对B站视频的标题，播放量，弹幕量以及收藏量，视频分类等数据进行分析。我们采用爬虫对B站的热门视频弹幕进行爬取并保存为csv文件，导入数据库中，通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示。主要选取首页热门排行榜单中的热门视频的一些基本信息，并对获取的数据进行数据清理，数据分析并实现数据可视化展示。整体项目主要基于flask框架实现，项目设计前后端交互，基于观众对视频的点赞、投币、收藏等信息选取特征值，设计算法对数据进行更深层次的分析。

BIWI pedestrian dataset(EWAP)鸟瞰行人检测数据集，视频数据，包含hotel和ETH两个部分，下载后可自行转化为图片。

禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频） 禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频） 禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频）

无人机飞行视频数据集，便于开展单目标跟踪研究

TudBrussels Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。

Android音频学习之MediaExtractor，提取音频视频轨道数据（从视频中分离音频视频数据）-附件资源

复杂背景红外弱小目标视频 第二届“空天杯”的红外弱小目标数据集合成的视频数据集 红外图像中的弱小目标，目标属性包涵“弱"和“小’’两个方面：“弱’’是指目标在红外波长上所表现出来的强度，具体反映到所拍摄的红外图像上，就是指目标的灰度值；而“小’’是指目标的尺寸大小，也就是前面所述的成像面积很小，反映到红外图像上就是指目标所占的像素数目很少。 SPIE国际光学工程学会(Societyof Photo一0ptical Instrumentation Engineers，简记为SPIE)从1989年开始，几乎每年都会举办有关弱小目标检测技术的国际会议，研讨弱小目标检测技术的最新研究成果。根据SPIE的定义，成像尺寸小于整个成像区域0.12％的目标均可称为弱小目标(即当成像尺寸为256×256时，弱小目标应不超过81个像素，其目标尺寸在9*9以内)。

YUV420格式视频数据文件求帧差的源码

Camvid Dataset 是一个驾驶标签视频数据集，其包含 700 张像素级别的语义分割和图像分割，为了保证数据的准确性，每张图像均通过多次检查和确认以确保数据的准确性。该数据集解决了对实验数据的需求，并以定量评估新兴 算法 ，其中驾驶场景增加了观察对象的数量和异质性，其提供超过十分钟的高质量 30Hz 镜头且相应的语义标记图像为 1Hz，部分为 15Hz。 该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》。

UCSD Pedestrian 数据集包含 UCSD 加州大学圣地亚哥分校的行人录像视频，所有视频文件皆由两个观测点摄像头所拍摄，视频规格压缩为 238×158 10fps。vidf 文件可用于行人动作检测，另外拥挤度检测可从 segm 目录下.segm 获取。