qq_23282505的博客

本文通过连接大量的计算机搭建一个云计算网络，使用 Map Reduce 分布模型实现了视频关键帧的提取，文本检测与识别，识别结果的校对等功能，构建了一个基于云的海量视频文本识别平台，解决了海量视频的文本内容识别问题

为了解决当前视频监控系统对异常行为检测精度与自我学习能力较弱的问题，提出了基于光流场分析与深度学习的视频监控方法。首先，引入光流场检测算法，利用图像序列中目标像素的强度数据时域变化来确定运动行为是否异常，从而建立视频目标行为识别算子，获取异常行为光流特征; 并利用卷积神经网络对光流特征进行逐层训练，设计自我学习机制，增强系统对异常行为的检出率; 最后，基于．NET 平台与 Accord 开源库，对本文监控系统进行实现。

基于huogh变换的车道线检测改进算法，实现车道线识别

基于车道线直线模型的道路曲率估计，实现车道线检测和识别