[发明专利]一种快速视频浓缩摘要方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检索和视频摘要领域，尤其是一种快速视频浓缩摘要方法。

背景技术

[1]用于视频索引和视频概要的方法和系统 - 200780050610.0

[2] 用于产生视频概要的方法和系统 - 200680048754.8

[3] 基于时空融合的智能提取视频摘要方法 - 201110170308.7

[4] 视频摘要系统 - 201020660533.X

[5] 基于视频监控网络的视频自动浓缩方法 - 201110208090.X

[6] PRITCH Y, RAV-ACHA A, PELEG S. Nonchronological video synopsis and indexing [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2008,30(11): 1971-1984

[7] Y. Pritch, S. Ratovitch, A. Hendel, and S. Peleg, Clustered Synopsis of Surveillance Video, 6th IEEE Int. Conf. on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS'09), Genoa, Italy, Sept. 2-4, 2009

随着视频监控的普及和视频监控技术的发展，每天都有海量的监控视频数据产生并被记录在设备上。如何对这些海量的数据进行有效的浏览和分析已经成为该领域备受关注的一个问题。通常人们只对视频中的某些目标（主要是运动目标）和内容感兴趣，希望能快速浏览视频一段长时间视频中出现的感兴趣内容。视频浓缩技术通过对视频内容分析，分割运动目标，并对它们的出现时间重排，使得在最短的时间里能向用户有效呈现所有的目标。

[1][2][6][7]中提出了基于运动目标分割、背景建模和碰撞检测的视频浓缩方案。该方案能获得比较理想的浓缩效果。但其中碰撞检测方案需要计算多个不同的碰撞代价项，计算量较大，不利于对高清视频的实时快速处理。[3]提出了一种基于时空融合的智能提取视频摘要方法。该方法依靠帧差法获得目标轮廓，并根据矩形轮廓对目标进行跟踪。对于跟踪到的目标序列，重排其在时间轴上出现的位置，以形成新的浓缩视频。不同目标若有叠加，则进行透明化处理。该方法主要缺点在于：没有对目标的碰撞进行检测以获得较好的视觉效果；对于长轨迹未进行分段，因此若出现长时间徘徊目标，会影响浓缩视频的压缩长度。

[4]提出了一种视频浓缩系统方案，该系统包含输入模块，分析模块，数据库模块和输出模块。输入模块获取视频后，送入分析模块进行目标检测和跟踪，将跟踪到的目标轮廓切取出来，保存在数据库中。输出模块将不同帧出现的目标在同一个视频帧里呈现。该系统未提及如何支持对部分处理完成的视频进行输出，也未给出如何避免目标碰撞，以及如何确保切取出来的目标长度适中，以获得较好的视觉效果。

[5]提出一种基于视频监控网络的视频自动浓缩方法。该方法处理来自两个有重叠区域摄像机所拍摄的视频源，提出基于图匹配和随机游走思想，对不同相机投影轨迹进行匹配，实现跨摄像机的目标跟踪。在跨摄像机匹配的全景图上进行视频的浓缩，可以获得大场景的浓缩视频。浓缩时，对重排定义了5个能量损耗，并定义了压缩率，用模拟退化来优化轨迹重排。该方法没有提及如何对轨迹进行分段，因此若出现长时间徘徊目标，会影响浓缩视频的压缩长度。而能量项设计和模拟退火优化的计算量较大，不利于对高清视频的实时快速处理。

发明内容

本发明针对现有技术存在的缺陷，提供一种快速视频浓缩摘要方法，有效提高运动目标的检测率和跟踪率，有效浓缩视频长度，实现有效密度控制。

为此，本发明采取如下技术方案：一种快速视频浓缩摘要方法，包括服务器端，其特征在于由服务器端对预处理视频中的运动目标进行检测跟踪，根据视频的长度或视频中检测目标的数量进行判断，将视频切为多个浓缩段，对每个浓缩段内的目标轨迹进行碰撞检测和重排，之后记录浓缩段信息进入索引文件中；还包括客户端，所述的客户端对存入服务器端内的索引文件进行分析，获取已处理的浓缩段，逐帧渲染浓缩段，形成视频序列，并对播放中的浓缩视频动态调整目标密度。