36、车辆语义提取与检索及社交图像场所预测技术解析

车辆语义提取与检索及社交图像场所预测技术解析

车辆语义提取与检索

在长期户外停车场监控场景中，车辆语义的提取与检索具有重要意义。它能够帮助我们从大量的监控视频中快速定位和获取特定车辆的相关信息，如颜色和运动轨迹等。

运动信息存储与量化

为了更高效地存储和处理车辆的运动信息，我们采用了将其量化为方向类别的方法。具体操作如下：
1. 从车辆的质心提取运动向量，以其一秒前的位置作为参考。
2. 设定最小位移为 5 像素来确定是否存在运动。
3. 将提取的运动信息量化到 9 个区间中，其中 8 个为方向区间，1 个用于表示微小和可忽略的运动。

这种方法的优势在于能够充分利用基于原子的结构，高效地定位感兴趣的运动，避免了考虑现实户外场景中可能出现的各种细粒度运动轨迹组合。

语义分割与索引

• 语义分割 ：我们借鉴了视频立方体或原子的概念，将其作为高级数据结构，把数据构建到时空搜索空间中。原子被定义为在相似空间位置的一组单元，跨越一定数量的固定帧，形成一个时空“立方体”。
  • 对于分辨率为 640×480 像素、帧率为 10 fps 的视频数据，我们将每个原子的维度设置为：αwidth = 32 像素，αheight = 24 像素，αt = 10 帧（代表一秒的时间跨度）。
  • 通过这种设置，视频分辨率可以均匀地将视频在宽度和高度上划分为 20 个原子，从而可以通过索引 (αwidth, αheight, αt) 清晰地识别每个原子。
  • 对于车辆斑点，我们只存储与斑点质