9、视频镜头选择、场景检测与数据库在线学习解决方案

视频镜头选择、场景检测与数据库在线学习解决方案

1. 视频镜头与场景分析

1.1 场景特征分析

对至少有五个镜头的 21 个场景进行了分析,这些场景来自十个电视体育新闻视频。不同体育项目的场景在镜头数量、长度和确定性等方面存在差异。以下是各体育项目场景的特征表格:
| 体育项目 | 场景数量(至少 2 个镜头) | 平均长度(至少 2 个镜头)[镜头] | 平均确定性(至少 2 个镜头)[0 - 10] | 场景数量(至少 5 个镜头) | 平均长度(至少 5 个镜头)[镜头] | 平均确定性(至少 5 个镜头)[0 - 10] |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 登山 | 1 | 2.0 | 5.00 | 0 | - | - |
| 篮球 | 4 | 6.0 | 5.54 | 3 | 7.3 | 5.91 |
| 结束字幕 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 评论 | 2 | 15.5 | 0.97 | 2 | 15.5 | 0.97 |
| 赛车 | 1 | 24.0 | 3.61 | 1 | 24.0 | 3.61 |
| 高尔夫 | 1 | 5.0 | 5.07 | 1 | 5.0 | 5.07 |
| 开场字幕 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 预告 | 3 | 2.3 | 4.57 | 0 | - | - |
| 排名表 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 跳台滑雪 | 1 | 11.0 | 6.24 | 1 | 11.0 | 6.24 |
| 足球 | 11 |

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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