CN103150375A - 用于视频侦查的快速视频检索系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于视频侦查的快速视频检索系统和方法。目前的视频检索技术没有充分挖掘智能技术的优势，没有发挥出应有的功能，不适合实际的应用。本发明具体是获取视频，包括视频文件或视频流，并进行解码；对解码后的每帧图像进行分析预处理，提取运动目标和目标特征信息，存入数据库；根据用户的请求查询数据库，根据颜色、纹理、规则或拌线条件进行特征匹配，检索出感兴趣目标，并将结果目标列表进行排序；将检索出的目标以浓缩视频的形式进行展示。本发明采用视频运动目标检测、视频浓缩和特征匹配等智能视频分析技术，完成对指定目标或特征的检索。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种用于视频侦查的快速视频检索系统和方法。
背景技术
现有的一般视频检索技术，没有考虑到视频侦查应用场景的特殊性和刑侦人员的使用需求，不能体现出刑侦思维，无法直接应用于视频侦查。同时大多没有使用智能分析技术，或者使用了智能分析技术但是因为比较差的展现手段，没有充分挖掘智能技术的优势，没有发挥出应有的功能，不适合实际的应用
用于视频侦查的检索、浓缩和研判技术，一般以单个技术独立零散地存在，或是功能的简单叠加，没有经过深度整合，没有体现出各技术手段在视频侦查业务中的内在联系。这样势必会导致处理速度慢、处理流程臃肿、处理逻辑不清晰等问题，给案件的侦查带来极大不便。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种用于视频侦查的快速视频检索系统和方法。
用于视频侦查的快速视频检索系统包括视频获取单元、预处理单元、检索单元和浓缩单元。
所述的视频获取单元用于获取视频并进行视频解码；
所述的预处理单元用于视频中目标特征信息的提取，建立目标索引数据库；
所述的检索单元用于根据条件进行目标检索；
所述的浓缩单元用于根据给出的目标列表生成浓缩视频。
用于视频侦查的快速视频检索方法，具体是：获取视频，包括视频文件或视频流，并进行解码；对解码后的每帧图像进行分析预处理，提取运动目标和目标特征信息，存入数据库；根据用户的请求查询数据库，根据颜色、纹理、规则或拌线条件进行特征匹配，检索出感兴趣目标，并将结果目标列表进行排序；将检索出的目标以浓缩视频的形式进行展示。
本发明的有益效果：
采用视频运动目标检测、视频浓缩和特征匹配等智能视频分析技术，完成对指定目标或特征的检索。
采用合理的架构，建立统一的、快速的信息挖掘单元，继而对挖掘出的信息采取浓缩视频和截图列表等多种展现方式。完成了对各种技术手段的深度整合，极大提高了处理速度，且处理逻辑更清晰，更符合刑侦思维；
由于预处理单元的合理性，打破了各项技术之间的壁垒，检索、浓缩可设定统一的规则和检索条件，检索的结果可直接被浓缩使用，增大了应用的灵活性。
附图说明
图1为本发明中的系统结构示意图；
图2为本发明中的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，用于视频侦查的快速视频检索系统包括视频获取单元、预处理单元、检索单元和浓缩单元。
视频获取单元包括视频流或文件的获取器和解码器。
预处理单元包括运动目标检测和跟踪单元、目标特征提取单元、目标数据库存储单元；运动目标检测和跟踪单元完成对运动目标的检测和跟踪，提取出每个目标的运动轨迹和目标持续时间内的轮廓序列，并对目标进行编号；目标特征提取单元包括多种特征提取器：颜色特征提取器，纹理特征提取器、运动方向特征提取器和一种人车分类器，其中纹理特征提取器提取多种图像特征包括LBP、HOG、Haar和Gabor特征；运动方向提取器提取目标在每个时间点的运动方向，运动方向的计算方法为：
其中
为编号为n的目标在第i帧的运动方向，N(i)为第i帧的相邻帧集合，
共有2*T+1帧，d(k,n) = Pos(k,n) – Pos(k-1,n)，Pos(k,n)为目标n在第k帧图像中的位置；人车分类器判断提取出的运动目标的类别：人或车；目标数据库单元用于储存每个目标的信息，包括目标的标号、目标的起始结束时间、目标在每一帧的轮廓和位置、目标的多种特征。
检索单元可以指定一种或多种特征、时间段、ROI和拌线作为检索条件，特征的可选种类同特征提取单元所提供的特征种类相同，检索单元包括周界拌线单元和特征匹配单元。
周界拌线单元进行ROI和拌线过滤。ROI是图像中的一个封闭区域，ROI过滤可以筛选出在ROI区域内出现的目标；拌线过滤是指用户可以在图像中画一条线段，从而判断目标是否在某时刻跨过了拌线。
浓缩单元将检索出的所有目标在时间和空间上进行重排，形成新的压缩过的视频，所形成的新视频具有有益于刑侦的良好性质：总时间大幅缩短，同时保持了每个事件内目标基本的时序和空间关系。
如图2所示，一种用于视频侦查的快速视频检索方法:
目标特征提取涉及人车分类器的构建：首先构建人、车图像库，标定出每幅图像的人车属性，然后提取图像的HOG和LBP特征，使用AdaBoost进行分类器的训练。
检索输出符合条件的目标列表，结果可以以截图列表的形式进行展示，并按照匹配分数由高到低进行排序；检索条件的判断按照各种条件时间复杂度由低到高的顺序执行，当检索条件被指定时，数据库中的所有目标首先进行时间段的判断，筛选出符合时间要求的目标进行ROI和拌线过滤，最后进行特征匹配提取出符合条件的目标并按照匹配分数进行排序；ROI和拌线过滤过程：判断目标是否在指定的ROI范围内，如果是则进入拌线过滤，对目标持续时间内的每一帧进行判断，确定该目标是否在这一帧跨过了拌线；纹理特征匹配相似度度量采用余弦距离：如果有两个特征向量x = (x1,x2,x3,…,x_k),y = (y1,y2,y3,…,y_k),k为特征向量的维度，则x,y之间的距离定义为：
浓缩可以在检索结果的基础上进行处理，也可以不进行检索直接进行浓缩，即检索条件可以设置为空。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，应带理解，本发明并不限于这里所描述的实现方案，这些实现方案描述的目的在于帮助本领域中的技术人员实践本发明。
Claims (10)
1. 用于视频侦查的快速视频检索系统，其特征在于：包括视频获取单元、预处理单元、检索单元和浓缩单元；
所述的视频获取单元用于获取视频并进行视频解码；
所述的预处理单元用于视频中目标特征信息的提取，建立目标索引数据库；
所述的检索单元用于根据条件进行目标检索；
所述的浓缩单元用于根据给出的目标列表生成浓缩视频。
2.根据权利要求1所述的快速视频检索系统，其特征在于：所述的视频获取单元包括视频流的获取器和解码器。
3.根据权利要求1所述的快速视频检索系统，其特征在于：所述的视频获取单元包括视频文件的获取器和解码器。
4.根据权利要求1所述的快速视频检索系统，其特征在于：所述的预处理单元包括运动目标检测和跟踪单元、目标特征提取单元、目标数据库存储单元；
运动目标检测和跟踪单元完成对运动目标的检测和跟踪，提取出每个目标的运动轨迹和目标持续时间内的轮廓序列，并对运动目标进行编号；
目标特征提取单元包括颜色特征提取器，纹理特征提取器、运动方向特征提取器和人车分类器；
目标数据库存储单元用于储存每个目标的信息，包括目标的标号、目标的起始结束时间、目标在每一帧的轮廓和位置、目标的多种特征。
5.根据权利要求4所述的快速视频检索系统，其特征在于：
所述的纹理特征提取器提取多种图像特征，包括LBP特征、HOG特征、Haar特征和Gabor特征；
所述的运动方向特征提取器提取目标在每个时间点的运动方向；
所述的人车分类器判断提取出的运动目标的类别：人或车。
6.根据权利要求1所述的快速视频检索系统，其特征在于：所述的检索单元可以指定一种或多种特征、时间段、ROI和拌线作为检索条件，特征的可选种类同目标特征提取单元所提供的特征种类相同，检索单元包括周界拌线单元和特征匹配单元；
所述的周界拌线单元进行ROI和拌线过滤；ROI是图像中的一个封闭区域，ROI过滤可以筛选出在ROI区域内出现的目标；拌线过滤是指用户在图像中画一条线段，从而判断目标是否在某时刻跨过了拌线。
7.根据权利要求1所述的快速视频检索系统，其特征在于：所述的浓缩单元将检索出的所有目标在时间和空间上进行重排，形成新的压缩过的视频，所形成的新视频具有有益于刑侦的良好性质：总时间大幅缩短，同时保持了每个事件内目标基本的时序和空间关系。
8.用于视频侦查的快速视频检索方法，其特征在于该方法具体是：获取视频，包括视频文件或视频流，并进行解码；对解码后的每帧图像进行分析预处理，提取运动目标和目标特征信息，存入数据库；根据用户的请求查询数据库，根据颜色、纹理、规则或拌线条件进行特征匹配，检索出感兴趣目标，并将结果目标列表进行排序；将检索出的目标以浓缩视频的形式进行展示。
9.根据权利要求8所述的快速视频检索方法，其特征在于：所述的提取目标特征信息具体是：首先构建人、车图像库，标定出每幅图像的人车属性，然后提取图像的HOG特征和LBP特征，使用AdaBoost进行分类器的训练。
10.根据权利要求8所述的快速视频检索方法，其特征在于：所述的检索出感兴趣目标，并将结果目标列表进行排序具体是：检索输出符合条件的目标列表，结果以截图列表的形式进行展示，并按照匹配分数由高到低进行排序；
检索条件的判断按照各种条件时间复杂度由低到高的顺序执行，当检索条件被指定时，数据库中的所有目标首先进行时间段的判断，筛选出符合时间要求的目标进行ROI和拌线过滤，最后进行特征匹配提取出符合条件的目标并按照匹配分数进行排序。
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