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  • 北京邮电大学信号与系统视频种子

    热门讨论 2012-10-04 16:49:58
    北京邮电大学的老师讲的信号与系统视频,绝对经典,找了好长时间
  • 前几天因为考察视频设备,专程去了趟北京思科总部,大概了解了一下思科的网络视频系统。原来学CCNA的时候只是知道思科是网络设备的老大,原来也有视频系统的。 思科的视频系统比较有自己的特色,可以做到视频硬件、...

    前几天因为考察视频设备,专程去了趟北京思科总部,大概了解了一下思科的网络视频系统。原来学CCNA的时候只是知道思科是网络设备的老大,原来也有视频系统的。

    思科的视频系统比较有自己的特色,可以做到视频硬件、移动终端、软件都接入到一个视频系统中,真正做到了一体化办公,出差在外可以使用笔记本、手机等直接加入会议,大大提高了办公的灵活性。期间,我们还体验了思科的网真系统,这个可是思科的看家宝贝,通过网真系统开会的效果就像面对面在开会,在视频里还看到了新加坡的海景哈,不过这个系统据说超贵的。

    由于时间较紧,没有去参观宝利通的视频系统,需要做视频的话可以2家好好比较一下,宝利通毕竟也是做视频系统的老大。

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  • 四种主流的视频图像处理技术——北京明景科技 数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高,处理方便,易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素,在实际的视频监控应用中,仍会出现...

    四种主流的视频图像处理技术——北京明景科技


    数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高,处理方便,易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素,在实际的视频监控应用中,仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在视频图像处理的过程中,由于操作技术问题或者客观因素等,给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响,降低了处理技术的水平和质量。

    视频图像处理技术


      视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程,这些过程共同形成了一个系统的整体周期,可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前,市场上主流的视频图像处理技术包括:智能分析处理,视频透雾增透技术,宽动态处理,超分辨率处理,下面分别介绍以上四种处理技术。


      智能分析处理技术


      智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。目前国内智能分析技术可以分为两大类:一类是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测,通过设定规则来区分不同的行为,如拌线、物品遗留、周界等;另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模,从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用,如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。


      视频透雾增透技术


      视频透雾增透技术,一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰,强调图像当中某些感兴趣的特征,抑制不感兴趣的特征,使得图像的质量改善,信息量更加丰富。由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题,增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。


      数字图像宽度动态的算法


      数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征,在图像和视觉恢复中占据了重要的位置,关系着最终图像的成像质量。其动态的范围主要受保护信号量和平均噪声比值来决定的,其中动态范围可以从光能的角度来定义。


      数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用。动态范围跟图案的深度息息相关,如果图像动态范围宽,则在图像处理时亮度变化较为明显,但如果动态范围较窄,在亮度转化时,亮暗程度的变化并不明显。目前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛。


      超分辨率重建技术


      提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵,在一般应用中难以承受;另一方面,由于成像系统受其传感器阵列密度的限制,目前已接近极限。


      解决这一问题的有效途径是采用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率进行提高,即超分辨率(SR:Super-Resolution)图像重建,其核心思想是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换,使得重建图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。


      结论:

      在视频监控应用过程中,随着人们对监控图像质量的要求越来越高,提升监控图像的实用价值已经成为社会向整个安防行业提出的新要求。在这样的形式下,现在的主流视频图像处理技术都要与时俱进,以满足用户不断变化的需求。


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  • 一百年前的北京是什么样子?如何真实还原六十年前首都建设的大场面?之前一位叫大谷Spitzer的微博网友利用AI技术,将人民日报 4 年前发布的 1920 年北京黑白影像资料,做了修复工作;近日,央视新闻又与大谷Spitzer...

    [title]导读[/title]

    一百年前的北京是什么样子?如何真实还原六十年前首都建设的大场面?之前一位叫大谷Spitzer的微博网友利用AI技术,将人民日报 4 年前发布的 1920 年北京黑白影像资料,做了修复工作;近日,央视新闻又与大谷Spitzer合作,利用AI技术修复了六十多年前首都建设的大场面。
    在这些视频中,作者对黑白影像完成了修复帧率、扩大分辨率、上色等步骤。通过插帧技术使视频更加流畅;通过超分辨率提升视频画质,最后对视频进行上色。
    此外还有部分视频受限于拍摄设备配置、光线不足等因素,可能存在较多噪点,画面模糊等。所以还需要对视频进行去伪影、去噪操作。这些内容会在下一章节中讲述。虽然这些视频引发了大量的关注,但其背后的算法却已有了多年的发展,如图像超分辨自从 2002 年开始,至今研究了近 20 年。视频插帧技术也有近 10 年的历史。但其终究存在技术门槛,让普通大众难以深入了解并使用这些技术。 那有没有现成的软件可以快速体验上手AI视频修复? 本文将给出三种作者提到的现有方案,实现帧率修复、超分辨率、上色三大功能。所有 软件 或 代码 均可在公众号后台回复 「视频修复」 免费获取。
    本系列文章
    Part1:软件上手快速体验用AI修复老视频
    part2:技术篇:AI是如何对视频进行修复的

    [title]软件&代码[/title]

    帧率修复/DAIN
    Github:github.com/baowenbo/DAIN
    软件地址:grisk.itch.io/dain-app
    该项目中,作者提出了DAIN模型,给定两个时刻的输入帧,先估计光流和深度图,然后使用建议的深度感知流投影层生成中间流。然后,模型基于光流和局部插值内核对输入帧、深度图和上下文特征进行扭曲,合成输出帧。
    这种模型紧凑、高效且完全可微分。定量和定性的结果表明,DAIN在各种数据集上均优于最新的帧插值方法。下图为该项目的软件版本。
    超分辨率/ESRGAN
    Github:github.com/xinntao/ESRGAN
    软件地址:无ESRGAN 是一个基于增强型超分辨率生成对抗网络的 AI 图像处理工具,能通过 AI 在图像超分辨率期间生成真实纹理,实现图像分辨率的提升,效果如下图所示:
    项目论文中提出的 ESRGAN 在 SRGAN 的基础上做出了改进,包括去除 BN 层,基本结构换成 RDDB,改进 GAN 中判别器的判别目标,以及使用激活前的特征构成感知域损失函数,实验证明这些改进对提升输出图像的视觉效果都有作用。
    此外,论文作者也使用了一些技巧来提升网络的性能,包括对残差信息的 scaling,以及更小的初始化。最后,作者使用了一种网络插值的方法来平衡输出图像的视觉效果和 PSNR 等指标值。
    上色/DeOldify
    Github:github.com/jantic/DeOldify
    软件地址:无
    DeOldify 是用于着色和恢复旧图像及视频的深度学习项目。它采用了 NoGAN 这样一种新型的、高效的图像到图像的 GAN 训练方法。细节处理效果更好,渲染也更逼真。下为效果图。
    目前,DeOldify 有三种型号可供选择,每一种都有关键优势和劣势,因此具有不同的用例。三种型号分别为: Artistic(艺术型) 、 Stable(稳定型) 、 Video(视频专用)

    所有软件或代码均可关注公众号「IamZLT」在公众号后台回复「视频修复」即可免费获取。

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  • 最新数据显示,全国37个主要城市的平均招聘薪酬为7789元,...》:2分37秒腾讯信息可视化实验室联合滴滴出行,以北京上班族的通勤时间、拥堵指数为主要维度,通过大数据为大家呈现北京版的《上班路上》。根据“全国50城


    最新数据显示,全国37个主要城市的平均招聘薪酬为7789元,北京的平均薪酬水平排名第一并且已经过万。但是在高薪酬的背后,每一个在大城市打拼的人都承受着焦虑和压力。其中,通勤是城市上班族每天都必须面临的最直接的痛。


    视频《大数据告诉你:北京人上班有多难?》:2分37秒


    data-vidtype="2" allowfullscreen="" frameborder="0" data-ratio="1.7666666666666666" data-w="848" scrolling="no" class="video_iframe" data-src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=e0537b7jnsc&width=670&height=376.875&auto=0" style="display: block; width: 670px !important; height: 376.875px !important;" width="670" height="376.875" data-vh="376.875" data-vw="670" src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=e0537b7jnsc&width=670&height=376.875&auto=0"/>


    腾讯信息可视化实验室联合滴滴出行,以北京上班族的通勤时间、拥堵指数为主要维度,通过大数据为大家呈现北京版的《上班路上》。


    根据“全国50城市上班距离及用时排行榜”,北京平均通勤时间为52分钟、平均通勤距离为19.2公里,排在全国第一。如果你对这两个数字没有概念,可以看美国主要城市的数据:


    据Auto Accessories Garage数据显示,美国通勤时间最长的城市分为芝加哥(32.4分钟),费城(31.2分钟),纽约(29.5分钟),迈阿密(29.5分钟)和洛杉矶(28.9分钟)。


    北京上班族通勤痛苦不仅表现在通勤时长上,交通拥堵同样让上班族苦不堪言。曾有网友调侃,“一个人是不是真的爱北京,让他挤一次早高峰的八通线就知道了。”



    01 挤在肉体间的灵魂


    根北京地铁官方数据,北京市16条地铁线路工作日客运量约1200万人次,根据国家统计局公布的数据,2016年末北京常住人口为2172.9万人,也就是说,按每人每天乘坐2次地铁计算,每天全市有接近30%的人乘坐地铁出行。如果只计算上班族中乘坐地铁的人数,这一比例会更高。



    北京地铁各线路中,最拥挤的是10号线,工作日客运量约170万人次,其次分别是4号线(含大兴线)、1号线。


    如果你上班需要乘坐以上热门线路,而且需要在枢纽站换乘,那么痛苦指数注定将叠加。如视频中呈现的,北京地铁最挤的换乘站包括3条线路换乘的地铁站,如西直门、东直门、宋家庄、慈寿寺,以及两条热门线路换成的枢纽站,如西二旗、五道口、知春路、国贸、大望路、北京站、积水潭、西单等。在这些大站换乘,“等三趟地铁上不去,最终靠列车员的推力挤上车”的情况,相信你早已习惯。



    02 堵在路上的青春


    根据《2017年度中国主要城市交通分析报告》,北京的高峰拥堵延长指数(市民高峰拥堵时期所花费的时间与畅通时期所花费的时间的比值)为2.033,仅次于济南的2.067,位居全国第二。北京到底“堵”在哪?



    由上图可见,工作日早晚高峰主要交通干道几乎都出现拥堵。而且二环、三环最堵,东边比西边堵,北边比南边堵。


    二环、三环除了南部环路外,工作日从早上7点一直堵到晚上8点,早高峰和晚高峰实现了无缝衔接。


    由于东边有燕郊、通州等广阔通勤腹地,且朝阳区是北京最为重要的就业基地之一,因此东部的主干道最为拥堵,从二环到六环,东部环路都明显比其他方向的路段拥堵程度更高。同样,北部天通苑、回龙观、昌平一带也是上班族的集中居住区,拥堵程度也明显较高。


    另外,几条高速公路:京开高速(西红门南桥-菜户营桥)、京承高速(来广营桥-三环)、京沪高速(大羊坊桥-分钟寺桥)由于承担了从东、南到市中心的大批上班族,工作日的早高峰也严重拥堵。


    ▲图:北京主干道如同血管,部门路段早晚高峰定时“梗塞”

    节选自文首视频《大数据告诉你:北京人上班有多难?》



    03 北京,是去是留?


    职住分离,是北京城市结构的明显特征。北京上班族主要居住在五环外的回龙观、天通苑、门头沟、通州、燕郊和大兴,而就业集中区则位于中关村、西二旗、望京和国贸这4大区域。


    ▲图:北京市主要居住区

    节选自文首视频《大数据告诉你:北京人上班有多难?》


    ▲图:上班族从四面八方赶往中关村、西二旗、望京、国贸上班
    节选自文首视频《大数据告诉你:北京人上班有多难?》


    工作区和居住区的明显分割,使得北京通勤距离和时间都排在全国第一。


    职住分离,也是住房由单位分配到市场化的必然结果。伴随着城市的激烈变革和扩张,从前“前场后院”的职住接近格局被打破,就业、居住空间被不断拉长,导致上班族的通勤距离也越来越长。


    对北京而言,职住分离不仅带来了拥堵的道路、无处落脚的早晚高峰地铁,以及局部地区居高不下的房价。毕竟在“公司离家近”“房价(租金)低”两个互相矛盾的诉求面前,大多数人都会选择了向房价(房租)妥协。于是,家越搬越远,上班时间也越来越长。


    而长距离通勤意味着锻炼和睡眠时间的减少,严重损害身心健康。据美国地理学家联合会的研究,通勤时间超过30分钟的人比其他人死得早。通勤时间长不仅影响生活质量,还会变相降低人的工作积极性——因为人们通常把“通勤时间”划为“工作时间”,认为通勤等同于没有工资的加班,于是很多人在工作时间偷懒,以平衡掉多付出的时间和精力,最终影响个人的职业发展。


    于是,在通勤时间、工作机会、薪酬、房价等坚硬冰冷的现实面前,那个拷问我们的问题又来了,北京是去是留?


    来源:财看见-腾讯财经


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