基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方

【作者机构】滁州职业技术学院 【分 类 号】TU238.2;|TP391.41 【关 键 词】视频图像 建筑室内空间 数据 矢量化提取 【摘 要】为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。 核心素养下如何使小学语文课堂教学散发光彩[J].师道(教研),2020,第2期 现代信息技术的发展日新月异,互联网 +大数据时代已经到来,教育也面临深刻变革.多媒体技术的广泛应用,集文字、声音、视频图像、动漫画等多种信息形式的编辑、控制和传递为课堂营造了形象生动逼真的多元化教学情景,大大优化了学生上课的环境.在语文课堂教学中,教师要学会运用多媒体技术,创设生动活泼的教学氛围,从而提高课堂效率,使学生在爱学、乐学中进行学习.笔者根据多年的教学实践,总结出多媒体在语文教学中如何有效激发学生的学习热情、优化课堂教学. 基于深度估计的机场场面视频图像技术研究^＊[J].科技与创新,2020,第2期 目前机场场面监视系统主要以高成本的场面监视雷达为主,对于中小型机场来说通常负担不起,为此提出一种低成本的场面监视技术。使用当下最流行的深度学习神经网络模型对场面视频图像进行无监督训练,加入深度信息估计技术可以对场面目标进行检测跟踪以及航机生成。通过对深度学习方法的调研,提出基于无监督学习的深度估计技术是最适用于机场场面视频图像监视系统的技术方法,为机场监视提供了重要理论支持。 基于视觉伺服控制的光伏板清洗系统设计[J].自动化与仪表,2020,第1期 光伏板上的鸟粪、枯叶等污渍若不及时清理会导致光伏板热斑现象的发生,严重影响光伏板的使用寿命和安全。现有光伏板清理方法存在清洗效果不好、浪费水资源、清洗效率低等问题,为此,及时清理维护光伏板成为光伏发电企业亟待解决的首要问题。基于以上问题,该文提出光伏板清洗视觉伺服控制系统和一种改进型模糊PID控制算法,利用从实时视频图像中提取的反馈信息控制机械臂对准污渍点,实现定点喷射清洗污渍点,达到节水高效的目的。实验结果表明,基于改进型模糊PID控制算法的光伏板清洗视觉伺服控制系统能够准确地定位到光伏板污渍位置并精准喷射清洗污渍,最大限度地节约水资源。 一种改进的卷积神经网络算法在交通视频图像识别中的应用[J].教育教学论坛,2019,第27期 本文提出了基于一种改进的卷积神经网络算法,并将该算法应用于交通视频的图像识别。首先,利用Canny算子改善交通视频中车辆的边缘识别检测效率;其次,利用局部结构图LTP算子去除光线影响,提取图像纹理特征;最后,通过改进传统卷积神经网络算法,识别交通视频图像。实验表明,本文构建的LTP-微卷积神经网络大大地提高了交通视频图像的正识率。 摄像机视频中间隙歇性异常抖动自动监控方法[J].电子设计工程,2019,第21期 视频图像画面的间歇性异常抖动会降低图像的质量,并导致视频中关键信息的丢失,针对传统自动抖动监控方法图像位移矢量偏差大,像素点PSNR值不易控制的缺陷,提出一种基于多帧预测编码的异常抖动自动监控方法研究。分解视图图像的编码层结构并对比相邻帧图像像素点位移的偏差,给出了预测编码与解码的通用流程,并提取出视频图像信息中的特征矢量;对原始图像进行灰度化处理提升视频图像画面的对比度,针对清晰度要求更高的视频图像则采用分块对比方式,最终实现对视频监控中异常抖动的自动监控。实验结果表明,提出自动监控方法的像素位移矢量值更接近于标准值,在像素点PSNR的控制方面提出监控方法能够将绝大部分像素值控制在[20～40]的区间范围内,性能明显优于传统的异常抖动自动监控方法。 电视视频图像帧的检测与识别技术[J].西部广播电视,2019,第21期 电子科学技术已经被广泛应用到各个领域当中,尤其电子科技技术对电视技术的影响更为明显。电视技术已经从传统形式下的单一发展模式逐渐向高清电视和数字电视的方向发展,这一先进的技术给人们的日常生活带来了质的飞跃。新时代的电视技术提升了电视信号传播的清晰度、提升了电视画面的质感、更加真实地保留了电视声音。本文简要对电视视频图像帧出现的各类场景问题进行检测与识别技术的分析,并以VC6.0系统的软件进行简要说明。 数字媒体背景下视频图像尺度空间融合算法研究[J].新一代信息技术,2019,第20期 为了提高数字媒体背景下视频图像的特征识别能力,需要进行视频图像尺度空间融合处理,提出基于小波尺度分解的数字媒体背景下视频图像尺度空间融合算法。构建数字媒体背景下视频图像多维特征采样模型,结合特征配准方法进行数字媒体中视频图像的信息融合和自适应分割,提取数字媒体视频图像的边缘轮廓特征量,采用子空间分割方法进行数字媒体视频图像的多维分割和像素信息特征重组,建立数字媒体视频图像的模糊信息融合模型,采用小波尺度分解方法进行数字媒体视频图像的多维尺度分解,根据尺度分解结果进行高维像素谱信息重组,建立数字媒体视频图像的灰度直方图,采用模糊信息融合方法实现数字媒体视频图像的尺度空间融合。仿真结果表明,采用该方法进行数字媒体视频图像尺度空间融合的自适应性较好,视频图像尺度空间融合输出的信噪比较高。 Kalman 滤波算法在人脸姿态估计中的应用研究[J].现代计算机,2019,第19期 针对视频图像中人脸姿态估计算法精度不高的问题,探索将Kalman滤波算法应用于人脸的定位与跟踪。通过MATLAB仿真发现,通过设置合适的参数,Kalman滤波算法在目标跟踪中表现出较强的自适应性,能有效降低人脸姿态估计中关键点的定位误差,从而提高姿态估计的准确性。 陶艺与建筑室内空间的融合应用[J].新一代(理论版),2019,第18期 本文结合实例,从造型、装饰、建筑风格、环境空间与文化品位等方面入手进行分析,研究陶艺与建筑室内空间的融合应用,使两者有一个更好的对话与合作,促进共同发展 基于视频图像数据交换与共享平台的研发总结[J].科技传播,2019,第18期 随着大数据以及人工智能技术的迅速发展及应用,近些年不同行业均开始集中力量强化视频图像数据交换与共享平台的规划设计,笔者在对视频会议和视频监控中视频流数据以及图像数据需求展开分析后,总结了视频图像数据交换与共享平台的研发最佳实践,为大数据环境下视频图像数据交换与共享平台建设提供一定经验。

文章来源：《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 网址: http://www.qqhedxxb.cn/qikandaodu/2020/0520/338.html