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视频时间序列数据分析

Meetup:Paris 主讲人:Daniel Holbling-lnzko 内容整理:彭峰 本文来自 VideoTech 公司的工程师在 Global Video Tech Meetup 上的演讲,主要介绍了视频分析中时间序列数据的概念 ,就数据来源、数据基数以及数据基数所带来的问题进行了讨论,得出了传统的数据库并不能很好应对视频分析中的时间序列数据场景,最后介绍了对应解决方案。 目录 时间序列和视频分析 数据从何而来 数据基数——Cardinality kills you! 数据基数巨大带来的问题 基数问题的解决方案——Splitting 时间序列和视频分析 时间序列是在特定时间点的一系列测量。 视频分析的本质是去追踪某些相关指标,在不同时间点上指标的值组合起来最终在本质上是图的形式。

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WebRTC视频数据流程分析

本文来自《WebRTC Native开发实战》书籍作者许建林在LiveVideoStack线上分享中的内容,详细分析总结 WebRTC 的视频数据流程,并对大型项目如何快速上手:分析方法,如何在工作中按需进行定制开发或调试分析问题等内容进行了深入解读 本次分享的主题是WebRTC视频数据流程分析,主要内容可以分为以下几个部分: WebRTC 代码库简介 分析方法 视频流程介绍 实战:客户端视频录制 WebRTC 代码库简介 1.1 WebRTC简单介绍 第三章:基本流程分析:这里的基本流程与我们此次分享的内容有些区别,这里的基本流程更多的是如何使用WebRTC的接口,实现简单的1V1的音视频通话,也就是Demo实现的一个功能。 视频流程介绍 WebRTC的视频数据流程在各个平台基本上都是一致的。 其实图中只是视频流程中调用栈的总结,书中有一章节的内容总结了视频数据流程的更多示例代码的分析以及讲解。 实战:客户端视频录制 首先要明确需求:1.

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    智能视频分析系统的大数据应用

    智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效,大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。 AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容,根据获取视频里的关键信息、标识,产生相对应的警报时间和警报监管方式,大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。 AI依靠Cpu强劲的测算作用,视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息,获得大家想要的违规警报信息内容。 销售市场上面有完善的智能视频分析算法,如智能施工现场安全帽配戴监管、车辆识别、车系统计分析、烟火鉴别、攀登、彷徨、工作人员辞职等标准。 比如,面部识别系统,根据创建面部捕获数据库系统,面部信息内容存档,与个人信息建立关系,在实际应用情况下佩戴安全帽,避免外界工作人员侵入、车辆识别、实体模型记数统计分析等智能分析技术,进一步提高现场安全系数

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    视频直播:实时数据可视化分析

    一、解决方案描述 (一)概述 本方案结合腾讯云CKafka、流计算Oceanus、私有网络VPC、商业智能分析BI等,对视频直播行业数字化运营进行实时可视化分析视频直播场景 (二)方案架构及优势 根据以上视频直播场景,设计了如下架构图: 架构图 涉及产品列表: 流计算Oceanus 私有网络VPC 消息队列CKafka 云数据库MySQL EMR集群HBase 登陆MySQL云数据库 登录 新建数据库 打开SQL窗口或可视化页面创建数据库和表: CREATE DATABASE livedb; --创建数据库列表 (六)创建商业智能分析 商业智能分析 只需几分钟,您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作。 添加数据源->MySQL,填写完成后点击测试连接。 三、方案实现 接下来通过案例为您介绍如何利用流计算服务Oceanus实现视频直播数字化运营的实时可视化数据处理与分析

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    谷歌DeepMind|分析百万NHS数据预警失明(视频)

    具体项目请点击视频观看 ? 坐落于伦敦的Moorfields眼科医院在周二表示,他们会为DeepMind提供一个数据库,包括一百万个眼部扫描数据、病情诊断以及年龄数据。 虽然这些记录都已被加密,员工们无法阅读,而且谷歌表示不会将这些数据用于商业用途,但批评家们还是攻击称NHS没有经过患者们的同意就给予公司访问敏感数据的权限。 “从一开始我们就已经明确患者的数据不会在任何一个阶段会与谷歌账号产生关联。” --Mustafa Suleyman, DeepMind Moorfields说,任何可能确定患者身份的数据都已经从眼部扫描数据中移除,并且DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman也坚持让公司经历最严格的审查 该协议表明DeepMind在Moorfield同意把这些数据卖掉之前只能利用数据进行研究用途。“从一开始我们就已经明确患者的数据不会在任何一个阶段会与谷歌账号、产品或是服务产生关联。”

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    视频直播:实时数据可视化分析

    文中以视频直播礼物打赏的场景为例,展示全/半托管服务下开发的便利,便于读者对视频直播系统的设计有一个初步的了解。 1 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus、私有网络 VPC、商业智能分析 BI 等,对视频直播行业数字化运营进行实时可视化分析视频直播场景 1.2 方案架构及优势 根据以上视频直播场景,设计了如下架构图: 架构图 涉及产品列表: 流计算 Oceanus 私有网络 VPC 消息队列 CKafka 云数据库 MySQL EMR 只需几分钟,您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作。 添加数据源->MySQL,填写完成后点击测试连接。 3 方案实现 接下来通过案例为您介绍如何利用流计算服务 Oceanus 实现视频直播数字化运营的实时可视化数据处理与分析

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    视频直播:实时数据可视化分析

    作者:spiderwu,腾讯 CSIG 高级工程师 1 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus、私有网络 VPC、商业智能分析 BI 等,对视频直播行业数字化运营进行实时可视化分析 视频直播场景 1.2 方案架构及优势 根据以上视频直播场景,设计了如下架构图: 架构图 涉及产品列表: 流计算 Oceanus 私有网络 VPC 消息队列 CKafka 云数据库 MySQL EMR 创建商业智能分析 商业智能分析(Business Intelligence,BI)支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控,是新一代的敏捷自助型 BI 服务平台。 只需几分钟,您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作。 添加数据源->MySQL,填写完成后点击测试连接。 3 方案实现 接下来通过案例为您介绍如何利用流计算服务 Oceanus 实现视频直播数字化运营的实时可视化数据处理与分析

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    基于R的Bilibili视频数据建模及分析——聚类分析

    基于R的Bilibili视频数据建模及分析——聚类分析篇 0、写在前面 1、数据分析 1.1 聚类分析 1.2 聚类统计 1.3 系统聚类 1.4 Kmeans与主成分分析 2、参考资料 ---- ,但文章讲述只涉及到一个数据集,并且对于每个数据集的分析数据大小在110条左右 数据来源于和鲸社区 https://www.heywhale.com/mw/dataset/62a45d284619d87b3b2b9147 /file 数据字段描述说明 title:视频的标题 duration:视频时长 publisher:视频作者 descriptions:视频描述信息 pub_time:视频发布时间 view:视频播放量 comments:视频评论数 praise:视频点赞量 coins:视频投币数 favors:视频收藏数 forwarding:视频转发量 1、数据分析 数据分析阶段一共分为三个角度进行分析,分别是变量相关性分析 fviz_pca_ind():是factoextra 包中的函数,能够以散点的形式展现数据分析结果。

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    Python数据分析相关资料整理(博客&视频链接)

    (python爬虫相关知识); 数据分析学习; 数据可视化学习。 /learn/563 数据分析 Python数据分析的学习主要是对相关库的使用,比如数据整理需要用到numpy和pandas库,数据描述与分析分析则主要用到pandas库,从某种程度上讲,利用python 进行数据分析的学习过程就是对库的学习过程。 itemID=1155292511&pc=3 视频: 用python玩转数据:https://www.coursera.org/learn/hipython [视频为cousera认证课程,全程中文] 相关中文学习资源如下: 图书:《Python数据可视化编程实战》 至此,Python数据分析相关学习内容介绍完了,上面介绍的多种资源,每个阶段只需选择其中的一种进行深入即可,更多更深的内容则需要自己去实践摸索

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    视频智能分析系统

    视频智能分析系统通过各大品牌的摄像头对现场的人员行为、动作、穿戴的分析,此分析是基于视频智能分析系统,运用视频智能分析系统结合人工智能深度学习技术,对出现在摄像头监测画面中的人的状态跟物体的状态进行实时分析 视频智能分析系统对监控摄像头监测的视频画面进行实时监测,当视频智能分析系统发现画面内出现设定的异常状态时,随机系统主动触发告警提示,并通过短信等方式进行通知。 SuiJi监控视频智能分析软件为建筑施工、煤炭、石化、交通、工地、车间、工厂园区、校园等质量安全管理提供了先进技术手段。 监控视频智能分析系统在工厂场景下可以实现的算法如下:1、厂区区域入侵智能报警盒 2、厂区火焰检测智能盒 3、 厂区安全帽检测智能盒 4、 厂区车辆超速智能分析盒 5、厂区口罩检测智能盒 6、 厂区抽烟检测智能盒

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    智能视频分析系统

    在各方面的真实运用中,将人工智能视频分析关键技术于传统式视频监控行业已变为完成当代技术性综合性视频管理方法的硬性需求。 燧机科技智能视频分析系统是一种涉及到数字图像处理、计算机视觉、人工智能等方面的智能视频分析商品。它可以分析视频地区、物件遗留下或遗失、逆向行驶、群体相对密度出现异常等异常现象,并立即推送警报信息内容。 燧机科技人工智能视频个人行为分析涉及到多种多样优化算法,包含深度学习算法、视频结构型技术性、图像识别算法、面部较为优化算法、身体鉴别优化算法、活体算法、3D画面矫正算法、移动侦测算法、图像比对算法、物体轨迹算法 选用燧机科技视觉效果人工智能视频个人行为分析技术性,可完成即时分析、实时鉴别和即时预警信息,鉴别视频中必须预警信息的操作和姿态,达到安全性监控情景中不安全行为鉴别的必须。 它转变了过去视频处于被动监控的情况,不但仅限于给予视频照片,还积极智能分析、鉴别和区别视频信息内容,可以订制事情种类,一旦出现异常或紧急状况可以立即警报,其在安全领域的运用将必然地有利于摆脱人力资源疲惫的局限

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    视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享

    视频:R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 生存分析是一种回归问题(人们想要预测一个连续值),但有一个转折点。 它与传统回归的不同之处在于,在生存分析中,结果变量既有一个事件,也有一个与之相关的时间值,部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。 本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 普通最小二乘回归方法不足,因为事件发生的时间通常不是正态分布的,并且模型无法处理删失,但这在生存数据中很常见。 机器故障时间 生存分析别名 由于生存分析在许多其他领域很常见,因此也有其他名称 可靠性分析 持续时间分析 事件历史分析 事件发生时间分析数据数据包含来自北中部癌症治疗组的晚期肺癌患者。 这可能更适合 协变量的值随时间变化 没有明显的里程碑时间 时间相关协变量数据设置 对时间相关协变量的分析R需要建立特殊的数据集。

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    视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

    本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据普通最小二乘回归方法不足,因为事件发生的时间通常不是正态分布的,并且模型无法处理删失,但这在生存数据中很常见。 ,因此也有其他名称可靠性分析持续时间分析事件历史分析事件发生时间分析数据数据包含来自北中部癌症治疗组的晚期肺癌患者。 ----点击标题查阅往期内容R语言生存分析数据分析可视化案例左右滑动查看更多01020304默认图  带相关置信带(阴影区域)的阶跃函数(实线)。 这可能更适合协变量的值随时间变化没有明显的里程碑时间时间相关协变量数据设置对时间相关协变量的分析R需要建立特殊的数据集。  数据获取在下面公众号后台回复“肺癌****数据”,可获取完整数据。----本文摘选 《 R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。

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    基于R的Bilibili视频数据建模及分析——建模-因子分析

    基于R的Bilibili视频数据建模及分析——建模-因子分析篇 0、写在前面 1、数据分析 1.1 建模-因子分析 1.2 对数线性模型 1.3 主成分分析 1.4 因子分析 1.5 多维标度法 2、 ,但文章讲述只涉及到一个数据集,并且对于每个数据集的分析数据大小在110条左右 数据来源于和鲸社区 https://www.heywhale.com/mw/dataset/62a45d284619d87b3b2b9147 /file 数据字段描述说明 title:视频的标题 duration:视频时长 publisher:视频作者 descriptions:视频描述信息 pub_time:视频发布时间 view:视频播放量 comments:视频评论数 praise:视频点赞量 coins:视频投币数 favors:视频收藏数 forwarding:视频转发量 1、数据分析 数据分析阶段一共分为三个角度进行分析,分别是变量相关性分析 、聚类分析、建模-因子分析 下文讲述建模-因子分析阶段 1.1 建模-因子分析 建模-因子分析阶段主要涉及自变量和因变量的关系分析,以及相应的建模分析,主要包含以下方面:对数线性模型、主成分分析、因子分析

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    各种NGS组学数据分析异同点视频讲解

    所以分析要点就是哪些已知的外显子覆盖度不够好,是探针捕获失败还是样本本身变异呢?外显子的哪些区域跟参考基因组序列不一样呢? 所以分析要点是哪些外显子被连接起来了?每个外显子都被覆盖了吗? ChIP-seq测的是目标蛋白结合的DNA序列,取决于目标蛋白的结合能力,所以它的分析要点就是这些DNA序列在基因组的位置。 但是它肯定不能像ChIP-seq数据那些很明显形成一些峰,下面可以看比较差异。 ? 写在最后 上面的WGS,WES,RNA-seq组与ChIP-seq之间的异同我曾经在生信菜鸟团QQ群里面讲解过,以QQ群视频的形式,而且还录制了视频,大家可以在公众号后台回复"组学"就可以获取啦! 其实还有关于这几个组学数据分析的异同点, 暂时还没有时间来整理: ? (1)使用范围有所不同。外显子组测序只能对已知基因组序列信息的物种进行测序,而转录组测序没有这样的限制。

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    生物信息数据分析教程视频——15-clusterProfiler包+ClueGO做富集分析

    生物信息数据分析教程视频— —07-TCGA数据库: R基础:生信分析的R语言基础教程都在这里了,包括语法,绘图和数据分析。 生物信息数据分析教程视频——01-TCGA数据库RNAseq数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——02-TCGA数据库miRNA数据下载与整理 生物信息数据分析教程视频——03-有关TCGA数据库临床数据的问题 生物信息数据分析教程视频——04-TCGA数据库中SNV和CNV数据的下载 生物信息数据分析教程视频——05-TCGA数据库中甲基化数据的下载和整理 生物信息数据分析教程视频——06-GEO数据库中芯片数据的下载和整理 生物信息数据分析教程视频——07-TCGA数据库:基因的表达探索 生物信息数据分析教程视频——08-TCGA+GTEx数据库的数据整理 生物信息数据分析教程视频——09-TCGA+GTEx数据库联合表达分析 生物信息数据分析教程视频——11-筛选相关性基因 生物信息数据分析教程视频——12-基因之间的相关性分析及可视化 生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq

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    BVS智能视频应用分析

    智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备,并且通过智能化图像识别处理技术,对各种安全事件主动预警,通过实时分析,将报警信息传导综合监控平台及客户端。 可引入智能视频分析事件综合管理系统,可以协助管理人员对视频监控画面实时监控预警,及时发现安全隐患触发报警。在人员安防检测、机器运行监测、烟火识别监测等方面有重要作用。 高速公路视频分析报警系统是基于智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对高速公路人员进行识别、实时分析报警,复杂的场景识别率高达95%以上。直接对视频监控区域的画面实时监测预警。 智能视频分析校园应用 目前各大中小学都普遍存在着校园面积大、场地分散,学生众多,校园周边的环境复杂等特点,导致近年来校园安全事件频繁发生。 本系统以摄像机代替人眼,用智能分析模块代替人脑的思维分析,在不需人为操作的情况下对视频序列自动地进行前景提取和目标跟踪,异常发生时自动报警,在减轻保安工作量的同时也使得监控系统更加智能、主动,预警更加及时

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    视频监控ai分析系统

    视频监控ai分析系统软件是一种新一代的视频分析技术手段,也是ai技术在安全领域的极致运用的体现。视频监控ai分析系统技术 突破了传统式监控技术的阻碍。 图片传统的视频监控设备存在手动管控查询耗时费力,预警信息对策不迅速,过后调查取证艰辛,数据信息利用率低,不能考虑到客户的诉求。 视频监控ai分析系统软件帮助企业安全工作方式,智能化的为企业保驾护航生产施工各处安全难点。 图片视频监控ai分析技术选用GPU计算,对视频流开展即时分析,对图片开展分析,而传统化的视频那款多没有分析预警功能,相对而言网络服务器分析高效率低许多。 关键的差异取决于视频监控ai分析技术可以做好同时分析好几百路视频,而传统化的视频监控只有人工的分析监控几十路视频就已经很费劲了。

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