Segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video dan aplikasi dalam pemahaman kandungan video yang dilaksanakan di Java

Dalam era video digital hari ini, teknologi pemahaman kandungan video memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang, seperti pengesyoran video, carian video, anotasi video automatik, dsb. Antaranya, segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video adalah dua aspek utama pemahaman kandungan video. Artikel ini akan bermula dari perspektif pelaksanaan Java dan memperkenalkan konsep asas segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video serta nilainya dalam aplikasi praktikal.

1. Teknologi segmentasi semantik

Teknologi segmentasi semantik merupakan hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang penglihatan komputer Tujuannya adalah untuk membahagikan imej atau video pada tahap piksel dan mengekalkan ciri-ciri setiap satu objek selepas pembahagian maklumat. Berbeza dengan teknologi pembahagian tahap piksel tradisional, teknologi pembahagian semantik perlu mengambil kira maklumat kategori setiap piksel, iaitu, mengelaskan piksel yang serupa ke dalam kategori yang sama, dengan itu menerangkan kandungan imej atau video dengan lebih tepat.

Idea teras teknologi segmentasi semantik adalah untuk mengekstrak dan mengklasifikasikan ciri imej atau video melalui Convolutional Neural Network (CNN) untuk mencapai segmentasi semantik. Secara khusus, imej atau video mula-mula dibahagikan kepada beberapa blok piksel, kemudian ciri diekstrak daripada setiap blok piksel melalui CNN, dan akhirnya pengelas tahap piksel digunakan untuk mengklasifikasikan blok piksel untuk mendapatkan imej atau video yang tersegmentasi.

Java boleh melaksanakan teknologi segmentasi semantik dengan menggunakan perpustakaan perisian sumber terbuka seperti OpenCV dan TensorFlow. Antaranya, OpenCV melaksanakan banyak algoritma pembahagian imej dengan menyediakan pelbagai fungsi dan algoritma pemprosesan imej, manakala TensorFlow menyediakan pelbagai model dan alatan pembelajaran mendalam, termasuk model CNN, alatan latihan dan perpustakaan inferens.

Teknologi pembahagian semantik mempunyai pelbagai aplikasi dalam aplikasi praktikal, seperti pemanduan autonomi, pengawasan video, analisis imej perubatan, dsb. Sebagai contoh, dalam bidang pemanduan autonomi, teknologi pembahagian semantik boleh mencapai pemahaman dan pertimbangan adegan pemanduan dengan membahagikan objek seperti jalan raya, kenderaan dan pejalan kaki, dengan itu meningkatkan keselamatan pemanduan dan meningkatkan prestasi sistem pemanduan autonomi.

2. Teknologi pengesanan konsep video

Teknologi pengesanan konsep video merujuk kepada teknologi untuk mengenal pasti dan mengelaskan objek, adegan, tindakan, dll. dalam video. Berbeza dengan teknologi pengecaman imej tradisional, teknologi pengesanan konsep video perlu mengambil kira maklumat siri masa, iaitu, ia perlu memproses setiap bingkai video dan memetakannya ke garis masa video untuk membentuk urutan ciri video.

Idea teras teknologi pengesanan konsep video adalah untuk mengekstrak dan mengklasifikasikan ciri video melalui rangkaian saraf konvolusi dan rangkaian saraf berulang (RNN), dengan itu merealisasikan pengesanan konsep video. Secara khusus, video itu mula-mula dibahagikan kepada beberapa bingkai, kemudian CNN digunakan untuk mengekstrak ciri daripada setiap bingkai, dan kemudian RNN digunakan untuk memodelkan dan mengklasifikasikan jujukan ciri, supaya dapat merealisasikan pelbagai objek, adegan, tindakan, dan lain-lain dalam video.

Java boleh melaksanakan teknologi pengesanan konsep video menggunakan rangka kerja pembelajaran dalam sumber terbuka, seperti TensorFlow, PyTorch, dsb. Rangka kerja ini menyediakan pelbagai model pengekstrakan ciri video, model pemodelan jujukan dan alatan latihan serta mempunyai kebolehskalaan dan prestasi yang sangat baik.

Teknologi pengesanan konsep video mempunyai pelbagai aplikasi dalam aplikasi praktikal, seperti pengesyoran video, carian video, anotasi video, dsb. Contohnya, dalam bidang pengesyoran video, teknologi pengesanan konsep video boleh menganalisis minat pengguna dan kandungan video untuk mengesyorkan video yang sepadan dengan minat pengguna, meningkatkan pengalaman menonton video dan kepuasan pengguna.

3. Aplikasi Teknologi

Segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video mempunyai nilai aplikasi yang luas dalam aplikasi praktikal dan boleh digunakan pada pelbagai senario, seperti pemanduan autonomi, pengawasan video dan analisis imej perubatan , cadangan video, dsb.

Ambil pemanduan autonomi sebagai contoh teknologi pembahagian semantik dapat merealisasikan pembahagian jalan raya, kenderaan dan pejalan kaki, dengan itu membantu sistem pemanduan menilai dan membuat keputusan tentang teknologi pengesanan konsep video boleh merealisasikan pembahagian lampu isyarat, tanda jalan, dan lampu isyarat, dan lain-lain, untuk membantu sistem pemanduan dalam analisis keselamatan memandu dan membuat keputusan.

Mengambil analisis imej perubatan sebagai contoh, teknologi segmentasi semantik boleh membahagikan tisu, organ, dsb. dalam imej perubatan untuk membantu doktor dalam diagnosis dan rawatan teknologi pengesanan konsep video boleh merealisasikan pengesanan lesi dan lesi dalam perubatan pengecaman dan pengelasan, dengan itu meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis dan rawatan.

Ringkasnya, segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video memainkan peranan penting dalam pemahaman kandungan video, yang boleh membantu kami memahami kandungan video dengan lebih mendalam untuk mencapai pelbagai keperluan aplikasi. Pada masa yang sama, melaksanakan teknologi ini melalui Java boleh meningkatkan kebolehulangan dan skalabiliti algoritma dan memberikan sokongan yang lebih baik untuk penyelidikan dan aplikasi pemahaman kandungan video.

Atas ialah kandungan terperinci Segmentasi semantik dan teknologi pengesanan konsep video dan aplikasi dalam pemahaman kandungan video yang dilaksanakan di Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!