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[發明專利]視頻錄制方法及服務器有效

專利信息
申請號: 201610234956.7 申請日: 2016-04-14
公開(公告)號: CN106027931B 公開(公告)日: 2018-03-16
發明(設計)人: 王健宗;夏磊豪;馬進;劉銘;肖京 申請(專利權)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分類號: H04N5/76 分類號: H04N5/76;H04N7/18
代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙)44347 代理人: 高杰,于志光
地址: 518000 廣東省深*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 視頻 錄制 方法 服務器
【權利要求書】:

1.一種視頻錄制方法,其特征在于,該方法包括:

每隔第一預設時間段抽取一監控攝像頭所捕獲的第一圖像;

利用一預先建立的模型,對抽取的第一圖像進行區域檢測,以提取出包含目標物部分部位或者全部部位的興趣區域;

利用一分析規則,對所述興趣區域執行運動區域篩選,以篩選出目標區域;

按照一分割規則,對所篩選出來的目標區域進行分割,以將每個目標區域分割成多個子區域;

每隔第二預設時間抽取所述監控攝像頭所捕獲的第二圖像;

將所述第二圖像中處于每個子區域中的圖像塊與前一次抽取的第二圖像處于相同子區域的圖像塊進行比較,以判斷各個子區域是否發生了運動事件;及當某一個子區域發生了運動事件時,控制所述監控攝像頭從當前抽取的第二圖像開始進行視頻錄制;

所述利用一分析規則,對所述興趣區域執行運動區域篩選,以篩選出目標區域的步驟具體為:分析是否有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,若有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,則確認該興趣區域為所述目標區域。

2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預先建立的模型為卷積神經網絡模型。

3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述分析規則為:

分析是否有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,所述預設的像素區域范圍包括橫坐標區域范圍和縱坐標區域范圍,其中,所述橫坐標區域范圍為(X1,X2),所述縱坐標區域范圍為(Y1,Y2),所述X1代表的是第X1列像素點,所述X2代表的是第X2列像素點,X1小于X2,所述Y1代表的是第Y1行像素點,所述Y2代表的是第Y2行像素點,且Y1小于Y2;

若有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,則確認該興趣區域為所述目標區域。

4.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述分割規則為:采用均勻分割方式對所述目標區域進行子區域分割;將所述目標區域分割成N*N個子區域,其中,N為大于1的正整數。

5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述判斷各個子區域是否發生了運動事件的步驟包括:

將當前抽取的第二圖像處于每個子區域中的圖像塊中的各個像素點的像素值和前一次抽取的第二圖像處于相同子區域的圖像塊對應像素點的像素值求差值;

對每個子區域中的圖像塊對應的所有差值求和,并將計算的和除以所述圖像塊的像素點數量,以獲得每個子區域中的圖像塊對應的差值平均值;及

若有子區域中的圖像塊對應的差值平均值大于預設閾值,則確定該子區域發生了運動事件。

6.一種適用于權利要求1至5任一項所述方法的服務器,其特征在于,該服務器包括存儲設備以及處理器,其中:

所述存儲設備,用于存儲一個視頻錄制系統;

所述處理器,用于調用并執行所述視頻錄制系統,以執行如下步驟:

每隔第一預設時間段抽取一監控攝像頭所捕獲的第一圖像;

利用一預先建立的模型,對抽取的第一圖像進行區域檢測,以提取出包含目標物部分部位或者全部部位的興趣區域;

利用一分析規則,對所述興趣區域執行運動區域篩選,以篩選出目標區域;

按照一分割規則,對所篩選出來的目標區域進行分割,以將每個目標區域分割成多個子區域;

每隔第二預設時間抽取所述監控攝像頭所捕獲的第二圖像;

將所述第二圖像中處于每個子區域中的圖像塊與前一次抽取的第二圖像處于相同子區域的圖像塊進行比較,以判斷各個子區域是否發生了運動事件;及

當某一個子區域發生了運動事件時,控制所述監控攝像頭從當前抽取的第二圖像開始進行視頻錄制;

所述利用一分析規則,對所述興趣區域執行運動區域篩選,以篩選出目標區域的步驟具體為:分析是否有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,若有提取的興趣區域處于預設的像素區域范圍內,則確認該興趣區域為所述目標區域。

7.如權利要求6所述的服務器,其特征在于,所述預先建立的模型為卷積神經網絡模型。

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