基于语义的体育视频图像自适应缩放算法研究的任务书.docx

基于语义的体育视频图像自适应缩放算法研究的任务书
任务书
一、任务背景和意义
随着全球人口素质的提高，体育活动的普及已经成为全球趋势，越来越多的人开始关注体育运动。由于互联网和移动设备的普及，一些体育赛事已经不再仅仅是传统电视媒体所能涵盖的范围，而是可以通过多种形式来呈现和传播，如网络直播和短视频等。然而，在网络直播和短视频方案中，视频画面的宽高比可能与观看设备的宽高比不一致，这将导致视频画面在观看过程中出现变形或者裁剪现象，影响用户的观看体验。因此，如何保证体育赛事在各种观看设备中都能够有最佳的观看效果，成为了一个极具挑战性的问题。
二、任务描述
本任务旨在通过研究基于语义的体育视频图像自适应缩放算法，解决视频画面在不同设备下宽高比不一致的问题，从而提升用户的观看体验。具体任务要求如下：
1.了解体育视频的相关领域知识，了解体育比赛视频流的特点以及观看设备的特性。
2.研究目前基于语义的体育视频图像自适应缩放算法的相关文献，掌握该算法的核心思想和研究现状。
3.实现基于语义的体育视频图像自适应缩放算法，并优化算法的性能和效果，保证算法的高效性和实用性。
4.测试该算法在不同设备和不同分辨率下的表现，评估算法的实用性和效果。
三、任务技能要求
1.良好的体育视频领域知识和图像处理相关领域知识；
2.良好的编程能力和数学基础；
3.熟练掌握至少一种图像处理库，并有相关实践经验；
4.熟练掌握至少一种深度学习框架，并有相关实践经验。
四、任务完成要求和评价标准
1.按照任务描述完成项目代码和实验报告，撰写技术文档；
2.准确理解所学知识，具有独立思考能力和解决问题的能力；
3.项目代码要求有一定的扩展性，可以修改实现新的功能；
4.实验报告要求结构清晰，实验数据准确，表述流畅，措辞准确。
五、参考文献
1.张凯,黎彤,杨涛等.基于语义的视觉图像缩放算法[J].计算机应用研究,2016,33(8):2365-2368.
2.夏旺成.基于图像分割和级联卷积神经网络的缩放适应算法研究[D].西安交通大学,2019.
3.陈亮,王峻标,张洁毅等.基于视网膜模式的自适应图像缩放算法研究[J].通信技术,2015,48(5):433-437.
6.郑海萍.图像处理算法及应用[M].机械工业出版社,2015.
7.周俊竹,黄红云,李德毅.神经网络模型的研究和应用[M].北京工业大学出版社,2012.
六、参考设计和实现
1.分离出体育比赛视频流的每一帧图像，进行图像预处理和特征提取，得到每一帧图像的语义信息。
2.基于特征点的相似性匹配算法，计算特定场景下的两组图像之间的相似程度。
3.基于相似程度和语义信息，分析设备的宽高比和当前视频画面的宽高比，进行相应的自适应缩放。
4.结合深度学习技术，设计优化算法，提高缩放效果和算法的性能。
5.实现并测试设计算法，评估实际效果。
七、完成时限和计划
本任务时限为两个月，具体计划如下：
第一周：了解任务背景和意义，阅读相关文献并开始了解体育比赛视频流的特点。
第二周-第三周：深入阅读相关文献，掌握基于语义的体育视频图像自适应缩放算法的研究现状和关键技术，明确任务和完成目标。
第四周-第五周：开展实验设计、算法实现和测试工作，整理实验数据和结果。
第六周-第七周：修改和完善算法，记录算法的实现细节，完善实验报告和撰写技术文档。
第八周-第九周：主要工作是撰写实验报告和技术文档，准备论文并参加技术交流和研讨会议。
注：以上的任务计划具有一定的灵活性，可根据任务进展情况进行调整。