CN105681751A - 用于呈现视频的预览的方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于呈现视频的预览的方法包括接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息。从所述视频提取所述多个视频预览帧。所述特殊事件从对所述视频的分析识别，并且包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个。该方法还包括显示所接收的多个视频预览帧中的至少一个并且显示指示所述特殊事件的指示标。

Description

用于呈现视频的预览的方法、装置和系统
技术领域
本公开总体上涉及预览视频，并且更具体地涉及用于显示视频的视频预览帧的系统和方法。
背景技术
视频监控装置允许个人和企业为了各种目的而监控房屋，这些目的例如包括安全性、婴儿或者老人监控、视频会议等。这样的视频监控装置可以连续地记录视频、从而每天产生大量的视频数据。然而查看视频数据可能是一种挑战。例如，用户可能不具有足够的时间来完整地查看视频。
这样的不方便可以通过显示一些从视频提取的视频预览帧使得用户能够查看视频预览帧而不是整个视频而被部分地解决。尽管该方法可以容易实施，但仍存在缺陷。例如，在该方法中，可能在每个特定时间段从视频提取视频预览帧。所提取的视频预览帧不可能捕获所有特殊事件(例如，婴儿啼哭)。因此，仅查看这些视频预览帧的用户可能错过一些特殊事件。另外，呈现给用户的视频预览帧可能看起来很相似，并且如果没有指示发生了特殊事件，则用户可能仍会错过在视频预览帧中包括的特殊事件。
发明内容
本公开的一个方面涉及一种用于呈现视频的预览的装置。该装置包括：存储装置，该存储装置被配置为存储指令；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行所述指令，以接收与在所述视频中检测到特殊事件相关的多个视频预览帧和信息。从所述视频提取所述多个视频预览帧。所述特殊事件从对所述视频的分析来识别，并且包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个。所述装置还包括显示器，该显示器与所述一个或多个处理器通信。所述显示器被配置为显示所接收的多个视频预览帧中的至少一个，并且显示指示所述特殊事件的指示标。
本公开的另一方面涉及一种用于产生用于视频的视频预览帧的系统。该系统包括：存储装置，该存储装置存储指令；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行所述指令。该一个或多个处理器执行所述指令以接收视频、分析所述视频并且从所述视频的分析来识别所述特殊事件。所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个。该一个或多个处理器还执行指令以获得代表所述特殊事件的至少一个视频帧，并且将代表所述特殊事件的所述至少一个视频帧和与所述特殊事件相关的信息传送给用户。
本发明的又一方面涉及一种用于呈现视频的预览的方法。该方法包括接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息。从所述视频提取所述多个视频预览帧。所述特殊事件从对所述视频的分析来识别，并且包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个。所述方法还包括显示所接收的多个视频预览帧中的至少一个，并且显示指示所述特殊事件的指示标。
本发明的另一方面涉及一种用于产生用于视频的视频预览帧的方法。该方法包括接收视频、分析所述视频并且从对所述视频的分析来识别特殊事件。所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个。所述方法还包括获得代表所述特殊事件的至少一个视频帧，并且将代表所述特殊事件的所述至少一个视频帧和与所述特殊事件相关的信息传送给用户。
本发明的再一方面涉及一种实施计算机程序产品的非暂时性计算机可读介质，所述计算机程序产品包括被配置为使得计算装置进行以下过程的指令：接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息。所述特殊事件从对所述视频的分析来识别，并且包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或声音中的至少一个。从所述视频提取所述多个视频预览帧。所述计算机程序产品包括被配置为使得所述计算装置显示所所接收的多个视频预览帧中的至少一个并且显示指示所述特殊事件的指示标的指令。
附图说明
本文所述的方法、系统和/或编程进一步针对示例性实施方式进行描述。这些示例性实施方式对照附图被详细地描述。这些实施方式是非限制性的示例性实施方式，其中相似的附图标记在整个附图的若干视图中指代类似的结构，并且其中：
图1是根据一些实施方式的用于预览视频的示例性系统的框图；
图2是根据一些实施方式的示例性过程的流程图,用于基于视频帧和/或视频信号的分析来识别特殊事件；
图3是根据一些实施方式的用于产生预览视频的示例性过程的流程图；
图4是根据一些实施方式的用于显示视频和/或其视频预览帧的示例性用户界面(UI)；
图5是根据一些实施方式的用于显示视频和/或其视频预览帧的示例性UI；
图6是根据一些实施方式的用于基于一个或多个视频帧来识别特殊事件的示例性过程的流程图；以及
图7是根据一些实施方式的用于基于视频的声音信号来识别特殊事件的示例性过程的流程图。
具体实施方式
现在将详细地说明所公开的实施方式。实施方式的示例在附图中示出。为了方便，相同的附图标记在所有附图中将被用于指示相同或相似的部件。
参照形成本说明书的一部分的附图，考虑下列说明，本公开的特征和特点以及结构的相关元件和部件的组合的操作方法和功能和制造经济性能够变得更明显。然而，应理解的是，附图仅是为了示意和说明，而不旨在构成本发明的限制。当在说明书和权利要求书中使用时，单数形式的“一”、“一个”、“该”包括复数指代物，除非上下文清楚地相反指示出。
本公开涉及用于向用户呈现视频和/或视频预览帧的系统和方法。例如，图1示出了系统100，该系统100包括照相机110、计算装置120、网络130以及用户装置140。照相机110是被配置为捕获视频的装置。例如，照相机可以是数码相机、网络照相机、智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者配备有网络照相机的视频游戏机等。照相机110还可以被配置为向计算装置120和/或用户装置140传送视频。在一些实施方式中，照相机110可以被配置为实时地向计算装置120和/或用户装置140传送流视频。
在一些实施方式中，照相机110和计算装置120被包封在一个装置中，该装置被配置为执行在本申请中公开的照相机110和计算装置120的功能。在一些实施方式中，照相机110还可以包括被配置为执行在本申请中描述的一个或多个过程的一个或多个处理器以及存储器。例如，如在本公开中其它地方所描述的那样，照相机110可以被配置为产生采样视频和/或视频预览帧，并且将采样视频和/或视频预览帧传送至用户装置140。
计算装置120被配置为分析从照相机110接收的视频。例如，计算装置120被配置为从视频提取多个视频帧。计算装置120还被配置为通过分析所提取的视频帧来检测一个或多个特殊事件。在一些实施方式中，计算装置120可以从视频提取音轨并且通过分析音轨来检测一个或多个特殊事件。
计算装置120还被配置为从由照相机110接收的视频提取采样视频。例如，计算装置120被配置为提取第一采样视频，并且在提取第二采样视频之前跳过一时间段。仅作为示例，计算装置120可以从视频提取10秒长的第一采样视频，并且跳过20秒的视频。计算装置120可以被配置为然后提取10秒长的第二采样视频，以及在提取第三采样视频之前跳过20秒的视频。换言之，计算装置120可以每30秒视频提取10秒视频采样。计算装置120还可以被配置为从所提取的采样视频提取一个或多个视频预览帧。
在一些实施方式中，计算装置120是计算机服务器、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、手机、个人数字助理(PDA)等。计算装置120主要包括处理器121、存储器122以及通信接口123。在操作时，处理器121执行计算机指令(程序代码)并且执行根据本文所描述的技术的功能。例如，如在本公开的其它地方所描述的，处理器121接收并分析由照相机110捕获的视频，并且检测视频所包含的一个或多个特殊事件。处理器121可以包括一个或多个已知的处理装置(例如微处理器)或者是其一部分。在一些实施方式中，处理器121可以包括任何类型的单芯或多芯处理器、移动装置微控制器、中央处理单元等。
存储器122被配置为存储待由处理器121执行的一个或多个计算机程序，以执行本文所公开的示例性功能。例如，存储器122可以被配置为存储可以由处理器121执行的程序，以从由照相机110接收的视频提取图像帧，并且通过分析图像帧检测一个或多个特殊事件。存储器122还可以被配置为存储在本公开中所描述的方法中由处理器121使用的数据和/或参数。例如，存储器122可以存储一个或多个声音模型以用于检测视频所包括的特殊事件。处理器121可以访问存储器122中存储的声音模型，并且基于视频中所包括的声音信号和所访问的声音模型检测一个或多个特殊事件。
存储器122可以是易失性或非易失性的、磁性的半导体或带或光学的、可移除的、不可移除的或其它类型的存储装置或有形的(即非暂性的)计算机可读介质，包括但不限于ROM、闪存、动态RAM和静态RAM。
通信接口123被配置为经由网络130发送和接收除了其它装置之外来自照相机110和用户装置140的数据。网络130可以是允许发送和接收数据的任何类型的有线或无线网络。例如，网络130可以是有线网络、本地无线网络(例如蓝牙、WiFi、近场通信(NFC)等)、蜂窝网络、因特网等或者其组合。还能考虑提供了用于在分离的装置之间传送数据的介质的其它已知通信方法。
用户装置140被配置为经由网络130从照相机110和/或计算装置120接收数据(例如图像和/或视频数据)。用户装置140还被配置为向用户呈现图像和/或视频。用户装置140还被配置为与用户互动以通过用户装置的用户界面(UI，userinterface)呈现图像和/或视频。例如，用户装置140可以在UI中播放视频。预览视频帧还可以呈现在UI中。UI还被配置为呈现特定视频预览帧或者基于从用户接收的输入从特定时间点播放视频。例如，用户可以触摸作为输入144的屏幕并且选择UI中显示的视频预览帧。视频可以从最接近所选择的视频预览帧时间戳的时间点开始，在UI中播放。
用户装置140可以是任何类型的计算装置。例如，用户装置140可以是智能手机、平板电脑、个人计算机、可配戴装置(例如GoogleGlassTM或智能手表和/或附属部件)等或者其组合。在一些实施方式中，用户装置140和计算装置120可以一起包含在被配置为执行在本申请中公开的用户装置140和计算装置120的示例性功能的计算装置中。
在一些实施方式中，用户装置140是计算机服务器、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、手机、个人数字助理(PDA)等。用户装置140主要包括处理器141、存储器142、通信接口143、输入装置144以及显示器145。
处理器141执行计算机指令(程序代码)并且执行根据本文所描述的技术的用户装置140的功能。例如，处理器141被配置为经由网络130从计算装置120和/或照相机110接收图像和/或视频数据。处理器141还控制显示器145以在UI中呈现视频和/或图像。处理器141还被配置为从用户装置140接收一个或多个输入并且基于所接收的输入控制显示器145以在UI中呈现视频和/或图像。处理器141可以包括例如微处理器的一个或多个已知的处理装置或者是其一部分。在一些实施方式中，处理器141可以包括任何类型的单芯或多芯处理器、移动装置、微控制器、中央处理单元等。
存储器142被配置为存储由处理器141执行的一个或多个计算机程序，以执行本申请中公开的用户装置140的示例性功能。例如，在一些实施方式中，存储器142被配置为存储用于由处理器141执行的程序，以控制显示器145呈现视频和/或图像。存储器142还被配置为存储在本公开中所描述的方法中由处理器141使用的数据和/或参数。存储器142可以是易失性或非易失性的、磁性的半导体或带或光学的、可移除的、不可移除的或其它类型的存储装置或有形的(即非暂性的)计算机可读介质，包括但不限于ROM、闪存、动态RAM和静态RAM。
通信接口143被配置为经由网络130传送并接收除了其它装置之外来自照相机110和用户装置140的数据。输入装置144被配置为接收来自用户的输入并且向处理器141传送与所接收的输入相关的数据/信号以进一步处理。例如，用户可以经由触摸屏(即，输入装置144的一部分)选择UI中所示的视频预览帧。响应地，输入装置144向处理器141传送与用户的动作相关的数据。处理然后可以从与最接收视频预览帧的时间戳的时间点开始播放视频。显示器145可以是被配置为基于由处理器141供给的显示数据主要显示在UI中的视频和/或图像。
图2是用于识别视频中的一个或多个特殊事件的示例性过程200的流程图。在201处，计算装置120的处理器121例如经由网络130从照相机110接收视频。处理器121可以选择性地预处理所接收的视频。例如，处理器121可以选择性地将所接收的视频转换为低分辨率，由此降低该过程后续阶段中的计算要求。
处理器121可以基于从视频提取的视频帧检测一个或多个特殊事件。例如，在202处，处理器121从视频提取多个视频帧。处理器121可以从视频连续地提取视频帧。另选地，在一时间段内可以提取一个视频帧。仅作为示例，处理器121可以从每秒或每分钟的视频提取一个视频帧。在一些实施方式中，提取视频帧的速率可以是可调整的。例如，最初可以每分钟视频提取一个视频帧。在视频的某个时间点处(例如，移动物体被检测到)可能检测到特殊事件。从该时间点开始(和/或在该时间点之前的某个时间段)，提取视频帧的速率可以从先前的每分钟1帧的速率增加至例如每分钟30帧。如果在一时间段内没有更多的事件被接着检测到，则可以减小速率。例如，如果之前检测到的移动物体在例如10分钟中未包括在视频中，则速率可以减小回至每分钟1帧。
在204处，处理器121分析所提取的视频。例如，处理器121可以分析视频帧以识别图像中包含的物体。以下结合图6详细地描述用于分析视频帧的示例性过程。在206处，处理器121基于视频帧的分析检测一个或多个特殊事件。示例性特殊事件可以包括运动事件(例如检测到移动物体)、物体识别(例如识别犯罪嫌疑人)、紧急事件(例如，检测到火灾)等。例如，处理器121可以通过确定视频帧的像素值与在先视频帧的像素值之差来检测视频中所包含的运动事件。如果该差超过阈值，则识别到运动事件。
在208处，处理器121确定是否检测到特殊事件。如果检测到，则在210处，处理器121基于所提取的视频帧识别视频中的特殊事件。例如，处理器121可以获得针对所检测的特殊事件的时间戳(例如特殊事件的起始时间)和/或时间窗(例如，特殊事件的起始时间和终止时间)。处理器121还可以获得特殊事件的起始点和终止点。处理器121还可以识别与所检测的特殊事件相关联的视频帧(例如，在特殊事件期间的视频帧和在特殊事件之前和/或之后的时间段内的视频帧)。处理器121还可以指示存储器122存储所识别的视频帧以用于进一步使用。例如，处理器121可以选择一个或多个所识别的视频帧作为向用户装置140发送的视频预览帧，以用于用户的浏览，如在本公开中其它地方所描述的那样。在一些实施方式中，处理器121还可以提取包括所检测的特殊事件的一个或多个视频节段。在212处，处理器121还可以向用户装置140传送视频节段以用于用户的浏览，如在本公开中其它地方所描述的那样。
在一些实施方式中，作为基于以上所描述的基于视频帧检测一个或多个特殊事件(即，步骤202至208)的另选例或附加例，处理器121可以基于视频的声音信号识别一个或多个特殊事件。例如，在214处，处理器121从视频提取音频信号。处理器121在216处分析所提取的音频信号。仅作为示例，处理器121可以确定在声音信号中是否包含有任何谈话或者任何特定声音(例如，婴儿哭声、玻璃粉碎声等)。以下将结合图7详细地描述用于分析音频的示例性过程。
在218处，处理器121基于音频信号的分析检测一个或多个特殊事件。例如，处理器121可以基于在音频信号中所检测的玻璃(例如窗户)粉碎的声音来检测闯入事件。在220处，处理器121确定是否存在所检测的任何特殊事件。如果存在，则在210处，处理器121基于音频信号识别视频中的特殊事件。处理器121还确定与特殊事件相关联的类别和/或警报级别，如在本公开中其它地方所描述的。处理器121还可以指示存储器122存储与特殊事件相关联的一个或多个音频信号节段。处理器121还可以在212处将音频节段传送至用户装置140，以用于用户的浏览，如以下所描述的。
在一些实施方式中，基于视频帧的分析所检测到的特殊事件可以与视频的音频信号相互参考，以确认所检测的特殊事件，并且反之亦然。例如，如果基于从视频提取的视频帧已识别出特殊事件，则处理器121可以核查在相同的时间范围内在音频信号中是否也存在类似的特殊事件。如果存在，则处理器121将两个事件联系在一起并且作为一个单个事件处理它们。
仅作为示例，处理器121可以基于视频帧检测闯入事件(例如，步骤206)。处理器121然后获得与事件相关联的时间戳和/或时间窗。处理器121然后确定在与闯入事件相关联的时间戳和/或时间窗周围(例如，在时间戳之前的1分钟至时间戳之后的1分钟的时期内)在音频信号中是否也检测到类似事件。如果是，则处理器121将两个事件作为一个事件处理。另选地，处理器121还可以分析与闯入事件相关联的时间戳和/或时间窗周围的音频信号(例如，在步骤216处)。与处理器121检测的闯入事件相关联的声音可以用于确认基于视频帧的分析所检测的特殊事件。在另一示例中，基于音频信号检测到特殊事件(例如破碎声)，并且获得与特殊事件相关联的时间戳和/或时间窗。处理器121然后核查在相同的时间附近基于视频帧是否检测到任何特殊事件。另选地或附加地，处理器121在检测到破碎声的时间点周围提取视频帧。处理器121然后分析视频帧并且确定在该时间点周围是否检测到特殊事件。如果检测到特殊事件，则处理器121将两个事件作为一个事件处理。
在一些实施方式中，处理器121确定在相同时间附近通过分析视频帧和音频信号单独地检测到的两个所检测的特殊事件的相互参考的评分。如果所确定的评分等于或超过阈值，则处理器121将事件作为单个特殊事件计数并且如所述的那样执行步骤210。另一方面，如果评分小于阈值，则处理器121不将它们识别为特殊事件。在如此处理时，可以防止记录假事件。例如，如果基于视频帧检测到特殊事件并且在相同时间附近的另一特殊事件也基于音频信号被检测到，则处理器121确定两个事件的评分为3(每个为1.5)。评分超过阈值2，并且处理器121将两个事件识别并计数为一个特殊事件。在另一个示例中，基于音频信号检测到特殊事件，但是在相同时间附近基于视频帧没有检测到特殊事件，并且处理器121确定评分为1.5。该评分小于阈值评分2。结果，处理器121忽略基于音频信号检测到的事件，这是因为基于音频信号所检测到的特殊事件可能由房屋外的声音引起。在一些实施方式中，当确定评分时，处理器121对于基于视频帧所检测的特殊事件给出了于基于音频信号所检测的特殊事件的不同的权重。另选地或附加地，用于特殊事件的评分权重可以与所检测的特殊事件的种类和/或警告级别相关联。
在212处，处理器121经由网络130向用户装置140传送视频、视频预览帧和/或与所检测的特殊事件相关的信息。例如，处理器121向用户装置140传送视频。另选地，向用户装置140传送低分辨率版本的视频。在一些实施方式中，如果在视频中检测到存在任何特殊事件，则处理器121还传送与特殊事件相关的信息，例如包括与特殊事件相关联的时间戳和/或时间窗。该信息还可以包括与特殊事件相关联的种类和/或警告级别。
另选地或附加地，处理器121将采样视频和/或视频预览帧传送至用户装置140。图3是用于产生采样视频和/或视频预览帧的示例性过程的流程图。在302处，处理器121从照相机110接收视频，如在本公开中其它地方所描述的那样。在304处，处理器121从视频提取采样视频。所提取的采样视频具有预定长度。在一些实施方式中，采样视频具有1秒至60分钟之间的任何长度。在其它实施方式中，采样视频的长度可以被限制到1-5秒、6-10秒、11-20秒、21-30秒、31-60秒、1-5分钟、6-10分钟、11-20分钟、21-30分钟、31-40分钟、41-50分钟或者51-60分钟的子范围。在一些实施方式中，所提取的采样视频的长度可以改变。例如，先提取10秒的采样视频。如果在一时间点处识别到特殊事件(如在本公开中其它地方所描述的那样)，则处理器121提取覆盖整个特殊事件的采样视频。在其它实施方式中，处理器121在与视频中呈现的所识别的特殊事件相关联的时间戳周围增加采样视频的长度。例如，，处理器121在与特殊事件相关联的时间戳周围提取30秒的采样视频，而不是提取10秒的采样视频。然后如果在一时间段(例如2分钟)内无特殊事件出现在视频中，则处理器121提取10秒的采样视频。
在一些实施方式中，在提取采样视频之后，处理器121在提取另一采样视频之前跳过特定时间段。仅作为示例，从视频提取10秒长的第一采样视频之后，处理器121跳过20秒视频。然后处理器121提取10秒长的第二采样视频，并且在提取第三采样视频之前跳过20秒的视频。换言之，处理器121每30秒的视频提取10秒采样。在一些实施方式中，所跳过的视频的时间段可以是在1秒至60分钟之间的任何时间。在其它实施方式中，所跳过的时间段可以被限制到1-5秒、6-10秒、11-20秒、21-30秒、31-60秒、1-5分钟、6-10分钟、11-20分钟、21-30分钟、31-40分钟、41-50分钟或者51-60分钟的子范围。
在一些实施方式中，提取采样视频之后和提取另一采样视频之前，所跳过的视频的时间段可以变化。例如，处理器121之前跳过视频的20秒。如果在一时间段(例如，5分钟)内未识别到特殊事件，则处理器121跳过超过20秒(例如，1分钟、2分钟等)，直到特殊事件被识别到。在一些实施方式中，如果在一时间点处识别到特殊事件，则处理器121跳过小于20秒(例如1秒或多或5秒)。在其它实施方式中，处理器121完全不跳过，并且连续地提取采样视频，直到特殊事件终止。
在一些实施方式中，处理器121还获得与所提取的采样视频相关联的时间戳(例如，起始时间点、终止时间点和/或采样视频的期间)。
在306处，处理器121提取一个或多个视频预览帧。例如，处理器121从在步骤304中提取的采样视频提取一个或多个视频预览帧。在其它实施方式中，处理器121可以从在步骤302处接收的视频提取视频预览帧(从框302至框306的虚线)。另选地或附加地，处理器121选择一个或多个与特殊事件相关联的视频帧作为视频预览帧。
处理器121还可以获得视频预览帧的时间戳(即，视频预览帧在视频中出现的时间点)。在一些实施方式中，处理器121可以从所提取的每个采样视频中提取视频预览帧。在其它实施方式中，对采样视频的每个时间段提取一个视频预览帧。仅作为示例，对采样视频中包含的视频每5秒提取一个视频预览帧。处理器121对采样视频提取10秒长的两个视频预览帧，以及采样视频提取20秒长的四个视频预览帧。在一些实施方式中，从采样视频提取视频预览帧的速率可以变化。例如，如果没有识别到特殊事件，则处理器121可以对采样视频每5秒提取一个视频预览帧，但是在特殊事件的时间窗附近，可以对采样视频每1秒提取一个视频预览帧。在其它实施方式中，处理器121可以以与相对于从以上所述的采样视频提取视频预览帧类似的方式从接收的视频提取视频预览帧。
在一些实施方式中，处理器121还将视频预览帧转换为低分辨率形式。仅作为示例，处理器121可以将具有1280×720的分辨率的视频预览帧转换为具有640×360或320×180等的分辨率的图像。另选地或附加地，可以获取每个视频预览帧的缩略图像，并且将缩略图像传送至用户装置140。
在一些实施方式中，采样视频和/或视频预览帧基于如上所述的过程300由照相机110产生，而不是由计算装置120产生。在一些实施方式中，照相机110还被配置为将所捕获的视频、采样视频和/或视频预览帧(或者低分辨率版本或其缩略图像)传送至计算装置120和/或用户装置140。
再次参照图2，所捕获的视频、采样视频和/或视频预览帧(或其缩略图像)和/或与所检测的特殊事件相关的信息经由网络130被传送至用户装置140。在接收到数据之后，用户装置140向用户呈现所接收的视频、采样视频和/或视频预览帧(或其缩略图像)和/或与UI中的特殊事件相关的信息。
图4是在用户装置140的显示器145处呈现的示例性UI400。如图4中所示的，用户装置140的显示器145在UI400的区域401中显示视频。在区域401中播放的视频是由照相机110和/或计算装置120传送的视频。所播放的视频可以是由照相机110捕获的视频和/或基于那里产生的采样视频，如在本公开中其它地方所描述的那样。在其它实施方式中，所播放的视频可以是由照相机110实时传送的流式视频。在一些实施方式中，UI400还包括滚动条402，该滚动条被配置为显示时间计数器以指示视频的长度。时间计数器还指示从视频的开始时间所经过的时间。另选地或附加地，时间计数器还指示被捕获的视频的时间(例如，图表中所示的大约16点或大约20点)。在一些实施方式中，滚动条402被配置为接收用户的输入以移动滚动条402，使得视频能够在需要位置播放。例如，用户能够触摸线405并且沿着滚动条402将线405牵拉至任何位置，并且视频将从相应的时间点开始播放。
在一些实施方式中，在UI400中显示一个或多个视频预览帧。例如，如图4所示，视频预览帧(或者其缩略图像)在区域403中被显示。基于用户的输入在所接收的视频预览帧中选择待被显示的视频预览帧。例如，用户触摸线405并且将线405牵拉至滚动条402上的所需位置，并且选择具有最接近相应时间点的时间戳的视频预览帧来显示。在一些实施方式中，在UI400中显示代表不同时间点处的视频的一个或多个视频预览帧(或者其缩略图像)。
图5是另一示例性UI500。如图5所示，在UI500的区域502中显示了代表从大约16点至大约20点的视频的多个视频预览帧(或者其缩略图像)。在一些实施方式中，一个或多个视频预览帧被选择用于显示视频的每个预定时间段。例如，用户装置140的处理器141针对每小时的视频选择两个待被显示的视频预览帧。仅作为示例，处理器141选择具有以下时间戳的第一视频预览帧，该时间戳从整点处开始最接近15分钟，处理器141还选择具有以下时间戳的第二视频预览帧，该时间戳从整点处开始最接近45分钟。另选地，针对视频的显示，选择预定数量的视频预览帧。例如，如果视频持续四个小时并且将显示12个视频预览帧，那么，针对每个小时的视频显示，选择三个视频预览帧。在其它实施方式中，如果视频持续2个小时并且12个视频预览帧要被显示，那么，针对每个小时的视频显示，选择6个视频预览帧。
再次参照图4，在一些实施方式中，UI400还包括一个或多个指示标，以指示在视频中检测到的特殊事件。例如，如图4中所示，指示标404A-404C被显示以指示在视频中被检测到的特殊事件。指示标的长度代表在视频中发生的相应的特殊事件的持续时间。例如，如图4所示，指示标404B指示特殊事件从大约16点50至大约17点15发生。另选地或附加地，一个或多个指示标可以具有不同颜色，并且颜色可以代表与特殊事件相关联的警告级别或种类。例如，如图4所示，指示标404A和404C具有第一颜色，该第一颜色被选择代表第一警告级别或者第一种类(例如中间警告级别)。指示标404B具有第二颜色，该第二颜色被选择为代表第二警告级别或者第二种类(例如高警告级别)。用于指示特殊事件的指示标的颜色是基于从计算装置120接收的特殊事件相关联的警告级别的信息。在一些实施方式中，与特殊事件相关的附加信息在UI400中被显示(未示出)，例如，包括时间戳和/或特殊事件的时间窗、特殊事件的种类等。另选地，用户能够轻拍指示标，并且与特殊事件相关的信息被显示在UI400中(未显示)。
在一些实施方式中，响应于用户的输入，视频在发生特殊事件的时间附近被播放。例如，用户轻敲指示标，并且视频在检测到特殊事件的部分的开始处被播放。另选地或附加地，用户将滚动条402和/或线405移动至指示标的任何位置，使得视频在相应位置处被播放。
再次参照图2，在一些实施方式中，在步骤202处提取的视频帧在步骤204处基于图6所示的示例性过程600被分析，以用于检测一个或多个特殊事件。如图6所示，在602处，处理器121识别包含于在步骤202处获得的提取的视频帧中的一个或多个图像特征。示例性图像特征可以包括人体、人脸、宠物、事物等。用于检测图像中的一个或多个物体的算法可以被用于识别图像特征，例如包括斑点检测、边缘检测、尺度不变特征变换、角落检测、形状检测等。还可以考虑用于从图像检测物体的其它算法。
在604处，处理器121例如通过将所识别的图像特征与预先构建的一个或多个物体模型(和/或场景模型)对比，来识别在所识别的图像特征中包含的一个或多个物体(或声景)。在一些实施方式中，处理器121基于图像特征的图像特性和物体模型的图像特性来确定所识别的图像特征和物体模型中包含的物体之间的相配评分。处理器121基于已知物体(或场景)的一个或多个图像，生成物体(或场景)模型。例如，处理器121接收用户的宠物的图像。包括宠物的部分图像的特性和/或特征被提取并且保存为与用户的宠物相关联的物体模型。物体模型可以包括其它信息。例如，物体模型可以包括物体(例如，人体、人脸、事物、宠物等)的类型。另选地或附加地，物体模型可以包括与物体模型的物体相关联的警告级别和/或种类)。在一些实施方式中，物体和/或场景模型由第三方产生，并且处理器121被配置为访问物体模型。例如，与想要的犯罪嫌疑人相关联的物体模型可以从警方的网站下载并且保存在存储器122中以在未来使用，如在本公开中其它地方所描述的那样。在一些实施方式中，处理器121还确定所识别的图像特征的类型。处理器121还识别图像特征中包含的物体。例如，处理器121通过将图像特征和一个或多个物体模型对比来确定所检测的图像特征是人的脸。处理器121还确定在视频帧中所检测的脸可能是想要的人的脸。
另选地或附加地，参照606，处理器121识别视频帧和其在先(在后)视频帧中包含的一个或多个运动特征。运动特征是连续的视频帧的以下区域，在该区域中，像素值从视频帧改变到由移动物体引起的在先(或在后)视频帧。在一些实施方式中，处理器121例如通过对比视频帧和在先(或在后)视频帧的像素值，来确定视频帧和在先(或在后)视频帧之差。如果该差等于或超过阈值，则处理器121将该区域识别为运动特征。
处理器121在608处基于所识别的运动特征来识别一个或多个运动事件。在一些实施方式中，处理器121访问在存储器122中先前构建并存储的一个或多个运动模型。处理器121例如通过对比所识别的运动特征和运动模型，来识别一个或多个运动事件。例如，处理器121例如通过对比所检测的运动特征与运动模型中所包含的运动特征，来将移动物体识别为移动宠物或人。
处理器121基于在先识别的已知运动特征，生成用于识别运动特征的运动模型。例如，处理器121事先识别用户的宠物引起的运动特征。连续视频帧的特性和/或特征被提取和分析。可以基于该移动宠物的连续图像帧的特性和/或特征，生成运动模型。运动模型可以具有其它信息。例如，运动模型可以包括移动物体的类型(例如人体、人脸、物体、宠物等)。另选地或附加地，运动模型可以包括与运动模型的移动物体相关联的警告级别和/或种类。在一些实施方式中，运动模型由第三方产生，并且处理器121被配置为访问运动模型。
在610处，处理器121基于在604处识别的物体和场景和/或在608处识别的移动物体来检测一个或多个特殊事件。处理器200(如图2中所示)在208处继续，如在本公开中其它地方所描述的那样。
再次参照图2，在一些实施方式中，在步骤214处提取的音频信号基于图7中所示的示例性过程700被分析以用于检测一个或多个特殊事件。如图7所示，在702处，处理器121识别在所提取的音频信号中包含的一个或多个声音特征。在一些实施方式中，声音特征是引起环境声级(dB)改变的声音或者与环境声音不同的声音(例如，由宠物引起的声音)。例如，处理器121确定音频信号的声级的变化。如果该变化等于或大于阈值，则处理器121将变化识别为声音特征。
在704处，处理器121例如通过将声音特征与一个或多个声音模型对比来识别声音(例如，说话声、玻璃破碎的声音、哭声、尖叫声、由动物造成的声音等)。在一些实施方式中，处理器121确定声音特征的声学特性与声音模型的声学特性之间的相配评分。
处理器121基于已知声音(例如尖叫声、哭声、玻璃破碎的声音等)生成声音模型。例如，已知人的嗓音的声学特性被提取并且保存为与该人相关联的声音模型。声音模型可以包括其它信息。例如，声音模型可以包括声音的类型(例如，说话声、玻璃破碎的声音、哭声、尖叫声、由动物造成的声音等)。附加地，声音模型可以包括与声音模型相关联的警告级别和/或种类。在一些实施方式中，声音模型可以由第三方产生，并且处理器121被配置为访问物体模型。
在一些实施方式中，处理器121还确定所识别的声音特征的类型。处理器121还确定声音的来源和原因以用于声音特征。例如，处理器121确定声音特征是窗户破碎的声音并且由穿过窗户的闯入造成的。
处理器121在706处基于所识别的声音检测一个或多个特殊事件。过程200(如图2所示)在220处继续，如本公开中其它地方所描述的那样。
尽管本文已描述了示意性实施方式，但是如本领域技术人员基于本公开将理解的是，任何和所有实施方式的范围具有等同的元素、修改、省略、组合(例如，涵盖各个实施方式的多个方面)、适应性和/或更换。权利要求书中的限定要基于权利要求书中采用的语言被宽泛地解释，并且不限于在本说明书中描述的或者在申请的进行期间描述的示例。这些示例应被视为非排它性的。此外，所公开的过程的步骤可以以任何方式进行修改，包括通过重新排列步骤和/或插入或删除步骤。因此，说明书和示例仅旨在被当作示意性的，其中真实的范围和精神由所附的权利要求以及它们的等同物的整个范围来表示。

Claims (20)

1.一种用于呈现视频的预览的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息，其中：
所述特殊事件从对所述视频的分析识别，并且所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个，并且，所述多个视频预览帧从所述视频提取；
显示所接收的多个视频预览帧中的至少一个；以及
显示指示所述特殊事件的指示标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收的与所述特殊事件相关的信息包括与所述特殊事件相关联的种类或警告级别。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述指示标具有不同的颜色，并且
指示标的颜色代表与所述特殊事件相关联的种类或警告级别。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从服务器或照相机接收所述视频；
从用户接收一个或多个输入；以及
响应于所述一个或多个输入，播放所述视频的在与所述特殊事件相关联的时间戳附件的部分。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括显示两个或更多视频预览帧，所述两个或更多视频预览帧在所述视频中的不同的时间点出现。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示标具有长度，所述长度代表在所述视频出现的所述特殊事件的持续时间。
7.一种用于生成视频的视频预览帧的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收视频；
分析所述视频；
从对所述视频的分析识别特殊事件，所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个；
获得代表所述特殊事件的至少一个视频帧；以及
将代表所述特殊事件的所述至少一个视频帧和与所述特殊事件相关的信息传送给用户。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述视频提取一个或多个视频帧；
从所述一个或多个视频帧检测物体；以及
识别与所检测的物体相对应的第一特殊事件。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述视频提取音频信号；
检测在所述音频信号中包含的声音；
识别与所检测的声音相对应的第二特殊事件；以及
如果所述第一特殊事件和所述第二特殊事件大约同一时间出现在所述视频中，则将所述第一特殊事件和所述第二特殊事件相关联。
10.一种用于呈现视频的预览的装置，其特征在于，所述装置包括：
存储装置，所述存储装置被配置为存储指令；以及
一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行所述指令，以：
接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息，其中：
所述特殊事件从对所述视频的分析识别，并且所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个，并且，所述多个视频预览帧从所述视频提取；以及
显示器，所述显示器与所述一个或多个处理器通信并且被配置为：
显示接收的多个视频预览帧中的至少一个，以及
显示指示所述特殊事件的指示标。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，接收的与所述特殊事件相关的信息包括与所述特殊事件相关联的种类或警告级别。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述指示标具有不同的颜色，并且
所述指示标的颜色代表与所述特殊事件相关联的种类或警告级别。
13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于：
与所述特殊事件相关的信息包括与所述特殊事件相关联的时间戳；
所述一个或多个处理器还被配置为执行指令以从服务器或照相机接收所述视频；并且
所述显示器还被配置为：
从用户接收一个或多个输入；以及
响应于所述一个或多个输入播放所述视频的在与所述特殊事件相关联的时间戳附近的部分。
14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述显示器还被配置为显示两个或更多视频预览帧，所述两个或更多视频预览帧在所述视频中的不同的时间点出现。
15.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述指示标具有长度，所述长度代表所述视频中出现的所述特殊事件的持续时间。
16.一种用于生成视频的视频预览帧的系统，其特征在于，所述系统包括：
存储装置，该存储装置存储指令；
一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行所述指令，以：
接收视频；
分析所述视频；
从对所述视频的分析识别特殊事件，所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或者声音中的至少一个；
获得代表所述特殊事件的至少一个视频帧；以及
将代表所述特殊事件的所述至少一个视频帧和与所述特殊事件相关的信息传送给用户。
17.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器还被配置为：
从所述视频提取一个或多个视频帧；
从所述一个或多个视频帧检测物体；以及
识别与所检测的物体相对应的第一特殊事件。
18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器还被配置为：
从所述视频提取音频信号；
检测所述音频信号中包含的声音；
识别与所检测的声音相对应的第二特殊事件；以及
如果所述第一特殊事件和所述第二特殊事件出现在所述视频中的同一时间，则将所述第一特殊事件和所述第二特殊事件相关联。
19.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器还被配置为：
从所述视频提取音频信号；
检测所述音频信号中包含的声音；
识别与所检测的声音相对应的特殊事件。
20.一种实施计算机程序产品的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，所述计算机程序产品包括被配置为使得计算装置进行以下过程的指令：
接收与在所述视频中检测到的特殊事件相关的多个视频预览帧和信息，其中
所述特殊事件从对所述视频的分析识别，并且所述特殊事件包括在所述视频中检测到的物体、移动物体或声音中的至少一个，并且，所述多个视频预览帧从所述视频提取；
显示所接收的多个视频预览帧中的至少一个，以及
显示指示所述特殊事件的指示标。
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