【摘 要】
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针对现有的农业科技知识视频检索应用面不广,精准率不高等问题,该文从农民的实际需要出发,以水果病虫害知识视频为例,将基于内容的视频检索技术应用到农业领域。为满足广大农民用户专业化与个性化的检索需求,减少其获取信息的时间,最终提高农民信息获取的能力,该文在镜头边界检测、关键帧提取两个方面展开研究,对冗长的水果病虫害知识视频进行镜头分割并提取视频中关键帧。在镜头边界检测方面,该文提出了一种改进的水果病虫
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针对现有的农业科技知识视频检索应用面不广,精准率不高等问题,该文从农民的实际需要出发,以水果病虫害知识视频为例,将基于内容的视频检索技术应用到农业领域。为满足广大农民用户专业化与个性化的检索需求,减少其获取信息的时间,最终提高农民信息获取的能力,该文在镜头边界检测、关键帧提取两个方面展开研究,对冗长的水果病虫害知识视频进行镜头分割并提取视频中关键帧。在镜头边界检测方面,该文提出了一种改进的水果病虫害知识视频镜头边界检测方案。该方案是基于双重检验的(初检和复检),初检过程将视频序列中帧间差的变化值作为自适应跳略方法中跳帧值的依据,提高算法的整体检测效率;复检阶段采用颜色特征和纹理特征的融合的方法,来突出显示视频帧的主要内容。该文采用多特征融合方法有效的表示视频图像主要内容,同时使用自适应跳略方法替代传统逐帧计算帧间差并研究其变化值的方式,降低视频镜头内的闪光、摄像机/镜头内物体运动对镜头边界检测的影响,解决了传统视频镜头检测依赖人工设置阈值的问题。实验表明,该算法镜头分割速度较快,效果较为理想(查全率大于93.5%,查准率高于93.4%),提高了视频镜头检索效率,缩短了农民获取信息的时间,增加了农民对农业科技知识视频的利用率。在关键帧提取方面,该文以水果病虫害知识视频为例,提出一种基于Sobel-LBP(Sobel edge Local Binary Patterns)的农业科技知识视频关键帧提取优化算法。该算法首先将视频图像边缘局部二值模式(Sobel-LBP)算法融合视频帧间差,初步选取关键帧,然后结合初次提取关键帧在原始视频的位置间隔大小,去除冗余关键帧,得到二次优化的关键帧。通过对4段不同种类水果病虫害知识视频测试实验表明,该算法提取关键帧的综合指数F1平均值可达0.91,平均精确度为91.35%,平均保真度高达92.18%。该算法通过提取视频序列具有代表性的画面作为关键帧,降低了存储视频所需的内存空间,为形成农业科技知识视频摘要和创建视频检索奠定了基础。
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