CN107357901B - 一种视频文件快速检索方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种视频文件快速检索方法，包括：接收目标视频文件的属性信息；判断属性信息对应的目标视频文件是否在高频检索信息中保存；如果是，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息；如果否，则利用属性信息在存储空间中检索目标视频文件；如果检索到目标视频文件，则更新目标视频文件的检索信息，并输出目标视频文件的特征信息；当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中。本发明建立高频检索信息保存有经常被检索的视频文件的特征信息，当用户需要检索的目标视频文件时，则可以在高频检索信息中检索出后直接输出目标视频文件的特征信息，减少了视频文件的检索时间。

Description

一种视频文件快速检索方法及系统

技术领域

本发明涉及大数据检索技术领域，特别涉及一种视频文件快速检索方法及系统。

背景技术

在智能交通当中的有价值的数据所占比例是非常之低的，而且智能交通数据具备非常强的时效性，也就是说随着智能交通前端数据的持续采集，不仅数据会越来越多而且已存储的数据会随时间增长，其自身的价值会逐渐变低甚至于被覆盖。这也意味着在智能交通实际检索过程中，其实检索的目的数据往往是最近存储的高时效性的有价值数据。

在智能交通系统检索过程中，针对于不同的交通场景(时段)，数据通常都会展现不同的特性，而且有价值的数据检索频率往往会相对比较高，也就是说，在不同的应用场景下(例如白天会出现交通拥堵而凌晨时分出现交通则比较通畅)交通数据差异性会变得十分明显。并且，由于智能交通数据时效性不高，可利用数据比率低，所以实际当中，智能交通已存储的大部分数据一般都不会被检索。而这就使智能交通数据呈现另外一种特性，即对智能交通进行目标数据检索时，往往都会是集中于某一个特定场景下(时间区间内)对有价值的数据帧进行较高频率的检索。因此，对于某个特定场景进行检索时，检索目标未来被再次检索的概率一般是会比检索那些其他场景下或者无利用价值的数据的概率要高。

因此，如何在智能交通系统检索过程中，快速的检索到目标数据是需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种视频文件快速检索方法及系统，以快速的检索到目标视频文件。其具体方案如下：

一种视频文件快速检索方法，包括：

接收目标视频文件的属性信息；

判断所述属性信息对应的所述目标视频文件是否在高频检索信息中保存；

如果是，则输出所述目标视频文件的特征信息，并更新所述目标视频文件的检索信息；

如果否，则利用所述属性信息在存储空间中检索所述目标视频文件；

如果检索到所述目标视频文件，则更新所述目标视频文件的检索信息，并输出所述目标视频文件的特征信息；

当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

其中，所述高频检索信息为利用视频文件的检索信息建立的记录满足预设条件的视频文件的特征信息的信息。

可选的，所述属性信息包括视频文件名、视频文件路径、索引文件名、索引文件路径、视频文件起始存储时间、视频文件结束存储时间。

可选的，所述高频检索信息为依据用户输入的数据库表最大长度建立的包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的表，其中，所述历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的。

可选的，所述历史检索频率值公式为：

式中，FreQValue为历史检索频率值，FreQValue'为前一次历史检索频率值，SreachCount为检索次数，T为设定的一个周期，D为周期内的单位时间，Δt为本次检索与上次检索之间的时间间隔。

可选的，所述当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中的过程，包括：

判断所述高频检索信息是否已经填满视频文件的信息；

如果否，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

如果是，则判断所述目标视频文件的历史检索频率值是否大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值；

如果是，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的特征信息从所述高频检索信息中删除。

可选的，还包括：

当所述高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从所述高频检索信息中移除。

相应的，本发明还公开了一种视频文件快速检索系统，包括：

接收模块，用于接收目标视频文件的属性信息；

高频检索模块，用于判断所述属性信息对应的所述目标视频文件是否在高频检索信息中保存；

第一输出模块，用于当所述高频检索模块判定所述属性信息对应的所述目标视频文件在所述高频检索信息中保存，则输出所述目标视频文件的特征信息，并更新所述目标视频文件的检索信息；

存储检索模块，用于当所述高频检索模块判定所述属性信息对应的所述目标视频文件未在所述高频检索信息中保存，则利用所述属性信息在存储空间中检索所述目标视频文件；

第二输出模块，用于如果检索到所述目标视频文件，则更新所述目标视频文件的检索信息，并输出所述目标视频文件的特征信息；

高频添加模块，用于当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

高频信息建立模块，用于利用视频文件的检索信息建立记录满足预设条件的视频文件的特征信息的高频检索信息。

可选的，所述高频信息建立模块，具体用于依据用户输入的数据库表最大长度建立包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的高频检索信息表，其中，所述历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的。

可选的，所述高频添加模块，包括：

填满判断单元，用于判断所述高频检索信息是否已经填满视频文件的信息；

第一添加单元，用于当所述填满判断单元判定所述高频检索信息未填满视频文件的信息，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

频率值判断单元，用于当所述填满判断单元判定所述高频检索信息已填满视频文件的信息，则判断所述目标视频文件的历史检索频率值是否大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值；

第二添加单元，用于当所述频率值判断单元判定所述目标视频文件的历史检索频率值大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的特征信息从所述高频检索信息中删除。

可选的，还包括：

定时移除模块，用于当所述高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从所述高频检索信息中移除。

本发明中，视频文件快速检索方法，包括：接收目标视频文件的属性信息；判断属性信息对应的目标视频文件是否在高频检索信息中保存；如果是，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息；如果否，则利用属性信息在存储空间中检索目标视频文件；如果检索到目标视频文件，则更新目标视频文件的检索信息，并输出目标视频文件的特征信息；当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中；其中，高频检索信息为利用视频文件的检索信息建立的记录满足预设条件的视频文件的特征信息的信息。本发明建立高频检索信息保存有经常被检索的视频文件的特征信息，当用户需要检索的目标视频文件时，则可以在高频检索信息中检索出后直接输出目标视频文件的特征信息，大大缩短了视频文件的检索时间，并且可以记录未保存在高频检索信息中但保存在存储空间的视频文件的检索信息，当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中，保证对高频检索信息的更新，确保将检索频率高的视频文件的特征信息保存在高频检索信息中，保证高频检索信息的时效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种视频文件快速检索方法流程示意图；

图2为本发明实施例公开的另一种视频文件快速检索方法流程示意图；

图3为本发明实施例公开的一种视频文件快速检索系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种视频文件快速检索方法，参见图1所示，该方法包括：

S11：接收目标视频文件的属性信息。

具体的，接收用户输入目标视频文件的属性信息，其中，属性信息为能检索到目标视频文件的信息，可以理解的是，可以一次性接收多个不同的视频文件的属性信息，同时，对多个视频文件进行检索。

S12：判断属性信息对应的目标视频文件是否在高频检索信息中保存。

具体的，利用目标视频文件的属性信息在高频检索信息中进行检索，如果保存在高频检索信息中，则避免了前往存储空间中在大量的视频文件中检索的时间，仅需在范围更小的高频检索信息中进行检索，大大缩短了检索时间，从而加快了对视频文件的检索速度，节省了时间。

其中，高频检索信息为利用视频文件的检索信息建立的记录满足预设条件的视频文件的信息。

可以理解的是，高频检索信息中保存的均是相较于其他视频文件经常被检索的视频文件的特征信息，高频检索信息中可以保存多个视频文件的特征信息，不仅只局限于一个视频文件的特征信息。

S13：如果是，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息。

具体的，如果在高频检索信息中检索到目标视频文件，则输出目标视频文件的特征信息，例如，输出目标视频文件的文件名，输出保存目标视频文件的文件夹名或保存目标视频文件的文件夹目录，并更新目标视频文件的检索信息，即，记录本次检索目标视频文件的检索操作。

S14：如果否，则利用属性信息在存储空间中检索目标视频文件。

具体的，当在高频检索信息中利用属性信息未检索到目标视频文件，则前往存储空间中检索目标视频文件，以保证如果目标视频文件存储在存储空间中能够被找到。

S15：如果检索到目标视频文件，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息。

S16：当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中；

可以理解的是，每次检索都会使视频文件的检索信息发生变化，为保证高频检索信息中保存着的都是满足预设条件的视频文件的特征信息，因此在目标视频文件的检索信息发生变化后，判断目标视频文件的检索信息是否满足预设条件，如果满足预设条件则将目标视频文件的特征信息保存到高频检索信息中，以对高频检索信息进行更新，保证高频检索信息中总保存有满足预设条件的视频文件的特征信息，即，保证高频检索信息中总保存有被检索次数最多的视频文件的特征信息。

可见，本发明建立高频检索信息保存有经常被检索的视频文件的特征信息，当用户需要检索的目标视频文件时，则可以在高频检索信息中检索出后直接输出目标视频文件的特征信息，大大缩短了视频文件的检索时间，并且可以记录未保存在高频检索信息中但保存在存储空间的视频文件的检索信息，当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中，保证对高频检索信息的更新，确保将检索频率高的视频文件的特征信息保存在高频检索信息中，保证高频检索信息的时效性。

需要说明的是，本发明视频文件快速检索方法可以具体应用在智能交通大数据检索技术领域。

本发明实施例公开了一种具体的视频文件快速检索方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图2所示，具体的：

步骤S201：接收目标视频文件的属性信息。

具体的，用户可以输入目标视频文件所在的磁盘目录，例如，D:\VedioFile，以及视频信息起始时间。

其中，参见表2磁盘视频文件信息表所示，属性信息包括视频文件名、视频文件路径、索引文件名、索引文件路径、视频文件起始存储时间、视频文件结束存储时间。

例如，参考表1视频文件序列所示，输入视频文件序列VF1,VF2,…，VF10以及视频文件对应的索引文件IndexF1,IndexF2,…IndexF10。

表1

文件名	起始存储时间	结束存储时间
			VF1	2017-4-09 09:00:23	2017-4-10 09:05:04
VF2	2017-4-10 09:05:04	2017-4-11 09:03:12
			VF3	2017-4-11 09:03:12	2017-4-12 09:12:45
VF4	2017-4-12 09:12:45	2017-4-13 09:02:44
			VF5	2017-4-13 09:02:44	2017-4-14 09:13:07
VF6	2017-4-14 09:13:07	2017-4-15 09:09:33
			VF7	2017-4-15 09:09:33	2017-4-16 09:07:24
VF8	2017-4-16 09:07:24	2017-4-17 09:01:35
			VF9	2017-4-17 09:01:35	2017-4-18 09:08:17
VF10	2017-4-18 09:08:17	2017-4-19 09:04:26

表2

步骤S202：判断属性信息对应的目标视频文件是否在高频检索信息中保存。

具体的，高频检索信息为依据用户输入的数据库表最大长度建立的包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的表，其中，历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的。

本发明实施例中，建立高频检索信息的过程，可以包括步骤S2021至步骤S2025；具体的，

步骤S2021：建立数据结构AllFrequencyStatus，该数据结构的字段值包括历史检索频率值FreQValue、检索次数SearchCount，以及最新检索时间CurrentTime。

步骤S2022：依次以当前磁盘中所存储的各数据文件的文件名VFi(1≤i≤10)做为哈希表的键值key，以AllFrequencyStatus作为哈希表结构的Value值，将此hash键值对存入hashtable中。

步骤S2023：将AllFrequencyStatus中FreQValue值统一设置为其默认值1/(30×24×60×60)，其中的SearchCount值为0，CurrentTime值置为空。

步骤S2024：以该数据文件名VFName作为hash结构的key在hashtable中找到对应value值，并修改该Value值中AllFrequencyStatus中各字段值的信息。

其中，AllFrequencyStatus数据结构中的FreQValue值可由历史检索频率值公式计算获得；

历史检索频率值公式为：

式中，FreQValue'为前一次历史检索频率值，T为设定的一个周期，D为周期内的单位时间，Δt为本次检索与上次检索之间的时间间隔。

例如，T为一周7天，D为1天，本发明实施例中所有公式中的时间单位均需要转化到秒；时间＝天×24×60×60+时×60×60+分×60+秒，例如，T为一周7天时，T＝7×24×60×60，D为1天时，D＝24×60×60。

步骤S2025：将该hash结构保存至Linkedhashmap顶部，并将该文件对应在磁盘视频文件信息表中的各属性值复制到高频检索视频文件信息表当中。

其中，Linkedhashmap是由哈希表和链接列表实现的数据结构，具有可预知的迭代检索顺序，Linkedhashmap长度可以由用户自定义，例如，Len＝5；高频检索视频文件信息表的增删操作控制由Linkhashmap控制，并且高频检索视频文件信息表长度不会大于linkedhashmap的长度。高频检索视频文件信息表参见表3Linkedhashmap有序哈希链表中存储的哈希键值对所示。

表3：

步骤S203：如果是，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息。

例如，根据用户输入的视频信息起始时间“2017-4-16 11:30:02”，在高频检索视频文件信息表中检索满足条件的视频文件名，若找到了满足视频信息起始时间的文件，则将视频文件名赋值给VFName，输出目标视频文件的名称和保存位置，修改Linkedhashmap中该数据文件对应的AllFrequencyStatus各字段值。并将该hash结构按照AllFrequencyStatus中的FreQValue值的大小插入到最后一个大于其的hash结构数据位置前面。如，在高频检索视频文件信息表中检索到满足条件的视频文件名VF8，将VF8赋值给VFName。

其中，更新目标视频文件的检索信息的过程，例如，目标视频文件的数据文件名为VF8，以VF8作为key在hashtable中找到对应value值，并修改AllFrequencyStatus中各字段的信息，修改AllFrequencyStatusge各字段值，FreQValue＝0.0000264551，SearchCount＝5，CurrentTime＝2017-4-16 11:30:02。

步骤S204：如果否，则利用属性信息在存储空间中检索目标视频文件。

具体的，根据视频信息起始时间，在磁盘视频文件信息表中查询满足条件的视频文件名。

步骤S205：如果检索到目标视频文件，则更新目标视频文件的检索信息，并输出目标视频文件的特征信息。

具体的，若找到了满足视频信息起始时间的文件，则将视频文件名赋值给VFName，再根据用户输入的特定时间，在索引文件中进行定位，准确检索到对应时间点的目标视频文件，输出目标视频文件的名称和保存位置。

步骤S206：判断高频检索信息是否已经填满视频文件的信息。

例如，判定Linkedhashmap存储的元素长度是否已经达到用户预设的数据库表最大长度5，即，判定Linkedhashmap存储的视频文件的信息数量是否已经达到用户预设的5个。

步骤S207：如果否，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中。

在实施应用中，为便于系统检索可以根据FreQValue值进行排序，例如，将当前查询到的hash结构插入到FreQValue值刚好大于该hash结构中的FreQValue值的hash结构前面，若没有FreQValue值大于该hash结构FreQValue值得时候则将该hash结构插入到当前Linkedhashmap最后一个元素后面。并将本次检索到的数据文件对应在磁盘视频文件信息表表中的信息写入到高频检索视频文件信息表当中。

步骤S208：如果是，则判断目标视频文件的历史检索频率值是否大于高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值。

具体的，若此时长度等于Len，将该hash结构所对应Value值修改后的FreQValue值，例如，0.0000264551与Lingkedhashmap头部的hash结构所对应的FreQValue值，例如，0.0000033069进行对比。

步骤S209：如果是，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的信息从高频检索信息中删除。

具体的，若大于高频检索信息中最小的FreQValue值则将Linkedhashmap头部的hash结构复位到hashtable对应结构的位置，例如，参见表3所示，将检索到的hash结构信息插入到Linkedhashmap中FreQValue值0.0000380292刚好大于该hash结构中的FreQValue值0.0000264551的hash结构前面，若没有FreQValue值大于该hash结构FreQValue值得时候，则将该hash结构插入到尾部。同时将高频检索视频文件信息表当中原来Linkedhashmap头部hash结构对应的数据库信息全部移除，并将新插入到Linkedhashmap的hash结构对应在磁盘视频文件信息表中的信息保存至高频检索视频文件信息表，从而保证高频检索视频文件信息表最大长度保持为Len。

其中，若目标视频文件的FreQValue值小于高频检索信息中最小的FreQValue值则不再继续做出相关处理。

步骤S210：当高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从高频检索信息中移除。

具体的，当距离第一次检索或者是上次刷新时间到达预设时间时，则对Linkedhashmap进行刷新操作，遍历Linkedhashmap，将所有当前时间与各hash结构中AllFrequencyStatus保存的CurrentTime值差值大于预设时间的hash结构从Linkedhashmap中移除并删除其对应在高频检索视频文件信息表中的检索信息，有效清理无用数据。例如，预设时间为24小时。

需要说明的是，本发明实施例中的具体数值、具体数据架构、算法和公式均为举例，在此不做限定，可以由其他能够起到相同效果的数值、数据架构、算法和公式替换。

相应的，本发明实施例还公开了一种视频文件快速检索系统，参见图3所示，该系统包括：

接收模块11，用于接收目标视频文件的属性信息。

其中，属性信息包括视频文件名、视频文件路径、索引文件名、索引文件路径、视频文件起始存储时间、视频文件结束存储时间。

高频检索模块12，用于判断属性信息对应的目标视频文件是否在高频检索信息中保存。

第一输出模块13，用于当高频检索模块12判定属性信息对应的目标视频文件在高频检索信息中保存，则输出目标视频文件的特征信息，并更新目标视频文件的检索信息。

存储检索模块14，用于当高频检索模块12判定属性信息对应的目标视频文件未在高频检索信息中保存，则利用属性信息在存储空间中检索目标视频文件。

第二输出模块15，用于如果检索到目标视频文件，则更新目标视频文件的检索信息，并输出目标视频文件的特征信息。

高频添加模块16，用于当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中。

高频信息建立模块17，用于利用视频文件的检索信息建立记录满足预设条件的视频文件的特征信息的高频检索信息。

可见，本发明建立高频检索信息保存有经常被检索的视频文件的特征信息，当用户需要检索的目标视频文件时，则可以在高频检索信息中检索出后直接输出目标视频文件的特征信息，大大缩短了视频文件的检索时间，并且可以记录未保存在高频检索信息中但保存在存储空间的视频文件的检索信息，当目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中，保证对高频检索信息的更新，确保将检索频率高的视频文件的特征信息保存在高频检索信息中，保证高频检索信息的时效性。

本发明实施例中，上述高频信息建立模块17，具体用于依据用户输入的数据库表最大长度建立包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的高频检索信息表，其中，历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的。

其中，历史检索频率值公式为：

式中，FreQValue为历史检索频率值，FreQValue'为前一次历史检索频率值，SreachCount为检索次数，T为设定的一个周期，D为周期内的单位时间，Δt为本次检索与上次检索之间的时间间隔。

本发明实施例中，上述高频添加模块16，可以具体包括填满判断单元、第一添加单元、频率值判断单元和第二添加单元；其中，

填满判断单元，用于判断高频检索信息是否已经填满视频文件的信息；

第一添加单元，用于当填满判断单元判定高频检索信息未填满视频文件的信息，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中；

频率值判断单元，用于当填满判断单元判定高频检索信息已填满视频文件的信息，则判断目标视频文件的历史检索频率值是否大于高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值；

第二添加单元，用于当频率值判断单元判定目标视频文件的历史检索频率值大于高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值，则将目标视频文件的特征信息添加至高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的信息从高频检索信息中删除。

本发明实施例中，还可以包括：

定时移除模块，用于当高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从高频检索信息中移除。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种视频文件快速检索方法及系统.进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种视频文件快速检索方法，其特征在于，包括：

接收目标视频文件的属性信息；

判断所述属性信息对应的所述目标视频文件是否在高频检索信息中保存；

如果是，则输出所述目标视频文件的特征信息，并更新所述目标视频文件的检索信息；

如果否，则利用所述属性信息在存储空间中检索所述目标视频文件；

如果检索到所述目标视频文件，则更新所述目标视频文件的检索信息，并输出所述目标视频文件的特征信息；

当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

其中，所述高频检索信息为利用视频文件的检索信息建立的记录满足预设条件的视频文件的特征信息的信息；

其中，所述高频检索信息为依据用户输入的数据库表最大长度建立的包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的表，其中，所述历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的；

其中，所述历史检索频率值公式为：

式中，FreQValue为历史检索频率值，FreQValue'为前一次历史检索频率值，SreachCount为检索次数，T为设定的一个周期，D为周期内的单位时间，Δt为本次检索与上次检索之间的时间间隔。

2.根据权利要求1所述的视频文件快速检索方法，其特征在于，所述属性信息包括视频文件名、视频文件路径、索引文件名、索引文件路径、视频文件起始存储时间、视频文件结束存储时间。

3.根据权利要求1所述的视频文件快速检索方法，其特征在于，所述当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中的过程，包括：

判断所述高频检索信息是否已经填满视频文件的信息；

如果否，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

如果是，则判断所述目标视频文件的历史检索频率值是否大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值；

如果是，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的特征信息从所述高频检索信息中删除。

4.根据权利要求1至3任一项所述的视频文件快速检索方法，其特征在于，还包括：

当所述高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从所述高频检索信息中移除。

5.一种视频文件快速检索系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收目标视频文件的属性信息；

高频检索模块，用于判断所述属性信息对应的所述目标视频文件是否在高频检索信息中保存；

第一输出模块，用于当所述高频检索模块判定所述属性信息对应的所述目标视频文件在所述高频检索信息中保存，则输出所述目标视频文件的特征信息，并更新所述目标视频文件的检索信息；

存储检索模块，用于当所述高频检索模块判定所述属性信息对应的所述目标视频文件未在所述高频检索信息中保存，则利用所述属性信息在存储空间中检索所述目标视频文件；

第二输出模块，用于如果检索到所述目标视频文件，则更新所述目标视频文件的检索信息，并输出所述目标视频文件的特征信息；

高频添加模块，用于当所述目标视频文件的检索信息满足预设条件，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

高频信息建立模块，用于利用视频文件的检索信息建立记录满足预设条件的视频文件的特征信息的高频检索信息；

其中，所述高频信息建立模块，具体用于依据用户输入的数据库表最大长度建立包括视频文件的特征值、检索次数、最新检索时间和历史检索频率值的高频检索信息表，其中，所述历史检索频率值为利用视频文件的检索次数和最新检索时间，通过历史检索频率值公式进行计算得出的；

其中，所述历史检索频率值公式为：

式中，FreQValue为历史检索频率值，FreQValue'为前一次历史检索频率值，SreachCount为检索次数，T为设定的一个周期，D为周期内的单位时间，Δt为本次检索与上次检索之间的时间间隔。

6.根据权利要求5所述的视频文件快速检索系统，其特征在于，所述高频添加模块，包括：

填满判断单元，用于判断所述高频检索信息是否已经填满视频文件的信息；

第一添加单元，用于当所述填满判断单元判定所述高频检索信息未填满视频文件的信息，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中；

频率值判断单元，用于当所述填满判断单元判定所述高频检索信息已填满视频文件的信息，则判断所述目标视频文件的历史检索频率值是否大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值；

第二添加单元，用于当所述频率值判断单元判定所述目标视频文件的历史检索频率值大于所述高频检索信息中任一视频文件的历史检索频率值，则将所述目标视频文件的特征信息添加至所述高频检索信息中，并将历史检索频率值最小的视频文件的特征信息从所述高频检索信息中删除。

7.根据权利要求5或6所述的视频文件快速检索系统，其特征在于，还包括：

定时移除模块，用于当所述高频检索信息中的视频文件的检索信息在预设时间内未更新，则将预设时间内未更新检索信息的视频文件，从所述高频检索信息中移除。

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