[发明专利]一种视频浓缩方法、系统及设备

权利要求书

1.一种视频浓缩方法，其特征在于，所述视频浓缩方法包括以下步骤：

获取当前帧的图像并基于所述当前帧的图像，获取背景图像；

基于所述背景图像的每个第一像素点进行计算，获取第一LBP特征向量；

基于所述当前帧的图像的每个第二像素点进行计算，获取第二LBP特征向量；

对所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量进行比较，获取静止像素点掩模；

基于所述背景图像和所述当前帧的图像，获取第一前景图像掩模；

基于所述静止像素点掩模重置第一前景图像掩模，获取第二前景图像掩模；

对第二前景图像掩模做连通域分析，获得当前帧的检测目标队列；

对当前帧的检测目标队列进行运动目标跟踪，输出当前帧检测目标的位置和id；

基于当前帧检测目标的位置和id，生成浓缩后的视频文件。

2.根据权利要求1所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，获取当前帧的图像并基于所述当前帧的图像，获取背景图像具体包括：

基于视频文件，获取RGB图像；

基于所述RGB图像建立多高斯背景模型；

获取当前帧的图像；

基于所述当前帧的图像对所述多高斯背景模型进行更新，获取背景图像。

3.根据权利要求2所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，所述基于所述当前帧的图像对所述多高斯背景模型进行更新，获取背景图像具体为：

基于所述当前帧的图像，获取当前帧的图像的每个像素点的像素值；

基于所述每个像素点的像素值分别同当前k个所述背景模型根据预置第一公式进行比较，获取相匹配的分布模型；

将所述分布模型的权重进行归一化处理并将其参数根据预置第二公式进行更新，获取背景图像。

4.根据权利要求1所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，所述基于所述背景图像的每个第一像素点进行计算，获取第一LBP特征向量具体为：

对所述背景图像进行转化，生成第一灰度图像；

基于所述第一灰度图像，获取所述第一灰度图像的所有的第一像素点；

对每个所述第一像素点基于第三预置公式进行计算，获取第一LBP特征向量。

5.根据权利要求1所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，所述基于所述当前帧的图像的每个第二像素点进行计算，获取第二LBP特征向量；

对所述当前帧的图像进行转换，获取第二灰度图像；

基于所述第二灰度图像，获取所述第二灰度图像的所有的第二像素点；

对每个所述第二像素点基于第四预置公式进行计算，获取第二LBP特征向量。

6.根据权利要求1所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，对所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量进行比较，获取静止像素点掩模：

对所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量进行计算，获取第一比对掩模；

获取所述背景图像的第一像素值和所述当前帧的图像的第二像素值；

根据所述背景图像的第一像素值与所述当前帧的图像的第二像素值进行计算，获取第二比对掩模；

基于所述第一对比掩埋和所述第二比对掩埋，获取静止像素点掩埋。

7.根据权利要求6所述的一种视频浓缩方法，其特征在于，所述基于所述第一对比掩埋和所述第二比对掩埋，获取静止像素点掩埋具体为：

基于所述第二比对掩埋和所述第二对比掩埋，判断所述第一像素值和所述第二像素点值之差是否小于第一值，

当所述第一像素值和所述第二像素点值之差不小于第一值时，则确定静止像素点掩埋在像素点上的值为0；

当所述第一像素值和所述第二像素点值之差小于第一值时，则判断所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量之差是否小于第二值，

当所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量小于第二值时，则确定静止像素点掩埋在像素点上的值为1；

当所述第一LBP特征向量和所述第二LBP特征向量不小于第二值时，则确定静止像素点掩埋在像素点上的值为0。