[發明專利]基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法

在審

• 申請號: 201510858866.0
• 申請日: 2015-12-01
• 公開（公告）號: CN105430342A
• 公開（公告）日: 2016-03-23
• 發明（設計）人: 夏鋼;陳斌;燕青;宋陽;丁令
• 申請（專利權）人: 蘇州銘冠軟件科技有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林;薛海霞

技術領域

本發明涉及視頻處理領域，具體涉及基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法。

背景技術

視頻監控系統是安全防范系統的組成部分，它是一種防范能力較強的綜合系統。視頻監控經歷了第一代的模擬系統、第二代部分數字化系統、第三代完全數字化的系統（網絡攝像機和視頻服務器）3個階段的發展演變，然而，真正賦予視頻監控全新意義的變革在于當前正在推進的智能視頻監控技術。

發明內容

本發明的目的在于克服上述問題，提供一種通過對目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程進行分析，得到目標的運動路徑的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，其不僅得到物體或人的整體運動信息，還能得到物體或人的局部運動信息。

為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案為：基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，包括如下步驟：

（1）截取視頻片段的某一幀，通過圖像識別模塊識別目標位置并勾勒出目標的輪廓；

（2）將目標的輪廓存儲入圖像分析與處理模塊，圖像分析與處理模塊去除目標的輪廓邊緣的干擾點，再針對目標的輪廓，分析目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置并分別截取目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的圖像；

（3）每隔一定時間截取視頻片段的一幀，重復步驟（1）和步驟（2）；

（4）將若干幀的圖像進行整合分別得到目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程。

前述的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，所述的目標可以為人或物體，所述的目標的輪廓包括外輪廓和內輪廓。

前述的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，在步驟（2）中，去除目標的輪廓邊緣的干擾點適用去噪處理方法，所述的干擾點為與輪廓間隔一定距離里的點。

前述的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，在步驟（3）中，每隔一定時間是指每隔24-100幀的時間。

前述的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，在步驟（4）后，還包括如下步驟：對目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程進行分析，得到目標的運動路徑。

前述的基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，所述的目標的運動路徑存儲入存儲模塊中。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：對目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程進行分析，得到目標的運動路徑，其不僅得到物體或人的整體運動信息，還能得到物體或人的局部運動信息。

具體實施方式

下面結合具體實施例對本發明作進一步說明。

基于內容的視頻特征提取與視頻結構化處理方法，包括如下步驟：

（1）截取視頻片段的某一幀，通過圖像識別模塊識別目標位置并勾勒出目標的輪廓；

（2）將目標的輪廓存儲入圖像分析與處理模塊，圖像分析與處理模塊去除目標的輪廓邊緣的干擾點，再針對目標的輪廓，分析目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置并分別截取目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的圖像；

（3）每隔一定時間截取視頻片段的一幀，重復步驟（1）和步驟（2）；

（4）將若干幀的圖像進行整合分別得到目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程。

所述的目標可以為人或物體，所述的目標的輪廓包括外輪廓和內輪廓，所述的外輪廓是指區別目標與其它物體或環境、背景的輪廓，所述的內輪廓是指在目標內的輪廓。

在步驟（2）中，去除目標的輪廓邊緣的干擾點適用于去噪處理方法，所述的干擾點為與輪廓間隔一定距離里的點。

在步驟（3）中，每隔一定時間是指每隔24-100幀的時間。

在步驟（4）后，還包括如下步驟：對目標輪廓的頂部位置、底部位置、中間位置的變化過程進行分析，得到目標的運動路徑。所述的目標的運動路徑存儲入存儲模塊中。

上述實施例不以任何形式限制本發明，凡采用等同替換或等效變換的方式所獲得的技術方案，均落在本發明的保護范圍。