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[發明專利]基于Hadoop的分布式視頻關鍵幀提取方法有效

專利信息
申請號: 201910935963.3 申請日: 2019-09-29
公開(公告)號: CN110705462B 公開(公告)日: 2022-05-10
發明(設計)人: 程飛 申請(專利權)人: 四川樂為科技有限公司
主分類號: G06V20/40 分類號: G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04
代理公司: 成都厚為專利代理事務所(普通合伙) 51255 代理人: 幸凱
地址: 610000 四川省成都市高*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 hadoop 分布式 視頻 關鍵 提取 方法
【說明書】:

發明公開了一種基于Hadoop的分布式視頻關鍵幀提取方法,包括:獲取待處理的原始視頻;將所述原始視頻按照預設順序拆分為獨立的圖像幀;檢測所述圖像幀中是否包含第一目標,若所述圖像幀包含所述第一目標則標記為目標幀,否則標記為普通幀;將所述目標幀分為若干目標幀合集;分別獲取每個目標幀合集的關鍵幀;根據所有目標幀合集的關鍵幀生成關鍵幀合集。本發明針對視頻中包含目標的部分進行關鍵幀提取,提高了關鍵幀提取的效率。

技術領域

本發明屬于視頻處理技術領域,特別是涉及一種基于Hadoop 的分布式視頻關鍵幀提取方法。

背景技術

在進行輿情監督時采集的全媒體輿情數據量呈指數增長,特別是視頻數據,若全部由人工進行預處理和后處理,不僅需要消耗大量的時間和精力,而且容易遺漏關鍵目標信息。關鍵幀提取技術的出現使得這種情況得到了極大的改善,關鍵幀不受時間、音視頻同步等問題的影響,而且還可以提供多種方式進行瀏覽和導航使用。但是,目前在實際應用關鍵幀提取技術的過程中,面臨的最大困難就是關鍵幀的提取速度太慢。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種基于Hadoop 的分布式視頻關鍵幀提取方法,改善關鍵幀提取的效率。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:基于Hadoop 的分布式視頻關鍵幀提取方法,包括:

獲取待處理的原始視頻;

將所述原始視頻按照預設順序拆分為獨立的圖像幀;

檢測所述圖像幀中是否包含第一目標,若所述圖像幀包含所述第一目標則標記為目標幀,否則標記為普通幀;

將所述目標幀分為若干目標幀合集;

分別獲取每個目標幀合集的關鍵幀;

根據所有目標幀合集的關鍵幀生成關鍵幀合集。

優選的,基于Hadoop 的分布式視頻關鍵幀提取方法,還包括:

對所述關鍵幀合集中的關鍵幀進行去冗余。

優選的,當所述第一目標包括多個物體時,若所述圖像幀包含至少一個該物體,則將該圖像幀標記為目標幀。

優選的,將所述目標幀分為若干目標幀合集,包括:

分別檢測所述普通幀是否與所述目標幀相鄰,若所述普通幀與所述目標幀相鄰,則將該普通幀標記為節點幀;

根據所述節點幀將所述目標幀分為若干目標幀合集。

優選的,將所述目標幀分為若干目標幀合集,包括:

定義前一幀為普通幀的目標幀為第一目標幀,前一幀為目標幀的目標幀為第二目標幀;

分別為每個第一目標幀創建一個目標幀合集,并將該第一目標幀添加到對應的目標幀合集中;

檢測第二目標幀與其前一目標幀之間的相似度,若相似度大于等于第一閾值,則將該第二目標幀添加到其前一目標幀所屬的目標幀合集中;若相似度小于第一閾值,則為該第二目標幀創建一個目標幀合集,并將該第二目標幀添加到該目標幀合集中。

優選的,分別獲取每個目標幀合集的關鍵幀,包括:

步驟一,設置聚類中心值N;

步驟二,利用最大間距法對所述目標幀合集中的目標幀進行處理,獲得N個聚類中心,所述最大間距法用于計算目標幀之間的相似度是否符合預設條件;

步驟三,計算所述聚類中心之間的相似度,若相似度大于等于第二閾值,則將相應的兩個聚類中心進行合并;

步驟四,利用最小距離分類將所述目標幀合集中的目標幀進行分類;

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