CN106650577A - 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统 - Google Patents

监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106650577A
CN106650577A CN201610841337.4A CN201610841337A CN106650577A CN 106650577 A CN106650577 A CN 106650577A CN 201610841337 A CN201610841337 A CN 201610841337A CN 106650577 A CN106650577 A CN 106650577A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target person
video
data file
face
video data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610841337.4A
Other languages
English (en)
Inventor
叶飞跃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University of Technology
Original Assignee
Jiangsu University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University of Technology filed Critical Jiangsu University of Technology
Priority to CN201610841337.4A priority Critical patent/CN106650577A/zh
Publication of CN106650577A publication Critical patent/CN106650577A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及一种监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统，本快速处理方法包括：步骤S1，输入目标人物特征；步骤S2，读取监控视频文件；步骤S3，设定帧检测步长；步骤S4，获得目标人物；以及步骤S5，形成仅包含目标人物的视频监控数据文件；本发明的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统，其将原始监控视频文件经过处理，以获得仅仅包含目标人物的视频文件，从而在最大限度保存原有人员活动监控视频数据的情况下，减少监控视频文件的数据量，并能够高效的处理海量视频数据。

Description

监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统
技术领域
本发明涉及视频数据文件处理，尤其是与公共安全相关的人员监控视频数据高效处理方法与系统。
背景技术
随着信息技术的发展、国家“信息化”战略的推进以及智慧城市的建设，一方面，视频监控向数字化、高清发展；另一方面，视频监控的数量和范围也在快速扩展；同时，摄像头的互联已经成为发展趋势。例如公共视频，已经从一个城市内的互联，发展到一个省的互联，逐步到一个国家的互联。视频监控将成为世界上最大的数据生成器之一，每时每刻都在产生大量的数据。公安机关或者有关单位，由于工作需要，常常需要在录制的监控视频中查找特定的目标人物(如嫌疑犯等)，由于监控视频数据量巨大，靠人工搜寻人力投入非常巨大，且效率低下，搜索的及时性不足，因此，如何寻找一种高效的搜索方法是一项十分重要而迫切的工作。
发明内容
本发明的目的是提供一种监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统，其解决了既能最大限度的保留视频数据中有关目标人员的视频信息，又能大幅度的降低监控视频数据的存储量的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，包括如下步骤：
步骤S1，输入目标人物特征；
步骤S2，读取监控视频文件；
步骤S3，设定帧检测步长；
步骤S4，获得目标人物；以及
步骤S5，形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
进一步，所述步骤S2中读取监控视频文件的方法包括：输入监控视频文件，利用差分方法确定监控视频的静态帧。
进一步，所述步骤S3中获得目标人物的方法包括：
依据设定的帧检测步长，以及依据静态帧特性，通过差分检测各步长对应的帧是否为视频帧；
若为视频帧，则执行检测是否具有目标人物图像；
若有目标人物图像，则将该人物图像对应的视频帧写入新的视频文件中；
否则，继续按帧检测步长进行检测，直到视频文件处理完毕。
进一步，所述输入目标人物特征包括人脸特征；即
使用人脸检测方法、人脸识别方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，其方法包括：
使用人脸检测器检测区域内是否包含人脸，人脸检测器适于通过Haar检测原理构建级联特征分类器，并通过该级联特征分类器检测人脸，继而判定是否包含目标人物图像；使用目标人物人体特征，判定是否为目标人物。
进一步，通过Haar检测原理构建级联特征分类器的方法如下步骤包括：
步骤Sa，使用Haar-like特征做检测；
步骤Sb，使用积分图对Haar-like特征求值进行加速；
步骤Sc，使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器；以及
步骤Sd，使用筛选式级联把强分类器级联到一起，即构成级联特征分类器。
进一步，在人脸检测后通过判断确认目标人物，即检测到人脸则使用Fisher算法进行人脸识别比对，判定是否符合目标人物的人脸特征，若符合该人脸特征，则判定为目标人物。
进一步，所述输入目标人物特征还包括人体特征；即
使用人体检测方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，且其方法包括：
使用Hog特征提取算法提取特征，以及
使用SVM分类器进行分类来检测是否存在人体图像。
进一步，所述人体特征包括：目标人物的衣服几何图形、颜色特征。
进一步，所述步骤S5形成仅包含目标人物的视频监控数据文件的方法包括：
按帧检测步长进行检测，持续将视频帧写入新的视频文件中，以构成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
又一方面，本发明还提供了一种监控视频数据文件中目标人物快速检索系统，包括：
监控视频读取模块，输入监控视频文件，并确定监控视频静态帧；
目标人物视频输出模块，输入目标人物特征，设定帧检测步长，以获得目标人物，且形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
本发明的有益效果是，本发明的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统，其将原始监控视频文件经过处理，以获得仅仅包含目标人物的视频文件，从而在最大限度保存原有人员活动监控视频数据的情况下，减少监控视频文件的数据量，并能够高效的处理海量视频数据。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法的步骤流程图；
图2是本发明的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法的流程图；
图3是本发明的监控视频数据文件中目标人物快速检索系统的原理框图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
如图1和图2所示，本发明的一种监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，包括如下步骤：
步骤S1，输入目标人物特征；
步骤S2，读取监控视频文件；
步骤S3，设定帧检测步长；
步骤S4，获得目标人物；以及
步骤S5，形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
优选的，所述步骤S2中读取监控视频文件的方法包括：输入监控视频文件，利用差分方法确定监控视频的静态帧。
具体的，所述步骤S3中获得目标人物的方法包括：
依据设定的帧检测步长，以及依据静态帧特性，通过差分检测各步长对应的帧是否为视频帧；
若为视频帧，则执行检测是否具有目标人物图像；
若有目标人物图像，则将该人物图像对应的视频帧写入新的视频文件中；
否则，继续按帧检测步长进行检测，直到视频文件处理完毕。
进一步，所述输入目标人物特征包括人脸特征；即使用人脸检测方法、人脸识别方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，其方法包括：使用人脸检测器检测区域内是否包含人脸，人脸检测器适于通过Haar检测原理构建级联特征分类器，并通过该级联特征分类器检测人脸，继而判定是否包含目标人物图像；使用目标人物人体特征，判定是否为目标人物。
具体的，通过Haar检测原理构建级联特征分类器的方法如下步骤包括：
步骤Sa，使用Haar-like特征做检测；
步骤Sb，使用积分图对Haar-like特征求值进行加速；
步骤Sc，使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器；以及
步骤Sd，使用筛选式级联把强分类器级联到一起，即构成级联特征分类器。
为了提高目标人物确认的准确性，在本方法中加入人工识别，即在人脸检测后通过判断确认目标人物，使用Haar级联分类器检测到人脸之后，使用Fisher算法将目标人物的人脸图像与检测到的人脸进行识别比对，进行人脸识别，并在识别到目标人物人脸后，使用人工再次确认是否为目标人物。
可选的，所述输入目标人物特征还包括人体特征；即使用人体检测方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，且其方法包括：使用Hog特征提取算法提取特征，以及使用SVM分类器进行分类来检测是否存在人体图像。
其中所述人体特征例如但不限于包括：目标人物的衣服几何图形、颜色特征。
所述步骤S5形成仅包含目标人物的视频监控数据文件的方法包括：按帧检测步长进行检测，持续将视频帧写入新的视频文件中，以构成仅包含目标人物的视频监控数据文件。其中，将视频帧写入新的视频文件可以根据现有技术中相关视频文件压缩算法生成视频文件。
并且图2中“输入目标人物其他特征”部分根据“设定目标人物其他特征检测标志”而定，如标志为真，则需要输入目标人物其他特征，否则，不必输入。
实施例2
如图3所示，在实施例1基础上，本发明还提供了一种监控视频数据文件中目标人物快速检索系统，包括：
监控视频读取模块，输入监控视频文件，并确定监控视频静态帧；
目标人物视频输出模块，输入目标人物特征，设定帧检测步长，以获得目标人物，且形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
具体监控视频读取模块和动态视频输出模块的具体实现方式及工作过程详见实施例1的相关步骤。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (10)

1.一种监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，输入目标人物特征；
步骤S2，读取监控视频文件；
步骤S3，设定帧检测步长；
步骤S4，获得目标人物；以及
步骤S5，形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
2.根据权利要求1所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述步骤S2中读取监控视频文件的方法包括：
输入监控视频文件，利用差分方法确定监控视频的静态帧。
3.根据权利要求2所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述步骤S3中获得目标人物的方法包括：
依据设定的帧检测步长，以及依据静态帧特性，通过差分检测各步长对应的帧是否为视频帧；
若为视频帧，则执行检测是否具有目标人物图像；
若有目标人物图像，则将该人物图像对应的视频帧写入新的视频文件中；
否则，继续按帧检测步长进行检测，直到视频文件处理完毕。
4.根据权利要求3所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述输入目标人物特征包括人脸特征；即
使用人脸检测方法、人脸识别方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，其方法包括：
使用人脸检测器检测区域内是否包含人脸，人脸检测器适于通过Haar检测原理构建级联特征分类器，并通过该级联特征分类器检测人脸，继而判定是否包含目标人物图像；
使用目标人物人体特征，判定是否为目标人物。
5.根据权利要求4所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
通过Haar检测原理构建级联特征分类器的方法如下步骤包括：
步骤Sa，使用Haar-like特征做检测；
步骤Sb，使用积分图对Haar-like特征求值进行加速；
步骤Sc，使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器；以及
步骤Sd，使用筛选式级联把强分类器级联到一起，即构成级联特征分类器。
6.根据权利要求5所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
在人脸检测后通过判断确认目标人物，即
检测到人脸则使用Fisher算法进行人脸识别比对，判定是否符合目标人物的人脸特征，若符合该人脸特征，则判定为目标人物。
7.根据权利要求6所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述输入目标人物特征还包括人体特征；即
使用人体检测方法检测视频帧中是否具有目标人物图像，且其方法包括：
使用Hog特征提取算法提取特征，以及
使用SVM分类器进行分类来检测是否存在人体图像。
8.根据权利要求7所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述人体特征包括：目标人物的衣服几何图形、颜色特征。
9.根据权利要求8所述的监控视频数据文件中目标人物快速检索方法，其特征在于，
所述步骤S5形成仅包含目标人物的视频监控数据文件的方法包括：
按帧检测步长进行检测，持续将视频帧写入新的视频文件中，以构成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
10.一种监控视频数据文件中目标人物快速检索系统，其特征在于，包括：
监控视频读取模块，输入监控视频文件，并确定监控视频静态帧；
目标人物视频输出模块，输入目标人物特征，设定帧检测步长，以获得目标人物，且形成仅包含目标人物的视频监控数据文件。
CN201610841337.4A 2016-09-22 2016-09-22 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统 Pending CN106650577A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610841337.4A CN106650577A (zh) 2016-09-22 2016-09-22 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610841337.4A CN106650577A (zh) 2016-09-22 2016-09-22 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106650577A true CN106650577A (zh) 2017-05-10

Family

ID=58852337

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610841337.4A Pending CN106650577A (zh) 2016-09-22 2016-09-22 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106650577A (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107517405A (zh) * 2017-07-31 2017-12-26 努比亚技术有限公司 一种视频处理的方法、装置及计算机可读存储介质
CN107911748A (zh) * 2017-11-24 2018-04-13 南京融升教育科技有限公司 一种基于人脸识别的视频裁剪方法
CN107909033A (zh) * 2017-11-15 2018-04-13 西安交通大学 基于监控视频的嫌疑人快速追踪方法
CN108038473A (zh) * 2017-12-28 2018-05-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于输出信息的方法和装置
CN108881816A (zh) * 2017-10-12 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 录像文件的生成方法、装置及计算机存储介质
CN109284730A (zh) * 2018-10-09 2019-01-29 安克创新科技股份有限公司 应用于筛选数据的方法、装置以及监控系统
CN110555471A (zh) * 2019-08-26 2019-12-10 珠海格力电器股份有限公司 一种移动终端及目标物的搜寻方法
CN111464862A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 张咏 一种基于语音识别和图像处理的视频截图方法
CN113747115A (zh) * 2021-06-25 2021-12-03 深圳市威尔电器有限公司 天眼网络视频监控方法、系统、装置及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130155229A1 (en) * 2011-11-14 2013-06-20 Massachusetts Institute Of Technology Assisted video surveillance of persons-of-interest
CN103324955A (zh) * 2013-06-14 2013-09-25 浙江智尔信息技术有限公司 一种基于视频处理的行人检测方法
CN103745240A (zh) * 2013-12-20 2014-04-23 许雪梅 一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法及系统
CN104504397A (zh) * 2014-12-31 2015-04-08 云智视像科技（上海）有限公司 一种基于人脸识别的监控视频摘要方法及系统
CN104731964A (zh) * 2015-04-07 2015-06-24 上海海势信息科技有限公司 基于人脸识别的人脸摘要方法、视频摘要方法及其装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130155229A1 (en) * 2011-11-14 2013-06-20 Massachusetts Institute Of Technology Assisted video surveillance of persons-of-interest
CN103324955A (zh) * 2013-06-14 2013-09-25 浙江智尔信息技术有限公司 一种基于视频处理的行人检测方法
CN103745240A (zh) * 2013-12-20 2014-04-23 许雪梅 一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法及系统
CN104504397A (zh) * 2014-12-31 2015-04-08 云智视像科技（上海）有限公司 一种基于人脸识别的监控视频摘要方法及系统
CN104731964A (zh) * 2015-04-07 2015-06-24 上海海势信息科技有限公司 基于人脸识别的人脸摘要方法、视频摘要方法及其装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孙雪: "面向视频的目标人脸查询系统设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
郭文强，侯勇严: "《数字图像处理》", 31 May 2009, 西安电子科技大学出版社 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107517405A (zh) * 2017-07-31 2017-12-26 努比亚技术有限公司 一种视频处理的方法、装置及计算机可读存储介质
CN108881816A (zh) * 2017-10-12 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 录像文件的生成方法、装置及计算机存储介质
CN107909033A (zh) * 2017-11-15 2018-04-13 西安交通大学 基于监控视频的嫌疑人快速追踪方法
CN107911748A (zh) * 2017-11-24 2018-04-13 南京融升教育科技有限公司 一种基于人脸识别的视频裁剪方法
CN108038473A (zh) * 2017-12-28 2018-05-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于输出信息的方法和装置
CN109284730A (zh) * 2018-10-09 2019-01-29 安克创新科技股份有限公司 应用于筛选数据的方法、装置以及监控系统
CN110555471A (zh) * 2019-08-26 2019-12-10 珠海格力电器股份有限公司 一种移动终端及目标物的搜寻方法
CN111464862A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 张咏 一种基于语音识别和图像处理的视频截图方法
CN113747115A (zh) * 2021-06-25 2021-12-03 深圳市威尔电器有限公司 天眼网络视频监控方法、系统、装置及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106650577A (zh) 监控视频数据文件中目标人物快速检索方法及系统
Rahmad et al. Comparison of Viola-Jones Haar Cascade classifier and histogram of oriented gradients (HOG) for face detection
CN100481112C (zh) 一种人脸识别系统与识别方法
CN102938065B (zh) 基于大规模图像数据的人脸特征提取方法及人脸识别方法
Davison et al. Micro-facial movements: An investigation on spatio-temporal descriptors
Asif et al. Privacy preserving human fall detection using video data
KR101781358B1 (ko) 디지털 영상 내의 얼굴 인식을 통한 개인 식별 시스템 및 방법
CN105138954A (zh) 一种图像自动筛选查询识别系统
CN105528584B (zh) 一种正脸图像的检测方法和装置
Dawar et al. Continuous detection and recognition of actions of interest among actions of non-interest using a depth camera
KR101449744B1 (ko) 영역 기반 특징을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법
CN106295524A (zh) 一种基于视觉词袋的人体动作识别方法
Mady et al. Efficient real time attendance system based on face detection case study “MEDIU staff”
HN et al. Human Facial Expression Recognition from static images using shape and appearance feature
CN105320948A (zh) 一种基于图像的性别识别方法、装置及系统
Putro et al. Adult image classifiers based on face detection using Viola-Jones method
Ravi et al. A study on face recognition technique based on Eigenface
Cattin et al. Sensor fusion for a biometric system using gait
US20030123734A1 (en) Methods and apparatus for object recognition
CN106295523A (zh) 一种基于svm的公共场合人流量检测方法
Hassan et al. Facial image detection based on the Viola-Jones algorithm for gender recognition
Mohammed et al. Face Recognition Based on Viola-Jones Face Detection Method and Principle Component Analysis (PCA)
Al-Shibli et al. Face recognition using local graph structure and support vector machine (LGS-SVM)
CN106210674A (zh) 面向人员监控视频数据文件快速处理方法及系统
CN202472689U (zh) 一种人脸姿态检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170510

RJ01 Rejection of invention patent application after publication