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安全社交视频通话政策框架
资源影响：安全社交视频通话是一种类似于电话通话的通信方式，由于增加了视觉元素，可能会增加一些安全和隐私风险。因此，根据监狱规则 35A/YOI 规则 11 中的权力，需要使用安全社交视频通话进行通话监控，符合授权通信控制和拦截政策框架。机构必须有一个指定的本地职能部门来监督和提供资源监督每台正在使用的安全社交视频通话笔记本电脑，并有可能在监控终端上实时查看所有安全社交视频通话会话中的视频通话内容。联系方式：技术相关问题：videocalls@digital.justice.gov.uk 安全相关问题：NIU.ProjectsPolicy@justice.gov.uk 其他政策问题：operational_policy1@justice.gov.uk 副/集团主任签字：监狱政策副主任 Rachel Pascual OPS 批准发布：Sarah Coccia 运营政策分委员会主席，2021 年 2 月修订
视频摘要技术：全面评论
技术的快速进步已将摄像机整合到许多设备中，从而在人们在社交媒体上捕捉和分享他们的日常生活时，导致视频内容的利用（Pritch等，2008）。传统的视频表示方法，例如连续查看框架，努力达到现代多媒体服务（例如基于内容的搜索，检索和导航）的范围。为了应对这些挑战，已经开发了自动视频内容摘要和索引技术，从而使视频内容更有效地访问和分类（Pritch等，2008）。如图1所示。视频摘要方法可以广泛地将其分为静态，基于事件和个性化方法。静态摘要选择代表重要场景或事件的密钥帧，而基于事件的方法则集中于汇总特定的指标，例如在体育视频中（Banjar等，2024）。个性化摘要根据用户偏好量身定制内容，生成与主题相关的摘要以满足个人需求（Zhu等，2023）。深度学习的最新进展通过注意力机构和强化学习来汇总视频摘要，使Mod-
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
2025 年视频监控趋势。...
过去，要实时查看现场安防摄像头拍摄的画面，需要安保人员或设施经理在现场的屏幕上观看视频。磁带或硬盘经常被快速重复使用或存储在异地，这使得访问录制的视频变得复杂。借助当今的技术，传输和远程访问监控视频变得容易得多。有了远程监控，需要步行执行守卫任务的人就更少了。这使企业能够专注于实际事件。快速的网络连接、更便宜的带宽和强大的无线连接意味着这种监控每年都更加实用和实惠。至关重要的是，人工智能还可以通过发现绝大多数意外激活的传感器来帮助区分误报和真实警报。这提高了监控的价值，让人员能够不受干扰地专注于关键事件。
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
AI Refinery 项目视频记录
[00:00:38] 埃森哲的 AI 精炼厂通过减少摩擦和增加各个层面的洞察力来提高效率，而我们的营销人员现在可以通过即时访问所有重要数据来做到这一点。我们的 AI 代理可以自主运行，并通过适应我们实时给予的反馈以及在与我们进行复杂互动时进行学习。这些 AI 代理协同工作，作为一个网络，与营销人员一起高效地完成任务。这就像您工作时一直有一个伙伴陪伴着您，让您成为更好的营销人员。
从互联网视频中学习通才机器人
将深度学习扩展到大量，多样化的互联网数据已经在视觉和自然语言的理解和产生中产生了极大的一般能力。但是，在机器人技术中收集的数据仍然稀缺和挑战，看到机器人学习难以获得类似的一般能力。从视频（LFV）方法中学习的有希望的学习旨在通过使用大型互联网视频数据来增强传统机器人数据来解决机器人数据瓶颈。此视频数据提供了有关身体行为和世界潜在物理学的广泛基础信息，因此对于通才机器人来说可能是非常有用的。在本调查中，我们介绍了LFV新兴领域的详细概述。我们概述了基本概念，包括LFV的好处和挑战。我们提供了当前方法的综合评论，以从大规模的互联网视频中提取知识，解决LFV中的关键挑战，并通过使用视频数据来提高下游机器人和强化学习。该调查以对LFV的挑战和机遇的批判性讨论结束。在这里，我们主张可扩展的基础模型方法，这些方法可以利用可用的互联网视频范围来改善机器人策略和动态模型的学习。我们希望这项调查能够为LFV的进一步研究提供信息，并推动发展通用机器人的进步。
vurf：视频理解的通用推理和自我填写框架
最近的研究表明，大语模型（LLM）作为推理模块的有效性，可以将复杂的任务解构为更加可行的子任务，尤其是应用于图像的视觉推理任务时。相比之下，本文根据LLM的推理能力介绍了视频理解和推理框架（Vurf）。我们的一种新颖的方法是在视频任务的背景下扩展LLM的实用性，并利用它们从上下文框架内的最小输入和输出演示中概括的能力。我们通过使用成对的指令及其相应的高级程序来呈现LLM来利用他们的上下文学习能力，以生成可执行的视觉程序以供视频理解。为了提高计划的准确性和鲁棒性，我们实施了两种重要的策略。首先，我们采用由GPT-3.5提供支持的反馈生成方法，以纠正利用不支持功能的程序中的错误。其次，从最新的LLM输出自我进行的著作中汲取动机，我们通过将初始输出与LLM不受含义示例的结构限制的初始输出与本应生成的输出的结构对齐，从而提出了一种迭代程序，以提高内在示例的质量。我们在几个特定于视频的任务上的结果，包括视觉质量质量检查，视频预期，姿势估计和多效QA，说明了这些增强功能在提高视频任务的视觉编程方法方面的功效。