[发明专利]一种安防视频融合调度方法及装置

权利要求书

1.一种安防视频融合调度方法，其特征在于，所述方法包括：

视频采集客户端采集视频，并按照预设要求提取所述视频中的多帧图像；

所述视频采集客户端将所述多帧图像输入调度判断器，判断所述多帧图像是否满足调度判断条件，若满足，则在所述多帧图像中确定目标图像，对所述目标图像进行特征提取，得到第一特征序列，根据所述第一特征序列得到目标密文；

所述视频采集客户端提醒用户拍摄包括调度手势的多张图片，在所述多张图片中确定目标手势图片，将所述目标手势图片和所述目标密文传输至服务器；

服务器根据所述目标密文进行图片目标检测，若检测结果不为空，则识别所述目标手势图片中的手势，并执行所述手势对应的调度指令；

该调度指令可以为安防视频融合相关的调度指令，从而用于安防场景之中；

所述调度判断器，其执行下述逻辑：

对于该多帧图像进行线性化表达，即将某帧图像表达为其邻近的参考样本的线性表达；

根据多帧图像的线性化表达的参考样本的并集中各个参考样本所属的类别和线性化表达的结果，判断各个类别对于各帧图像的相关度；

若所述各个类别对于各帧图像的相关度的最大值大于预设阈值，则判定满足调度判断条件；

将参与该多帧图像的线性化表达的参考样本的并集确定为，使用公式进行线性化表达，，，，表达第帧图像的特征序列，并集的总元素数量，并集的第个元素在线性化表达的权重，第个元素的特征序列；

对于某帧图像而言，其与某个类别的关联度计算方法：

首先，计算该帧图像的关键向量，该关键向量的值可以根据公式计算，，，，分别表示并集中每个元素对应的特征序列形成的列向量，预设常量，单位矩阵以及该帧图像的特征序列；

根据该关键向量和所述某个类别在所述并集中的元素，得到参考序列，其中，，，，分别表示参考序列，属于该某个类别的元素在关键向量中的对应的值，元素，属于该某个类别的元素在关键向量中的对应的值，元素；

计算参考序列与该帧图像的特征序列的距离，并将距离的倒数作为该帧图像相对于该类别的相关度。

2.一种安防视频融合调度装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于采集视频，并按照预设要求提取所述视频中的多帧图像；

判断模块，用于将所述多帧图像输入调度判断器，判断所述多帧图像是否满足调度判断条件，若满足，则在所述多帧图像中确定目标图像，对所述目标图像进行特征提取，得到第一特征序列，根据所述第一特征序列得到目标密文；

手势处理模块，用于提醒用户拍摄包括调度手势的多张图片，在所述多张图片中确定目标手势图片，将所述目标手势图片和所述目标密文传输至服务器；以使得服务器根据所述目标密文进行图片目标检测，若检测结果不为空，则识别所述目标手势图片中的手势，并执行所述手势对应的调度指令；

该调度指令可以为安防视频融合相关的调度指令，从而用于安防场景之中；

所述调度判断器，其执行下述逻辑：

对于该多帧图像进行线性化表达，即将某帧图像表达为其邻近的参考样本的线性表达；

根据多帧图像的线性化表达的参考样本的并集中各个参考样本所属的类别和线性化表达的结果，判断各个类别对于各帧图像的相关度；

若所述各个类别对于各帧图像的相关度的最大值大于预设阈值，则判定满足调度判断条件；

将参与该多帧图像的线性化表达的参考样本的并集确定为，使用公式进行线性化表达，，，，表达第帧图像的特征序列，并集的总元素数量，并集的第个元素在线性化表达的权重，第个元素的特征序列；

对于某帧图像而言，其与某个类别的关联度计算方法：

首先，计算该帧图像的关键向量，该关键向量的值可以根据公式计算，，，，分别表示并集中每个元素对应的特征序列形成的列向量，预设常量，单位矩阵以及该帧图像的特征序列；

根据该关键向量和所述某个类别在所述并集中的元素，得到参考序列，其中，，，，分别表示参考序列，属于该某个类别的元素在关键向量中的对应的值，元素，属于该某个类别的元素在关键向量中的对应的值，元素；

计算参考序列与该帧图像的特征序列的距离，并将距离的倒数作为该帧图像相对于该类别的相关度。