咨询热线：13080701712
返回
沈宇动态
对监控摄像头的音频数据收集
2016 年至 2018 年，开发了一种新型摄像头浮游生物成像仪，并将其部署在威廉王子湾的剖面停泊处。该成像仪由 12-MP 相机和 0.137× 远心镜头以及由直列环/聚光镜系统产生的暗场照明组成。在 3 年的部署期间收集了略低于 2.5 × 106 的图像干扰器。
将近 2 × 104监控 图像的子集手动识别为 43 个独特的类别，并开发和训练混合卷积神经网络分类器来识别图像。不同类别的分类准确度有所不同，并且对神经网络的输出应用阈值（可解释为概率或分类器置信度），将屏蔽器非模糊组的分类准确度提高到 80% 到 100% 之间。
我们开发了一种新颖的多点监控摄像头测量系统，能够以“同步”方式采集 100 多个点的视频和声音。在本文中，我们首先详细描述了系统的规格以及系统的工作原理。然后我们报告了一些证实系统性能的实验结果。我们还描述了为 MPEG（运动图像专家组）多视点视频编码活动提供的测试数据集。我们计划利用这个系统开展测量人类及其活动的项目，收集大量真实世界的视频干扰屏蔽器和声音数据，并向公众发布。
将近 2 × 104监控 图像的子集手动识别为 43 个独特的类别，并开发和训练混合卷积神经网络分类器来识别图像。不同类别的分类准确度有所不同，并且对神经网络的输出应用阈值（可解释为概率或分类器置信度），将屏蔽器非模糊组的分类准确度提高到 80% 到 100% 之间。
我们开发了一种新颖的多点监控摄像头测量系统，能够以“同步”方式采集 100 多个点的视频和声音。在本文中，我们首先详细描述了系统的规格以及系统的工作原理。然后我们报告了一些证实系统性能的实验结果。我们还描述了为 MPEG（运动图像专家组）多视点视频编码活动提供的测试数据集。我们计划利用这个系统开展测量人类及其活动的项目，收集大量真实世界的视频干扰屏蔽器和声音数据，并向公众发布。
