[发明专利]基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法和系统

权利要求书

1.一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，基于的多层级云架构至少包括四层级云结构，所述四层级云结构从下至上依次为：边缘微云端、基站小云、中云、总云，各层级云结构之间通过网络进行通信；其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、在边缘微云端，一次性对现有摄像头数据进行背景探测、识别、标注和抽取处理，然后将得到的背景图像添加场景标签；所述背景图像的内容包括暂时处于静止的物体与背景环境对象；

S2、在边缘微云端，对监控视频中的移动对象、暂时处于静止的物体以及背景环境对象进行实时探测、识别、标注和提取，然后对背景图像根据场景标签配置对应的频率参数进行存储；步骤S2所述配置对应的频率参数进行存储，具体为：在前景没有变化的时段，配置每M小时保存一张背景图像，前景移动对象每N秒保存一个副本，所述M大于或等于1，所述N大于或等于1且小于或等于60；

S3、在边缘微云端，对移动对象的物理属性和社会行为属性进行实时萃取；

S4、在边缘微云端，对视频中存在的异常行为进行实时精炼，精炼结果包括通常异常行为和违规异常行为；

S5、总云数据中心根据移动对象的物理属性和社会行为属性以及步骤S4的精炼结果，得到移动对象的运动轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S1所述场景标签，具体包括时间段、天气、移动对象的运动速度。

3.根据权利要求2所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，还包括背景图像的更新：根据设定时间间隔，将当前存储的背景图像与最新拍摄的视频图像背景进行对比，若背景图像发生变化，则记录发生变化的具体时间，并用新的背景图像对旧的背景图像进行更新，同时对旧的背景图像进行记录和保存。

4.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S4还包括：对不同移动对象进行关联，具体为：对不同摄像头所拍摄到的同一移动对象按照时间顺序进行关联，不同移动对象之间根据移动对象的物理属性和社会行为属性进行关联。

5.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，还包括视频还原：所述视频还原包括二维动态图像的视频还原与三维场景下的视频还原，所述二维动态图像的视频还原，具体为：根据浓缩后的视频图像和数据还原成视频；所述三维场景下的视频还原，具体为：根据浓缩后的视频图像和数据并融合GIS地理信息系统，对移动对象在三维空间中移动坐标和运动轨迹的视频还原。

6.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S2所述存储采用以时间和移动对象在空间中的运动轨迹的存储格式。

7.一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的系统，基于的多层级云架构至少包括四层级云结构，所述四层级云结构从下至上依次为：边缘微云端、基站小云、中云、总云，各层级云结构之间通过网络进行通信；其特征在于，在边缘微云端布置有：背景提取模块、视频浓缩模块、视频萃取模块、视频精炼模块，在总云布置有视频升华模块；

所述背景提取模块的输入为现有摄像头数据，输出为添加场景标签的背景图像；

所述视频浓缩模块的输入为现有摄像头数据与添加场景标签的背景图像，输出为以时间和移动对象在空间中的运动轨迹的格式进行存储的视频数据；所述存储具体为：在前景没有变化的时段，配置每M小时保存一张背景图像，前景移动对象每N秒保存一个副本，所述M大于或等于1，所述N大于或等于1且小于或等于60；

所述视频萃取模块的输入为现有摄像头数据，输出为移动对象的物理属性和社会行为属性；

所述视频精炼模块的输入为现有摄像头数据，输出为移动对象的异常行为；

所述视频升华模块的输入为根据以时间和移动对象在空间中的运动轨迹的格式进行存储的视频数据、移动对象的物理属性和社会行为属性、移动对象的异常行为得到的移动对象行为画像和视觉知识图谱，输出为移动对象的跟踪轨迹。