CN103914850B - 一种基于运动匹配的视频自动标注方法及自动标注系统 - Google Patents
一种基于运动匹配的视频自动标注方法及自动标注系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其能对实时拍摄的视频自动同步实时标注；其特征在于：采集运动目标的目标运动视频，同时采集运动目标运动时附带的运动传感器模块的传感器数据，再分别对目标运动视频、对传感器运动数据分别进行视频运动特征、传感器运动特征的提取，然后将视频运动特征、传感器运动特征进行特征匹配分析，最后根据所述特征匹配分析结果对目标运动视频进行视频标注。一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其包括用于采集运动目标的传感器运动数据的运动传感器模块；视频采集模块；运动匹配模块；其中，运动匹配模块与运动传感器模块、视频采集模块之间均通过无线通信模块进行数据通信。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于运动匹配的视频自动标注方法及自动标注系统。
背景技术
视频标注是对视频语义内容的描述，其是视频检索的前提。在现实生活中时常会遇到需要对实时拍摄的视频进行标注，如对特定目标进行实时监护视频拍摄的同时对视频内特定目标进行标注，在大型游乐场所、景区实时拍摄的游客游览、纪念视频进行标注以便游客检索、提取，但是现有的视频标注多是对已有视频、根据视频内容进行训练、匹配再进行标注，目前尚没有利用目标运动状态对视频内容进行自动语义描述的方法。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其能对实时拍摄的视频自动同步实时标注。为此，本发明还提供了一种基于运动匹配的视频自动标注系统。
一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：采集运动目标的目标运动视频，同时采集所述运动目标运动时附带的运动传感器模块的传感器数据，再分别对所述目标运动视频、对所述传感器运动数据分别进行视频运动特征、传感器运动特征的提取，然后将所述视频运动特征、所述传感器运动特征进行特征匹配分析，最后根据所述特征匹配分析结果对所述目标运动视频进行视频标注。
其进一步特征在于：
将所述视频运动特征、所述传感器运动特征进行特征匹配分析是指计算所述视频运动特征、所述传感器运动特征的相关值，当所述相关值满足设定阀值时，则认定所述目标运动视频与附带所述传感器模块的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用所述运动目标元数据对所述目标运动视频进行标注；
所述目标运动视频经图像预处理后得到所述目标运动视频中每一帧图像的前景图像块，再从所述每一帧图像中的前景图像块中提取目标视频运动数据，然后从所述目标视频运动数据中提取所述视频运动特征；
所述目标运动视频的图像预处理是指通过高斯混合模型提取所述目标运动视频中每一帧图像的前景图像块；
采用光流估计的方法从所述每一帧图像的前景图像块内提取所述目标视频运动数据；
所述运动传感器模块为加速度传感器，所述传感器运动数据为所述加速度传感器提取到的传感器垂直加速度数据，所述目标视频运动数据为所述目标运动视频的每一帧图像中前景图像块的垂直加速度数据；
所述视频运动特征是指从所述目标视频运动数据中提取的视频光流标准差序列和视频加速度能量序列，所述传感器运动特征是指从所述传感器运动数据中提取的传感器光流标准差序列和传感器加速度能量序列；
运动匹配模块在固定时间窗口内从所述目标运动视频的所述每一帧图像前景图像块的垂直加速度数据中提取所述视频光流标准差序列、视频加速度能量序列，同时所述运动匹配模块在相同的所述固定时间窗口内从所述传感器垂直加速度数据中提取所述传感器光流标准差序列和传感器加速度能量序列；
所述运动匹配模块计算所述视频光流标准差序列与传感器光流标准差序列之间的光流标准差相关值，以及所述视频加速度能量序列与传感器加速度能量序列之间的述加速度能量相关值，当所述加速度能量相关值、光流标准差相关值均满足设定阀值时，则认定所述目标运动视频每一帧图像的前景图像块与附带所述加速度传感器的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用所述运动目标元数据对所述目标运动视频进行标注。
一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：其包括
附带于运动目标的运动传感器模块，其用于采集所述运动目标的传感器运动数据；
视频采集模块，用于采集运动目标的运动视频；
运动匹配模块，用于对所述目标运动视频、传感器运动数据进行运动特征提取，并对分别从所述传感器运动数据、目标运动视频中提取的所述运动特征进行匹配分析；
其中，所述运动匹配模块与所述运动传感器模块、所述视频采集模块之间均通过无线通信模块进行数据通信。
其进一步特征在于：
其还包括用于对所述目标运动视频进行图像预处理的视频处理模块，所述视频处理模块与所述无线通信模块进行数据通信连接，所述目标运动视频经所述视频处理模块预处理后得到所述目标运动视频中每一帧图像中的所述运动目标的前景图像块；
所述视频处理模块采用光流法从所述目标运动视频中的每一帧图像中提到所述前景图像块的视频运动数据；
所述视频采集模块为高清摄像机；
所述传感器模块为加速度传感器。
本发明是一种基于运动匹配的视频标注方法，其分别从目标运动视频、传感器运动数据中提取运动特征并对运动特征进行匹配分析，根据匹配分析结果对运动视频进行标注，其摆脱了基于生物特征的身份识别算法的限制，算法复杂度低，性能可靠，可用于家庭聚会时视频拍摄的人物标注、动物监控、老年人看护等场景。
附图说明
图1为本发明基于运动匹配的视频标注方法的流程图；
图2为本发明基于运动匹配的视频标注方法中的算法流程图；
图3为本发明一种基于运动匹配的视频自动标注系统的系统构成示意图。
具体实施方式
见图1和图2，一种基于运动匹配的视频自动标注方法，采集运动目标的目标运动视频，同时采集运动目标运动时附带的运动传感器模块的传感器数据，目标运动视频经图像预处理后得到目标运动视频中每一帧图像的前景图像块，再采用光流估计的方法从每一帧图像中的前景图像块中提取目标视频运动数据，然后从目标视频运动数据中提取所述视频运动特征，对传感器运动数据进行传感器运动特征的提取，再将视频运动特征、传感器运动特征进行特征匹配分析，最后根据特征匹配分析结果对所述目标运动视频进行视频标注。图1中，creamer是用于采集运动目标运动视频的装置，A、B、C、D为四个运动目标分别附带的四个运动传感器；
其中，将视频运动特征、传感器运动特征进行特征匹配分析是指计算视频运动特征、传感器运动特征的相关值，当相关值满足设定阀值时，则认定目标运动视频与附带所述传感器模块的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用运动目标元数据对目标运动视频进行标注；
目标运动视频的图像预处理是指通过高斯混合模型提取目标运动视频中每一帧图像的前景图像块。
一种基于运动匹配的视频自动标注系统，见图3，其包括
附带于运动目标（1）的运动传感器模块（2），其用于采集所述运动目标的传感器运动数据；
视频采集模块（3），用于采集运动目标的目标运动视频；
视频处理模块（4），用于对目标运动视频进行图像预处理，目标运动视频经视频处理模块预处理后得到目标运动视频中每一帧图像的前景图像块，视频处理模块从每一帧图像的前景图像块提取视频运动数据；
运动匹配模块（5），用于对目标运动视频、传感器运动数据进行运动特征提取，并对分别从所述传感器运动数据、目标运动视频中提取的所述运动特征进行匹配分析；
其中，运动匹配模块（5）与运动传感器模块（2）、视频处理模块（4）之间均通过无线通信模块（6）进行数据通信；
视频采集模块为高清摄像机。
下面以基于运动匹配的视频自动标注系统中传感器模块采用加速度传感器为例，具体描述一下本发明一种基于运动匹配的视频自动标注方法的实施过程：
运动目标携带加速度传感器k自由行动，高清摄像机采集处于其摄像范围内的运动目标运动的目标运动视频，视频处理模块对目标运动视频进行预处理后再进行目标视频运动数据提取，并将提取到的目标视频运动数据通过无线通信模块发送给运动匹配模块，同时加速度传感器k采集运动目标的传感器运动数据并将该运动目标记录为运动目标元数据IDk、同时将传感器运动数据通过无线通信模块发送给运动匹配模块，运动匹配模块在固定时间窗口内分别对接收到的目标视频运动数据、传感器运动数据进行特征提取，分别得到视频运动特征与传感器运动特征，运动匹配模块将视频运动特征与传感器运动特征进行特征匹配分析，当视频运动特征与传感器运动特征匹配相关，则认定目标运动视频与附带该加速度传感器的运动目标对应于同一运动目标元数据IDk，并以该目标运动元数据IDk对该运动视频进行标注。
其中，视频处理模块对目标运动视频的预处理是指视频处理模块利用高斯混合模型先对目标运动视频的每一帧图像进行建模、并消除背景信息，再提取每一帧图像的前景图像块P；
视频处理模块进行目标视频运动数据提取的具体过程为：视频处理模块提取目标运动视频中每一帧图像的前景图像块P的垂直加速度信息y_acc p ，其步骤如下：首先计算每一帧图像的前景图像块P的重心c p 、灰度直方图hist p ，
每一帧图像的前景图像块P的重心c p 定义为：
其中是图像块P中的像素i的坐标，
每一帧图像的前景图像块P的灰度直方图hist p 定义为：
其中，binsize为图像块p的灰度直方图中组的个数，N1为P中像素的个数，val i 为像素i的灰度值，在此binsize可取32,128，或256；
通过前景图像块P的重心c p 及图像块的颜色直方图hist p 在不同视频帧中追踪对应同一前景物体的图像块，当连续两帧图像的前景图像块P1、P2的重心cp1、cp2之间的距离d(cp1,cp2)≤阀值dthr，同时所述连续两帧图像的前景图像块P1、P2的灰度直方图之间的相关系数s(histp1,histp2)≥阀值Sthr时，则认定所述连续两帧的图像块P1和P2对应于同一前景目标，
连续两帧图像的前景图像块P1、P2的重心cp1、cp2之间的距离
所述连续两帧图像的前景图像块P1、P2的灰度直方图之间的相关系数
其中；
然后再采用Lucas-Kanade光流估计方法计算每一帧图像中前景图像块P中每一个像素i的垂直方向光流y_vecti，再利用所述每一帧图像中前景图像块P中每一个像素i的垂直方向光流y_vecti对每一帧前景图像块P进行运动估计，计算出每一帧前景图像块P的垂直加速度信息y_acc p ；
每一帧前景图像块P的垂直加速度信息
。
运动匹配模块在固定时间窗口内分别对接收到的所述目标视频运动数据、传感器运动数据进行特征提取的具体过程为：以滑动时间窗口的形式分别提取目标运动视频、加速度传感器的加速度能量序列energy、光流标准差序列std，分别记为目标视频的加速度能量序列energyvideo、光流标准差序列stdvideo，加速度传感器的加速度能量序列energysensor、光流标准差序列stdsensor，其中
时间窗口大小为t，每次向前滑动t/2；M为时间窗口内的加速度数据的个数，wi是对时间窗口内垂直加速度数据进行快速傅里叶变换后的系数，N2为该对时间窗口内垂直加速度数据进行快速傅里叶变换后的系数wi的个数；
运动匹配模块将视频特征序列与传感器特征序列进行相关性匹配分析的具体过程为：计算目标视频的加速度能量序列energyvideo与加速度传感器的加速度能量序列energysensor之间的相关系数ρ(energy video ， energy sensor )，
其中，N5为加速度能量序列采样的个数
计算目标视频的光流标准差序列std video 与加速度传感器的光流标准差序列std sensor 之间的相关系数ρ(std video ， std sensor )，
其中，N 3 为光流标准差序列的采样个数；
如果满足如下条件：
其中N 4 为传感器的个数，1≤k2≤N4，ρstd_thr为传感器标准差序列与光流标准差序列之间的相关系数阀值，ρenergy_thr为传感器能量值序列与光流能量值序列之间的相关系数阀值，
则传感器k与图像块P对应于同运动目标元数据IDk，并以此IDk对所述该视频进行标注，标注格式为(filename, IDk, time_start, time_len, camera_location); 其中filename 为视频文件名，ID为身份信息，time_start为目标出现在该视频中的起始时间，time_len为目标出现在该视频中的时间长度， camera_locaion为拍摄该视频的摄像头位置。
Claims (13)
1.一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：采集运动目标的目标运动视频，同时采集所述运动目标运动时附带的运动传感器模块的传感器数据，再对所述目标运动视频、对所述传感器运动数据进行视频运动特征、传感器运动特征的提取，然后将所述视频运动特征、所述传感器运动特征进行特征匹配分析，最后根据所述特征匹配分析结果对所述目标运动视频进行视频标注；
将所述视频运动特征、所述传感器运动特征进行特征匹配分析是指计算所述视频运动特征、所述传感器运动特征的相关值，当所述相关值满足设定阀值时，则认定所述目标运动视频与附带所述传感器模块的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用所述运动目标元数据对所述目标运动视频进行标注。
2.根据权利要求1所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：所述目标运动视频经图像预处理后得到所述目标运动视频中每一帧图像的前景图像块，再从所述每一帧图像中的前景图像块中提取目标视频运动数据，然后从所述目标视频运动数据中提取所述视频运动特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：所述目标运动视频的图像预处理是指通过高斯混合模型提取所述目标运动视频中每一帧图像的前景图像块。
4.根据权利要求2所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：采用光流估计的方法从所述每一帧图像的前景图像块内提取所述目标视频运动数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：所述运动传感器模块为加速度传感器，所述传感器运动数据为所述加速度传感器提取到的传感器垂直加速度数据，所述目标视频运动数据为所述目标运动视频的每一帧图像中前景图像块的垂直加速度数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：所述视频运动特征是指从所述目标视频运动数据中提取的视频光流标准差序列和视频加速度能量序列，所述传感器运动特征是指从所述传感器运动数据中提取的传感器光流标准差序列和传感器加速度能量序列。
7.根据权利要求6所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：运动匹配模块在固定时间窗口内从所述目标运动视频的所述每一帧图像前景图像块的垂直加速度数据中提取所述视频光流标准差序列、视频加速度能量序列，同时所述运动匹配模块在相同的所述固定时间窗口内从所述传感器垂直加速度数据中提取所述传感器光流标准差序列和传感器加速度能量序列。
8.根据权利要求7所述的一种基于运动匹配的视频自动标注方法，其特征在于：所述运动匹配模块计算所述视频光流标准差序列与传感器光流标准差序列之间的光流标准差相关值，以及所述视频加速度能量序列与传感器加速度能量序列之间的述加速度能量相关值，当所述加速度能量相关值、光流标准差相关值均满足设定阀值时，则认定所述目标运动视频每一帧图像的前景图像块与附带所述加速度传感器的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用所述运动目标元数据对所述目标运动视频进行标注。
9.一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：其包括
附带于运动目标的运动传感器模块，其用于采集所述运动目标的传感器运动数据；
视频采集模块，用于采集运动目标的目标运动视频；
运动匹配模块，用于对所述目标运动视频、传感器运动数据进行运动特征提取，并对分别从所述传感器运动数据、目标运动视频中提取的所述运动特征进行匹配分析，将所述视频运动特征、所述传感器运动特征进行特征匹配分析是指计算所述视频运动特征、所述传感器运动特征的相关值，当所述相关值满足设定阀值时，则认定所述目标运动视频与附带所述传感器模块的运动目标对应于同一运动目标元数据，再采用所述运动目标元数据对所述目标运动视频进行标注；
其中，所述运动匹配模块与所述运动传感器模块、所述视频采集模块之间均通过无线通信模块进行数据通信。
10.根据权利要求9所述的一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：其还包括用于对所述目标运动视频进行图像预处理的视频处理模块，所述视频处理模块与所述无线通信模块进行数据通信连接，所述目标运动视频经所述视频处理模块预处理后得到所述目标运动视频中每一帧图像的前景图像块，所述视频处理模块从所述每一帧图像的前景图像块提取视频运动数据。
11.根据权利要求10所述的一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：所述视频处理模块采用光流法从所述目标运动视频中的每一帧图像中提到所述前景图像块的视频运动数据。
12.根据权利要求9、10、11中任一所述的一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：所述视频采集模块为高清摄像机。
13.根据权利要求9、10、11中任一所述的一种基于运动匹配的视频自动标注系统，其特征在于：所述传感器模块为加速度传感器。
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