一、数字视频技术在监控领域的应用（论文文献综述）
左乔[1]（2021）在《多通道数字视频DVR的设计与实现》文中指出随着科技的不断进步和人们安全意识的不断提高,市场对视频监控产品的需求和质量要求越来越高,因此本文设计了一款高性能的多通道数字视频录像机（Digital Video Recorder,DVR）。本文围绕TMS320DM8168视频处理芯片为核心处理器设计实现一款多通道数字视频录像机。在硬件方面,完成了整个设备的功能模块设计、电路设计、内存设计、电源模块设计、复位设计以及对外的网络接口、硬盘接口、USB接口、串口等多种接口的设计。在软件方面,为目标板搭建了嵌入式开发环境,基于Linux操作系统完成了整个软件系统的总体设计,实现了多通道视频采集、编解码、本地存储以及网络传输等模块的软件设计,完成了设备的视频监控网页客户端的设计,再对系统的启动和时钟进行配置,以及系统网络模块的配置。最后进行了硬件和软件测试环境的搭建,实现软硬件功能测试,完成多通道数字视频DVR的设计与实现。本文设计的多通道数字视频录像机最多可以支持16路数字视频的高速实时采集,支持视频数据的快速压缩编解码,支持视频本地显示、回放、硬盘存储以及客户端远程访问功能。相比传统录像机,该设备的性能更优,功能更全。促进视频监控产品的快速发展。
杨昆[2]（2021）在《基于学习的视频纹理分析和合成编码》文中提出随着电子技术的日益进步,高品质多媒体设备逐渐进入到人们的日常生活,高清和超高清数字视频内容也逐步得到普及,但是,海量的视频数据也随之出现,这给视频数据的存储和网络传输带来了巨大的压力。目前,高性能视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）是采用最为广泛的新一代视频编码标准,该标准采纳了大量的新技术,相比于上一代视频编码标准（H.264/AVC）,它能够在相同主观质量的情况下节省大约一半的码率。即便如此,现有技术的视频压缩率和视频压缩需求之间仍然存在着巨大的鸿沟。因此,如何设计更加高效的视频压缩方法是目前视频编码领域面临的严峻挑战。传统的视频编码方案通常采用基于预测/变换的混合编码框架,利用灵活的块划分技术将输入图像/视频划分为树形结构单元,并基于信号在该单元内是平稳信号的假设,以牺牲复杂度为代价从多种编码模式中选择最优模式对其进行压缩编码。数十年来,该编码方案一直是基于香农信息论,从信号处理的角度,不断对标准中的技术进行微调。然而,自然视频内容的统计特性十分复杂,它往往在纹理、边沿等内容处展现出非平稳的信号特性,传统编码方法无法高效地对其进行压缩,因此,该部分内容在编码中往往需要耗费大量的比特数。但是,另一方面,人眼通常对该部分内容并不敏感,其内容即使存在细微的差异也不会被察觉;与此同时,深度学习技术在众多计算机视觉任务中展现出了非常强大的学习能力,并且也在视频编码领域取得了巨大的成功。因此,本工作主要的研究内容是如何利用深度学习技术并结合传统的经典视频编码技术来进一步提高视频纹理内容的压缩效率。论文的主要工作和创新如下:（1）本文针对静态纹理内容提出了一种基于深度学习非线性变换的编码方案。首先,本文设计了一个基于深度学习的非线性变换神经网络模型,并将其成功集成到现有的帧内编码框架之中;其次,本文提出可以利用帧内预测信息去除帧内预测残差中的方向性信息,以此提高变换的性能;再次,本文提出利用变换增益作为神经网络的损失函数以及针对变换系数的TopK训练方法,提高变换系数的能量压缩效果,进而降低编码变换系数所需的比特数。实验结果表明,本文提出的基于深度学习的非线性变换方案相比传统方法可以明显提升视频中纹理内容区域的编码性能。（2）本文针对视频中的动态纹理内容提出了一种动态纹理检测方案。首先,本文提出了一种基于运动方向直方图的动态纹理检测算法,该方法简便快捷并已经成功集成到视频编码框架中;其次,本文基于动态纹理内容之间的时空相关性,提出了一种对动态纹理检测结果的优化方案,以此提高动态纹理检测结果的准确度。实验结果表明,本文提出的动态纹理检测方案能够在满足编码需求的情况下快速准确地检测出自然视频中的动态纹理内容。（3）本文针对视频中的动态纹理内容编码提出了一种基于动态纹理检测合成的视频编码方案。首先,本文设计了一种利用时空域信息来进行动态纹理合成的生成对抗网络模型,提出了利用空域判别网络和时域判别网络增强合成结果的空域真实性和时域连贯性的方法;其次,本文提出一种结合动态纹理检测以及动态纹理合成的视频编码方案,并将该编码方案成功集成到帧间编码模块中,大大提升了纹理内容视频的编码效率;最后,本文采集并构建了动态纹理视频训练（验证）数据集用于神经网络的训练,并建立了动态纹理编码测试序列视频数据集用于动态纹理内容编码的研究。实验结果表明,本文提出的基于动态纹理检测和合成的视频编码方案能够显着提升动态纹理视频内容的编码效率。
李绍甫[3]（2020）在《数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用》文中认为本文就数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用展开研究,先分析当前人防自动化的发展现状,探究数字视频监控技术对于人防自动化系统的应用必要性,然后阐述具体的应用方案,期望能够提升人防自动化系统的智能化水平。
程瑜[4]（2020）在《基于高帧率视频的桥梁结构动态位移非接触识别算法与应用研究》文中认为桥梁结构在长期服役过程中,由于遭受环境侵蚀、循环荷载等作用,承载能力与耐久性不断降低,进而影响道路桥梁运营过程中的安全性。桥梁结构动力参数是对桥梁结构整体刚度与服役性能宏观评价的重要指标,也是评价桥梁安全运营能力的关键尺度。传统的测试方法需耗费大量的人力物力进行传感装置安装,同时传感器容易受到车辆通行的影响而产生共振,特别在复杂恶劣环境下这种接触式的传感方法使得现场实施更加困难。近年来,随着现代通信设备的发展和迅速普及,基于机器视觉的结构动力参数识别在桥梁结构的运营、维护、管养等方面发挥了越来越重要的作用。本文针对商用算法在识别过程中所存在的识别效率低、标志点遗漏和错位现象、远距离弱幅振动测试环境下对于成像系统硬件要求较高、试验过程中成像系统易受环境振动影响等问题,提出了一种基于高帧视频分析的桥梁动力特性非接触识别方法。主要研究内容如下:（1）结合形态学处理和图像畸变修复算法,对于振动试验视频图像的成像缺陷与扭曲失真进行预处理与修复。提出了基于几何特征提取的连通域识别算法,用以实现桥梁动力测试过程中标志点的动态定位与跟踪。该方法具有快速准确检测的特点,可精准识别安装在结构表面具有特殊几何形状的标志点,过滤所有的非目标点,获取结构振动时程信息。同时,该算法运算速度快,效率高,适用于数据量极大的桥梁动力测试,节约识别工作量,并可避免其他商用算法在识别过程中所产生的点遗漏和错位现象。将该算法应用于实验室环境下的简支钢梁自由振动试验、户外环境下斜拉人行天桥人致振动试验以及海湾环境下大跨度斜拉桥车致振动试验中,与加速度传感器的测试结果进行对比,证明了该算法在各种试验工况下均可实现对于桥梁结构的精准定位与高效追踪。（2）将基于深度学习的超分辨率重建算法引入桥梁动力特性非接触测量中,以本文实验视频图像为训练样本,通过深度学习获得了基于结构振动试验图像的超分辨率重建算法模型,并使用学习得到的模型对于不同工况的实验图像进行了超分辨率复原。在镜头焦距和相机像素有限的情况下,在算法层面对所获得的视频图像进行了重建和提质,并以峰值信噪比为判定依据对于重建图像进行质量评判。结果表明,对于绝大部分工况的实验图像,超分辨率复原的图像质量都非常好,证明了超分辨率重构算法在桥梁振动实验中的可行性和实用性。然后将其应用在实验室环境下的简支钢梁自由振动试验和户外环境下斜拉人行天桥人致振动试验中,提高了视频图像的分辨率和清晰度,对于时程曲线的精度、频谱分析结果的阶数和准确性产生了显着性提升的效果,减少了对于成像系统硬件设施的依赖。（3）针对桥面横风等外界环境振动对成像系统自身稳定性的影响,使用经验模态分解算法对于试验所获频谱结果进行分解,以海湾环境下的大跨度斜拉桥车致振动试验为基础,将环境振动所产生的噪声分量进行了剔除,显着减弱了环境振动对于成像系统所造成的影响。提高了本文所提出的基于几何特征提取的连通域识别算法在海湾环境下大跨度桥梁测试中的适用性。
武侠[5]（2020）在《数字化技术在高考体育特长生短跑技术训练中的应用研究》文中提出数字化是21世纪人类社会文明的显着特征,已在通信、广播电视、信息网络等领域得到广泛应用,数字化技术目前也是国际运动科学领域关注的一个热点,通过数字化技术对训练过程实施调整,这是一种新型的训练方式。本论文运用了文献资料法、访谈法、问卷调查法、实验法、数理统计法对数字化技术在高考体育特长生短跑技术训练中进行了研究。选取临汾市第三中学短跑训练的体育特长生为实验对象,进行了十六周的实验,并进行分析主要得出以下结论:1、数字化技术在短跑技术训练中的起跑技术的应用起到了显着作用,高考体育特长生中男生和女生实验组实验后的成绩优于常规训练的高考体育特长生,并且实验前后存在非常显着的差异。2、起跑后加速跑技术中应用了数字化技术,使得学生起跑后加速跑的技术得到明显提升,实验结果表明数字化技术应用下的高考体育特长生,实验组的男生和女生实验后起跑后加速跑技术评分高于对照组的男生和女生,成绩优于常规训练的高考体育特长生。3、在途中跑技术训练中加入数字化技术,有利于学生对途中跑技术的掌握,实验结果表明数字化技术应用下的高考体育特长生途中跑技术优于常规训练的高考体育特长生,男生和女生实验后实验组与对照组成绩经过独立样本t检验,P值小于0.05,在统计学中具有显着差异,说明数字化技术的应用可以提高高考体育特长生的途中跑技术。4、数字化技术在终点跑技术中的应用,具有很明显的促进作用,实验结果表明数字化技术应用下的高考体育特长生终点跑技术优于常规训练的高考体育特长生,男生和女生实验后实验组与对照组成绩经过独立样本t检验,P值小于0.05,在统计学中具有显着差异,说明数字化技术的应用可以提高高考体育特长生的终点跑技术。5、数字化技术在短跑完整跑技术中的应用效果良好,运用了数字化技术的高考体育特长生短跑的完整技术和专项成绩都优于常规训练的高考体育特长生,通过十六周的训练,男生实验组有三名同学的400米成绩到达运动员二级成绩的标准,女生有三名同学的400米成绩达到运动员二级成绩的标准,而对照组男生和女生均未有达到二级运动员成绩标准的同学。并且数字化技术应用下的高考体育特长生短跑专项素质也优于常规训练的高考体育特长生,在30米测试、立定跳远、100米跨步跳和抓举四项测试中,所有的同学实验后的成绩都有所提高,实验组的男生和女生成绩提高的程度非常明显,同样是通过十六周的训练,实验组的成绩优于对照组的成绩,说明数字化技术的应用对短跑训练有促进作用。6、通过调查发现,很多同学认为数字化技术在高考体育特长生短跑训练中的应用,可以提高学生训练的积极性、学生训练的兴趣,以及增加学生对短跑技术掌握的信心。
Ivan Sarafanov[6]（2020）在《金砖国家数字产品贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率及宏观经济影响研究》文中认为在互联网经济与跨境电子商务成为各国企业和消费者不可或缺的部分,大规模的数字化不仅引起经济理论和国民经济结构根本性的变革,但同时也提高了社会各界对古典贸易理论、新贸易理论、贸易规则及新型合作机制探索的关注度。学术界认为,互联网交易和数据跨境自由流动是全球进入第四次工业革命阶段后,实现经济增长的关键要素和必要手段。随着互联网和新的技术持续快速发展,由跨境数据流动构成的数字产品贸易正在促进全球货物、服务、人员、资金和信息流动,以及改变各类企业的运营方式和商业模式。例如,当中小企业拥有接入互联网、计算机或智能手机等所需的基础设施和网络通信服务,它们可以接触到世界各地的客户,并随时参与全球商品和服务的供应链体系。数字贸易是一个广泛的概念,它不仅涵盖了互联网上消费品的销售和在线服务的供应,而且还包括使全球价值链得以实现的数据流、使智能制造得以实现的服务以及无数其他电子交易平台和应用程序。不过,当前数字产品贸易除了成为推动国民经济发展的因素,还被视为各种贸易壁垒和限制措施日益增多的领域之一。这些保护政策从无到有、从低级到高级、从宽容到严格的发展演变过程最终形成一套有针对性的、系统的、严谨的数据管理制度。即数字贸易的出现使得传统贸易壁垒的作用大大降低,导致类似于金砖国家这样的大型新兴经济体为了保护国内市场而保持着很多新型“虚拟”贸易壁垒和数据限制性政策。在这种背景下,若金砖国家将继续提高数字产品贸易壁垒或提出更严格的数据限制性措施,这是否必然会增加数据密集型行业内的企业运营成本,进而导致整个行业的全要素生产率降低是本研究关注的重点问题。因此,本文以金砖国家为例,从产业经济学角度衡量数字产品贸易壁垒对数据密集型行业的影响,建立一种科学的定量分析框架。首先,通过对大量国内外文献和政策措施的梳理和总结,本文对金砖国家采用的新型和传统数字产品贸易壁垒具体保护政策和措施作了一个系统的分析和阐述,发现其主要特点和问题,并建立金砖国家数字贸易壁垒资料库。此外,使用欧洲国际政治经济研究中心建立的指标体系和评估方法,计算数字贸易限制和数据限制指数两种指标,衡量金砖国家数字产品贸易保护程度。本文发现,根据数字贸易限制指数评估结果,金砖国家呈现“一高、三中、一低”贸易保护程度结构,其中中国采取的保护水平最高,同时巴西、俄罗斯和印度保护度属于中等以下水平,而南非的水平最低。根据数据限制指数评估结果,在金砖国家范围内中国、俄罗斯和印度数据保护程度最高并正在逐步提升,而南非与巴西维持相对较低的保护程度。其次,为了计算数字产品贸易壁垒对数据密集型及其他行业全要素生产率产生的影响,本文建立多维面板数据模型进行估计。本文根据数字贸易限制和数据限制指数两个反映数字产品贸易保护程度的指标,构建数字贸易保护强度综合指数（DTPSI）作为模型的自变量。为了计算模型的因变量,本文使用GTAP 10数据库建立Levinson-Petrin非参数估计模型对金砖国家2004-2014年间数据密集型及其他行业全要素生产率进行估计。最终在面板数据回归结果基础上,模拟分析三种不同程度的贸易保护方案对数据密集型及其他行业的全要素生产率产生的影响,发现金砖国家数字产品贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率,如邮电和通信服务、金融和保险业和公共服务业,产生明显的负面影响,而在性质上不属于数据密集度很高的行业全要素生产率也受到了负面影响。此外,由低级保护政策所带来的负效应缺乏弹性,因此不会对全要素生产率产生很大的下滑压力,而中级和高级数字贸易保护政策对全要素生产率富有弹性,因而所带来的负面影响较大。再次,本文采用GTAP 10可计算一般均衡模型,将全要素生产率估计值代入到模型当中,进一步分析限制跨境数据流动的数字贸易壁垒措施对主要宏观经济指标产生的影响。通过模拟结果发现,随着数字产品贸易保护强度水平的提升金砖国家国内生产总值的变化呈现不同程度的下降趋势,其中由于中国、俄罗斯和印度使用大量的数据本地化措施导致的损失更大一些。从各行业的产出规模来看,由数字产品贸易壁垒导致的数据自由流动限制使得所有国家数据密集型制造业和服务行业的生产规模萎缩,而数据密集度相对较低的行业产出水平受到影响最小。从进出口贸易规模来看,由于金砖国家采取的一半以上数字贸易壁垒政策使用于限制国内数据跨境出口（传输）,因而使得数据密集型行业的出口贸易下降,而进口贸易上升。最后,为了克服由数字产品贸易壁垒政策对金砖国家数据密集型行业全要素生产率、产值和进出口贸易产生的严重负面影响,本文尝试提出可操作性较强的两种合作框架和运行机制的实现方案。其中第一个是全面考虑发展中国家数字产品贸易发展需要,以WTO为主和TiSA协议为辅GATS“+”多边数字贸易合作框架实现途径。第二个则为了加强金砖国家之间数字贸易合作联系,包括数字贸易基础设施建设、数字贸易运行机制及软环境合作领域“三位一体”的合作框架。本文认为,金砖国家之间须要加强内部协调,尽快开展同世界其他国家的多边数字贸易合作,制定有效的监管办法,促进数字贸易发展并努力实现互联网领域消费者安全、数据隐私保护和国家安全等目标。
钟婷[7]（2020）在《数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用研究》文中提出师范认证工作的开展,重新将教学质量监控提为重要议题,要求师范专业在自身建设中将质量保障放在重要地位,要有较为完善的教学质量监控机制。然而,目前高校针对教师教学、学生学习等教学运行状态数据的利用率不高,还停留在最基本的统计分析阶段,没有进一步挖掘数据背后的价值和意义。如何有效利用这些数据实施教学质量监控,还需要进一步深入研究。数据挖掘技术是信息技术飞速发展的产物,利用数据挖掘方法能更精细化的捕捉各个层面的变化数据及其复杂关系,帮助决策者更清晰的掌握现状,更全面的监控教学质量,对影响教学质量的因素进行有效调控,从而实现保障教育质量的目的。本文借助SPSS和Weka数据挖掘工具,利用多种数据挖掘手段对各种教学运行状态数据进行深入挖掘分析,探索数据背后的复杂关系及其价值意义,然后进一步提出如何有效利用数据挖掘实施教学质量监控的方法和措施,并探讨如何结合分析结果用于优化学生评教数据的利用、完善学生学业监测和课程预警制度、创新学业评价和就业指导方式等,为我校实施教学质量监控提供有意义参考。本文的主要内容如下:首先,仔细研究师范认证标准和相关质量监控文献,从中整理出教学质量监控的相关要素,梳理出实施教学质量监控的方式途径。并且研究数据挖掘的工具和方法,选择适合用于教学质量监控的数据分析工具和方法。其次,利用挖掘工具和方法对收集到的质量监控数据进行深度分析,提出一系列能提高专业教学质量的监控机制和措施,主要包括:1.将院系内的教师教学评价数据进行横向比较分析、纵向比较分析、聚类分析,提出优化评教数据的利用方法;2.将k-means聚类分析运用在学分监测中,实现了将学生按照学业表现分成不同类型的群体,从而可以为不同的群体提出不同的警告信息;3.将关联分析应用到学生成绩分析中,发现隐藏在成绩背后的课程之间的有意义联系,并据此提出课程预警机制;4.利用因子分析对学生成绩进行分析,实现了更科学客观的学生能力素质综合评价,使得学生个体特征明显,为完善学业评价制度找到了新的途径;5.利用决策树探究课程与就业之间的关系,生成相应的决策树模型,归纳出容易理解的预测规则,为改进就业指导工作提供参考。最后,总结归纳上述分析手段和结果,提出数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用优势和方法,包括优化学生评教数据的利用、完善学生学业监测和课程预警制度、创新学业评价和就业指导方式等,构建了基于数据挖掘的教学质量监控模型,为我校建立完善的教学质量监控机制提供有意义参考。
高兴鹏[8]（2019）在《音视频信号采集压缩及传输系统的设计与实现》文中研究指明随着数字技术的发展,音视频技术正在进入人们的工作和生活,提高了人们的工作效率和生活水平。音视频系统包括对声音和图像信号的采集、处理、存储或者传输,广泛应用于通信、娱乐和安防等领域。目前,音视频系统已经应用在了视频监控、ATM、医疗设备、和许多手持设备上。随着音视频技术在嵌入式平台上的广泛应用,嵌入式音视频采集传输系统已经成为研究热点。本文设计并实现了音视频信号采集压缩及传输系统,其主要内容如下:该系统采用TI的TMS320DM365处理器,加上相应的外设,可以采集音视频信号,进行模数转换,对转换后的音视频数据进行压缩封装以及传输。并在此基础上扩展了许多其它功能。通过研究嵌入式Linux软件编程技术和DaVinci技术,实现了对音视频信号的采集和压缩。首先在嵌入式硬件平台上搭建起嵌入式Linux系统,然后详细分析DaVinci技术中的DVSDK（音视频软件开发套件）,设计了包括视频捕获线程、视频编码线程、视频写线程和音频线程的多线程程序,实现了音视频信号的采集和压缩,并在此基础上作进一步的开发,实现了参数配置、视频添加时间字幕的功能。基于FFmpeg音视频框架设计并实现了音视频压缩数据的封装和传输。分析了TS流格式和FFmpeg音视频框架的结构,通过调用FFmpeg中的函数设计程序,将音频压缩码流和视频压缩码流封装成了TS流,并实现了音视频同步,然后通过FFmpeg的内存数据操作方法,结合EMIF驱动把封装后的TS流通过EMIF接口从DSP传输给FPGA。最后对整个系统进行了测试,正确并高效的完成了音视频信号的采集、压缩、封装并从DM365传输给FPGA,然后FPGA对音视频数据进行缓存,传输给上位机播放。并且实现了上位机对音视频参数的配置和视频添加时间字幕的功能。本系统采用了DaVinci技术的硬件以及软件和FFmpeg音视频框架,使开发者可以更便捷和快速的实现二次开发,并且拥有很好的移植性。
何沛松[9]（2018）在《基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究》文中研究说明随着数字多媒体技术的高速发展,数字视频已经成为重要的信息传播载体之一,在金融,教育和安全等领域得到广泛使用。另一方面,现有视频编辑技术已经能够轻易的对视频内容进行篡改,严重威胁数字视频的完整性和真实性。面对上述问题,数字视频取证技术应运而生。其中,数字视频被动取证算法由于仅依靠数字视频固有指纹进行检测,无需预先嵌入取证信息而受到广泛关注和研究。本论文研究数字视频被动取证领域中的重压缩视频检测技术。在大多数视频篡改过程中,篡改者需要经历“视频解压缩-视频内容篡改-视频重压缩”三个步骤。检测重压缩视频具有的重编码痕迹不仅为篡改分析提供重要依据,还能有效还原可疑视频的压缩历史。重压缩视频检测的主要难点在于:视频编码参数的多样性（例如:时域编码结构）使得重编码痕迹具有复杂的特性。本论文根据视频重压缩过程前后时域编码结构（即图像组,Group of Pictures,简称GOP）是否一致,将重压缩视频检测分为GOP结构错位的重压缩视频检测以及GOP结构对齐的重压缩视频检测两类问题。针对重压缩视频的特殊情况-双压缩视频,本文结合多种新技术对上述问题展开了深入研究,提出了四种创新的检测算法。针对GOP结构错位的重压缩视频在压缩域留下的异常编码痕迹,本文分析了视频背景和前景区域中运动向量等编码数据的统计特性,提出一种基于局部运动向量场分析的静止背景视频双压缩检测算法。该算法利用局部运动向量场分析方法对背景区域进行宏块级分割。通过对背景和前景区域赋予不同权重,抑制快速运动前景内容的干扰并提取更为鲁棒的加权预测残差序列。然后采用时间域周期性分析算法对双压缩视频进行检测并估计原始视频的GOP结构。由于充分考虑了背景和前景区域重编码痕迹的不同特性,该算法比传统算法对编码参数的多样性更为鲁棒。针对GOP结构错位的重压缩视频在像素域留下的异常编码痕迹,本文分析了MPEG-4视频像素域的块效应痕迹,提出一种基于块效应异常强度的双压缩视频检测算法。该算法首先利用去块效应滤波器提取解压帧的块效应强度。块效应强度序列结合宏块类型统计模式计算特征序列。对特征序列采用时间域周期分析方法检测双压缩视频并估计原始视频的GOP结构。由于采用了可靠的像素域异常块效应度量方法,该算法比传统算法对视频内容多样性更为鲁棒,特别是具有复杂纹理并缓慢运动的视频内容。为了自动从大量样本中学习重编码痕迹的特征表达,本文将近年来获得广泛研究的深度学习技术引入到GOP结构错位的重压缩视频检测问题中。提出了一种基于卷积神经网络的帧级H.264视频双压缩痕迹检测算法。该算法采用卷积神经网络技术区分重定位I帧和其他类型的P帧。与传统的计算机视觉任务不同,所设计的卷积神经网络需要检测人眼难以感知的重编码痕迹。因此在网络结构设计过程中,考虑加入提取高频分量的预处理层抑制视频内容对分类性能的干扰。此外,该网络还采用1×1卷积核以及平均池化层等结构减少过拟合现象。实验结果表明该算法能够准确的检测帧级重定位I帧,为后续视频级取证分析提供重要依据。在实际应用中,具备专业知识的篡改者往往可以从视频文件中读取相关的视频编码信息,利用与输入视频相同的编码参数（例如:时域编码结构）进行重压缩,达到使重编码痕迹难以被检测的目的。针对这一类GOP结构对齐的重压缩视频,本文分析发现视频质量经过多次同参数重压缩后最终将收敛到稳定不变的状态。而单次压缩和双次压缩视频具有不同的视频质量收敛速度。根据上述发现,本文提出了一种基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法。该算法构建了多种宏块模式用于有效表达重压缩过程中视频质量的下降程度。考虑不同编码标准的具体技术特点,面向MPEG视频和H.264视频分别提出了两套检测特征,结合支持向量机分类器完成检测。实验结果表明该算法能够有效检测多种编码设置下的同参数双压缩视频。
闵子彦[10]（2015）在《面向视频监控系统的图像质量评估系统设计》文中认为随着视频图像技术的快速发展,视频监控系统广泛建设及应用,视频图像已成为社会公共安全、城市管理的重要数据资源。而视频监控图像质量的优劣至关重要,故需要在工程检测验收中对图像质量进行评价。传统监控图像的评价采用主观评价的方式,耗时耗力,在实践中存在诸多不便。且如今数字视频监控系统已经几乎全面取代模拟视频系统,针对模拟视频的客观测试方法已不完全适用于数字视频系统。与此同时,视频监控系统的监管偏重工程建设的管理,而忽视系统交付使用后的长效监管。视频监控设备在运行使用一段时间后图像是否仍清晰可用得不到有效保障。因此有必要研究适用于视频监控系统应用的图像质量客观评价方法,并设计实现一种可使用于视频监控系统的图像质量评估系统来提高评价效率,为工程建设的检测验收以及系统运行的长效监管提供有效的技术保障。
二、数字视频技术在监控领域的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字视频技术在监控领域的应用（论文提纲范文）
（1）多通道数字视频DVR的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究意义 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 多通道数字视频录像机DVR设计方案及工作原理 |
| 2.1 设备总体设计方案 |
| 2.1.1 硬件设计方案 |
| 2.1.2 软件设计方案 |
| 2.2 设备工作原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多通道数字视频录像机DVR硬件设计 |
| 3.1 硬件总体设计 |
| 3.2 主控模块设计 |
| 3.2.1 核心处理器选型 |
| 3.2.2 处理器子系统 |
| 3.3 设备接口设计 |
| 3.3.1 视频采集接口设计 |
| 3.3.2 视频输出接口设计 |
| 3.3.3 网络接口设计 |
| 3.3.4 SD卡接口设计 |
| 3.3.5 USB接口设计 |
| 3.3.6 SATA接口设计 |
| 3.3.7 UART接口设计 |
| 3.4 设备内存单元设计 |
| 3.5 设备电源设计 |
| 3.5.1 电源模块的电路设计 |
| 3.5.2 芯片上电时序与设计 |
| 3.5.3 设备负载均衡设计 |
| 3.6 设备复位设计 |
| 3.7 设备PCB布局布线设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 嵌入式开发环境搭建 |
| 4.1 主机端程序开发环境搭建 |
| 4.2 目标板程序开发环境搭建 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 多通道数字视频录像机DVR软件设计 |
| 5.1 软件设计框架 |
| 5.1.1 McFW开发模式 |
| 5.1.2 LinkAPI机制和Chain创建 |
| 5.2 软件系统设计与实现 |
| 5.2.1 多路视频采集模块设计 |
| 5.2.2 视频编解码模块设计 |
| 5.2.3 视频存储模块设计 |
| 5.2.4 视频传输模块设计 |
| 5.2.5 本地视频显示模块设计 |
| 5.3 系统的启动和时钟配置 |
| 5.3.1 系统的启动模式 |
| 5.3.2 系统的时钟配置 |
| 5.4 系统的网络配置 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 设备调试 |
| 6.1 测试系统的搭建 |
| 6.1.1 硬件测试系统搭建 |
| 6.1.2 软件测试系统搭建 |
| 6.2 硬件调试 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）基于学习的视频纹理分析和合成编码（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究历史和现状 |
| 1.2.1 静态纹理内容压缩 |
| 1.2.2 动态纹理内容分析与合成 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 |
| 第二章 数字视频基础知识 |
| 2.1 视频压缩原理及主要技术 |
| 2.1.1 视频压缩原理 |
| 2.1.2 视频压缩主要技术 |
| 2.2 HEVC简介 |
| 2.2.1 HEVC编码框架 |
| 2.2.2 块划分 |
| 2.2.3 帧内预测 |
| 2.2.4 帧间预测 |
| 2.2.5 变换 |
| 2.2.6 量化 |
| 2.2.7 熵编码 |
| 2.3 深度学习基础 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 生成对抗神经网络 |
| 2.4 人类视觉系统和质量评价准则 |
| 2.4.1 人类视觉系统 |
| 2.4.2 质量评价 |
| 第三章 基于深度学习的静态纹理高效变换编码 |
| 3.1 研究简介 |
| 3.1.1 研究动机 |
| 3.1.2 主要贡献 |
| 3.2 基于深度学习的静态纹理高效变换编码框架 |
| 3.3 网络结构 |
| 3.3.1 方向信息模块 |
| 3.3.2 变换模块 |
| 3.4 网络训练 |
| 3.4.1 损失函数 |
| 3.4.2 模型训练 |
| 3.5 实验结果及其分析 |
| 3.5.1 实现及实验配置 |
| 3.5.2 编码性能实验结果及分析 |
| 3.5.3 验证实验结果及分析 |
| 3.5.4 实验结果总结 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于运动方向直方图的动态纹理的检测技术 |
| 4.1 动态纹理分析概述 |
| 4.1.1 研究动机 |
| 4.1.2 动态纹理检测技术 |
| 4.1.3 本章贡献 |
| 4.2 动态纹理检测技术框架及其在编码中的应用 |
| 4.2.1 动态纹理检测技术框架 |
| 4.2.2 基于动态纹理检测的编码框架 |
| 4.3 基于运动方向直方图的动态纹理的检测技术 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 动态纹理检测实验结果 |
| 4.4.2 动态纹理检测在视频编码中的验证 |
| 4.5 实验结果总结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于动态纹理分析与合成的动态纹理编码 |
| 5.1 动态纹理分析与合成的动态纹理编码技术概述 |
| 5.1.1 研究动机 |
| 5.1.2 现有的动态纹理分析与合成的动态纹理编码技术 |
| 5.1.3 本章贡献 |
| 5.2 动态纹理分析与合成的动态纹理编码框架 |
| 5.3 动态纹理分析与合成的动态纹理编码技术 |
| 5.3.1 网络结构 |
| 5.3.2 生成网络 |
| 5.3.3 判别网络 |
| 5.3.4 损失函数设计 |
| 5.4 基于动态纹理分析和合成的编码方案的集成 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 数据集 |
| 5.5.2 网络训练 |
| 5.5.3 损失函数和网络结构验证 |
| 5.5.4 压缩性能 |
| 5.5.5 主观实验 |
| 5.5.6 实验小结 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（3）数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用（论文提纲范文）
| 1 人防自动化发展现状 |
| 2 数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用必要性 |
| 3 数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用方案 |
| 3.1 人防自动化系统当中的数字视频监控方案设计 |
| 3.2 硬件结构设计 |
| 3.3 软件结构设计 |
| 4 结束语 |
（4）基于高帧率视频的桥梁结构动态位移非接触识别算法与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于数字图像处理的结构振动识别研究现状 |
| 1.2.2 基于深度学习的机器视觉研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 桥址测试环境干扰下数字视频目标跟踪与畸变修复 |
| 2.1 形态学处理 |
| 2.2 图像修复算法 |
| 2.2.1 图像退化原理 |
| 2.2.2 图像畸变原理 |
| 2.3 基于几何特征提取的连通域识别算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于超分辨率重建算法的超远距离动态图像重建与提质 |
| 3.1 超分辨率重建算法的简介及使用意义 |
| 3.1.1 超分辨率重建算法 |
| 3.1.2 深度学习与卷积神经网络 |
| 3.2 基于深度学习的超分辨率重建算法 |
| 3.3 优化算法的选择 |
| 3.4 使用SRCNN算法对振动实验数据进行训练 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验室环境下简支钢梁自由振动试验研究 |
| 4.1 实验模型介绍与成像构成 |
| 4.2 基于智能手机摄像头的实验室简支钢梁自由振动实验 |
| 4.2.1 低帧率下的近距离实验 |
| 4.2.2 高帧率下的近距离实验 |
| 4.2.3 高帧率下基于超分辨率算法的的远近距离实验对比 |
| 4.3 基于长焦镜头的实验室简支钢梁自由振动实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 户外环境下斜拉人行天桥人致振动试验研究 |
| 5.1 桥梁概况 |
| 5.2 良好环境下的实验测试结果 |
| 5.3 恶劣环境下的实验测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 海湾环境下大跨度斜拉桥车致振动试验研究 |
| 6.1 桥梁概况 |
| 6.1.1 实验设计 |
| 6.1.2 识别难点 |
| 6.2 经验模态分解算法 |
| 6.3 基于经验模态分解算法的实验测试结果 |
| 6.3.1 金塘大桥主通航孔桥模态结果参考值 |
| 6.3.2 基于经验模态分解和几何特征提取的实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）数字化技术在高考体育特长生短跑技术训练中的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 数字化技术在训练中的应用是未来运动训练发展的趋势 |
| 1.1.2 高中体育特长训练科学化的需求 |
| 1.1.3 数字化技术在体育特长生训练中的重要性 |
| 1.2 选题目的与意义 |
| 1.2.1 选题目的 |
| 1.2.2 选题意义 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 本文相关概念界定 |
| 2.1.1 数字化 |
| 2.1.2 数字化技术 |
| 2.1.3 高考体育特长生 |
| 2.2 国内外相关研究综述 |
| 2.2.1 国内关于数字化在体育领域中应用的研究述评 |
| 2.2.2 国内关于高考体育特长生短跑项目研究现状述评 |
| 2.2.3 国外相关研究现状述评 |
| 3 研究对象与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 文献资料法 |
| 3.2.2 访谈法 |
| 3.2.3 问卷调查法 |
| 3.2.4 实验法 |
| 3.2.5 数理统计法 |
| 4 实验设计与实施方法 |
| 4.1 实验设计 |
| 4.1.1 研究目的 |
| 4.1.2 实验假设 |
| 4.1.3 实验设计的要求与原则 |
| 4.1.4 实验的时间、地点、器材 |
| 4.2 实验的内容与方法 |
| 4.2.1 实验测试 |
| 4.2.2 数据收集 |
| 4.2.3 数据分析 |
| 4.3 实验步骤 |
| 4.3.1 确定分组 |
| 4.3.2 实验内容的制定与实施 |
| 4.3.3 检验与评估 |
| 5 实验结果与分析 |
| 5.1 高考体育特长生基本情况分析 |
| 5.1.1 高考体育特长生基本信息统计分析 |
| 5.1.2 高考体育特长生短跑专项素质及专项成绩统计分析 |
| 5.1.3 高考体育特长生短跑技术评定成绩统计分析 |
| 5.2 数字化技术在起跑技术中应用的对比分析 |
| 5.2.1 高考体育特长生中女生起跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.2.2 高考体育特长生中男生起跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.3 数字化技术在起跑后加速跑技术中应用的对比分析 |
| 5.3.1 高考体育特长生中女生起跑后加速跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.3.2 高考体育特长生中男生起跑后加速跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.4 数字化技术在途中跑技术中应用的对比分析 |
| 5.4.1 高考体育特长生中女生途中跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.4.2 高考体育特长生中男生途中跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.5 数字化技术在终点跑技术中应用的对比分析 |
| 5.5.1 高考体育特长生中女生终点跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.5.2 高考体育特长生中男生终点跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.6 数字化技术在完整的短跑技术中应用的对比分析 |
| 5.6.1 高考体育特长生中女生完整的短跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.6.2 高考体育特长生中男生完整的短跑技术评定成绩对比分析 |
| 5.6.3 数字化技术对短跑技术训练影响因素的分析与讨论 |
| 5.7 数字化技术在短跑专项素质练习中应用的对比分析 |
| 5.7.1 高考体育特长生中女生短跑专项素质成绩对比分析 |
| 5.7.2 高考体育特长生中男生短跑专项素质成绩对比分析 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 A 短跑技术评分标准 |
| 附录 B 《数字化技术在高考体育特长生短跑技术训练中的应用研究》----问卷调查 |
| 致谢 |
（6）金砖国家数字产品贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率及宏观经济影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 研究的技术路线图 |
| 1.3 本文的创新与不足 |
| 1.3.1 本文的创新之处 |
| 1.3.2 本文的不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国际经济学贸易壁垒理论综述 |
| 2.1.1 国际贸易壁垒的概念界定及其对经济发展的利弊因素 |
| 2.1.2 国际贸易壁垒主要类型 |
| 2.2 数字贸易理论、发展情况及规则研究的文献综述 |
| 2.2.1 国内研究综述 |
| 2.2.2 国外研究综述 |
| 2.3 数字贸易关税和非关税壁垒研究的文献综述 |
| 2.3.1 国内研究综述 |
| 2.3.2 国外研究综述 |
| 2.4 关于度量数字贸易壁垒的行业和经济效应研究的文献综述 |
| 2.5 国内外文献综述小结 |
| 第3章 金砖国家数字产品贸易发展现状及其主要特征分析 |
| 3.1 金砖国家社会经济及对外贸易发展情况概述 |
| 3.1.1 金砖国家组织成立和发展历程、结构及主要经济合作领域 |
| 3.1.2 金砖国家成员国社会经济发展情况分析 |
| 3.1.3 金砖国家产业结构发展演变情况概述 |
| 3.1.4 金砖国家成员国内外贸易规模及其结构 |
| 3.2 金砖国家互联网基础设施和网络通信服务发展水平概述 |
| 3.2.1 金砖国家互联网基础设施发展情况分析 |
| 3.2.2 金砖国家网络通信服务发展水平分析 |
| 3.2.3 金砖国家网络通信服务领域主要经济效益指标分析 |
| 3.3 金砖国家云计算服务发展情况分析 |
| 3.3.1 云计算概念界定、基本功能、发展规模及其对数字贸易起到的作用 |
| 3.3.2 云计算服务主要类型、发展优势及其主要制约因素 |
| 3.3.3 金砖国家云计算服务发展水平及市场规模分析 |
| 3.4 金砖国家数字内容交易市场发展现状分析 |
| 3.4.1 金砖国家计算机和手机游戏行业发展情况分析 |
| 3.4.2 金砖国家视频点播和音乐流媒体行业发展情况分析 |
| 3.4.3 金砖国家数字出版电子图书行业发展情况分析 |
| 3.5 金砖国家电子商务、数字支付和电子交易记录系统发展现状分析 |
| 3.5.1 金砖国家电子商务与网络销售发展情况分析 |
| 3.5.2 金砖国家数字支付发展情况 |
| 3.5.3 金砖国家区块链技术与数字货币 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 金砖国家数字产品贸易领域主要壁垒和限制措施分析及其水平评估 |
| 4.1 数字产品贸易壁垒和限制措施含义、主要类型和特点分析 |
| 4.1.1 数字产品贸易壁垒和限制措施的含义 |
| 4.1.2 数字产品新型贸易壁垒主要类型及其特点分析 |
| 4.2 新型数字产品贸易壁垒在金砖国家使用情况及其效果分析 |
| 4.2.1 数据保护与隐私政策概述及其适用范围 |
| 4.2.2 数据本地化概述及其使用范围 |
| 4.2.3 私人和公共网络安全措施概述及其使用范围 |
| 4.2.4 有关知识产权政策措施概述及其适用范围 |
| 4.3 传统数字产品贸易壁垒在金砖国家使用情况及其效果分析 |
| 4.3.1 市场准入措施概述及其使用范围 |
| 4.3.2 与投资相关措施概述及其适用范围 |
| 4.4 金砖国家数字贸易壁垒与数据限制性政策保护程度评估 |
| 4.4.1 金砖国家数字贸易壁垒发展情况及其保护水平分析 |
| 4.4.2 金砖国家数据限制发展情况及其保护水平分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多维面板数据模型金砖国家数字产品贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率的影响分析 |
| 5.1 模型设定与研究方法介绍 |
| 5.1.1 模型设定 |
| 5.1.2 研究方法介绍 |
| 5.2 指标选择、计算方法和数据来源介绍 |
| 5.2.1 数据密集型行业识别方法与实现步骤 |
| 5.2.2 基于L-P非参数方法金砖国家数据密集型及其他行业全要素生产率计算 |
| 5.2.3 建立金砖各国数字贸易保护强度指数(DTPSI)的方法与实现步骤 |
| 5.3 实证模型实现步骤及其结果 |
| 5.3.1 面板单位根检验 |
| 5.3.2 面板数据模型豪斯曼检验 |
| 5.3.3 基于多维面板数据金砖国家数字贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率的影响实证结果分析 |
| 5.4 低级、中级和高级数字产品贸易保护政策对15个行业TFP影响模拟分析 |
| 5.4.1 不同数字产品贸易保护方案对各行业TFP影响模拟方法与结果 |
| 5.4.2 数字产品贸易保护政策对数据密集型行业TFP影响模拟结果分析 |
| 5.4.3 模拟分析结果主要结论和本章主要发现 |
| 第6章 基于GTAP模型金砖国家数字贸易壁垒宏观经济影响分析 |
| 6.1 GTAP10数据库和模型介绍 |
| 6.1.1 GTAP10模型的基本简介及其主要特点 |
| 6.1.2 GTAP模型使用于评估数字贸易壁垒影响的局限性 |
| 6.2 基于GTAP10模型金砖国家数字贸易壁垒宏观经济影响模拟分析 |
| 6.2.1 模拟方法介绍及其实现过程 |
| 6.2.2 不同数字贸易壁垒保护程度下实际GDP变化模拟结果分析 |
| 6.2.3 不同数字贸易壁垒保护程度对行业产出水平的影响模拟结果分析 |
| 6.2.4 不同数字贸易壁垒保护程度对行业进出口贸易水平的影响模拟结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 数字产品贸易壁垒上升背景下的金砖国家数字贸易合作框架与运行机制构建 |
| 7.1 全球与金砖国家现有数字产品贸易合作框架分析 |
| 7.1.1 多边与诸边贸易协定层面 |
| 7.1.2 区域和双边贸易协定层面 |
| 7.1.3 金砖国家现有关于数字产品贸易政策及合作框架协议 |
| 7.2 金砖国家同世界其他国家数字贸易合作的模式构建及其运行机制 |
| 7.2.1 合作模式一:WTO框架内的多边协议–数字贸易领域多边协议 |
| 7.2.2 合作模式二:WTO框架内的诸边协议,以信息技术协定框架为主 |
| 7.2.3 合作模式三:《国际服务贸易协定》(TiSA)框架内的诸边协议 |
| 7.2.4 以WTO为主Ti SA协议为辅数字贸易合作框架实现途径 |
| 7.3 金砖国家之间数字贸易合作模式构建及其运行机制 |
| 7.3.1 建立金砖国家数字贸易合作框架的基础条件和技术路线 |
| 7.3.2 以新开发银行和应急储备安排为主金砖国家数字贸易基础设施合作模式 |
| 7.3.3 以BRICS支付系统为主金砖国家数字贸易运行机制的实现 |
| 7.3.4 金砖国家数字产品贸易软环境建设合作领域及运行机制的实现 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 主要结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 附录A 金砖国家采用的数据本地化及跨境数据流动限制政策 |
| 附录B NAICS行业与GTAP行业分类之间的一致性表 |
| 附录C 论文购买数据库和软件使用许可证明 |
| 附录D 简字缩语表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高校教学质量监控的研究现状 |
| 1.2.2 数据挖掘的研究现状 |
| 1.2.3 数据挖掘在高校教学质量监控中的应用现状 |
| 1.2.4 总结 |
| 1.3 论文的研究内容和工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 小结 |
| 2 数据挖掘简介 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.2 数据分析软件 |
| 2.2.1 SPSS概述 |
| 2.2.2 Weka概述 |
| 2.3 数据挖掘的过程 |
| 2.3.1 数据预处理阶段 |
| 2.3.2 数据挖掘阶段 |
| 2.3.3 结果评价 |
| 2.4 数据挖掘的方法 |
| 2.4.1 统计分析 |
| 2.4.2 聚类分析 |
| 2.4.3 关联分析 |
| 2.4.4 决策树分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 师范认证背景下的教学质量监控 |
| 3.1 师范认证标准概述 |
| 3.2 师范认证背景下的教学质量监控 |
| 3.3 师范认证背景下的教学质量监控途径 |
| 3.3.1 教师教学水平 |
| 3.3.2 学生学业状况 |
| 3.3.3 课程学习成效 |
| 3.3.4 学生能力素质 |
| 3.3.5 学生就业状况 |
| 3.4 小结 |
| 4 数据挖掘在教学质量监控中的应用 |
| 4.1 基于数据挖掘的教学质量监控技术路线 |
| 4.2 k-means聚类在学生评教中的应用 |
| 4.2.1 学生评教数据分析任务 |
| 4.2.2 数据收集及预处理 |
| 4.2.3 数据分析过程及结果 |
| 4.3 k-Means聚类在学分监测中的应用 |
| 4.3.1 学分监测数据分析任务 |
| 4.3.2 数据收集及预处理 |
| 4.3.3 数据分析过程及结果 |
| 4.4 关联规则在课程学习成效中的应用 |
| 4.4.1 课程预警数据分析任务 |
| 4.4.2 数据收集及预处理 |
| 4.4.3 数据分析过程及结果 |
| 4.5 因子分析在学生学业评价中的应用 |
| 4.5.1 学业水平评价分析任务 |
| 4.5.2 数据收集与预处理 |
| 4.5.3 数据分析过程及结果 |
| 4.6 决策树在学生就业指导中的应用 |
| 4.6.1 就业数据分析任务 |
| 4.6.2 数据收集与预处理 |
| 4.6.3 数据分析过程及结果 |
| 4.7 小结 |
| 5 数据挖掘在教学质量监控中的应用策略 |
| 5.1 数据挖掘在教学质量监控中的应用优势和方法 |
| 5.1.1 优化评教数据利用 |
| 5.1.2 建立学业预警机制 |
| 5.1.3 建立课程预警机制 |
| 5.1.4 完善学业评价制度 |
| 5.1.5 创新就业指导方式 |
| 5.2 基于数据挖掘的教学质量监控模型的构建 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在校期间主要科研成果 |
（8）音视频信号采集压缩及传输系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 嵌入式音视频采集传输系统开发的相关技术 |
| 2.1 DaVinci技术 |
| 2.1.1 DaVinci技术概述 |
| 2.1.2 DaVinci视频处理器TMS320DM365 |
| 2.1.3 数字视频软件开发套件(DVSDK) |
| 2.2 嵌入式Linux操作系统 |
| 2.2.1 Linux操作系统概述 |
| 2.2.2 嵌入式Linux内核 |
| 2.2.3 内核的编译及移植 |
| 2.3 Linux多进程和多线程编程 |
| 2.3.1 进程和进程调度 |
| 2.3.2 Linux多线程编程 |
| 2.3.3 进程间通信 |
| 2.4 音视频采集传输系统总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于嵌入式的音视频信号采集和编码的原理及实现 |
| 3.1 音视频采集过程介绍 |
| 3.2 音视频压缩编码的原理及标准 |
| 3.2.1 数字视频压缩MEPG系列标准简介 |
| 3.2.2 视频压缩编码原理 |
| 3.2.3 视频压缩编码标准 |
| 3.2.4 音频压缩编码原理 |
| 3.2.5 音频压缩编码标准 |
| 3.3 音视频采集编码程序设计 |
| 3.3.1 音频线程程序设计 |
| 3.3.2 视频线程程序设计 |
| 3.4 音视频采集编码参数配置 |
| 3.4.1 音视频参数介绍 |
| 3.4.2 音视频参数配置 |
| 3.5 视频字幕叠加的设计与实现 |
| 3.5.1 校正Linux系统时间 |
| 3.5.2 图像的颜色编码 |
| 3.5.3 视频字幕叠加方案设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 嵌入式平台上的音视频流封装及传输的原理及实现 |
| 4.1 MPEG-2 传输流介绍 |
| 4.1.1 TS流格式介绍 |
| 4.1.2 音视频同步原理分析 |
| 4.2 FFmpeg音视频封装解决方案 |
| 4.2.1 FFmpeg音视频编解码框架介绍 |
| 4.2.2 嵌入式Linux平台下FFmpeg的移植 |
| 4.3 音视频流封装及实时传输程序设计 |
| 4.3.1 FFmpeg实现多媒体码流的TS格式封装 |
| 4.3.2 FFmpeg内存数据操作 |
| 4.3.3 音视频数据的传输 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 音视频采集压缩和封装传输程序测试及结果分析 |
| 5.1 程序功能测试与分析 |
| 5.1.1 音视频采集编码程序测试 |
| 5.1.2 音视频封装程序测试 |
| 5.1.3 TS流传输程序测试 |
| 5.1.4 音视频参数配置及测试 |
| 5.1.5 视频字幕叠加程序测试 |
| 5.2 程序烧写及系统启动 |
| 5.2.1 烧写内核和文件系统 |
| 5.2.2 嵌入式Linux系统启动流程 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多媒体取证研究背景及意义 |
| 1.2 数字多媒体取证技术 |
| 1.2.1 多媒体主动取证技术简介 |
| 1.2.2 多媒体被动取证技术简介及国内外研究现状 |
| 1.2.3 现有工作的局限性分析 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 视频重编码痕迹模型构建及理论分析 |
| 2.1 数字视频重压缩问题建模及应用场景 |
| 2.1.1 问题原型 |
| 2.1.2 重压缩视频检测算法应用场景 |
| 2.1.3 重压缩视频的特例:双压缩视频 |
| 2.2 视频编码标准简介 |
| 2.2.1 MPEG系列视频编码标准简介 |
| 2.2.2 H.264 视频编码标准简介 |
| 2.3 典型的视频重压缩操作 |
| 2.3.1 GOP结构对齐的重压缩操作 |
| 2.3.2 GOP结构错位的重压缩操作 |
| 2.4 重编码痕迹模型 |
| 2.4.1 时间域与空间域重编码痕迹模型 |
| 2.4.2 像素域与压缩域重编码痕迹模型 |
| 2.4.3 重编码痕迹模型关系图 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 静止背景视频重编码痕迹模型 |
| 3.3 静止背景视频重编码痕迹特性实例分析 |
| 3.3.1 P帧宏块类型统计特性分析 |
| 3.3.2 P帧运动向量的统计特性分析 |
| 3.3.3 预测残差特性分析 |
| 3.4 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.4.1 背景区域宏块级分割 |
| 3.4.2 提取加权预测残差序列 |
| 3.4.3 后处理操作 |
| 3.4.4 周期性分析 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 数据库 |
| 3.5.2 双压缩检测性能实验 |
| 3.5.3 原始GOP长度估计实验 |
| 3.5.4 对于不同码率控制算法的可靠性实验 |
| 3.5.5 对于转码过程的鲁棒性实验 |
| 3.5.6 时间效率分析实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MPEG-4 视频中的块效应 |
| 4.2.1 块效应理论模型分析 |
| 4.2.2 MPEG-4 双压缩视频块效应实例分析 |
| 4.3 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.3.1 块效应度量 |
| 4.3.2 结合块效应强度与VPF痕迹 |
| 4.3.3 周期性分析 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 块效应强度及VPF痕迹的实例分析 |
| 4.4.2双压缩检测性能实验 |
| 4.4.3 原始GOP大小估计准确性实验 |
| 4.4.4不同调节参数对于检测性能的影响实验 |
| 4.4.5 不同备选GOP选择算法对于检测性能的影响实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络的H.264 视频帧级双压缩痕迹检测算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度卷积神经网络技术简介 |
| 5.2.1 典型的网络层结构 |
| 5.2.2 典型的深度卷积网络结构 |
| 5.3 基于卷积神经网络的帧级双压缩检测算法 |
| 5.3.1 帧级重编码痕迹分析 |
| 5.3.2 算法整体框架 |
| 5.3.3 预处理层 |
| 5.3.4 在深层卷积层中使用1×1 卷积核 |
| 5.3.5 全局平均池化层 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 数据库 |
| 5.4.2 帧级双压缩痕迹检测性能评价标准 |
| 5.4.3 实验参数设置 |
| 5.4.4 卷积神经网络结构分析实验 |
| 5.4.5 检测性能对比实验 |
| 5.4.6 对于不同GOP大小的鲁棒性实验 |
| 5.4.7 网络参数规模分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 重压缩视频质量下降机制分析 |
| 6.2.1 连续重压缩后视频客观质量的变化规律 |
| 6.2.2 MPEG视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.2.3 H.264 视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.3 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.3.1 MPEG-DM算法 |
| 6.3.2 H264-DM算法 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.4.1 数据库 |
| 6.4.2 MPEG-2 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.3 MPEG-4 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.4 关于H.264 视频的检测性能实验 |
| 6.4.5 算法在多样视频内容及编码参数设置下的性能分析实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与的项目目录 |
（10）面向视频监控系统的图像质量评估系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 视频监控系统的发展 |
| 1.2.1 第一代视频监控系统——模拟视频监控系统 |
| 1.2.2 第二代视频监控系统——模拟数字视频混合系统 |
| 1.2.3 第三代视频监控系统——数字视频监控系统 |
| 1.3 视频监控的现状及存在的问题 |
| 1.3.1 技术现状 |
| 1.3.2 管理现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 图像质量评价国内外研究现状 |
| 1.5 课题研究的意义 |
| 1.6 课题来源及主要研究内容 |
| 1.7 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 图像质量评价技术 |
| 2.1 主观质量评价方法 |
| 2.2 客观质量评价方法分类 |
| 2.2.1 全参考模型评价 |
| 2.2.2 半参考模型评价 |
| 2.2.3 无参考模型评价 |
| 2.3 图像质量评价方法应用分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计需求与关键点分析 |
| 3.1 系统设计需求分析 |
| 3.2 系统实现关键点分析 |
| 3.2.1 评价算法的应用 |
| 3.2.2 专家主观评价库建设 |
| 3.2.3 视频图像接入 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 无参图像质量评价方法及实现 |
| 4.1 算法总体流程 |
| 4.2 全局特征提取 |
| 4.3 局部特征提取 |
| 4.3.1 不变尺度和角度参数估计 |
| 4.3.2 不变尺度和角度的LBP计算 |
| 4.4 算法验证分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 视频监控图像质量评估系统设计实现 |
| 5.1 专家主观评价库建立 |
| 5.1.1 专家打分网站平台的设计 |
| 5.1.2 数据采集 |
| 5.2 图像质量评估系统设计实现 |
| 5.2.1 系统总体框架及主要功能模块 |
| 5.2.2 系统实现核心函数说明 |
| 5.2.3 系统界面 |
| 5.3 图像质量评估系统测试 |
| 5.3.1 系统功能测试 |
| 5.3.2 系统性能测试 |
| 5.3.3 测试分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
四、数字视频技术在监控领域的应用（论文参考文献）
- [1]多通道数字视频DVR的设计与实现[D]. 左乔. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]基于学习的视频纹理分析和合成编码[D]. 杨昆. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [3]数字视频监控技术在人防自动化系统中的应用[J]. 李绍甫. 电子技术与软件工程, 2020(14)
- [4]基于高帧率视频的桥梁结构动态位移非接触识别算法与应用研究[D]. 程瑜. 东南大学, 2020(01)
- [5]数字化技术在高考体育特长生短跑技术训练中的应用研究[D]. 武侠. 山西师范大学, 2020(07)
- [6]金砖国家数字产品贸易壁垒对数据密集型行业全要素生产率及宏观经济影响研究[D]. Ivan Sarafanov. 对外经济贸易大学, 2020(05)
- [7]数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用研究[D]. 钟婷. 四川师范大学, 2020(08)
- [8]音视频信号采集压缩及传输系统的设计与实现[D]. 高兴鹏. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [9]基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究[D]. 何沛松. 上海交通大学, 2018(01)
- [10]面向视频监控系统的图像质量评估系统设计[D]. 闵子彦. 上海交通大学, 2015(04)