CN103024396A - 一种nmf视频压缩技术 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种NMF视频压缩技术，包括以下步骤：步骤1）识别与分离技术的算法烧制嵌入视频压缩片，将所述视频压缩片装入芯片；步骤2）所述芯片与设备连接，对收集到的数据进行预处理；步骤3）通过模式识别中的NMF方法找出显著性节点；步骤4）通过显著性节点实现实时视频流的节点保存和时域分割；步骤5）通过相似性比较，分离出背景和前景，所述背景作为静止画面保存，所述前景作为稀疏矩阵数据保存。本发明通过MATLAB编程以及非负矩阵分解理论，通过软硬件结合，实现时域和空域冗余信息压缩，优化算法，极大地压缩了数据的存贮量和数据处理速度。

Description

一种NMF视频压缩技术

技术领域

本发明涉及一种压缩技术，具体涉及的是一种NMF视频压缩技术。

背景技术

现在在一些公共场所如住宅区、银行、机场、候车室、购物中心、书店和工厂企业等场所，监控设备已非常普及，这一方面为人们的生命财产与公共安全提供了保障，同时也为各个单位增加了负担：每天24小时、每年360多天的监控数据，无疑给相关监控单位增加了大量的人工和硬件成本、带来了巨大的经济负担。有些单位为了节约开支，故意关闭监控设备，让监控设备长期处于闲置状态，监控设备形同虚设，留下诸多安全隐患，甚至使得有些案件查无对证。如家住杭州凤起苑的刘先生的一辆奔驰车在2009年7月20日被人划了多道口子，小区物业管理竟以“监控设备未打开”为由拒绝提供证据；2011年7月22日，一辆宇通双层卧铺客车在京珠高速河南信阳明港段起火，造成41人死亡、6人受伤的惨剧。事后交通运输部部长李盛霖主持召开全国交通运输安全生产紧急电视电话会议，提出对卧铺客车的两项特别监管措施：第一，卧铺车须强制安装车载视频监控装置，以便相关监管部门随时监控车内情况；第二，针对凌晨3-4时事故频发规律性特征，对超长途连续运行的卧铺客车，推行凌晨2-5时停车休息的措施。这两项措施都离不开视频监控的监管。然而，由于运行成本等缘故，很多长途客车在安装了监控摄像头的情况下，仍然不愿长时间不间断开启监控设备。今年8月26日，发生在延安市包茂高速公路延安段特大交通事故导致36人死亡,当地公安、安监、交通等部门在调查取证时，发现同样也是在安装了摄像头的情况下监控设备未打开。这样的例子不胜枚举。如果通过谷歌在互联网上搜索 “监控设备形同虚设”，你可以找到8万多这样的事例。

如何从技术层面上压缩视频监控的数据成本，是当前监控市场面临的一大难题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种NMF视频压缩技术，只需保存每天不到5小时甚至更短时间的视频数据，为视频数据的保存节省了近五分之四的数据量。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种NMF视频压缩技术，包括以下步骤：

步骤1）识别与分离技术的算法烧制嵌入视频压缩片，将所述视频压缩片装入芯片；

步骤2）所述芯片与设备连接，对收集到的数据进行预处理；

    步骤3）通过模式识别中的NMF方法找出显著性节点；

    步骤4）通过显著性节点实现实时视频流的节点保存和时域分割；

步骤5）通过相似性比较分离出背景和前景，所述背景作为静止画面保存，所述前景作为稀疏矩阵数据保存。

本发明的有益效果是:

本发明通过MATLAB编程以及非负矩阵分解理论，通过软硬件结合，实现时域和空域冗余信息压缩，优化算法，极大地压缩了数据的存贮量、大大减小了企业单位购买存贮设备的经济负担，并实现最大化信息量恢复和在信号恢复时实现最小化信息量损失。 同时也使得监控可以及时动态地发现图像显著性变化的节点，并提供及时报警（发现显著性变化的同时，机器发出报警信号），为监控人员提供方便，避免监控人员24小时不间断坐班的烦恼。

具体实施方式

下面将结合实施例，来详细说明本发明。

一种NMF视频压缩技术，包括以下步骤：

步骤1）识别与分离技术的算法烧制嵌入视频压缩片，将所述视频压缩片装入芯片。

步骤2）所述芯片与设备连接，对收集到的数据进行预处理；

    步骤3）通过模式识别中的NMF方法和相似性计算找出显著性节点；

    步骤4）通过显著性节点实现实时视频流的节点保存和时域分割；

步骤5）通过MATLAB的相似性比较，分离出背景和前景，所述背景作为静止画面保存，所述前景作为稀疏矩阵数据保存。

Claims (1)

1.一种NMF视频压缩技术，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1）识别与分离技术的算法烧制嵌入视频压缩片，将所述视频压缩片装入芯片；

步骤2）所述芯片与设备连接，对收集到的数据进行预处理；

    步骤3）通过模式识别中的NMF方法找出显著性节点；

    步骤4）通过显著性节点实现实时视频流节点保存和时域分割；

步骤5）通过MATLAB的相似性比较，分离出背景和前景，所述背景作为静止画面保存，所述前景作为稀疏矩阵数据保存。