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On the use of semantic technologies for video analytics
Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing Pub Date : 2020-05-13 , DOI: 10.1007/s12652-020-02021-y
Luca Greco , Pierluigi Ritrovato , Mario Vento

The rapid proliferation of smart devices, surveillance cameras, infrastructures and buildings enhanced with the Internet of Things (IoT) technologies has led to a huge explosion of contents, especially in the video domain, determining an ever increasing interest towards the development of methods and tools for automatic analysis and interpretation of video sequences. Through the years, the availability of contextual knowledge has proven to improve video analysis performances in several ways, although the formal representation of semantic content in a shareable and fusion oriented manner is still an open problem, also considering the wide diffusion of Fog and Edge computing architectures for video analytics lately. In this context, an interesting answer has come from Semantic Web (SW) technologies, that opened a new perspective for the so-called Knowledge Based Computer Vision (KBCV), adding novel analytics opportunities, improving accuracy, and facilitating data exchange between video analysis systems in an open extensible manner. In this work, we propose a survey of the papers from the last eighteen years, back when first applications of semantic technologies to video analytics have appeared. The papers, analyzed under different perspectives to give a comprehensive overview of the technologies involved, reveal an interesting trend towards the adoption of SW technologies for video analytics scopes. As a result of our work, some insights about future challenges are also provided.



中文翻译:

关于使用语义技术进行视频分析

随着物联网(IoT)技术的增强,智能设备,监控摄像头,基础设施和建筑物的迅速扩散导致内容的爆炸性增长,尤其是在视频领域,这导致人们对开发方法和工具的兴趣与日俱增用于视频序列的自动分析和解释。多年来,事实证明,上下文知识的可用性以多种方式改善了视频分析性能,尽管考虑到Fog和Edge计算的广泛普及,以共享和面向融合的方式来形式化语义内容的形式表示仍然是一个悬而未决的问题。最近用于视频分析的架构。在这种情况下,语义Web(SW)技术带来了一个有趣的答案,它为所谓的基于知识的计算机视觉(KBCV)打开了新的视野,增加了新的分析机会,提高了准确性,并以开放可扩展的方式促进了视频分析系统之间的数据交换。在这项工作中,我们提议对过去18年中的论文进行一次调查,当时语义技术在视频分析中的首次应用已经出现。这些论文从不同的角度进行了分析,以对所涉及的技术进行全面概述,揭示了将SW技术应用于视频分析示波器的有趣趋势。作为我们工作的结果,还提供了有关未来挑战的一些见解。并以开放可扩展的方式促进视频分析系统之间的数据交换。在这项工作中,我们提议对过去18年中的论文进行一次调查,当时语义技术在视频分析中的首次应用已经出现。这些论文从不同角度进行了分析,以对所涉及的技术进行全面概述,揭示了将SW技术应用于视频分析示波器的有趣趋势。作为我们工作的结果,还提供了有关未来挑战的一些见解。并以开放可扩展的方式促进视频分析系统之间的数据交换。在这项工作中,我们提议对过去18年中的论文进行一次调查,当时语义技术在视频分析中的首次应用已经出现。这些论文从不同角度进行了分析,以对所涉及的技术进行全面概述,揭示了将SW技术应用于视频分析示波器的有趣趋势。作为我们工作的结果,还提供了有关未来挑战的一些见解。揭示了将SW技术应用于视频分析示波器的有趣趋势。作为我们工作的结果,还提供了有关未来挑战的一些见解。揭示了将SW技术应用于视频分析示波器的有趣趋势。作为我们工作的结果,还提供了有关未来挑战的一些见解。

更新日期:2020-05-13
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