[发明专利]智能抓拍装置中大小图关联方法及装置有效

专利信息
申请号: 201811571458.7 申请日: 2018-12-21
公开(公告)号: CN109660762B 公开(公告)日: 2020-12-11
发明(设计)人: 肖仁伟 申请(专利权)人: 深圳英飞拓智能技术有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04N21/2343;H04N21/8547
代理公司: 深圳市精英专利事务所 44242 代理人: 任哲夫
地址: 518000 广东省深圳市龙华区观湖街道*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 智能 抓拍 装置 大小 关联 方法
【权利要求书】:

1.一种智能抓拍装置中大小图关联方法,其特征在于:包括步骤,

S1)从前端获取采集的视频分析流、视频原始流及视频MJPG编码流,所述视频分析流为分辨率较低、压缩比较高的数据;

S2)自视频分析流中分析提取每个分析帧的目标对象信息;所述目标对象信息包括目标对象所处分析帧的时间戳、目标对象ID、目标对象坐标及目标对象质量分值;

S3)通过目标对象优选算法对所有分析帧的目标对象质量分值,在设定间隔时间内的目标对象ID对应的目标对象质量分值进行优选,获得分值最高的分析帧的时间戳;

S4)根据分析帧的时间戳从视频原始流中找到对应的抠图参考帧;

S5)根据目标ID的对象坐标自抠图参考帧抠取目标对象图片,连同其所在抠图参考帧的时间戳一并保存成小图;

S6)根据小图的时间戳从MJPG编码流中找寻对应的大图帧,将大图帧保存为大图,关联大图与小图。

2.一种智能抓拍装置中大小图关联方法,其特征在于:包括步骤,

S1)从前端获取采集的视频分析流、视频原始流及视频MJPG编码流,所述视频分析流为分辨率较低、压缩比较高的数据;

S2)自视频分析流中分析提取每个分析帧的目标对象信息;所述目标对象信息包括目标对象所处分析帧的时间戳、目标对象ID、目标对象坐标及目标对象质量分值;

S3)通过目标对象优选算法对所有分析帧的目标对象质量分值,在设定间隔时间内的目标对象ID对应的目标对象质量分值进行优选,获得分值最高的分析帧的时间戳;

S4)根据分析帧的时间戳从视频原始流中找到对应的抠图参考帧;

S5)根据目标ID的对象坐标自抠图参考帧抠取目标对象图片,连同其所在抠图参考帧的时间戳一并保存成小图;

S6)将小图按时间排序;

S7)查找设定时间段包含的每张小图是否在大图中出现,是则该大图计数加1,所述大图为根据小图的时间戳从MJPG编码流中找寻对应的大图帧;

S8)选取计数最大的大图关联该设定时间段的所有小图。

3.如权利要求1或2所述的智能抓拍装置中大小图关联方法,其特征在于:所述步骤S2中提取每个分析帧的目标对象信息保存于json格式的文本中;

所述步骤S3前包括解析json格式的文本得到目标对象信息的目标对象所处分析帧的时间戳、目标对象ID、目标对象坐标及目标对象质量分值。

4.如权利要求1或2所述的智能抓拍装置中大小图关联方法,其特征在于:所述步骤S5存成小图后,对小图进行压缩编码。

5.如权利要求1或2所述的智能抓拍装置中大小图关联方法,其特征在于:还包括设立第一链表/数组或缓存,用于存放小图的步骤;还包括设立第二链表/数组或缓存,用于存放大图的步骤。

6.一种智能抓拍装置中大小图关联装置,其特征在于:包括,

视频获取模块,用于从前端获取采集的视频分析流、视频原始流及视频MJPG编码流,所述视频分析流为分辨率较低、压缩比较高的数据;

对象提取模块,用于自视频分析流中分析提取每个分析帧的目标对象信息;所述目标对象信息包括目标对象所处分析帧的时间戳、目标对象ID、目标对象坐标及目标对象质量分值;

优选模块,用于通过目标对象优选算法对所有分析帧的目标对象质量分值,在设定间隔时间内的目标对象ID对应的目标对象质量分值进行优选,获得分值最高的分析帧的时间戳;

抠图定位模块,用于根据分析帧的时间戳从视频原始流中找到对应的抠图参考帧;

小图获取模块,用于根据目标ID的对象坐标自抠图参考帧抠取目标对象图片,连同其所在抠图参考帧的时间戳一并保存成小图;

大小图关联模块,用于根据小图的时间戳从MJPG编码流中找寻对应的大图帧,将大图帧保存为大图,关联大图与小图。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳英飞拓智能技术有限公司,未经深圳英飞拓智能技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811571458.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top