CN103077227B - 视频浓缩检索分析方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于安防技术领域，涉及视频监控，尤其是涉及一种视频浓缩检索分析方法及其系统。它解决了现有技术费时费力，难以快速获取所需信息等技术问题。本方法包括下述步骤：A、动态分析；B、编码重组；C、结果标记。所述的动态分析模块与编码重组模块相连，所述的结果标记模块连接在编码重组模块上。本视频浓缩检索分析方法及其系统的优点在于：跳过或快进视频中静止片段，将视频时间大幅缩短，能够方便地获取视频中所需要的信息，大幅节约时间，提高工作效率，并且能方便地对所需的信息进行检索和标记，在视频中不连续的信息间建立联系，易于操作实施。

Description

视频浓缩检索分析方法及其系统
技术领域
本发明属于安防技术领域，涉及视频监控，尤其是涉及一种视频浓缩检索分析方法及其系统。
背景技术
随着平安城市的建设，现阶段视频监控遍布各省各市，但普遍存在摄像机位置不合理，有效信息少等缺点，在分析过程中往往需要花费大量的人力、时间查看海量录像资料，严重制约了工作效率。传统人工的检索取证工作还存在不可避免的人为的漏判误判等，故在利用监控录像获取信息的实战中，视频审看效率低下的问题亟需解决。为此，人们进行了长期的探索，提出了各种各样的解决方案。
视频摘要又称视频浓缩，是对视频内容的一个简单概括，以自动或半自动的方式，先通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，并将它们以某种方式进行组合。例如，中国专利文献公开了一种基于视频监控网络的视频自动浓缩方法[申请号：201110208090.X],其是从两个具有重叠区域的摄像机获得第一视频源和第二视频源并对运动目标分割和跟踪,提取背景图像和视频监控网络运动轨迹；根据背景图像生成基于视频监控网络的全景图像,得到两个摄像机各自对应于全景图像的投影矩阵并实时更新基于视频监控网络背景的全景图像；利用两个摄像机全景图像的投影矩阵,把轨迹投影到全景图像空间得到投影轨迹；采用图匹配,基于随机游走思想对两个摄像机的视频源的投影轨迹匹配,得到匹配轨迹对,对重叠区域的匹配轨迹进行选择和融合,得到完整的大场景轨迹；对大场景轨迹按时间重新排列,在全景图像上对完整的大场景轨迹进行展现,得到基于全景图像的视频浓缩。《计算机工程与应用》2008年第25期公开了一种基于运动分析的视频检索方法(作者：薛立勤；张秀娟)，介绍了人们从不同的应用目的出发,提出了许多不同的视频中运动分析的方法。概括起来,这些分析方法可以分成四类:光流估算法、运动矢量估算法、基于直方图的统计分析方法、参数化的全局运动分析法。
上述方案虽然在一定程度上实现了视频浓缩，但是仍然存在着难以方便地获取视频中所需要的信息，仅仅是缩短了整个视频的长度，而对视频的效果、细节等并没有做出任何处理。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题，提供一种大幅将视频时间缩短，能够方便地获取视频中所需要的信息，提高工作效率的视频浓缩检索分析方法。
本发明的另一目的是提供一种能够方便地获取视频中所需要的信息，提高工作效率的视频浓缩检索分析系统。
为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：本视频浓缩检索分析方法，其特征在于，本方法包括下述步骤：
A、动态分析：利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；
B、编码重组：将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；
C、结果标记：同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，本方法还包括：
D、行为分析：对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，在上述的步骤D中，设定人物正常走动的速度不大于2m/s,若达到或超过2m/s则为奔跑，且人物奔跑时发出警报信号；设定车辆正常行驶的速度不大于22m/s,若达到或超过22m/s则为车辆超速，且车辆超速时发出警报信号。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，本方法还包括：
E、渲染补偿：对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，在上述的步骤C中，设定已播放的仅有人物运动的时间段区分标记显示第一颜色，已播放的仅有车辆运动的时间段区分标记显示第二颜色，已播放的同时有人物和车辆运动的时间段区分标记显示第三颜色。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，本方法还包括：
F、跟踪标记：选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动。
在上述的视频浓缩检索分析方法中，本方法还包括：
G、视频摘要：对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒。
一种实施上述视频浓缩检索分析方法的视频浓缩检索分析系统，其特征在于，本系统包括：
动态分析模块，用于利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；
编码重组模块，用于将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；
结果标记模块，用于同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记；
所述的动态分析模块与编码重组模块相连，所述的结果标记模块连接在编码重组模块上。
在上述的视频浓缩检索分析系统中，本系统还包括：
行为分析模块，用于对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号；
渲染补偿模块，用于对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比；
所述的行为分析模块和渲染补偿模块均与编码重组模块相连。
在上述的视频浓缩检索分析系统中，本系统还包括：
跟踪标记模块：用于选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动。
视频摘要模块：用于对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒；
所述的跟踪标记模块和视频摘要模块均与编码重组模块相连。
与现有的技术相比，本视频浓缩检索分析方法及其系统的优点在于：跳过或快进视频中静止片段，将视频时间大幅缩短，能够方便地获取视频中所需要的信息，大幅节约时间，提高工作效率，并且能方便地对所需的信息进行检索和标记，在视频中不连续的信息间建立联系，易于操作实施。
附图说明
图1是本发明提供的结构框图。
图中，动态分析模块1、编码重组模块2、结果标记模块3、行为分析模块4、渲染补偿模块5、跟踪标记模块6、视频摘要模块7。
具体实施方式
如图1所示，本视频浓缩检索分析方法包括下述步骤：
A、动态分析：利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；
B、编码重组：将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；
C、结果标记：同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记。设定已播放的仅有人物运动的时间段区分标记显示第一颜色，已播放的仅有车辆运动的时间段区分标记显示第二颜色，已播放的同时有人物和车辆运动的时间段区分标记显示第三颜色。
本发明中的基于运动分析的视频检索技术和视频片段的编码重组均在可利用现有技术实施。
本方法还包括：
D、行为分析：对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号。设定人物正常走动的速度不大于2m/s,若达到或超过2m/s则为奔跑，且人物奔跑时发出警报信号；设定车辆正常行驶的速度不大于22m/s,若达到或超过22m/s则为车辆超速，且车辆超速时发出警报信号。
本方法还包括：E、渲染补偿：对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比。
本方法还包括：
F、跟踪标记：选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动。
本方法还包括：
G、视频摘要：对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒。
一种实施上述视频浓缩检索分析方法的视频浓缩检索分析系统包括：
动态分析模块1，用于利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；编码重组模块2，用于将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；结果标记模块3，用于同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记；所述的动态分析模块1与编码重组模块2相连，所述的结果标记模块3连接在编码重组模块2上。
本系统还包括：行为分析模块4，用于对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号；渲染补偿模块5，用于对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比；行为分析模块4和渲染补偿模块5均与编码重组模块2相连。
本系统还包括：跟踪标记模块6：用于选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动。视频摘要模块7：用于对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒；跟踪标记模块6和视频摘要模块7均与编码重组模块2相连。本实施例中，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前十秒和后十秒。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了动态分析模块1、编码重组模块2、结果标记模块3、行为分析模块4、渲染补偿模块5、跟踪标记模块6、视频摘要模块7等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (5)

1.一种视频浓缩检索分析方法，其特征在于，本方法包括下述步骤：
A、动态分析：利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；
B、编码重组：将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；
C、结果标记：同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记；
本方法还包括：
D、行为分析：对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号；在上述的步骤D中，设定人物正常走动的速度不大于2m/s,若达到或超过2m/s则为奔跑，且人物奔跑时发出警报信号；设定车辆正常行驶的速度不大于22m/s,若达到或超过22m/s则为车辆超速，且车辆超速时发出警报信号；
本方法还包括：
E、渲染补偿：对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比；
在上述的步骤C中，设定已播放的仅有人物运动的时间段区分标记显示第一颜色，已播放的仅有车辆运动的时间段区分标记显示第二颜色，已播放的同时有人物和车辆运动的时间段区分标记显示第三颜色。
2.根据权利要求1所述的视频浓缩检索分析方法，其特征在于，本方法还包括：
F、跟踪标记：选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动。
3.根据权利要求1或2所述的视频浓缩检索分析方法，其特征在于，本方法还包括：
G、视频摘要：对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒。
4.一种视频浓缩检索分析系统，其特征在于，本系统包括：
动态分析模块(1)，用于利用基于运动分析的视频检索技术，将监控录像视频中的静止片段自动跳过或快进，并获得按帧截取的运动视频片段；
编码重组模块(2)，用于将按帧截取的运动视频片段进行视频重组，获得重组后的运动视频；
结果标记模块(3)，用于同时播放原始图像画面和重组后的运动视频画面，且将已播放的运动视频按照不同的运动体在播放时间轴上做区分标记；
所述的动态分析模块(1)与编码重组模块(2)相连，所述的结果标记模块(3)连接在编码重组模块(2)上；
本系统还包括：
行为分析模块(4)，用于对运动视频中不同运动体的运动状况进行分析，若运动体的运动速度超过该运动体设定的速度阈值，则发出报警信号；
渲染补偿模块(5)，用于对某一帧图像进行存档后，在良好视觉条件下再次模拟捕捉同一摄像机同一视角的图像，然后根据捕捉到的图像对存档的图像进行后期渲染补偿，提供对比；
所述的行为分析模块(4)和渲染补偿模块(5)均与编码重组模块(2)相连。
5.根据权利要求4所述的视频浓缩检索分析系统，其特征在于，本系统还包括：
跟踪标记模块(6)：用于选定运动视频中的运动体，并对该运动体做出标记，且当选定的运动体继续运动时，所述的标记跟随运动体运动；
视频摘要模块(7)：用于对不同时间出现的同一运动体分别进行截图备份，形成摘要图片，并在摘要图片上显示具体时间，当选中某一摘要图片时，自动播放该摘要图片所在视频片段中连贯的前若干秒和后若干秒；
所述的跟踪标记模块(6)和视频摘要模块(7)均与编码重组模块(2)相连。
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