【摘 要】
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摄像设备在生活中的普及,使得视频数据快速增长,这些数据中蕴含丰富的信息.早期,研究人员基于传统的计算机视觉技术开发视频分析系统,用于提取并分析视频数据.近年来,深度学习技术在人脸识别等领域取得了突破性进展,基于深度学习的新型视频分析系统不断涌现.从应用、技术、系统等角度,综述了新型视频分析系统的研究进展.首先,回顾了视频分析系统的发展历史,指出了新型视频分析系统与传统视频分析系统的区别;其次,分析
【基金项目】
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国家自然科学基金（61902128）； 上海市扬帆计划（19YF1414200）；
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摄像设备在生活中的普及,使得视频数据快速增长,这些数据中蕴含丰富的信息.早期,研究人员基于传统的计算机视觉技术开发视频分析系统,用于提取并分析视频数据.近年来,深度学习技术在人脸识别等领域取得了突破性进展,基于深度学习的新型视频分析系统不断涌现.从应用、技术、系统等角度,综述了新型视频分析系统的研究进展.首先,回顾了视频分析系统的发展历史,指出了新型视频分析系统与传统视频分析系统的区别;其次,分析了新型视频分析系统在计算和存储两方面所面临的挑战,从视频数据的组织分布和视频分析的应用需求两方面探讨了新型视频分析系统的影响因素;再次,将新型视频分析系统划分为针对计算优化的系统和针对存储优化的系统两大类,选取其中典型的代表并介绍其核心设计理念;最后,从多个维度对比和分析了新型视频分析系统,指出了这些系统当前存在的问题,并据此展望了新型视频分析系统未来的研究和发展方向.
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