[發明專利]視頻結構化處理系統及方法

在審

• 申請號: 201910474564.1
• 申請日: 2019-06-03
• 公開（公告）號: CN110264496A
• 公開（公告）日: 2019-09-20
• 發明（設計）人: 黃永
• 申請（專利權）人: 深圳市恩鈦控股有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06F16/783;H04N7/18
• 代理公司: 深圳市匯信知識產權代理有限公司 44477
• 代理人: 趙英杰

本發明涉及一種視頻結構化處理系統及方法。該視頻結構化處理系統包括：視頻獲取模塊，用于獲取視頻圖像；目標識別模塊，用于基于深度神經元網絡從視頻圖像中的圖像幀中識別目標對象；運動檢測和軌跡跟蹤模塊，用于對識別目標對象進行運動檢測和軌跡跟蹤確定目標對象的運動軌跡；視頻結構化模塊，基于目標對象和目標對象的運動軌跡構建視頻結構化信息；檢索模塊，用于基于視頻結構化信息對目標對象進行檢索。能有效降低環境因素對視頻處理的影響，提高目標對象查找速度和準確度。

技術領域

本發明涉及視頻處理領域，特別是涉及一種視頻結構化處理系統及方法。

背景技術

由于大規模視頻產生的海量數據讓監控中心的工作變得相對繁重。又由于 道路監控視頻受自身硬件設施及光照條件的限制，在這些低質量的視頻數據中 進行比對工作不僅困難且準確度低。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種能降低環境因素對視頻處理影響，提 高視頻處理的準確度的視頻結構化處理系統及方法。

為實現本發明的目的，本發明采用如下技術方案：

一種視頻結構化處理系統，包括：

視頻讀取模塊，用于讀取視頻圖像；

目標識別模塊，與所述視頻讀取模塊相連，用于基于深度神經元網絡從所 述視頻圖像中的圖像幀中識別目標對象；

運動檢測和軌跡跟蹤模塊，與所述目標識別模塊相連，用于對所述目標對 象進行運動檢測和軌跡跟蹤確定所述目標對象的運動軌跡；

視頻結構化模塊，與所述運動檢測和軌跡跟蹤模塊相連，基于所述目標對 象和所述目標對象的運動軌跡構建視頻結構化信息；

檢索模塊，與所述視頻結構化模塊相連，用于基于所述視頻結構化信息對 所述目標對象進行檢索。

上述的視頻結構化處理系統，包括：視頻讀取模塊，用于讀取視頻圖像； 目標識別模塊，用于基于深度神經元網絡從視頻圖像中的圖像幀中識別目標對 象；運動檢測和軌跡跟蹤模塊，用于對目標對象進行運動檢測和軌跡跟蹤確定 目標對象的運動軌跡；視頻結構化模塊，基于目標對象和目標對象的運動軌跡 構建視頻結構化信息；檢索模塊，用于基于視頻結構化信息對目標對象進行檢 索。能有效降低環境因素對視頻處理的影響，提高目標對象查找速度和準確度。

在其中一個實施例中，所述視頻結構化處理系統還包括：

特征提取模塊，與所述目標識別模塊相連，用于提取所述目標對象的特征 信息。

在其中一個實施例中，所述視頻結構化處理系統還包括：

存儲模塊，與所述視頻結構化模塊相連，用于存儲所述視頻結構化信息。

為實現本發明的目的，本發明還采用如下技術方案：

一種視頻結構化處理方法，包括如下步驟：

讀取視頻圖像；

基于深度神經元網絡從所述視頻圖像中的圖像幀中識別目標對象；

對所述目標對象進行運動檢測和軌跡跟蹤確定所述目標對象的運動軌跡；

基于所述目標對象和所述目標對象的運動軌跡構建視頻結構化信息；

基于所述視頻結構化信息對所述目標對象進行檢索。

在其中一個實施例中，所述基于深度神經元網絡從所述視頻圖像中的圖像 幀中識別目標對象的步驟之后，包括：

提取所述目標對象的特征信息。

在其中一個實施例中，所述基于所述目標對象和所述目標對象的運動軌跡 構建視頻結構化信息的步驟之后，包括：