视频分析的核心在于处理时序维度信息，其强时序性要求模型必须对连续帧进行解析，以捕捉动态场景中的物体动作轨迹与演变规律。
- 视频目标跟踪：跨帧追踪特定物体（如体育赛事中的运动员）。
- 行为识别：分析视频中的动作序列，例如监控中的异常行为检测、如摔倒检测。
- 视频摘要：提取关键帧或生成缩略内容。
1、视频分析
| 编号 | 标题 | AI问题 | 数据集价值 | 解决方案 | 文件 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rzeszow大学2019人员跌倒时间序列图片数据集 | 视频分析任务 | 有助于深入理解人体运动模式和跌倒过程中的特征变化。 | — | AiS-CV-Video-RzeszowUni2019-DataOnly-Person-Fall-Time-Series-250MB |