CN105430342A - 基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法 - Google Patents

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夏钢
陈斌
燕青
宋阳
丁令
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46—Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames

Abstract

本发明涉及视频处理领域，具体涉及基于内容的视频特征提取与视频结构化处理系统，包括如下步骤：截取视频片段的某一帧，通过图像识别模块识别目标位置并勾勒出目标的轮廓；将目标的轮廓存储入图像分析与处理模块，图像分析与处理模块去除目标的轮廓边缘的干扰点，再针对目标的轮廓，分析目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置并分别截取目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的图像；将若干帧的图像进行整合分别得到目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程。本发明对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径，其不仅得到物体或人的整体运动信息，还能得到物体或人的局部运动信息。

Description

基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法
技术领域
本发明涉及视频处理领域，具体涉及基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法。
背景技术
视频监控系统是安全防范系统的组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控经历了第一代的模拟系统、第二代部分数字化系统、第三代完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）3个阶段的发展演变，然而，真正赋予视频监控全新意义的变革在于当前正在推进的智能视频监控技术。
发明内容
本发明的目的在于克服上述问题，提供一种通过对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其不仅得到物体或人的整体运动信息，还能得到物体或人的局部运动信息。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，包括如下步骤：
（1）截取视频片段的某一帧，通过图像识别模块识别目标位置并勾勒出目标的轮廓；
（2）将目标的轮廓存储入图像分析与处理模块，图像分析与处理模块去除目标的轮廓边缘的干扰点，再针对目标的轮廓，分析目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置并分别截取目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的图像；
（3）每隔一定时间截取视频片段的一帧，重复步骤（1）和步骤（2）；
（4）将若干帧的图像进行整合分别得到目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程。
前述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，所述的目标可以为人或物体，所述的目标的轮廓包括外轮廓和内轮廓。
前述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，在步骤（2）中，去除目标的轮廓边缘的干扰点适用去噪处理方法，所述的干扰点为与轮廓间隔一定距离里的点。
前述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，在步骤（3）中，每隔一定时间是指每隔24-100帧的时间。
前述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，在步骤（4）后，还包括如下步骤：对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径。
前述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，所述的目标的运动路径存储入存储模块中。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径，其不仅得到物体或人的整体运动信息，还能得到物体或人的局部运动信息。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，包括如下步骤：
（1）截取视频片段的某一帧，通过图像识别模块识别目标位置并勾勒出目标的轮廓；
（2）将目标的轮廓存储入图像分析与处理模块，图像分析与处理模块去除目标的轮廓边缘的干扰点，再针对目标的轮廓，分析目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置并分别截取目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的图像；
（3）每隔一定时间截取视频片段的一帧，重复步骤（1）和步骤（2）；
（4）将若干帧的图像进行整合分别得到目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程。
所述的目标可以为人或物体，所述的目标的轮廓包括外轮廓和内轮廓，所述的外轮廓是指区别目标与其它物体或环境、背景的轮廓，所述的内轮廓是指在目标内的轮廓。
在步骤（2）中，去除目标的轮廓边缘的干扰点适用于去噪处理方法，所述的干扰点为与轮廓间隔一定距离里的点。
在步骤（3）中，每隔一定时间是指每隔24-100帧的时间。
在步骤（4）后，还包括如下步骤：对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径。所述的目标的运动路径存储入存储模块中。
上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，包括如下步骤：
（1）截取视频片段的某一帧，通过图像识别模块识别目标位置并勾勒出目标的轮廓；
（2）将目标的轮廓存储入图像分析与处理模块，图像分析与处理模块去除目标的轮廓边缘的干扰点，再针对目标的轮廓，分析目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置并分别截取目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的图像；
（3）每隔一定时间截取视频片段的一帧，重复步骤（1）和步骤（2）；
（4）将若干帧的图像进行整合分别得到目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程。
2.根据权利要求1所述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其特征在于，所述的目标可以为人或物体，所述的目标的轮廓包括外轮廓和内轮廓。
3.根据权利要求1所述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其特征在于，在步骤（2）中，去除目标的轮廓边缘的干扰点适用去噪处理方法，所述的干扰点为与轮廓间隔一定距离里的点。
4.根据权利要求1所述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其特征在于，在步骤（3）中，每隔一定时间是指每隔24-100帧的时间。
5.根据权利要求1所述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其特征在于，在步骤（4）后，还包括如下步骤：对目标轮廓的顶部位置、底部位置、中间位置的变化过程进行分析，得到目标的运动路径。
6.根据权利要求5所述的基于内容的视频特征提取与视频结构化处理方法，其特征在于，所述的目标的运动路径存储入存储模块中。
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