拓展了基于关键词或主题浏览的传统检索方式，提出了全新的基于丰富视觉特征和时空关系的查询技术，可以帮助用户查询视频中的对象，其目的在于探究视频中潜在的所有视觉线索并用于面向对象的基于内容的视频查询。目前VideoQ支持着一个巨大的视频数据库，同时，VideoQ又是一个面向Web的视频搜索系统。

4、visual SEEK是一个视觉特征查询系统，WebSEEK是一个面向WWW的文本/图像/视频查询系统，它们是由哥伦比亚大学开发的。visualSEEK/WebSEEK的主要特点是根据图像区域的空间关系检索和从压缩域提取的视觉特征，它们采用的视觉特征是颜色集和基于小波变换的纹理特征，为了加快检索速度，使用了二叉树索引算法。这套系统具有某些概念强大的模块：基于内容的图像检索概念、根据用户相似度反馈的查询优化、视觉信息的自动提取、查询结果视频/图像的缩微表示、图像/视频的主题浏览功能、基于文本的查找、对查询结果的操作等。

5、CVEPS是COLUMBIA大学开发的视频检索和操作系统的软件原型，支持自动视频分割，基于关键帧和对象的视频检索和压缩视频编辑。

6、JAKOB是意大利Plerm大学开发的视频数据库查询系统，该系统通过镜头提取器把视频数据分割成镜头，从每个镜头中选取一些具有代表性的帧。根据颜色和纹理描述这些代表帧，然后计算与这些短序列相关的运动特征并给出一个动态描述。当向该系统提交一个查询或是例子直接查询时，查询模型会对它做出解释，排列好匹配参数，给出最相似的镜头。用户可以浏览这些结果，必要的话，

改变参数，反复地进行查询。

7、viSION是KANSAS大学开发的数字视频图书馆原型系统，在该系统中综合了视频处理和语音识别，根据基于视频和音频内容的两段式算法，自动把视频分成大量具有逻辑语义的视频剪辑，在系统中加入标题译码器和字指示器提取文本信息，通过他们索引视频剪辑。

8、gnalgle足球视频搜索引擎是Alllsterdam大学开发的足球视频分析系统。该系统基于web应用，具有树型结构框架。用户可以很方便的找到如进球，黄牌，红牌警告，换人，或者搜索到特殊的球员。

9、Rochester大学的体育视频分析系统，能较好的对体育比赛视频进行物体目标和事件的检测，并且最终形成精彩镜头的视频摘要，该系统已用于2004年奥运会，将足球比赛视频处理，传送到用户的手机上。

四、国内研究现状：

1、Tv-FI(Tsinghua Video Find It)是由清华大学开发的视频节目管理系统，功能包括：视频数据入库，基于内容的浏览、检索等。

2、iVideo是由中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室开发的视频检索系统，是一套基于J2EE平台的具有视频分析、内容管理、基于Web检索和浏览等功能的视频检索系统。

3、Videowser是由国防科技大学胡晓峰教授和李国辉教授主持的研究组所开发的原型系统。该研究组的研究工作主要集中在视频的结构分析方面，他们对镜头分割、关键帧提取和镜头聚类等问题进行了研究和探讨，最近该研究组开始了对音频特征提取和检索方面的研究。以及多媒体研究中心和系统工程系研究开发出了新闻节目浏览检索系统伽（New Video CAR)和多媒体信息查询和检索系统。

4、浙江大学潘云鹤院士和庄越挺教授研究组主要针对视频检索和视频相似度衡量等问题进行的研究，提出了基于镜头质心特征向量的视频相似度衡量方法，从而提供了一种从图像序列特征方面来进行视频检索的方法。另外，该研究组还试图从视频流中的闭路(Closed-Caption)中提取信息来进行视频检索。

5、北京大学高文教授主持的研究组主要进行在复杂背景下的人脸检测与跟踪系统方面的研究，他们设计并实现了一种基于特征子脸(Eigen Subface)的人脸检测与跟踪系统，它首先利用模板匹配的方法进行粗检测(利用一种灰度分布的人脸模板)，并在此基础上收集有效的反例样本集(非人脸样本集)，来提高识别的精度。目前该研究组正在进行综合音频特征和图像序列特征的唇读

(Lip-reading/Speech-reading)研究。

6、Ifind信息检索系统是微软亚洲研究院的张宏江博士所带领的小组研制出的系统，取得的成果最为突出。

五、关键技术

第一部分为镜头分割，第二部分为关键帧提取，第三部分为基于特征的视频索引与存储组织。

镜头分割:

镜头分割的主要思想为依据两帧图像的特征值的差值与给定阂值进行比较，如果差值大于给定的阂值，说明两帧的特征变化较大，可以认为两帧为不同的主题，在此两帧之间进行镜头分割；如果差值小于给定的阂值，则说明两帧的特征变化较小，可以认为两帧为同一主题，可以继续进行下两帧的比较[1][7]。

特征提取:

视频特征主要包括文本特征、声音特征和图像特征。

从基于内容的角度来说，文本特征指的是由视频内容本身抽取出来的文本信息，主要是自动语音识别(ASR)和视频字符识别(VOCR)的结果。自动语音识别和视频字符识别所得到的文本信息可以像传统文本那样抽取特征和进行索引。基本的声音特征包括全局和局部的频谱信息，在此之上还可以获得响度、音调、亮度、带宽、调合性等信息，或者是安静、语音、音乐、汽车、爆炸等分类信息。基于这些信息，人们可以进行基于声音的检索或者过滤。由于图像是视频中不可或缺的要素，同时图像检索已经有了相当长时间的研究，所以图像特征的研究较为广泛。对一个镜头，一般先根据某种标准来选取一个或几个关键帧，然后再对关键帧提取图像特征。常用的图像特征包括颜色、纹理和形状，这是当前基于内容的图像和视频检索中最常用的特征。近几年来，语义概念特征成为研究的热点。语义概念特征是指对视频的语义层次上的描述特征。它是通过机器学习的方法，利用文本、声音和图像等特征来自动建模和抽取的。语义概念特征能够允许人们自然地在语义层次上进行检索，同时对更有效的浏览也有很大的帮助。

自动检索:

在自动检索中，用户的有效的查询输入是第一个问题，尽管它往往被简单地忽略。大多数基于内容的视频检索系统假定用户的查询输入为示例图片，当文本特征存在时，用户可以用文本做输入，以视频片断为输入的系统很少见，这种输入方式实际上并不是很现实和有效，因为用户不一定能找到合适的示例图片，而文本特征在基于内容的视频检索系统中并不总是存在的[7]。对用户给出的查询，基于抽取出来的特征，最常用的检索方法就是文本检索(文本特征、语义概念特征)，相似性检索(声音、图像特征、语义概念特征)和基于机器学习的检索(声音、图像特征、语义概念特征)。

高维索引技术:

许多检索算法的实验数据仅仅几百个或上千个，虽然采用顺序搜索，但感觉不出检索的响应时间。而对于大型媒体库，则肯定需要建立索引，因此，需要研究新的索引结构和算法，以支持快速检索。目前，一般采用先减少维数，然后再用适当的多维索引结构的方法。虽然过去己经取得了一些进展，但仍然需要研究和探索有效的高维索引方法，以支持多特征、异构特征、权重、主键特征方面的查询要求[2]。

六、展望

目前国际标准化组织正致力于研究基于内容的编码，它将编码与基于内容的检索应用紧密地联系起来。MPEG-4已开始在一定程度上考虑基于内容检索的一些特点。目前，MPEG标准组织正致力于制定和完善多媒体内容描述标准MPEG-7。其目标是要制定一个标准化的多媒体内容描述的框架，以便于实现多媒体内容的有效表示和检索。MPEG-7从视听内容描述的不同的角度定义了一系列的方法和工具。从总体上讲，研究者们己从CBVR系统的不同技术着手，取得了相应的成果。大部分研究沿袭了计算机视觉、模式识别、数据库索引等领域的研究思路，在研究更符合基于内容的视频检索自身特点的技术方面也取得了一些进展，如相关反馈、语义特征提取等。但这些研究还远不能满足实际应用的需要。所以今后很长一段时间内还有很多工作要做：

（1）选取更为有效的视频特征。现有的颜色、纹理等特征还不能有效表示视频的

内容。为了提高镜头和场景视频特征，在这些特征的选取过程中，可以结合用户反馈，通过机器学习自动完成。

（2）多特征融合检索技术。目前的研究大部分集中在可视媒体，尤其是图像和视频方面。但我们生活的信息环境是全方位的，多媒体信息还包括典型的音频媒体，以及图形、动画等媒体。随着信息化进程的深入，这些媒体数据将会越来越多，不可避免要面临检索问题。即需要对数字音频、语音和音乐进行基于内容的检索，对合成媒体如动画、VRML数据进行检索等。在研究单一媒体的检索同时，注意研究多种媒体的互相关联和互补关系，以提高检索算法的效率。

（3）视频相关反馈。CBVR系统的一个重要特征就是信息获取过程的交互性，同时用户查询接口智能化是今后发展的一大趋势。查询接口应提供丰富的交互能力，为用户在主动的交互过程中表达对媒体语义的感知，调整查询参数及其组合，最终获得满意的查询结果。研究主要涉及如何转换用户的查询表达到可以执行检索的特征矢量，如何从交互过程中获取用户的内容感知以便选择合适的检索特征等问题[6]。

（4）在镜头检测方面。经过多年的发展，基于内容的视频检索技术在镜头的检测上已经取得了一定的进展，很多不同的算法被提出来，但是还有一些不完善的地方需要改进，特别是在镜头渐变检测方面由于镜头渐变类型很多而且很复杂，要完全准确检测出渐变镜头还有很多工作需要去做。

（5）人机交互功能。视频检索系统最终的功能是给人提供一个方便的检索平台，因此一个人性化的人机交互平台是必不可少的。例如多种的输入手段、灵活的交互手段、有效的反馈机制等等，都是一个人性化的检索系统所必需考虑的，一个检索系统在人机交互上的好坏将是系统性能很重要的方面，在这方面也有很多需要我们去研究的工作。

（6）性能评价指标。目前对视频检索系统性能的评价还没有统一的标准可以遵循，而且检索系统的性能应考虑系统已具有或者应具有的各种性能。对于基于内容的视频检索系统，不仅搜索功能很重要，其他如浏览，组织和数据挖掘等方面的能力也很重要，所以对系统的衡量一定要全面。这方面的研究也正成为研究的热点，也有很多工作值得我们去做。

（7）基于压缩域的检索。视频压缩技术的发展势头是非常迅猛的，尤其目前以HDTV 为代表的压缩技术己经与市场紧密结合，影响日益扩大。视频数据经过压缩以后，其中的大部分冗余信息被消除，保留的信息正是反映视频特征的信息。这个领域的研究可以从两方面入手：其一，挖掘现有的压缩算法所能够支持的视频内容分析技术，这样就可以直接在压缩码流上完成大多数视频分析工作；其二，不断开发新的面向视频检索应用的压缩算法，使得压缩视频能够直接体现视频的内容特征和语义规则。

（8）基于网络的检索。网络的迅速发展和广泛应用，既推动了视觉信息检索的应用，也对视觉信息检索的技术提出了新的挑战。基于网络的文本检索技术基本成熟，baidu和google就是这一技术的典型代表，然而网络资源中的文本只是其中很小的一部分，而最有意义与最有说明力的资源是普遍存在于网络中的视觉信息，如图像和视频，但目前对于视觉信息的检索技术很不成熟，目前仍没有一种成熟的产品问世。

（9）基于语义的检索。现在的视觉检索系统在对图像内容进行描述时大多采用了文本的方法或低级图像特征，而建立在低级特征基础上的传统的图像描述模型中，对图像的描述一般以统计数据的形式出现，实际上，这些统计数据与人对图像内

容理解存在很大差异。首先，人对图像内容的理解并不是仅靠统计进行的，人还有学习的能力，其次，图像内容具有“模糊”的特性，无法用简单的特征向量来表示，最后，人对视频信息的理解是建立在人类己有知识的基础之上的，而这些低级特征无法反映这些经验知识。由此可见，如何描述视觉信息内容，使其尽可能与人对图像内容的理解一致，是图像检索的关键所在，也是难点所在，从人的认识角度看，人对信息的描述与理解主要是在语义层进行的，因此，如何将语义特征结合到检索系统提高检索系统的性能己越来越受到关注。

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键 技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作. 一、问题地提出： 互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢？而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉, 视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP 传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询；最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d 二、解决方案： 视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT 视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键 技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。 一、问题的提出： 互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。 传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。 二、解决方案： 视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。 视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容

新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/2d5378823.html, 新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究 作者：刘俊伶 来源：《西部论丛》2019年第14期 摘要：当前我国短视频发展势头猛烈，面对在市场不断产生的新机遇与新挑战，短视频应当如何精进才能更加适应这个新媒体环境下的“更新”潮流，成为视频创作者们及其关注的问题。在这个内容大于形式的潮流中，内容创新、创作优质是吸引观看者目光的重要方式。在对短视频行业不断地整改和完善中，前期出现的内容低俗化、视频相似化等问题逐步获得了改善，为创作者提供的环境越来越好。本文就短视频的内容形式作为引线，对当前短视频的发展与创新进行浅要分析，希望为有关人员提供参考。 关键词：新媒体发展短视频内容创新 一、分析短视频内容的发展 网络上的短视频从小众到爆红，经历了一个极为快速的时期。在这一过程中，由于大众发现短视频带来的较高收益，从而使得产品数量突然激增。但是，大量的产出并不意味着是建立在质的保证基础上的。在这一爆炸式的发展阶段，出现了很多低俗、相似问题的出现，使视频行业发展很快陷入低谷。随着时间的推移和相关政策规定的出台，这些问题逐渐得到了改善，为具有初心的创作者们提供良好的环境和空间。当今，短视频的内容在前期创意和后期传播上都有了更好的发展。不仅如此，科技的发展也推动了短视频创作的 创新。 二、短视频内容在前期创意上的发展 短视频内容从同质化转换为纵深化。短视频行业的规范化发展让内容同质的问题得到了有效改善，不仅如此，在环境的影响下，视频内容的创作逐渐具有深度，更加专业化。游戏区创作者专攻游戏方面的视频;美食创作者专业传授关于美食的制作与测评;美妆创作者专注带领观众感受化妆的魅力;VLOG也有了新的专业拍摄技巧，让创作们的发挥空间更加辽阔。这种内容深度化发展的趋势，使得视频专业化模式形成，让观看者拥有更好的观看体验。同时，视频创作者们的术业有专攻也使得视频内容更加精进。 三、短视频内容在传播方面的发展

视频分析技术的原理

视频分析技术的原理 视频分析技术通常采用背景分离（背景减除）技术来进行图像变化的检测（所有的视频分析模式，如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化）。其思路是对视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素（区域）变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、跟踪、识别，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。 背景减除法是目前普遍使用的运动目标检测方法，其算法本身需要大量的运算处理资源，并且仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化（海浪、云影、树叶摇动等情况）的影响。但是，针对不同的天气以及自然干扰，已经有多种附加算法（过滤器）应用来弥补这些缺陷，随着芯片能力的提升及算法改进，相信视频分析技术会进一步成熟。 视频内容分析的关键技术 前景目标的探测是视频分析技术实施的前提条件。背景减除法是目前视频分析技术中用于前景目标探测的最常见方法，其原理是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动目标（区域）的一种方法。此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现，但对动态场景的变化，如光线变化情况也比较敏感。背景减除法的工作原理如图2所示，当前图像与背景图像模型做差后形成运动目标区域，即图中的小船。 动目标区域，即图中的小船。 背景模型的建立是背景减除法的关键所在。通常，视频分析算法需要一定的时间进行“背景学习”，所谓背景学习，实质上是利用时间平均图像的方法，将背景在一个时间段（如30秒钟）内的平均图像计算出来，作为该场景的背景模型。那么，“背景学习”时间结束后，系统仍然需要具有“背景维护”的能力，之前建模的背景并不是一成不变的，这样能保证系统对场景内的图像变化不那么敏感，如光线变化、影子等等，因此，开发出实用、有效的背景模型以适应动态、复杂的场景是目标探测及视频分析技术的关键。 视频分析的工作流程 视频分析实质是人工智能的一部分，是通过模仿人类的工作过程来实现的。人类通过眼睛这个“传感器”实现视频的采集、预处理、处理然后将真实图像传送给大脑，大脑并不是对所有传送过来的图像进行整体的分析处理，而是采用多

视频摘要检索介绍

随着科学技术的发展，视频监控得以在人们的生活中广泛应用的应用。越来越多的监控摄像头安装在我们身边，随着电脑处理速度的大大提升，磁盘容量的增大、因特网的广泛使用，每天这些设备生成了成千上万的数据。因此，从这些海量的数据中找到重要事件就变得异常困难。所以，找出一种方法去压缩视频，甚至自动地搜索整个文件集就尤为紧迫监控录像的检索与查看依然是一项高成本的、耗时、费力的工作。它往往需要一个庞大的团队来进行集中查看和分析捕获的视频录像，用于调查取证。这样不仅使监控成本提高，且高强度的查看分析容易使人疲劳、出现纰漏、不利于安全监控。深圳久凌技术软件有限公司视频摘要、检索软件的出现，解决了这个棘手的问题，使通过视频调查取证不在费时和繁琐。 智能视频分析是计算机视觉与人工智能领域研究的一个分支，融合了计算机视觉、人工智能及图形分析等多项技术，其发展目标是在监控场景与事件描述之间建立一种映射关系，实现从“看得见到看得明白”。它突破了传统的视频监控中使用的移动侦测，上升到了“识别及分类”层级，能回答“检测到的是什么？”的问题，具有一定的人工智能，相比传统监控具有检测精度高、虚警相对少的特点，可过滤一些干扰因素，具有一定的适应能力。 智能视频分析行业技术及产品现状：在实际应用中，实时事件检测与目标检索，容易受到环境变化（包括光照，阴影，强光源，天气，风吹树摇等背景的动态变化）、摄像机的动态范围窄图像模糊及摄像机本身的抖动等多种因素的影响，智能视频分析往往会有误差；同时，从海量的视频文件中发现重要事件线索如同大海捞针。另一方面，由于监控录像抓拍的人脸不是正面照，分辨率低，表情、姿态、光照以及拍摄年龄与身份证照片有差异，导致传统人脸识别有很大挑战。上述两方面问题容易导致虚警，每天成百上千的误报容易导致用户的不信任度提升，影响智能视频分析技术的推广与普及。 视频摘要主要面临下列三方面挑战1.实时事件检测误警率高，2.事后线索查找犹如大海捞针，3.非受控监控环境下人脸识别率低。深圳久凌软件技术有限公司针对上述情况展开了长期技术研究，推出了相关产品，以下介绍视频浓缩摘要的主要应用和目前可以达到的技术水准： 视频浓缩供快速检索：透过智能视频分析，实现将某个摄像机一天的录像压缩到1小时甚至数分钟以内，同时保留人/车辆或感兴趣目标的活动细节。在视频摘要中，对于人或车辆目标，显示目标出现的时间，并且支持用户通过点击目标，播放目标出现前后的原始视频。 节省存储硬盘空间：数字摄像机产生的压缩视频按100:10:1的比例存储：为了节省海量视频的存储空间，

短视频产品分析及运营和维护

一、短视频发展的三个阶段 1、从0到1，移动短视频初露峥嵘 短视频萌芽于2011年，起因是移动互联网技术发展支撑移动短视频应用的出现。2013年，秒拍、微视等开始出现，算是正式拉开了移动短视频时代的帷幕。2013年7月，推出爆款产品“秒拍”，迎来短视频领域的第一次大爆发。在同一时间，腾讯推出“微视”，主打PGC内容生产，并打通腾讯旗下的QQ、微博、微信等产品链，用户可将自己录制的8秒钟短视频同步共享至腾讯微博、微信好友及朋友圈等，实现多渠道分发。秒拍和微视的出现既宣告了移动短视频时代的到来，也昭示着国内互联网进入新的领域。 2、从1到2，社交媒体与工具平台“双剑合璧” 2014年，大批移动短视频应用密集面世。与前一阶段基本以社交平台为依托的短视频模式不同，首先是Gif快手的上线，靠主打低廉、草根文化成功俘获了亚文化阵线的众多粉丝，传统互联网中“二八定律”、赢者通吃的逻辑下，巨头开始向短视频行业转型，微视、美拍和秒拍先后发起了“春节拜年”、“全民社会摇”以及“冰桶挑战”三大著名战役，将短视频市场推到了一个新的高度。到2015年初，以“美拍”为代表的社交媒体模式，以“微视”为代表的PGC模式，以及以“小影”、“小咖秀”为代表的工具平台模式，市场相对胶着。 3、N或N+，垂直细分与内容创业的爆发 短视频真正意义上进入爆发期，要从2016年算起。2016年被称为众多短视频内容创作者的“元年”，内容与融资共舞，形式与渠道齐飞。众多短视频内容创作者的涌入，众多独具特色的移动应用出现，使得短视频市场开始向精细化、垂直化方向发展。但总体来说，短视频新闻既为广大网民获取新闻资讯提供了新渠道和新体验， 二抖音的分析案例 抖音简介：2016年9月上线是一款音乐创意短视频社交软件，专注年轻人的15秒音乐短视频社区。其目标用户为年轻用户，其产品形态是音乐短视频，其愿景是打造音乐社区。抖音的内容风格主要有萌宠、旅行、教程、技巧分享、晒娃、舞蹈模仿等。不只是短视频平台，同时具有社交功能

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术 学号：1017082020 名字：黄振华 内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字：检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及

短视频分析

短视频分析 1、核心技术是什么？ ?网络环境建设。 其一，3G/4G 推广带来的发展机遇。随着中国基础网络环境的发展，一方面移动终端用户数量呈现井喷式增长；另一方面，越来越多的2G移动网民开始转向3G/4G网络。根据CNNIC的数据，截至 2015 年 6 月,我国网民规模达 6.68 亿,其中手机网民 5.94 亿,手机正在成为收看网络视频节目的第一终端。新一代网络技术的发展也提供了 更好的上传下载带宽和更稳定的体验，目前3G/4G的移动用户占所有移动用户的比例大概在85%以上。 其二，流量、带宽费用降低。目前，中国手机用户每月平均移动数据流量达到了360M，甚至不少部分是GB甚至几十GB的级别的流量，所以就一个普通的10s视频而言大概不到1-2M甚至几百K，带宽流量的提升无疑会逐步降低用户使用的门槛。 ?自身产品（app平台自身）优化。 其一，移动硬件设备的改进。随着手机摄像头照相性能的大幅提高、其他硬件配置CPU、GPU、内存等的升级，手机得以捕获更丰富的视觉元素，对高清晰度视频的处理更加快速，这能为手机视频的创作带来更多的创意空间。 其二，视频编解码技术的进步。H.261标准向H.265标准的发展带来了更高清晰度和流畅度的视频解码可能。前者定位在CIF（352*288）级别视频，后者则定位在超高清（3840*2016）级别视频。新的标准更提供了更高的压缩性能，让视频存储更加简便。 其三，简单易上手的操作性能。以往视频拍摄需要专业的摄影器材和长期的拍摄构思，而移动短视频的拍摄只需要一部手机或者一个平板电脑就能完成。随着滤镜、特效等后期制作功能的完善，只要一键选择某个模板，就能达到专业视听效果。“MV 特效”“多格效果”“动感影集”等这些迄今仍是高大上的影视特效，开始走入了“寻常百姓”家，极大增加着用户体验的乐趣和自豪感，个体创造力也随之得到更大激发。 2、基于核心技术主要的传播特点是什么？ ?传播速度加快 其一，网络环境建设发展使移动客户端成为视频传播的主要途径。用户只需几分钟的时间，就可以拍摄一段短视频，添加特效并发布；其二，移动硬件设备的改进使即拍即传成为可能，使短视频的产生更为便捷；其三，移动硬件设备的改进使即时观看成为可能，使短视频的播放更加便捷；其四，短视频本身耗流量少，便于在移动端读取，满足了如今大众轻量化、快餐化信息消费的需求，使受众打开播放短视频的意愿提升； 其五，宏观来看得益于技术上外部传播渠道拓展。 ?时效性提升 其一，各大平台上短视频的制作十分便利，有利于事件发生后或发生时传者以“即拍即传”的模式将内容打包通过各个渠道发布；其二，由于短视频的传播兼具大众传播和人际传播的特点，广大的个体也成为了短视频发布的重要主体，在职业记者人数有限无法第一时间赶到事件现场的情况下，庞大的网友群体也能成为第一手视频资料的发布者。 ?内容更多元 其一，智能手机像素不断提高，自己拍摄一段高质量的短视频的门槛也随之变低，

基于内容的视频检索

基于内容的视频检索技术 1、什么是基于内容的视频检索技术 视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。 视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。 2、需要使用哪些技术 一、视频镜头检测技术。由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。 二、关键帧提取技术。检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。 3、基于内容的视频检索技术的现状 基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。记录用户行为特征还可以帮助用户在检索过程中获得更好的检索结果。 解决的关键问题：构造视频检索系统，需要解决好两个关键问题。一是如何提取出视频的内容特征，二是索引的方法。要提取内容特征，首先对镜头进行切割，先检测突变，后检测渐变。检测突变，采用直方图法来计算帧间差；检测渐变，采用基于模型的方法计算，对各种镜头之间的切换建立数学模型，自顶向下地进行镜头切换检测。因此视频切割拟采用直方图与基于模型的方法实现。分离出镜头后，就要确定出每个镜头中的一个或几个关键帧。在帧间差很小的情况下，可使用每个镜头的第一帧作为关键帧；若帧间差相对大些，可计算所有帧的平均值来作为代表帧。接着进行内容特征的提取。首先，关键帧是一幅静态图像，因此可按照图像内容检索方式提取形状、颜色和纹理等特征作为底层特征。其次提取关键对象特征，包括对象的运动、颜色、纹理、形状等特征。这些特征可满足用户按场景或对象进行查找，若要满足用户按视频语义或内容来检索，就需要将视频聚类、合并，对视频进行高层次抽象，将内容上有关联的镜头进行组合来描述视频语义。对于索引方法，由于视频数据库信息量大，因此索引方法直接影响搜索准确率及效率。

对短视频内容的分类

（八十六）主播的即兴化表演和剧情化表演 很多人不敢开播，既有担心开直播，会对自己在现实生活中受到影响，又有在直播过程中，对直播内容演绎不出来、讲不出来，从而导致自己不敢开播。 那么，这时候，我们新主播就可以在前几场开播时，把整场直播的直播内容脚本写好，从而在主播开直播时，我们主播按照直播内容脚本念，就可以完成一场直播活动。在之后的时间里，当我们主播对直播内容脚本熟悉后，就可以不要直播内容脚本进行直播，就可以在直播间中用即兴演绎方式来演绎我们的直播内容。 主播使用何种演绎风格演绎直播内容，要依据主播自身特点而定。所以，很多时候，主播在选择演绎直播内容的具体方式时，通常是主播在现实生活中，是一种什么状态，那么就用现实生活中的情绪性格状态，对直播直播内容进行演绎，那么这时候，我们主播只要能很真实的流露出自己的情绪状态，就能很好的演绎出直播内容，因为主播的现实状态就是直播内容演绎的要求，所以主播就根本不用刻意地用演技对直播内容进行演绎。 直播内容分为经验型直播内容和理论型直播内容，也可以分为即兴化直播内容和剧情化直播内容。主播的经验型直播内容有称为履历型阅历型直播内容、体会型体验型直播内容、实践型直播内容、口语化直播内容，即是主播对事物现象进行实践而得到的经验教训。理论型直播内容又称为道理型直播内容、书面化直播内容、客观化直播内容，即是主播对事物现象的客观规律或运行规则进行描述或说明。即兴化直播内容，又称为随机性直播内容、突发性或实时性直播内容，即是没有经过事情准备，获得灵感后马上创作出作品来。主播的剧情化演绎，又称为教条化的直播内容、程序化的直播内容、编剧性直播内容，即是主播对直播内容进行精心准备，然后主播根据准备好的直播内容或脚本进行演绎。 主播的即兴化演绎直播内容，通常是主播对直播内容进行即兴演绎，而产生即兴化直播内容，同时，在主播进行即兴表演时，即兴化的表演内容中存在着剧情化的内容或演绎。主播对剧情化的直播内容，通常按照直播内容的具体剧情进行演绎，同时，在主播进行对脚本进行表演时，主播的剧情化表演中存在着即兴化的内容或演绎。 主播对直播内容的演绎，扮演一个比较理性的角色，或很多时候主播是用中、

视频结构化技术方案

2、技术服务方案 建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。 系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示： 视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器

可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上

短视频内容智能分析技术

H ki网络与融合 I N etwork&convergence 文献引用格式：吕云玲，井佩光?短视频内容智能分析技术[J].电视技术，2019,43(5)：16-18. LV Y L,JING P G.Content-based micro一video intelligent analysis technolooy[J].Video engineering,2019,43 (5)：16-18. 中图分类号：G206文献标志码：A DON10.16280/j.videoe.2019.05.005 短视频内容智能分析技术 吕云玲】，井佩光2 (1?天津广播电视台，天津300202；2.天津大学电气自动化与信息工程学院，天津30072)摘要：随着智能设备的普及以及移动互联网、物联网和云计算的快速崛起，催生了以短视频为代表的新一代媒体经济，而围绕短视频资源的各种智能处理和分析技术，也成为当前多媒体信息领域的研究热点和前沿课题。尽管当前已有一些研究开始以短视频语义分析为切入点，致力于解决不同应用场景下的语义分析，但相关研究尚处于相对初始阶段。当前快速发展的外部环境，给短视新的契机。以深度学习，张等新一代人工智能和大数据处理技术的出现，可以更好助力研究者在应用基础理论和相关解决方案上实现突破，并为实现短视频检索、短视频自动标注及短视频个等具体应用提的算法基础。 关键词：短视频；人工智能；深度学习；张量分解 Content一based micro一video intelligent analysis technology LV Yunling1,JING Peiguang2 (1.Tianjin radio and television station,Tianjin300202,China% 2.School ef Electrical and Information Engineering,Tianjin Unwersit#,Tianjin300072,China# Abstract:With the popularity o-smart devices and the rapid development o-mobile Internet,Internet o-Things,and cloud com-puting,a new generation o-medic economy represented by shot videe has emerged recently.Against this background,vvrious in-telligent processing and analysis technolooies around short videe have also become increasingly populao in the field o-multimedio. Although some studies take short videe resources in the social medio environment as the research object te meet dierent application scenarios,but still at a relatively initial staae.Currently,the rapid development oC the external environment brings new opportuni-ties foe solving micro-videe semantie analysis.Specifically,the emergence oC a new generation oC artificial intelliaencc and bi dale processing techniques,such as deep learning and tensoe decomposition,cm help researchee made breakthroughs in the basie theory oC application and related solutions.Furthermore,I also provides solid algorithms te suppoO a series oC specific applicc-tions,such as shoe videe retrievvl,short videe automatic annotation,and shoe videe personalized recommendation. Key words:micro-videe%ayificial intelliaencc%deep learning%tensoe decomposition 1短视频产业的兴起 2018，一性的APP软件——“音”传，立成为各用APP下载网站的第一。同时，短视频作为一种新兴媒体的代开始岀现在。短视频（或视频）是指在互联网新媒体上传播共享的时长在1分以内的视频内容。区别于传统长视频，短视频具有更快的传度、更的性以及生与消之间界限等，能更真实、生、简地将所要表达的信息传达给用户。在即将到来的5G时代，短视频表现、性、价值高，轻量化并且善于利用用户碎片化时间等，各 互联网公司，诸如腾讯、、百度等持续在短视频领域发力，网易、搜狐、新浪等传统门户网站等推岀新的短视频应用，短视频市场发展。201812，视频用户 6.48亿,用户使用率为78.2%。当今，短视频正成为内容创业、新闻报道、社交平台重要传之一，几所有主流的新闻资讯端、网络视频平台、平 16《电视技术》第43卷第5期（总第54期）I投稿网址http:〃www.videoe. cn

抖音短视频产品分析与运营

抖音短视频产品分析与运营 2020年2月

一、短视频发展的三个阶段 1、从0到1，移动短视频初露峥嵘 短视频萌芽于2011年，起因是移动互联网技术发展支撑移动短视频应用的出现。2013年，秒拍、微视等开始出现，算是正式拉开了移动短视频时代的帷幕。2013年7月，推出爆款产品“秒拍”，迎来短视频领域的第一次大爆发。在同一时间，腾讯推出“微视”，主打PGC内容生产，并打通腾讯旗下的QQ、微博、微信等产品链，用户可将自己录制的8秒钟短视频同步共享至腾讯微博、微信好友及朋友圈等，实现多渠道分发。秒拍和微视的出现既宣告了移动短视频时代的到来，也昭示着国内互联网进入新的领域。 2、从1到2，社交媒体与工具平台“双剑合璧” 2014年，大批移动短视频应用密集面世。与前一阶段基本以社交平台为依托的短视频模式不同，首先是Gif快手的上线，靠主打低廉、草根文化成功俘获了亚文化阵线的众多粉丝，传统互联网中“二八定律”、赢者通吃的逻辑下，巨头开始向短视频行业转型，微视、美拍和秒拍先后发起了“春节拜年”、“全民社会摇”以及“冰桶挑战”三大著名战役，将短视频市场推到了一个新的高度。到2015年初，以“美拍”为代表的社交媒体模式，以“微视”为代表的PGC模式，以及以“小影”、“小咖秀”为代表的工具平台模式，市场相对胶着。

3、N或N+，垂直细分与内容创业的爆发 短视频真正意义上进入爆发期，要从2016年算起。2016年被称为众多短视频内容创作者的“元年”，内容与融资共舞，形式与渠道齐飞。众多短视频内容创作者的涌入，众多独具特色的移动应用出现，使得短视频市场开始向精细化、垂直化方向发展。但总体来说，短视频新闻既为广大网民获取新闻资讯提供了新渠道和新体验， 二抖音的分析案例 抖音简介：2016年9月上线是一款音乐创意短视频社交软件，专注年轻人的15秒音乐短视频社区。其目标用户为年轻用户，其产品形态是音乐短视频，其愿景是打造音乐社区。抖音的内容风格主要有萌宠、旅行、教程、技巧分享、晒娃、舞蹈模仿等。不只是短视频平台，同时具有社交功能抖音的发展情况介绍：抖音的发展十分快。从17年2月起，在APPStore 免费榜排名一路飙升。蝉联免费总榜及摄影与录像免费榜下载量冠军。截至2018年2月底，抖音短视频的市场渗透率达到14.34%。这意味市面上每100台活跃终端中，有超过14台安装有抖音短视频应用。第三方数据服务商QuestMobile数据显示，抖音2018年2月份月活用户数量已达1.47亿。同时，每用户日均使用时长已达20.27 min。 抖音的平台特征分析

基于内容的视频检索技术

基于内容的视频检索技术 蔡晓东 [摘要]随之信息技术不断的发展，视频信息越来越广泛的应用，本文介绍了实现基于内容的视频检索技术的一般过程、结构的构造视频检索的工作原理、关键帧提取技术、从视频流中构造场景或组的技术特征提取技术以及视频检索浏览等。 [关键字] 视频结构图像检测关键技术 随着信息技术的快速发展和普及，视频形式的多媒体数据在不断的增加，因此如何在海量的视频信息中检索出想要的内容成为了一个要急需解决的问题。因而，近几年来在国内外基于内容的视频检索技术成为了研究的重点。 1、基于内容的视频检索技术 基于内容的视频检索（CBVR）是根据视频的内容和上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。它提供一种算法在没有人工参与的情况下，自动提取并描述视频的特征和内容。目前基于内容的视频检索研究，除了识别和描述图像的颜色、纹理形状和空间关系外，主要的研究集中在视频分割，特征提取和描述（包括，视觉特征、颜色纹理和形状及运动信息和对象信息等）关键帧提取和结构分析等方面。 2、视频结构的分析 为了对视频数据库进行基于内容的查询，首要要构造便于检索的视频结构，视频数据可以按照由粗到细的顺序划分为四个层次结构: 视频(Video)、场景( Scene)、镜头(Shot)和图像帧(Frame)。 一个视频序列可以是多个视频场景来构成，一个视频场景又是由多个镜头构成，而镜头是有帧构成。镜头是指摄像机从打开到关闭的过程中记录下来的一组连续图像帧。镜头边界是客观存在的，可以采用一定的方法自动检测镜头边界。在实际应用中，用户浏览一个镜头中所有图像帧是非常耗时的，因此常用关键帧技术实现快速浏览。关键帧是指代表镜头中最重要的、有代表性的一幅或多幅图像。依据镜头内容的复杂程度，可以从一个镜头中提取一个或多个关键帧或构造一个关键帧。为了在语义层建立视频结构模型，需要对视频进行场景划分。场景定义为语义上相关、时间上相邻的一组镜头，它们能够表达视频的高层次概念或故事等。镜头是组成视频的基本物理单位，而场景（又称故事）则是视频在语义层的单位，通常只有场景才能向观看者传达相对完整的语义。镜头组是一组在时间上相邻并在内容上相似的一组镜头，它是界于镜头和场景之间的一组连续的物理实体，是联系镜头和场景的桥梁。节目则是由时间上有序的场景组成，例如新闻节目、娱乐节目、体育节目、天气预报等。 视频结构化分析是指对视频流进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息。 镜头分割的关键在于确定镜头的边界，其中渐变镜头边界的检测目前仍然是一个具有挑战性的课题。现有镜头分割方法多以视频内容的不连续性为划分镜头的依据。研究者们通常选取视频的某种特征来度量视频内容的不连续性，如颜色特征、运动矢量特征、边缘特征等。 由于同一个镜头中的各帧图像之间的内容有相当程度的冗余，因此可以选取反映镜头中主要信息内容的帧图像作为关键帧。镜头分割后，对每个镜头可提取若干关键帧，并用关键帧来简洁地表示镜头。

视频结构化技术方案

2、技术服务方案 2.1建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频 前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功 能。 2.2系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源, 案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现 地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 2.3视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标） 征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、 象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理 解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器 可理解的信息（如下图），并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向 系统建设在公安信息网和视频专网上, 系统总体架构如图所示 : K>艮毂具皐甲台]3=[> M ---- 盃畀魅人平合 P 1|h- ■- t ： ■■?■ =^ -■ ■ ■(■ [-■ I I "H|ri ■- h< !■?■>； - ■■1|h*—\ li-rj 企刼fir 息网观颠 V 昼fe 輾网平台

信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 231人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、 是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 ■ ? 2.3.2车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助 智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息,

视频智能分析技术原理及现状

视频智能分析技术原理及现状 传统视频监控系统只提供视频的捕获、保存、传输、显示画面等功能，而视频内容的分析识别等需要人工实现，工作量巨大且容易出错。智能视频分析监控系统是指在特定的监控区域内实时监控场景内的永久或是临时的物体，通过对视频传感器获取的信息进行智能视频分析来实现自动的场景理解、预测被观察目标的行为以及交互性行为。本文就云电信息视频智能分析技术的原理和现状进行介绍。 导言 在传统视频监控系统中，视频内容的分析识别等需要人工实现，由于劳动强度高，工作量巨大且容易出错，因此视频监控系统正朝着智能化的方向发展。新一代的智能化监控系统采用了智能视频分析技术，克服了传统监控系统人眼识别的缺陷，具备实时对监控范围内的运动目标进行检测跟踪的功能;并且把行为识别等技术引入到监控系统中，形成新的能够完全替代人为监控的智能型监控系统。 智能视频分析技术涉及到模式识别、机器视觉、人工智能、网络通信以及海量数据管理等技术。视频智能分析通常可以分为几部分：运动目标的识别、目标跟踪与行为分析。 智能分析技术原理 一般情况下，视频智能化分析的基本过程是从给定的视频中读取每帧图像，并对输入图像进行预处理，如滤波、灰度转换等，然后判断输入图像中是否有运动目标，接下来判断运动目标是否为监控目标，最后对该目标根据需求进行监控、跟踪或是行为理解等分析。 1、目标检测技术 运动检测(Motion Detection)。运动检测是把视频中变化的区域与背景图像精确分离出来，即正确分割出运动目标区域或轮廓，这是任何系统设计实现首先要考虑的问题，它的效果好坏或成败与否直接影响后续的跟踪和行为理解等后期处理效果。 目标检测是从图像序列中将变化区域从背景图像中提取出来，从而检测出运动的目标，目标检测十分重要，它将影响目标对象的分类、行为识别等后期处理。目标检测分析多个差图像中区域之间的关系，并在原图像中验证，得到运动的目标和其运动轨迹。比如，如果已经知道3个不同时刻的二值差图像，若存在一个运动目标的话，该目标在这3个差图像中的大小基本不变，其运动方向和运动速度基本不变，在3个差图像对应的原图像中的区域，有基本相同的灰度分布等等。几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除，背景减除(Background Subtraction)方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等