[發(fā)明專利]一種視頻摘要的生成方法及裝置

有效

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• 申請日: 2012-12-30
• 公開（公告）號: CN103092929A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發(fā)明（設計）人: 王海峰;劉忠軒;賀江濤;佟惠勇
• 申請（專利權）人: 信幀電子技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06T7/20
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 李世喆

技術領域

本發(fā)明涉及視頻圖像處理技術領域，尤其涉及一種視頻摘要的生成方法及裝置。

背景技術

在社會公共安全領域，視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為維護社會治安，加強社會管理的一個重要組成部分。視頻監(jiān)控獲得的視頻錄像存儲在一定的空間內，由于視頻監(jiān)控的時間很長，因此對視頻錄像的存儲具有數(shù)據量大、存儲時間長的特點。

當需要獲取視頻錄像中的視頻信息時，需要搜尋視頻錄像，但現(xiàn)有技術中需要通過手工的方式進行搜索，該方法耗費了大量的人力、物力資源，并且由于視頻錄像具有數(shù)據量大、存儲時間長的特點，因此通過人工的方式進行搜索耗時較長，效率極其低下。

因此，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，對原始的視頻錄像進行濃縮，形成視頻摘要，可以提高對視頻錄像的瀏覽速度，提高視頻信息提供的效率。視頻摘要又稱為視頻濃縮，是對視頻內容的一個簡單概括。視頻摘要在視頻分析和基于內容的視頻檢索中扮演中重要的角色。

視頻摘要是基于自動或半自動的方式生成。在生成視頻摘要時首先需要對運動目標進行分析，提取出運動目標；之后，對各個運動目標的軌跡進行分析，將不同的運動目標拼接到一個共同的背景場景中，并將它們以某種方式進行組合。但現(xiàn)有技術到目前為止還沒有一套完善的自動生成視頻摘要的方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種視頻摘要的生成方法及裝置，提供一種自動生成視頻摘要的方法。

本發(fā)明實施例提供一種視頻摘要的生成方法，所述方法包括：

采用混合高斯算法對視頻錄像進行背景建模，提取每個視頻幀中的運動前景；

檢測每個當前幀，比較當前幀的運動前景與前一幀的運動前景是否關聯(lián)；

當當前幀的運動前景與前一幀的運動前景關聯(lián)時，將當前幀的運動前景保存在前一幀的第一運動軌跡空間內；

當當前幀的運動前景與前一幀的運動前景不關聯(lián)時，將當前幀的運動前景保存在第二運動軌跡空間內；

根據每個運動軌跡空間保存的運動前景，生成視頻摘要。

本發(fā)明實施例提供一種視頻摘要的生成裝置，所述裝置包括：

提取模塊，用于采用混合高斯算法對視頻錄像進行背景建模，提取每個視頻幀中的運動前景；

檢測模塊，用于檢測每個當前幀，比較當前幀的運動前景與前一幀的運動前景是否關聯(lián)；

存儲模塊，用于當當前幀的運動前景與前一幀的運動前景關聯(lián)時，將當前幀的運動前景保存在前一幀的第一運動軌跡空間內；當當前幀的運動前景與前一幀的運動前景不關聯(lián)時，將當前幀的運動前景保存在第二運動軌跡空間內；

生成模塊，用于根據每個運動軌跡空間保存的運動前景，生成視頻摘要。

本發(fā)明實施例提供一種視頻摘要的生成方法及裝置，該方法針對視頻錄像提取出每個視頻幀中的運動前景，根據相鄰兩幀的運動前景是否關聯(lián)，將相關聯(lián)的視頻幀保存到對應的運動軌跡中，根據每個運動軌跡生成對應的視頻摘要。由于在本發(fā)明實施例中比較相鄰兩幀的運動前景是否關聯(lián)，根據相關聯(lián)的運動前景自動生成視頻摘要，從而提高了視頻摘要的生成效率，便于視頻錄像的瀏覽，提高了視頻錄像的瀏覽效率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例提供的視頻摘要的生成過程示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的一種視頻摘要的生成裝置結構示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明為了提高視頻錄像的瀏覽效率，方便用戶及時、準確的獲取視頻信息，提供了一種視頻摘要的生成方法及裝置。

下面結合說明書附圖，對本發(fā)明實施例進行詳細說明。

圖1為本發(fā)明實施例提供的視頻摘要的生成過程示意圖，該過程包括以下步驟：

S101：采用混合高斯算法對視頻錄像進行背景建模，提取每個視頻幀中的運動前景。

在本發(fā)明實施例中可以根據視頻錄像的場景，選擇多個高斯函數(shù)對視頻錄像進行背景建模，具體的選擇的高斯函數(shù)例如可以為3~5個等。利用混合高斯函數(shù)對視頻錄像進行背景建模的主要目的，是為了確定該視頻錄像的場景對應的背景。當視頻錄像的背景確定后，即可提取出每個視頻幀中的運動前景。

在本發(fā)明實施例中背景為視頻錄像中在較長時間內保持不變的畫面為，例如對于車輛監(jiān)控過程中，公路及公路兩旁的植物可以認為該視頻錄像中的背景，而該公路上行駛的車輛，其只在短時間內存在該視頻錄像中，被認為是運動前景。

另外通過對運動前景進行輪廓識別、外接矩形的確定，即可確定運動前景匯總包含的運動目標的數(shù)量及位置。

S102：檢測每個當前幀，比較當前幀的運動前景與前一幀的運動前景是否關聯(lián)。