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基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计摘要：基于功能分布的传统变电站视频监控系统，可在视频采集终端和客户等多个硬件主机的作用下实现远程控制节点的统一管理。
但是，对于连续视频图像来说，识别系统信息的准确性相对较低，执行监控指令花费的时间太长，使得对变电站主控节点进行持续监控和管理变得困难。
为了解决上述问题，本文介绍了图像识别技术，设计了一种新型变电站视频监控系统。
通过支持外围监视主机等硬件设备，它完成了视频图像的灰度处理，从而大大减少了传输监视指令所需的运行时间。
本文主要分析了基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计。
关键词：图像识别技术；C/S体系；ActiveX 控件；周界主机；图像灰度化；数据库表引言图像识别是一种新型实用应用软件，可按计算机设备分析、处理和理解图像数据。
它通常是一种与深层学习算法相关的基本表达式形式，可以同时处理多个不同的应用程序对象或目标。
在变电站基础设施施工现场，图像识别技术可用于视频数据的初步处理，通常需要进行图像采集、图像预处理和特征提取等多种处理过程。
在变电站监控视频中，要识别的图像只能保持分散分布，这需要多个整体规划过程来聚合信息参数。
1、系统软件设计在相关设备的支持下，根据监控图像分类、视频图像灰度处理和数据库表的建立过程，构建了系统的软件运行环境，并设计了基于侦察技术的变电站视频监控系统。
1.1监控图像分类监控图像分类是变电站视频监控系统设计中的必要处理环节。
它可以确定图像数据设置的应用范围，同时根据既定的识别原则，在每个区域中输入图像节点，然后计算与持续监视的视频对象相关的处理权重，从而提高图像块中所有像素的平均透明度，并实现以下目标通常，处理后的视频图像数据具有更强的完整表达能力，可以直接描述该区域中节点组织的平均传输概率，因此主监视主机可以直接选择具有近似重算结果的视频图像节点。
1.2存储数据库表数据库表可以存储与变电站视频监控系统相关的图像信息设置，在主存储主机的操作下，灰度视频图像可以再次转换为彩色表达式，从而大大提高最终生成的视频图像的输出连续性。
摘要本文旨在通过VC++6.0开发平台开发一个基于OpenCV的视频播放器。
OpenCV是计算机视觉库，基于OpenCV的视频播放器可以更简单的实现AVI视频的播放。
首先，本文简单介绍了VC++6.0软件开发平台，OpenCV计算机视觉库的特点和应用领域，计算机视频技术的发展，以及各种视频格式的分类等；其次选择在微软的Microsoft Visual Studio 6.0开发平台上使用C++语言进行开发，编写出基于OpenCV的功能简单实用方便的视频播放器。
主要包括以下几个方面：开发本软件所使用的开发平台与技术；功能模块；功能设计；功能实现等。
关键词：Microsoft Visual Studio 6.0；OpenCV；C++；视频播放器；AVI格式AbstractThis paper aims to develop a VC + + 6.0 development platform based on the video player OpenCV, OpenCV is based on computer vision, the video player can OpenCV more simple realization video playback. AVI.Firstly, the paper simply introduces vc + + 6.0 software development platform under OpenCV, computer vision, the characteristics and application fields of the library, computer video technology development, as well as various video format of classification, Second choice at Microsoft Microsoft Visual Studio 6.0 development platform using c + + language development, and write a simple and practical OpenCV based on the function of video player convenience. Mainly includes the following aspects: the development of the software development platform and technology of use, Function module, Functional design, Functions, etc.Keywords: Microsoft Visual Studio 6.0; OpenCV; C++;Video Player; AVI format目录1 绪论 (1)1.1概述 (1)1.2OPENCV简介 (2)1.2.1 OpenCV (2)1.2.2 OpenCV的应用领域 (3)1.2.3 计算机视觉 (4)1.3论文主要研究内容及研究意义 (6)1.4论文组织结构 (6)2 视频技术概述 (7)2.1多媒体技术 (7)2.2视频格式及视频流播放回放 (13)2.2.1 视频格式分类 (13)2.2.2视频流播放与回放 (17)3 OPENCV库使用 (18)3.1在VC下安装O PEN CV (18)4 VC开发环境 (22)4.1VC++的组件工具 (22)4.1.1编译器工具 (23)4.1.2VC++库 (23)4.1.3VC++开发环境 (24)5 视频播放器的设计与实现 (25)5.1模块划分 (25)5.1.1播放器功能模块图 (25)5.2详细设计 (26)5.2.1 主界面的实现 (26)5.2.2 文件控制的实现 (28)5.2.3 播放控制的实现 (30)5.2.4 进度控制的实现 (34)5.2.5 系统声明 (34)6 程序运行结果及分析 (35)6.1运行结果测试 (35)6.2结果分析 (37)结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)附录A 英文原文 (41)附录B 汉语翻译 (47)附录C 程序源代码 (52)1 绪论1.1 概述C++语言是一种优秀的面向对象程序设计语言，它在C语言的基础上发展而来，但它比C语言更容易为人们学习和掌握。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590Published Online August 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.98178From Video to Semantic: VideoSemantic Analysis TechnologyBased on Knowledge GraphLiqiong Deng*, Jixiang Wu, Li ZhangAir Force Communication NCO Academy, Dalian LiaoningReceived: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019AbstractVideo understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic.KeywordsKnowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术邓莉琼*，吴吉祥，张丽空军通信士官学校，辽宁大连收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日*通讯作者。
基于图像比对的视频检索算法的研究与实现陈思;方振【摘要】图像检索技术根据需求主要分成两类,传统的利用文字方式进行查询,另一种是基于图片信息进行查找.其中基于文本方式就类似于在搜索引擎中输入关键字,之后进行标签信息的搜索,进而检索出所需要的图像;而基于内容的检索方式便是通过对象内部数据进行分析,通过一些特殊算法,分析图像的数据进行检索,在准确检索的同时节约了时间.而本文就针对基于内容的检索方式进行了讨论与研究.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2019(000)012【总页数】3页(P49-50,96)【关键词】视频检索;图像比对;特征提取【作者】陈思;方振【作者单位】沈阳城市学院,辽宁沈阳,110112;沈阳城市学院,辽宁沈阳,110112【正文语种】中文1 视频检索算法概述通过图片可以看出，该算法主要实现视频的预处理，然后进行特征的相似性比较，最后访问数据库得到用户所要的返回结果。
从对视频信息处理流程的角度，视频信息检索主要分成三个部分：视频的预处理、镜头处理和关键帧提取。
下面首先介绍一些主流的视频检索算法。
1.1 KSH算法KSH算法是一种基于监督学习和核的Hash算法。
利用kernel主要是为了解决线性不可分问题，监督学习则是为了学习到更有区分度的hash值，使得我们可以直接使用hash后的value作为特征，大大降低特征维数。
（1）hash函数的生成上式中，k代表核函数即高斯径向基kernel，得到f(x)后，哈希函数h(x)=sgn(f(x))。
上式中参数主要是a(b可以化解掉)，也是监督学习的目标。
注意，上式只生成了一个bit的hash value，若生成r bit特征，那么就需要训练r次，生成r组a参数。
（2）目标函数在训练中，为了方便数学表达式的计算，一般采用了code inner products的方式来计算汉明距离。
（3）优化算法由于不同bit hash函数是相互独立的，且总得代价函数值是有每一bit代价函数值相加得来的，因此如果我们使每一bit的代价函数取得最小值，那么就可以得到总得最优解；论文中采用贪婪算法，逐位采用梯度下降求解最优解。
基于领域本体的新闻视频检索老松杨;白亮;胡艳丽;陈剑赟【期刊名称】《小型微型计算机系统》【年(卷),期】2007(28)8【摘要】新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法,难于获得令人满意的查准率和查全率.本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架,定义了新闻视频检索中的新闻视频对象,使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注,并针对 "一词多义"问题提出了"概念域-概念"两阶段概念消歧算法;针对自然语言检索问题,使用领域本体进行查询优化和查询扩展,并提出了查询语句自动生成方法.实验表明,基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能.【总页数】7页(P1470-1476)【作者】老松杨;白亮;胡艳丽;陈剑赟【作者单位】国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;北京图像研究所,北京,100053【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于术语部件的领域本体自动构建方法研究——以教育技术学领域本体构建为例[J], 魏顺平2.一种基于本体的视频检索技术研究 [J], 梁俊杰;熊亚军;余敦辉3.一种基于本体的视频检索方法 [J], 梁俊杰;熊亚军;余敦辉4.基于领域本体的股票资讯新闻自动语义标注技术 [J], 吴一凡; 薛醒思; 柯学; 詹先银; 刘伟; 张清端; 何子皓; 吴秉恒5.基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法 [J], 赵俊生;王鑫宇;尹玉洁;张林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
