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数据视频分析法,层次分析法的数据怎么收集

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1、光流(Opticalflow光流是观察成像平面上空间运动物体的像素运动的瞬时速度 。它是利用图像序列中像素在时域上的变化和相邻帧之间的相关性，找到前一帧和当前帧之间的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的方法 。一般来说 ， 光流是由前景物体本身的运动、摄像机的运动或者两者的共同运动引起的 。考虑下面这张图(图片来自维基百科):图片显示的是一个球在五个连续图像中的运动，箭头显示的是球的位移矢量 。
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光流在很多领域都有应用:在介绍光流的计算方法之前，需要明白光流的效果取决于这些假设:其实也很容易理解 ， 如果不满足上述条件，那么就找不到下一帧像素的位置 ， 自然也就无法计算其运动 。假设在时间dt之后，第一帧图像中的像素I(x，t)移动到第二帧图像中的(x dx，y dy) 。

2、深度学习在乒乓球比赛 视频分析中的应用有哪些?这是基于深度学习的计算机视觉分析方法在某一领域的新颖应用，是多个子任务的集合和掌握 。对比赛的分析不仅需要球的位置 ， 还需要外界环境的信息，多种信息融合，最终可以综合得出比赛状态 。可以从乒乓球视频中分析学习，可以从视频中学习一些技术和技巧，也可以学习一些击球和下水动作，可以改进自己的动作，提高自己的活跃度 。

如何得到分数？深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，给人们的日常生活带来了很多便利 。利用深度学习方法进行视频分析的速度非常快，每帧图像的平均处理时间只有0.5s左右 ， 因此将深度学习方法应用于视频分析具有重要的研究价值和意义 。一、目标检测技术现状目标检测问题一直是深度学习领域研究人员关注的问题 。目标检测的目的仅仅是找出目标在待检测图像中的位置，并预测类别概率 。

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