【摘 要】
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针对安防视频标注时间与标准时间存在偏差的问题,提出基于深度学习的时间戳同步检测方法。首先,针对目前的场景文本检测算法在检测视频时间戳区域时会出现时间戳区域检测不完全或检测框过大的现象,提出CBAP算法。该算法首先通过卷积神经网络得到字符级的检测结果与像素级的分割结果,再从字符级的检测结果和像素级的分割结果中提炼出最终检测结果,从而得到更为精确的文本实例包围框,能够有效地应对复杂多样的时间戳区域的检
【机 构】
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湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室,湖北 武汉 430081;武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430081
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针对安防视频标注时间与标准时间存在偏差的问题,提出基于深度学习的时间戳同步检测方法。首先,针对目前的场景文本检测算法在检测视频时间戳区域时会出现时间戳区域检测不完全或检测框过大的现象,提出CBAP算法。该算法首先通过卷积神经网络得到字符级的检测结果与像素级的分割结果,再从字符级的检测结果和像素级的分割结果中提炼出最终检测结果,从而得到更为精确的文本实例包围框,能够有效地应对复杂多样的时间戳区域的检测任务。其次,提出基于容差匹配的时间戳同步判定方法用于解决视频图像在网络传输、编解码等各环节的延时导致时
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