基于电视节目内容的监控系统关键技术分析(3)

基于电视节目内容的监控系统关键技术分析

ｎ’ｅｅｎｉｅｒ

背景，这样的统计特征。依据这一特征。先对图像进行边

缘检测，如果发现某一块大尺寸图像连通区域的背景颜

一．．．．．—．．．．．．．．．，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．－．．．．．．－—．．．．．．．．．－．．．．－－．．．—．—．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．，．．．．．：：：：；－ｌ－Ｉ＿●‘；：？。

ｌ！二］

和自动记谱技术的日益成熟，已为基于内容的音频监控研究提供了必要的技术准备。笔者建议先将音频流按频

率进行分类和分割成语音和音乐。对于乐音因为其在敏

色均一致，且在此背景上含有多个颜色与背景不同的连

通子块，这些子块的边界尺寸均接近或相同，则初步确

感声音监控中的作用较小。在此系统中分离出去后，就不再继续处理，仅对敏感语音进行识别报警。语音识别

方面．鉴于以ＩＢＭ的ＶｉａＶｏｉｃｅ为代表的语音识别技术

定这是一块文字区域。

利用这一特性．对背景区域进行色彩聚类。然后在依据算法确定含有文字的背景区域。粗略分割出可能的文字背景区域。有效避免了复杂纹理特征的计算，同时由于文字与背景的对比度较强。在灰度分量ｌ，上检测文

字边缘．但同时由于文字背景未必完全一致，及图像噪

已日趋成熟．笔者考虑音频处理方面就挂接ＩＢＭ的ＶｉａＶｏｉｃｅ系统进行识别，细节不再赘述。４

小结

本文对基于电视节目内容的监控系统中关键技术

声的影响．还会同时检测出很多非文字边缘，考虑到文字，特别是汉字都有一定的长宽比例、大小限制，每个文字块一般尺寸比例都相同。采用数学统计求均值的方法对每一个连通文字的水平和垂直方向进行边界长度统计．将统计中边界长度最接近且数目又占最大多数的统计值作为文字尺寸框定值，超出此值外的连通区域将被

认为是非文字边缘，不予考虑。

作了较为全面的分析．对于电视画面文字信息识别分别就字幕信息和画面文字信息各自提出了有针对性的算法，与传统文字识别算法相比，它巧妙地利用了电视播出画面的文字信息特性．避开了传统算法中的纹理识别等复杂费时的计算，有效提高了识别速度，增强了实时性。对于非法频道台标的识别，提出了大跨度的采样并进行异或求反再相与的处理方法，该方法能够过滤掉不断变化的背景信息。快速、准确地分离出台标。

本文创新点：１）提出了视频、音频、文本分类处理的

ｗｉｄｔｈ＝ｍｏｄｅ｛ｗｉｄｔｈｌ，ｗｉｄｔｈ２，…，ｗｉｄｔｈｉ】

ｗｉｄｔｈ＞ｔｏｌ

（５）

ｈｉｇｈ＝ｍｏｄｅ｛ｈｉｇｈｌ，ｈｉｇｈ２，…，ｈｉｇｈｉ）

＾ｉ咖＞∞２

（６）

方法，有利于提高处理速度。２）提出了使用欧几里德平均距离来划分场景的方法。３）对于非法频道台标的识别，提出了大跨度的采样并进行异或求反再相与的处理方法。４）画面文字识别方面．提出采用数学统计求均值的方法来确定文字尺寸框定值。

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作者简介：

黄河浪。工程师。技术中心播控部高级主管。责任编辑：张家蠹

收稿日期：２００９－０２－２０

式中：ｍｏｄｅ为求集合中的众数（一定区域出现次数最多的那个数）。太小的值不要，可能是噪点或其他非文字信息；ｗｉｄｔｈ为一个区域块水平方向的长度，可理解为宽度；ｈｉｇｈ为一个区域块垂直方向的长度，可理解为高度；∞。为对应宽度ｗｉｄｔｈ根据众数求得的值；吐为对应高度蚴咖根据众数求得的值。

３．３音频监控部分

基于目前音频信号数字处理、语音识别、乐音识别

（上接第９１页）

只有统一了时间．才可以保证工作站之间的工作步调一致。播出控制使用热备方式，主备两台工作完全同步，一

旦主机发生故障，备机可以自动实时进行接管。主机恢

５

优势分析

由于采用了新设备、新设计．新完成的自动化播出

复正常后，系统可以倒换回主机进行控制。

４）扩展性。软件具备广阔的扩展空间，以后无论是连接全台网还是频道扩容都能平滑过渡。

５）模块性。播出系统软件是由众多独立的子系统组

系统较以前模拟系统有了很大提高．在国内同类型设计横向比较中也有相当优势：１）播出节目质量明显提高，而且新的系统对信噪比要求也比较低；２）播出效率大大提升，人力利用率更高。以前需要多名工作人员配合才能进行的值机Ｔ作．现在只需要每频道１名人员就可以完成；３）由于采用先进的进口设备，全系统使用ＳＤＩ信号，技术维护稳定性更好，故障率也较低；４）开放的软件接１３，使得本台的全台网改造更加方便。向“全台无带化”迈进了一大步。

责任编辑：张家豪

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成的．各子系统采取模块化设计，各模块承担不同的功能。在保证协作完成播出任务的基础上，出现故障也不

会对系统有大的影响。

６）易操作性。系统中的软件要容易操作上手，这样 …… 此处隐藏：50字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……