視頻多演算法融合

A. 多視頻疊加-黑色素材疊加

視頻疊加演算法-白色素材疊加
視頻疊加算拆陪笑法-彩色素材疊加
視頻疊加演算法-彩色加亮融合
視頻疊加演算法-彩色均值融合

如果想在之上疊加一個靜止圖片很簡單，像ffmpeg的濾鏡、opencv等都能實現。但是假如文字擁有動畫，而且文字出現比較頻繁，全部使用序列的png圖像會很大。例如如亂氏下的素材：

雖然與白色素材疊加演算法中所用素材相同，但目的不同，以下demo將素材以「黑色部分疊加，白色區域透明」的效果疊加到視頻之上。

原視頻：

這是效果：

註：

選用16作拐點的話，會出現大量泛白區域，所以選用32作為拐點來分離出黑色區域。但是同樣會忽視某些細節。當然，很可能這些細節是由於編碼的「有損」而產生的。使用200 作為全透明峰值。
y為素材視頻對應點的Y值，d（包含uv）為輸出幀的數據
if y< 32
d設置為黑色
else if y< 200
d按比例趨近黑色
else
忽視素材疊加，取原幀對應點數據
具體解釋參看 視頻疊加演算法-白色素材疊加

三 待改進

2 會忽略素材視頻中的細節，最終視頻中有鋸齒。

3 對於半透明處，也就是演算法中 d按比例趨近黑色處，該計算方法會使得輸出視頻旅含透明略顯生硬，梯度並不明顯，該處計算方法待改進。

B. 如何在電腦上快速合並多段視頻素材，求方法

筆者在生活中經常拍螞檔散攝一些短視頻，有時為了工作也需要把兩段甚至更多的視頻進行合並。下面就給大家介紹一種合並視頻的方法。
開啟分步閱讀模式
工具材料：
電腦
QQ影音
需悶氏要合並視頻
操作方法
01
1.視頻的合並我們一般需要藉助一些視頻處理軟體。今天我們就用常見的播放軟體QQ影音來完蠢盯成。相信大家的電腦上都有這個軟體吧。
雙擊打開QQ影音軟體。

02
2.不需要打開任何視頻。只要在播放區域的黑屏部分右擊，彈出快捷菜單。選擇「轉碼/截取/合並」——「音視頻合並」。

03
3.在彈出的對話框中單擊「添加文件」按鈕。

04
4.接下來在彈出的對話框中選擇需要合並的視頻文件。

05
5.添加進去的文件可以選中調整改變順序的。（如果不需要調整請忽略。）

06
6.同時，還可以對生成文件的參數（格式、解析度、編碼等）進行調整。（也可忽略這一步。）
07
7.修改好要生成的文件名和保存路徑，單擊「開始」按鈕。

08
8.完成後我們就可以在保存的路徑看到合並後的文件了。

C. 設計一種圖像數據融合演算法，對多聚焦圖像進行融合

融合演算法fusion
algorithm
如：（多感測器單目標位置融合演算法）
經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合演算法，即對8組引導數據，按照某種估計准則函數
融合演算法fusion
algorithm
如：（多感測器單目標位置融合演算法）
經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合演算法，即對8組引導數據，按照某種估計准則函數

D. 如何實現兩個視頻畫面融合技術

我大致明白你說的意思！
我熟悉Adobe premiere pro 那我就用這款軟體為製作軟體來說明：
你在做的時候把兩雹皮段視頻疊加，這兩段就是你說的一個遠景一個近景，疊加之後你把其中的一段視頻使用漸隱效果，然後改變它的透明簡肆斗度，然後再稍加潤色就能做成你說的攔磨效果！

E. 解讀 | 從合肥雪亮工程建設看安防真智能落地

近年來，隨著AI及物聯網技術的不斷發展，也隨著警務工作改革和 社會 安全需求的不斷變化，為了落實中央和公安部「公安大數據」建設的要求，以「雪亮工程」為代表的新一代技防工程正在緊鑼密鼓的有序推進。各地公安立足實戰，開展了智慧警務和公安大數據系統的建設和升級。其中，採用華為智能視頻雲技術方案作為主體框架的合肥雪亮工程，對於各地公安的信息化、實戰化、數字化建設都具有參考性意義。

公安技防工作的三個階段和存在的問題

在探討合肥雪亮工程項目前，我們有必要回顧一下我國視頻技術應用於公安實戰的歷程。視頻偵查實戰應用包括視頻偵查理論體系、視頻偵查技術、視頻偵查應用體系等三個方面。從無到有、從有到強、從強到精，視頻從文件到資產的演變，也成為了涵蓋具象、資產、背景、軌跡等多要素融合的體系化大數據。但在現實應用中，視頻技術應用於大數據還存在較大制約和諸多問題。

1、由於平台和業務相互獨立、人員辦公地點不一致，使得多警種、多資源、多手段的協作成為難點。

2、介面多樣、運行分散，規模化管理難度大，容易形成多平台下的信息孤島。

3、視頻智能演算法部署存在資源利用率低、跨區域共享困難以及演算法綁定應用使得應用難創新等問題。

4、人流密集的關鍵卡口（步行街、火車站、 汽車 站、飛機場等）漏拍和重復抓拍等效率、效能問題突出。

5、海量攝像機的智能化升級和改造亟待解決。

6、視頻數據與公安信息網的整合和一體化建設問題。

分析上述問題，我們不難發現，視頻技術服務於公安和大數據所存在的問題，可以歸結為技術、規則和平台搭建三方面，也就是演算法、算力和雲平台建設。算力不足制約前端大腦、演算法封閉制約開放平台和應用創新、雲平台搭建的孤立和本地化制約多業務部門的數據交融和共享。如何搭建跨警種和跨區域的開放平台？如何解決智能時代新的信息孤島？如何讓安防從被動防禦向主動出擊轉變？合肥雪亮工程的建設，給了我們一個很好的參考。

解讀：管理布局和實戰落地

合肥雪亮工程的布局，圍繞著「514N」展開。即：建立並織密綜治防控、人像感應採集、車輛特徵捕獲、無線網路信息採集、高空立體防控五張網；打造全市一片雲，在雲端實現軟硬體、數據與業務、演算法和應用的解耦；構建視頻共享服務、視頻圖像解析、大數據存儲、大數據挖掘等四個平台；吸收「514」的結果，建立公安視頻圖像、綜合治理、 社會 視頻等一系列應用服務平台，將視頻大數據進行無限深挖、解析、呈送、分禪做發，實現一個數據單元的N種應用。

1、 智能視頻雲落稿啟地讓共享成為現實。華為作為合肥雪亮工程的智能視頻雲供應商，最重要的就是要解決實現要解決在「514N」布局中提出的多網共享和交融問題。多警種、多業務單元以及龐大的 社會 攝像機存量，想要統一吸納、分級管理，是一個非常復雜的過程。前端設備相對獨立、業務屬性不盡相同、業務訴求多種多樣，僅僅是終端智能遠遠達不到海量數據收集和管理的訴求。這需要一個強有力的雲平台將現有資源進行有效整合，在「端」實現智能的同時，讓邊緣域同時進行二次結構化處理，並將結構化數據交付雲端，進而完成邊緣感知、雲端認知的過程。在這里我們可能要有疑問，一個城市，數以百萬計的攝像機（包含公安和其他應用場景）賀敬衡，真的能夠集中到一個平台進行匯集和解耦嗎？如果從海量數據下的雲服務看，只要本著「物理分散、邏輯統一」的方式，將復雜的端設備和邊緣結構數據接按照「相對獨立、絕對統一」的軟硬體+雲平台方式進行先解耦、後耦合的方式處理，是完全可以實現的。這區別於之前我們理解的視頻雲業務，原來的視頻雲，在我們的理解里，大多是在前端和邊緣節點的智能，這是相對智能，僅僅完成了感知的過程。而PaaS級的公有雲智能，或者說是真智能，才能在雲平台完成「既獨立又統一」的功能，而不是「大腦遲緩、器官靈活」的局部智能。

2、演算法開放，打通封閉，確保實戰應用落地。傳統安防生態決定的演算法各成一家、互不相同的局面至今仍舊是困擾公安大數據落地的難題之一。演算法的僵化，直接制約了各個業務單元個性化的需求，給服務實戰造成了人為的障礙。華為中國地區部副總裁、安平系統部總裁岳坤在之前的演講中曾經提到，智能攝像機不只是人像攝像機，不僅僅要看人看車，更要有一個開放的演算法訓練平台，幫助用戶根據業務需要快速訓練生成演算法。在實踐中，我們也看到華為在多演算法融合、打破演算法壁壘上給出的解決方案。合肥雪亮工程建設中，採用了多演算法倉以實現不同企業間的演算法為同一平台服務的目的。多演算法倉統一引入，兼容數廠商的諸多演算法，實現上下級跨域演算法集中管控和共享，解決跨區域演算法間無法互相配合的問題。在提供演算法訓練的同時，能夠讓更加開放的平台賦能業務，在PaaS層完備的情況下，讓生態夥伴利用自身優勢提供SaaS服務，以實現平台場景的落地和快速部署。尤其是在5G時代來臨之際，高速網路+靈活的應用，對機動作戰、安保巡邏有重大意義。

3、提升算力，確保信息獲取全面、及時、高效。人臉識別落地安防過程中，遇到最大的問題，場景還在其次，首當其沖的就是算力問題。如高敏感、高人員密度區域的大流量快速人像檢索和識別，一直是困擾智能化識別的難題之一，一旦單位面積內人員密度達到一定程度，攝像機往往會出現漏拍、重復抓拍等情況，造成危險預警漏洞、存儲和傳輸資源浪費。合肥部署的城市門禁系統中，如淮河路步行街，使用了華為最新的升騰310晶元，抓拍效率獲得大幅提升。該系統前端設備能夠支持200張/幀的抓拍，遠高於業界20張/幀的能力。在4K監控下，大視野，監控范圍達30m，人流密度大，抓拍仍然不漏人，並且重復率小於8%，也遠遠領先於業界20%的重復率。不講演算法的算力是癱瘓，不講算力的演算法是傻瓜。只有算力演算法相輔相成，才能夠讓智能化發揮最大的優勢。

4、科學部署，讓資源為我所用。在雪亮工程、平安城市建設中，如何利用設備和系統執行任務、在同等數量基礎上提升效率，是一筆經濟賬，也是最終效果的重要保證之一。在合肥的雪亮工程建設中，華為特別注意了多單位設備和數據的兼容性問題和科學部署發揮設備最大效能的問題。據資料顯示，合肥市在採集虛擬卡口數據時，復用任意廠家、品牌高清監控攝像機，均可實現車輛的特徵的抓取和鎖定。在部署方面，卡口的虛實結合，虛擬卡口與常規卡口的數據融合，構建了卡口大數據系統，有效保證了車輛的信息抓取、軌跡鎖定、區域和頻度分析的可行性和可靠性。城市重點區域的攝像機高低搭配，高點攝像機掌控全局，地面點位攝像機掌握細節，實現了城市的立體化防控。而1拖N給的賦能，又給IPC裝上智能化大腦。城市中巨大的普通IPC存量和智能攝像機相對較高的價格讓大批普通IPC的迭代和更新存在很大的現實經濟問題和技術難題。對此，合肥視頻偵查支隊與華為合作實驗，通過在支隊門口新部署1台智能攝像X2221-CL ，完成了現網2個普通攝像機的智能化改造。1個大腦，帶了多個眼睛，實現智能化能力數倍提升，有效解決了升級和聯動問題。

經過一年多的實戰檢驗，合肥的雪亮工程在多輪驅動+智能雲的加持下，在街面侵財類犯罪打擊、網上追逃等方面取得了亮麗的成績：2018年，合肥視頻支隊偵查隊共抓獲各類違法犯罪嫌疑人員1564人，抓獲數同比提升215% ；全市扒竊警情，同比大幅下降40.42%；全市盜三車警情，同比下降25.27%。僅2019年前三個月，視頻支隊就抓獲463人；其中向行動隊推送137人，特警43人，分局283人。在有效的震懾了犯罪分子的同時，也有效的降低了發案率。

合肥雪亮工程建設的啟示

合肥雪亮工程的建設，是近年來眾多智慧公安和公安大數據項目中的一個，也是非常具有代表性的一個。智能化的真正落地，讓安防從被動防禦變成主動主動出擊、讓數據從孤島成為公共資源成為可能。透過合肥的雪亮工程項目，我們可以稍作總結，為公安大數據一體化建設總結寶貴經驗。

1、雲是智能化落地的基礎。泛在智能時代，物聯網前端設備爆發，要實現這些設備的有效管理，實現「邊+端」的數據高效吸收並讓視頻大數據在賦能各行各業中發揮關鍵作用，雲是繞不開的。邊緣智能+雲智能才是真正的智能，偏居一隅的數據抓取、分析，只能讓數據服務客戶，而不能將數據變成 社會 價值形成高密度應用。

2、 建設生態，深度賦能用戶。視頻監控發展到今天，設備掌握在企業手中，但是設備所拍攝、存儲下來的數據卻是用戶的，這部分數據在未徵得用戶授權的前提下是不能運營並利用的。應用的落地、場景的細分，一個企業無法面對N個場景，在開放演算法平台、提供演算法訓練的基礎上，是必要將更多的應用交給夥伴去完成，大企業自身提供平台，做技術服務型公司，這才是一個 健康 市場應有的狀態。

3、在強調雲服務集成的同時，必須保證硬體、場景的底層物理分散和雲端的邏輯統一。這是一個不斷解耦和整合的過程，只有這樣，才能在滿足大平台規劃的同時，以基層業務為中心，確保應用的快速落地，也確保數據能夠順利的匯集並二次、三次利用。讓安防從一個被動防禦的過程變成主動出擊的過程，才能完成視頻監控變客為主、打防結合的使命。

F. 什麼軟體能融合視頻和圖片

用數碼大師可以將視頻和圖片融合，用數碼大師融合視頻和圖片的方法如下：

1、打開數碼大師軟體，然後找到界面上面「添加相片」點擊它就能導入照片，這個軟體可以同時加入多張照片。如果想改變照片的播放順序，用滑鼠直接拖拽照片就能調整了。如果想為照片命名、配上自己的心情或者感悟等文字時，點擊「添加相片」左邊的「修改名字/注釋/旁白」就可以了。