[發明專利]一種視頻處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201510246765.8
• 申請日: 2015-05-14
• 公開（公告）號: CN104867161B
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 汪麗;莊偉;徐紅霞;陳淑萍;朱麗;周敏敏;湯曉文
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;江西電力職業技術學院
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06F17/30
• 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: 饒錢

技術領域

本發明涉及視頻信號處理領域，具體而言，涉及一種視頻處理方法及裝置。

背景技術

視頻監控已成為現代社會安防領域中十分重要的技術手段，但是視頻監視的信息冗佘性和感興趣信息查找的低效性問題也在阻礙著視頻智能監控技術的有效應用。

例如，涉及一個按鍵的監控視頻可能長達數十甚至數百小時，而其中對破案真正有用的重要場景在監控畫面中往往僅出現短暫時間，如果使用人工查看原始視頻的方式則極易遺漏這些轉瞬即逝的重要信息，導致效率低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種視頻處理方法及裝置，以有效提高現有的視頻監控技術的監控效率。

第一方面，本發明實施例提供的一種視頻處理方法，所述方法包括：

根據預設條件在視頻畫面中標記出目標區域；

按照第一預設算法將所述目標區域的視頻分割成多個分割鏡頭；

根據預設規則選取每個分割鏡頭的關鍵幀；

通過第二預設算法獲取每個所述分割鏡頭的運動目標，對所獲取的每個運動目標的運動軌跡跟蹤，提取每個運動目標的運動軌跡的每一幀圖像；

將所述目標區域的每個運動目標的運動軌跡的每一幀圖像疊加至所述運動目標的運動軌跡對應的分割鏡頭的關鍵幀上，生成視頻摘要。

結合第一方面，本發明實施例還提供了第一方面的第一種可能實施方式，其中，所述的通過第二預設算法獲取每個所述分割鏡頭的運動目標，對所獲取的每個運動目標的運動軌跡跟蹤，提取每個運動目標的運動軌跡的每一幀圖像，包括：

通過基于高斯混合模型的前景預測算法找出所述目標區域的每個分割鏡頭的運動目標，對所找到的每個所述運動目標的運動軌跡跟蹤，提取所找到的每個所述運動目標的運動軌跡的每一幀圖像。

結合第一方面的第一種可能實施方式，本發明實施例還提供了第一方面的第二種可能實施方式，其中，所述的通過基于高斯混合模型的前景預測算法找出所述目標區域的每個分割鏡頭的運動目標，對所找到的每個所述運動目標的運動軌跡跟蹤，提取所找到的每個所述運動目標的運動軌跡的每一幀圖像，包括：

計算獲得所述目標區域的每個分割鏡頭的一個坐標位置對應的像素點在時間t的觀測值為X_t，所述像素點在不同時刻的一系列觀測值為{X₁，X₂，...，X_t}，高斯分布表示為：

獲得所述目標區域的坐標位置所對應的所有像素點的高斯分布；

建立高斯分布集合，所述高斯分布集合內存儲所述目標區域的每個分割鏡頭的所有像素點的高斯分布；

按照預設比對規則將所有不符合所述高斯分布集合內的高斯分布的像素點保存為所述運動軌跡的一幀圖像，其中，所述預設比對規則包括：判斷當前時刻的所述目標區域的一個像素點是否滿足若是，認為所述像素點符合所述高斯分布集合內的高斯分布，若否，認為所述像素點不符合所述高斯分布集合內的高斯分布。

結合第一方面，本發明實施例還提供了第一方面的第三種可能實施方式，其中，所述的根據預設規則選取每個分割鏡頭的關鍵幀，包括：

將每個所述分割鏡頭的時間軸上的最后一幀作為所述分割鏡頭的關鍵幀，一個關鍵幀對應一個分割鏡頭。

結合第一方面的第三種可能實施方式，本發明實施例還提供了第一方面的第四種可能實施方式，其中，按照第一預設算法將所述目標區域的視頻分割成多個分割鏡頭，包括：

通過基于RGB的顏色直方圖算法判斷在時間軸上相鄰的兩個幀之間的相似度是否小于預設的第一閾值；

若是，通過基于HSV的顏色直方圖算法判斷所述通過基于RGB的顏色直方圖算法判斷的相似度小于所述第一閾值的兩幀的相似度是否小于預設的第二閾值；

若是，判定兩幀屬于不同的兩個鏡頭；

在所判定為屬于不同的兩個鏡頭的兩幀之間設置鏡頭邊界；

根據所設置的多條鏡頭邊界將所述目標區域的視頻分割成多個分割鏡頭。

第二方面，本發明實施例提供了一種視頻處理裝置，所述裝置包括：

標記單元，用于根據預設條件在視頻畫面中標記出目標區域；

分割單元，用于按照第一預設算法將所述目標區域的視頻分割成多個分割鏡頭；

提取單元，用于根據預設規則選取每個分割鏡頭的關鍵幀；

統計單元，用于通過第二預設算法獲取每個所述分割鏡頭的運動目標，對所獲取的每個運動目標的運動軌跡跟蹤，提取每個運動目標的運動軌跡的每一幀圖像；