[發明專利]一種監控視頻的處理方法、裝置以及存儲介質

有效

• 申請號: 202010838479.1
• 申請日: 2020-08-19
• 公開（公告）號: CN112055172B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 程德強;鄭春煌;吳劍峰
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;H04N5/14
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅怡

1.一種監控視頻的處理方法，其特征在于，包括：

響應于監控視頻的當前幀圖像中存在運動目標，從所述當前幀圖像中獲取所有所述運動目標的目標框，并獲取每個所述目標框的運動檢測跟蹤序列；其中，所述運動檢測跟蹤序列中包含對應所述目標框的生命周期、智能檢測幀數和對應所述目標框所在區域的背景差值；

獲取所有所述目標框的所述智能檢測幀數的最小值，判斷所述最小值的數量是否大于一個；

如果所述最小值的數量不大于一個，則篩選出所述最小值對應的所述目標框；

如果所述最小值的數量大于一個，則獲取多個所述最小值對應的多個所述目標框所在區域的所述背景差值的最大值，并篩選出所述最大值對應的所述目標框；

對篩選出的所述目標框所在的區域圖像進行神經網絡訓練，以對所述目標框對應的所述運動目標進行分類并獲取所述目標框的類別信息；

判斷所述運動檢測跟蹤序列中篩選出的所述目標框的所述生命周期是否超過指定數量，其中，所述指定數量與所述類別信息對應；

如果超過，則將所述目標框加上輸出標記；

響應于所述目標框存在所述輸出標記，保存所述監控視頻。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述對篩選出的所述目標框所在的區域圖像進行神經網絡訓練，以對所述目標框對應的所述運動目標進行分類并獲取所述目標框的類別信息的步驟之后，還包括：

判斷所述目標框的所述類別信息是否屬于預設類別信息；

如果屬于，則在所述目標框對應的所述運動檢測跟蹤序列中添加所述類別信息，并將所述目標框的所述智能檢測幀數加1；

如果不屬于，則將所述運動檢測跟蹤序列中的所述目標框刪除。

3.根據權利要求2所述的處理方法，其特征在于，

第一次從所述當前幀圖像中獲取到所述目標框之后，在所述目標框的所述運動檢測跟蹤序列中將對應的智能檢測幀數設置為第一初始值。

4.根據權利要求2所述的處理方法，其特征在于，

所述預設類別信息包括人、機動車和非機動車的類別信息。

5.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述將所述目標框加上輸出標記的步驟之后，還包括：

獲取下一幀圖像作為所述當前幀圖像，并響應于所述當前幀圖像中存在所述運動目標，返回從所述當前幀圖像中獲取所有所述運動目標對應的目標框，并獲取每個所述目標框的運動檢測跟蹤序列的步驟。

6.根據權利要求5所述的處理方法，其特征在于，

第一次從所述當前幀圖像中獲取到所述目標框之后，在所述目標框的所述運動檢測跟蹤序列中將對應的所述生命周期設置為第二初始值，每獲取到一次同一所述目標框之后，將對應所述目標框的所述運動檢測跟蹤序列中對應的所述生命周期加1。

7.根據權利要求5所述的處理方法，其特征在于，所述響應于所述目標框存在所述輸出標記，保存所述監控視頻的步驟包括：

將帶有所述輸出標記的所有所述目標框輸出至輸出結果；

依據所述輸出結果存儲預定時長和預定幀數的視頻片段，其中，所述視頻片段至少包括部分所述輸出結果中的所有所述目標框對應的所述當前幀圖像。

8.根據權利要求7所述的處理方法，其特征在于，所述將帶有所述輸出標記的所有所述目標框輸出至輸出結果的步驟之后，還包括：

判斷所述輸出結果是否為空集；

如果不是空集，則執行所述依據所述輸出結果存儲預定時長和預定幀數的視頻片段的步驟。