武卫翔

摘 要

对远程视频监控图像进行自动标注，实现视频监控中关键帧识别，提高视频信息的分析鉴别能力。提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法，首先构建视频图像的采集模型，然后对采集的图像进行小波降噪处理，对输出的降噪图像通过多尺度关键帧提取进行自动标注，实现图像特征提取和信息识别。仿真结果表明，采用该方法进行远程视频监控图像自动标注，提高了对图像信息的检测识别能力，图像的输出峰值信噪比较高，准确识别概率提高。

【关键词】远程 视频 监控图像 特征提取

随着多媒体通信和网络视频发布和传输的迅速普及，对视频传输的可靠性传输是视频图像的识别提出了更高的要求，实时传输高质量的视频图像是一项很困难的任务，当今，网络多媒体视频和图像文件传输的迅速增长，需要通过对大规模的远程监控图像进行自动化标注，降低图像传输和识别过程中的丢包率。研究远程视频监控图像自动标注优化方法，实现视频监控中关键帧识别，提高视频信息的分析鉴别能力，相关的算法研究受到人们的极大重视，传统方法中，对视频监控图像自动标注方法主要采用的是小波尺度特征提取方法、帧差时间序列分析方法等，上述方法在进行视频监控图像自动标注中存在计算开销过大，识别精度不高等问题，对此，本文提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法，首先构建视频图像的采集模型，采用优化的特征提取算法实现对图像的自动标注，改善图像的标注和识别性能，最后通过仿真实验进行了性能测试，得出有效性结论。……