基于多特征融合的水果病虫害知识视频镜头检测算法

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.20.037

湖北农业科学 ›› 2022, Vol. 61 ›› Issue (20): 195-202.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.20.037

基于多特征融合的水果病虫害知识视频镜头检测算法

刘立², 丰洪才^1b, 黄清^1a

1.武汉轻工大学,a.数学与计算机学院; b.网络与信息中心,武汉 430023;
2.武汉市东西湖职业技术学校信息技术系,武汉 430023

收稿日期:2021-12-08 出版日期:2022-10-25 发布日期:2022-11-23
通讯作者: 丰洪才（1963-）,男,湖北汉川人,教授,博士,主要从事多媒体信息处理和计算机网络技术的研究,（电子信箱）fenghc@whpu.edu.cn。
作者简介:刘立（1986-）,女,湖北武汉人,中学二级教师,硕士,主要从事农业信息化的研究,（电话）18154307077（电子信箱）474614457@qq.com。
基金资助:
湖北省教育厅重点科研计划（D20101703）

Video shot detection algorithm of fruit pest knowledge based on multi feature fusion

LIU Li², FENG Hong-cai^1b, HUANG Qing^1a

1a. School of Mathematics and Computer Science; 1b. Network and Information Center, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China;
2. Department of Information Technology, Wuhan Dongxihu Vocational and Technical School, Wuhan 430023, Chin

Received:2021-12-08 Online:2022-10-25 Published:2022-11-23

摘要/Abstract

摘要： 为了提高农业知识视频镜头检测的准确性,以水果病虫害知识视频为例,运用一种多特征融合的自适应双阈值快速镜头检测方法。该方法分为初检和复检两个阶段,初检阶段根据人类视觉特点采用改进分块提取颜色特征,并结合自适应跳略方法筛选出镜头边界候选帧序列;复检阶段利用多特征融合方法对初检得到视频镜头边界进一步细化检测。结果表明,该方法能够有效实现水果病虫害知识视频镜头的快速分割,查全率大于93.5%、查准率大于93.4%,高效准确找出水果病虫害的镜头,提高农民对农业知识视频的利用率。

关键词: 水果病虫害知识视频, 镜头分割, 镜头相似性, 多特征融合, 双阈值

Abstract: In order to improve the accuracy of shot detection in agricultural knowledge video, taking fruit pest knowledge video as an example, an adaptive double threshold fast shot detection method based on multi-feature fusion was used. The method was divided into two stages： initial inspection and reinspection. In the initial inspection stage, the improved block was used to extract the color features according to the characteristics of human vision, and the candidate frame sequence of the shot boundary was selected combined with the adaptive skip method; in the inspection process, the multi feature fusion method was used to further refine the video shot boundary obtained from the initial inspection. The results showed that this method could effectively realize the rapid segmentation of fruit diseases and insect pests knowledge video shot, with a recall rate of more than 93.5% and a precision rate of more than 93.4%. It could efficiently and accurately find the shot of fruit diseases and insect pests, and improve the utilization rate of farmers'agricultural knowledge video.

Key words: fruit diseases and insect pests knowledge video, shot segmentation, lens similarity, multi feature fusion, double threshold

中图分类号:

S436.6

刘立, 丰洪才, 黄清. 基于多特征融合的水果病虫害知识视频镜头检测算法[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(20): 195-202.

LIU Li, FENG Hong-cai, HUANG Qing. Video shot detection algorithm of fruit pest knowledge based on multi feature fusion[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2022, 61(20): 195-202.

参考文献

[1] 李庆豪,杜浩. 乡村振兴战略下“三农”短视频的传播价值[J]. 青年记者, 2020(17):4-5.
[2] 徐子健,李鸿燕,薛辉,等. 基于直方图的二阶差分分域镜头检测算法及实现[J]. 上海工程技术大学学报,2019,33(1):58-61.
[3] KLERK M, VENTER W C, HOFFMAN A J.Parameter analysis of the Jensen-Shannon divergence for shot boundary detection in streaming media applications[J]. SAIEE Africa research journal, 2018, 109(3): 171-181.
[4] 李枫, 赵岩, 王世刚,等. 结合SIFT算法的视频场景突变检测[J]. 中国光学, 2016, 9(1):74-80.
[5] 王思文, 贾克斌, 王纯,等. 基于运动信息的镜头切变检测与关键帧提取[J]. 计算机工程, 2012(16):5-8.
[6] ABDULHUSSAIN S H, AL-HADDAD S, SARIPAN M I, et al.Fast temporal video segmentation based on Krawtchouk-Tchebichef moments[J]. IEEE access, 2020, 8: 72347-72359.
[7] DHIMAN S, CHAWLA R, GUPTA S.A novel video shot boundary detection framework employing DCT and pattern matching[J]. Multimedia tools and applications, 2019, 78(24):34707-34723.
[8] 于鹏, 王永滨, 柯雅明,等. 一种基于压缩域的视频镜头检测方法[J]. 电视技术, 2014(13):7-10.
[9] 朱威, 商明将, 荣意,等. 基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法[J]. 计算机科学, 2019, 46(2):280-287.
[10] TIPPAYA S, SITJONGSATAPORN S, TAN T, et al.Multi-modal visual features based video shot boundary detection[J]. IEEE access, 2017, 5: 12563-12575.
11] SHEN R K, LIN Y N, JUANG T Y, et al. Automatic detection of video shot boundary in social media using a hybrid approach of HLFPN
11 and keypoint matching[J]. IEEE transactions on computational social systems, 2017, 99:1-10.
[12] 郑慧君, 陈俞强. 基于MapReduce的快速视频镜头边界检测算法[J]. 图学学报, 2017, 38(1):76-81.
[13] LIU H,TAN T H,KUO T Y.A novel shot detection approach based on ORB fused with structural similarity[J]. IEEE access, 2019, 8: 2472-2481.
[14] 杨青宝. 自适应黄金分块SVM的运动视频特写镜头提取模型[J]. 科技通报, 2017(5):114-117.
[15] 曾凡锋, 王垚. 基于循环神经网络的渐变镜头检测技术[J]. 计算机工程与设计, 2019, 40(9):2558-2563.
[16] 何文斌, 魏爱云, 明五一,等. 基于机器视觉的水果品质检测综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11):15-21.
[17] 傅泽田, 苏叶, 张领先,等. 基于自适应双阈值的蔬菜病害知识视频分割方法[J]. 农业工程学报, 2013, 29(9):148-155.
[18] HUA K A,OH J H.Detecting video shot boundaries up to 16 times faster (poster session)[A]. Proceedings of the 8th ACM International Conference on Multimedia 2000[C]. Los Angeles, CA, USA, 2000.
[19] 全永志,高树辉, 杨孟京,等. 基于局部二值模式方法的USM锐化图像检验[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(12):112002.
[20] 白慧茹, 吕进来. 基于聚类方法改进的关键帧提取算法[J]. 计算机工程与设计, 2017, 38(7):1929-1933.
[21] 袁小娟,丰洪才,明巍. 基于颜色空间的镜头边界检测方法[J]. 计算机应用与软件, 2011(3):61-63.
[22] 张昊骕,朱晓龙,胡新洲,等. 基于SURF和SIFT特征的视频镜头分割算法[J]. 液晶与显示,2019,34(5):74-82.

[1]	熊维亮, 潘兴兵, 冯文龙, 刘余, 袁家富, 徐祥玉. 盐边县不同海拔植烟土壤肥力变化分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(12): 31-37.
[2]	熊明国. 微生物菌剂对草莓三种病害的防治效果及其对草莓生长的影响[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(12): 57-60.
[3]	袁观强, 梅贤钦, 吴正利, 包慧芳, 万中义, 陈云峰, 王会良, 黄树民, 闵勇, 龙同. 通山县枇杷病虫害调查初报及其防治策略[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(24): 90-93.
[4]	刘凯, 陈佩君, 何锐纯, 关子盈, 韩群鑫. 百香果对桔小实蝇生长发育的影响[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(16): 84-88.
[5]	王志静, 吴黎明, 宋放, 何利刚, 王策, 蒋迎春. 柑橘溃疡病发生规律及综合防治技术[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(24): 122-123.
[6]	张知晓, 季梅, 户连荣, 刘凌. 云南省核桃果实病害调查及真菌病原形态鉴定[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(20): 91-95.
[7]	王鹏程, 吴楚, 孙智, 彭新, 韩永世, 孙长城, 贾切. 宜昌市一种核桃黑斑病病原菌的分离及鉴定[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(18): 55-57.
[8]	何薇薇, 王奎, 蔡卫东, 刘丽君, 王玉奇. 黔南州核桃害虫记述[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(18): 58-61.
[9]	史芳芳. 草莓抗枯萎病分子标记初定位[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(13): 72-75.
[10]	王茹琳, 李庆, 刘原, 陆兴利, 王明田, 文刚, 罗家栋. 川北不同海拔果园猕猴桃溃疡病病株的空间格局分析[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(8): 79-83.
[11]	徐慧娟, 王蕊蕊, 杨振德, 吴广, 蒙海勤, 汪筱雪. 胶孢炭疽菌对核桃叶生理生化特性的影响[J]. 湖北农业科学, 2018, 57(22): 70-73.
[12]	杨鹤同, 薛正, 程嘉倩, 邹开宇. 性信息素迷向法对江苏省句容市桃园梨小食心虫防效研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(8): 91-93.

基于多特征融合的水果病虫害知识视频镜头检测算法

Video shot detection algorithm of fruit pest knowledge based on multi feature fusion

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 12

编辑推荐

Metrics

本文评价