CN115408557A - 一种基于大数据的安全监控系统 - Google Patents

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CN115408557A CN202211353297.0A CN202211353297A CN115408557A CN 115408557 A CN115408557 A CN 115408557A CN 202211353297 A CN202211353297 A CN 202211353297A CN 115408557 A CN115408557 A CN 115408557A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的安全监控系统，包括拍摄模块、分析模块和存储模块；拍摄模块用于获取监控视频；分析模块用于获取监控视频中的有效片段；存储模块用于存储监控视频中的有效片段。本发明的监控系统，在获得监控视频之后，并不是直接对监控视频进行存储，而是通过获取监控视频中的有效片段后，对有效片段进行存储，这样的存储方式节约了大量的存储控制，也使得监控视频的保留时间可以更长。方便人们在有需要时查看时间较为久远的监控视频。

Description

一种基于大数据的安全监控系统
技术领域
本发明涉及监控领域，尤其涉及一种基于大数据的安全监控系统。
背景技术
监控系统由摄像头、传输、控制、显示和记录登记五部分组成。摄像机通过同轴视频电缆、网络电缆和光纤将视频图像传输给控制主机，控制主机将视频信号分配给各个监视器和视频记录设备，同时将要传输的语音信号记录到录像机中。通过控制主机，操作员可以发出指令来控制云台的上下左右移动和镜头变焦，并且可以通过控制主机在多个摄像机和云台之间切换。
摄像头在拍摄的过程中会产生大量的无效的数据信息，例如某些区域由于一直没有人或车等事物进入，因此视频画面长时间保持一致，这种就是无效的视频数据。因此，这些无效的数据信息会占据比较大的存储空间，因此，现有技术一般是采用定期清理监控视频的方式来节约存储空间，这也就使得当需要查看一些拍摄时间较为久远的监控视频时，往往会遇到视频已经被删除的情况。因此我们需要一种采用新的数据存储方式的监控系统。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于大数据的安全监控系统，解决现有的监控系统在存储监控视频时，由于存储了大量的无效的监控视频，需要通过定期清理监控视频来节约存储空间，导致无法查看一些拍摄时间较为久远的监控视频的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据的安全监控系统，包括拍摄模块、分析模块和存储模块；
拍摄模块用于获取监控视频；
分析模块用于采用如下方式对监控视频进行计算，获取监控视频中的有效片段：
S1，对监控视频进行拆帧处理，将监控视频拆成多个视频帧，将获得的视频帧存入集合S中；
S2，对于集合S中的第1个视频帧，计算第1个视频帧和第2个视频帧之间的区分系数
Figure 220039DEST_PATH_IMAGE001
；
若
Figure 614111DEST_PATH_IMAGE002
大于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为有效片段的基准视频帧
Figure 838419DEST_PATH_IMAGE003
，基于
Figure 165495DEST_PATH_IMAGE004
获取有效片段；若
Figure 121950DEST_PATH_IMAGE005
小于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为无效片段的基准视频帧
Figure 268897DEST_PATH_IMAGE006
，基于
Figure 296896DEST_PATH_IMAGE006
获取无效片段；
区分系数
Figure 478479DEST_PATH_IMAGE007
采用如下公式计算：
Figure 651840DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 551663DEST_PATH_IMAGE009
表示第1个视频帧中的像素点的集合，
Figure 117774DEST_PATH_IMAGE010
表示
Figure 888283DEST_PATH_IMAGE011
中包含的像素点的总数，
Figure 514437DEST_PATH_IMAGE012
表示第1个视频帧中的像素点
Figure 635977DEST_PATH_IMAGE013
的像素值，
Figure 5778DEST_PATH_IMAGE014
表示像素点
Figure 630794DEST_PATH_IMAGE015
在第2个视频帧中所对应的像素点的像素值；
S3，将S2中获得的有效片段或无效片段的结束帧的编号记为n，将编号在区间
Figure 427849DEST_PATH_IMAGE016
范围内的视频帧从集合S中删除，获得更新后的集合S，返回S2；
存储模块用于存储监控视频中的有效片段。
优选地，所述基于
Figure 36685DEST_PATH_IMAGE017
获取有效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 944598DEST_PATH_IMAGE018
，计算
Figure 873721DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 841677DEST_PATH_IMAGE020
之间的区分系数
Figure 937809DEST_PATH_IMAGE021
，若
Figure 383834DEST_PATH_IMAGE022
大于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 514601DEST_PATH_IMAGE023
与
Figure 653458DEST_PATH_IMAGE024
之间的区分系数，直到出现与
Figure 971307DEST_PATH_IMAGE025
之间的区分系数小于设定的判断阈值的视频帧
Figure 955444DEST_PATH_IMAGE026
，将编号在
Figure 940717DEST_PATH_IMAGE027
的视频帧作为有效片段所包含的视频帧。
优选地，所述基于
Figure 250476DEST_PATH_IMAGE028
获取无效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 55621DEST_PATH_IMAGE029
，计算
Figure 30399DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 870179DEST_PATH_IMAGE031
之间的区分系数
Figure 350839DEST_PATH_IMAGE032
，若
Figure 908859DEST_PATH_IMAGE033
小于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 969219DEST_PATH_IMAGE034
与
Figure 929085DEST_PATH_IMAGE035
之间的区分系数，直到出现与
Figure 580646DEST_PATH_IMAGE036
之间的区分系数大于设定的判断阈值的视频帧
Figure 94804DEST_PATH_IMAGE037
，将编号在
Figure 490013DEST_PATH_IMAGE038
的视频帧作为无效片段所包含的视频帧。
优选地，基于大数据的安全监控系统还包括预警模块；
预警模块用于对有效片段进行视频分析，判断有效片段中是否出现预设类型的预警事件，若是，则向工作人员发出预警警告。
优选地，所述预警模块包括预处理单元、模型存储单元、识别单元和预警单元；
预处理单元用于分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段；
模型存储单元用于存储用于进行预警事件检测的神经网络模型；
识别单元用于将有效片段输入到进行预警事件检测的神经网络模型中进行识别，判断是否出现预设类型的预警事件；
预警单元用于在有效片段中出现预设类型的预警事件时，向工作人员发出预警警告。
优选地，所述分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段，包括：
对视频帧进行光照调整处理，获调整后的视频帧；
对调整后的视频帧进行滤波处理，获得滤波后的视频帧；
对滤波后的视频帧进行分割处理，获得仅包含感兴趣区域的视频帧；
将仅包含感兴趣区域的视频帧组成预处理后的有效片段。
本发明的监控系统，在获得监控视频之后，并不是直接对监控视频进行存储，而是通过获取监控视频中的有效片段后，对有效片段进行存储，这样的存储方式节约了大量的存储控制，也使得监控视频的保留时间可以更长。方便人们在有需要时查看时间较为久远的监控视频。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一种基于大数据的安全监控系统的一种实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于大数据的安全监控系统，包括拍摄模块、分析模块和存储模块；
拍摄模块用于获取监控视频；
分析模块用于采用如下方式对监控视频进行计算，获取监控视频中的有效片段：
S1，对监控视频进行拆帧处理，将监控视频拆成多个视频帧，将获得的视频帧存入集合S中；
S2，对于集合S中的第1个视频帧，计算第1个视频帧和第2个视频帧之间的区分系数
Figure 304386DEST_PATH_IMAGE039
；
若
Figure 126848DEST_PATH_IMAGE040
大于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为有效片段的基准视频帧
Figure 862723DEST_PATH_IMAGE041
，基于
Figure 61623DEST_PATH_IMAGE042
获取有效片段；若
Figure 730502DEST_PATH_IMAGE043
小于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为无效片段的基准视频帧
Figure 723866DEST_PATH_IMAGE044
，基于
Figure 399566DEST_PATH_IMAGE045
获取无效片段；
区分系数
Figure 402158DEST_PATH_IMAGE046
采用如下公式计算：
Figure 925543DEST_PATH_IMAGE047
其中，
Figure 558649DEST_PATH_IMAGE048
表示第1个视频帧中的像素点的集合，
Figure 800275DEST_PATH_IMAGE049
表示
Figure 340978DEST_PATH_IMAGE050
中包含的像素点的总数，
Figure 453290DEST_PATH_IMAGE051
表示第1个视频帧中的像素点
Figure 54036DEST_PATH_IMAGE052
的像素值，
Figure 517378DEST_PATH_IMAGE053
表示像素点
Figure 783143DEST_PATH_IMAGE054
在第2个视频帧中所对应的像素点的像素值；
S3，将S2中获得的有效片段或无效片段的结束帧的编号记为n，将编号在区间
Figure 15541DEST_PATH_IMAGE055
范围内的视频帧从集合S中删除，获得更新后的集合S，返回S2；
存储模块用于存储监控视频中的有效片段。
本发明的监控系统，在获得监控视频之后，并不是直接对监控视频进行存储，而是通过获取监控视频中的有效片段后，对有效片段进行存储，这样的存储方式节约了大量的存储控制，也使得监控视频的保留时间可以更长。方便人们在有需要时查看时间较为久远的监控视频。
在对集合S中的视频帧进行有效片段的获取时，采用的是交替进行的方式，因为有效片段很少会直接占满整个监控视频，因此，在两段有效片段之间，会有无效片段隔开。
例如，本来需要3年便删除一遍监控视频，而采用本发明的存储方法后，清空监控视频的时间间隔能够显著大于3年。
优选地，所述基于
Figure 787188DEST_PATH_IMAGE056
获取有效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 737827DEST_PATH_IMAGE057
，计算
Figure 89174DEST_PATH_IMAGE058
和
Figure 441658DEST_PATH_IMAGE059
之间的区分系数
Figure 384206DEST_PATH_IMAGE060
，若
Figure 556561DEST_PATH_IMAGE061
大于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 242758DEST_PATH_IMAGE062
与
Figure 449748DEST_PATH_IMAGE063
之间的区分系数，直到出现与
Figure 563197DEST_PATH_IMAGE064
之间的区分系数小于设定的判断阈值的视频帧
Figure 209467DEST_PATH_IMAGE065
，将编号在
Figure 433775DEST_PATH_IMAGE066
的视频帧作为有效片段所包含的视频帧。
具体的，区分系数
Figure 760851DEST_PATH_IMAGE067
采用如下公式计算：
Figure 779623DEST_PATH_IMAGE068
Figure 864253DEST_PATH_IMAGE069
表示第k个视频帧中的像素点的集合，
Figure 892252DEST_PATH_IMAGE070
表示
Figure 73835DEST_PATH_IMAGE071
中包含的像素点的总数，
Figure 529087DEST_PATH_IMAGE072
表示第k个视频帧中的像素点
Figure 632172DEST_PATH_IMAGE073
的像素值，
Figure 198283DEST_PATH_IMAGE074
表示像素点
Figure 499951DEST_PATH_IMAGE075
在
Figure 126104DEST_PATH_IMAGE076
中所对应的像素点的像素值。
优选地，所述基于
Figure 231333DEST_PATH_IMAGE077
获取无效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 601134DEST_PATH_IMAGE078
，计算
Figure 757309DEST_PATH_IMAGE079
和
Figure 554364DEST_PATH_IMAGE080
之间的区分系数
Figure 835303DEST_PATH_IMAGE081
，若
Figure 743217DEST_PATH_IMAGE082
小于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 753898DEST_PATH_IMAGE083
与
Figure 190695DEST_PATH_IMAGE084
之间的区分系数，直到出现与
Figure 286827DEST_PATH_IMAGE085
之间的区分系数大于设定的判断阈值的视频帧
Figure 998431DEST_PATH_IMAGE086
，将编号在
Figure 863619DEST_PATH_IMAGE087
的视频帧作为无效片段所包含的视频帧。
具体的，
Figure 986165DEST_PATH_IMAGE088
的计算方式与
Figure 569593DEST_PATH_IMAGE089
的计算方式相同，这里不再赘述。
优选地，基于大数据的安全监控系统还包括预警模块；
预警模块用于对有效片段进行视频分析，判断有效片段中是否出现预设类型的预警事件，若是，则向工作人员发出预警警告。
优选地，所述预警模块包括预处理单元、模型存储单元、识别单元和预警单元；
预处理单元用于分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段；
模型存储单元用于存储用于进行预警事件检测的神经网络模型；
识别单元用于将有效片段输入到进行预警事件检测的神经网络模型中进行识别，判断是否出现预设类型的预警事件；
预警单元用于在有效片段中出现预设类型的预警事件时，向工作人员发出预警警告。
具体的，预设类型的预警事件包括未佩戴口罩进入，在非允许时间段进入等。
优选地，所述分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段，包括：
对视频帧进行光照调整处理，获调整后的视频帧；
对调整后的视频帧进行滤波处理，获得滤波后的视频帧；
对滤波后的视频帧进行分割处理，获得仅包含感兴趣区域的视频帧；
将仅包含感兴趣区域的视频帧组成预处理后的有效片段。
优选地，所述对视频帧进行光照调整处理，获得调整后的视频帧，包括：
获取视频帧对应的亮度分量图像
Figure 84888DEST_PATH_IMAGE090
；
使用大津法对
Figure 804582DEST_PATH_IMAGE091
进行运算，获得分割阈值T；
若
Figure 583182DEST_PATH_IMAGE092
中的像素点的像素值符合
Figure 653907DEST_PATH_IMAGE093
或
Figure 707313DEST_PATH_IMAGE094
，则使用如下方式对
Figure 547093DEST_PATH_IMAGE095
中的像素点进行光照调整处理：
对于像素点
Figure 699857DEST_PATH_IMAGE096
，若像素点
Figure 257877DEST_PATH_IMAGE096
的像素值
Figure 849396DEST_PATH_IMAGE097
大于
Figure 543682DEST_PATH_IMAGE098
，则采用如下公式对像素点
Figure 178932DEST_PATH_IMAGE099
进行光照调整处理：
Figure 958669DEST_PATH_IMAGE100
若像素点
Figure 353878DEST_PATH_IMAGE101
的像素值
Figure 902671DEST_PATH_IMAGE102
小于等于
Figure 725134DEST_PATH_IMAGE103
，则采用如下公式对像素点
Figure 992167DEST_PATH_IMAGE104
进行光照调整处理：
Figure 191067DEST_PATH_IMAGE105
其中，
Figure 328788DEST_PATH_IMAGE106
和
Figure 322151DEST_PATH_IMAGE107
分别表示
Figure 76481DEST_PATH_IMAGE108
中像素值大于T和像素值小于等于T的像素点的像素值的均值，
Figure 813493DEST_PATH_IMAGE109
表示预设的亮度参考值，
Figure 278757DEST_PATH_IMAGE110
表示像素点
Figure 708601DEST_PATH_IMAGE111
在调整后的视频帧
Figure 950227DEST_PATH_IMAGE112
中的像素值，
若
Figure 225350DEST_PATH_IMAGE113
中的像素点的像素值不符合
Figure 603242DEST_PATH_IMAGE114
且不符合
Figure 938408DEST_PATH_IMAGE115
，则使用如下方式对
Figure 667330DEST_PATH_IMAGE116
中的像素点进行光照调整处理：
Figure 746145DEST_PATH_IMAGE117
。
本发明在进行光照调节处理时，通过先获取分割阈值T，然后基于分割阈值T对像素点的像素值进行了区分，然后分别采用不同的调节函数对像素点进行了光照调节处理，从而提高了调节处理的准确率。
优选地，对滤波后的视频帧进行分割处理，获得仅包含感兴趣区域的视频帧，包括：
使用图像分割算法对滤波后的视频帧进行分割处理获得前景区域和背景区域，将前景区域作为感兴趣区域。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，包括拍摄模块、分析模块和存储模块；
拍摄模块用于获取监控视频；
分析模块用于采用如下方式对监控视频进行计算，获取监控视频中的有效片段：
S1，对监控视频进行拆帧处理，将监控视频拆成多个视频帧，将获得的视频帧存入集合S中；
S2，对于集合S中的第1个视频帧，计算第1个视频帧和第2个视频帧之间的区分系数
Figure 282849DEST_PATH_IMAGE001
；
若
Figure 54496DEST_PATH_IMAGE002
大于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为有效片段的基准视频帧
Figure 473976DEST_PATH_IMAGE003
，基于
Figure 356481DEST_PATH_IMAGE004
获取有效片段；若
Figure 708965DEST_PATH_IMAGE005
小于设定的判断阈值，则将第1个视频帧作为无效片段的基准视频帧
Figure 651513DEST_PATH_IMAGE006
，基于
Figure 761552DEST_PATH_IMAGE007
获取无效片段；
区分系数
Figure 182169DEST_PATH_IMAGE008
采用如下公式计算：
Figure 654738DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 486297DEST_PATH_IMAGE010
表示第1个视频帧中的像素点的集合，
Figure 411528DEST_PATH_IMAGE011
表示
Figure 635836DEST_PATH_IMAGE012
中包含的像素点的总数，
Figure 697333DEST_PATH_IMAGE013
表示第1个视频帧中的像素点
Figure 716104DEST_PATH_IMAGE014
的像素值，
Figure 128631DEST_PATH_IMAGE015
表示像素点
Figure 156630DEST_PATH_IMAGE016
在第2个视频帧中所对应的像素点的像素值；
S3，将S2中获得的有效片段或无效片段的结束帧的编号记为n，将编号在区间
Figure 807054DEST_PATH_IMAGE017
范围内的视频帧从集合S中删除，获得更新后的集合S，返回S2；
存储模块用于存储监控视频中的有效片段。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，所述基于
Figure 996727DEST_PATH_IMAGE018
获取有效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 896550DEST_PATH_IMAGE019
，计算
Figure 462660DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 706208DEST_PATH_IMAGE021
之间的区分系数
Figure 66782DEST_PATH_IMAGE022
，若
Figure 453901DEST_PATH_IMAGE023
大于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 558123DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 448719DEST_PATH_IMAGE025
之间的区分系数，直到出现与
Figure 245774DEST_PATH_IMAGE026
之间的区分系数小于设定的判断阈值的视频帧
Figure 854610DEST_PATH_IMAGE027
，将编号在
Figure 496943DEST_PATH_IMAGE028
的视频帧作为有效片段所包含的视频帧。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，所述基于
Figure 507625DEST_PATH_IMAGE029
获取无效片段，包括：
对于集合S中的第k个视频帧
Figure 475581DEST_PATH_IMAGE030
，计算
Figure 493084DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 204688DEST_PATH_IMAGE032
之间的区分系数
Figure 69876DEST_PATH_IMAGE033
，若
Figure 208733DEST_PATH_IMAGE034
小于设定的判断阈值，继续计算第k+1个视频帧
Figure 261003DEST_PATH_IMAGE035
与
Figure 510719DEST_PATH_IMAGE036
之间的区分系数，直到出现与
Figure 495992DEST_PATH_IMAGE037
之间的区分系数大于设定的判断阈值的视频帧
Figure 540172DEST_PATH_IMAGE038
，将编号在
Figure 610896DEST_PATH_IMAGE039
的视频帧作为无效片段所包含的视频帧。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，还包括预警模块；
预警模块用于对有效片段进行视频分析，判断有效片段中是否出现预设类型的预警事件，若是，则向工作人员发出预警警告。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，所述预警模块包括预处理单元、模型存储单元、识别单元和预警单元；
预处理单元用于分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段；
模型存储单元用于存储用于进行预警事件检测的神经网络模型；
识别单元用于将有效片段输入到进行预警事件检测的神经网络模型中进行识别，判断是否出现预设类型的预警事件；
预警单元用于在有效片段中出现预设类型的预警事件时，向工作人员发出预警警告。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的安全监控系统，其特征在于，所述分别对有效片段中的每个视频帧进行预处理，获得预处理后的有效片段，包括：
对视频帧进行光照调整处理，获调整后的视频帧；
对调整后的视频帧进行滤波处理，获得滤波后的视频帧；
对滤波后的视频帧进行分割处理，获得仅包含感兴趣区域的视频帧；
将仅包含感兴趣区域的视频帧组成预处理后的有效片段。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103067702A (zh) * 2012-12-06 2013-04-24 新疆公众信息产业股份有限公司 一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法
CN109993025A (zh) * 2017-12-29 2019-07-09 中移（杭州）信息技术有限公司 一种关键帧提取方法及设备
CN110956648A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 深圳市宏电技术股份有限公司 一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN112532938A (zh) * 2020-11-26 2021-03-19 武汉宏数信息技术有限责任公司 一种基于大数据技术的视频监控系统
CN113705504A (zh) * 2021-09-02 2021-11-26 浙江索思科技有限公司 一种基于视频处理技术的海洋渔业安全生产管理系统
CN114373145A (zh) * 2021-12-15 2022-04-19 西安理工大学 基于orb算法的关键帧获取的监控视频场景分类方法
CN114743163A (zh) * 2022-04-29 2022-07-12 北京容联易通信息技术有限公司 一种基于深度学习的视频智能监控算法架构方法和系统
CN114928766A (zh) * 2022-05-12 2022-08-19 南京信息职业技术学院 一种自动调整视频片段的系统及方法
CN115065798A (zh) * 2022-08-18 2022-09-16 广州智算信息技术有限公司 一种基于大数据的视频分析监控系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103067702A (zh) * 2012-12-06 2013-04-24 新疆公众信息产业股份有限公司 一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法
CN109993025A (zh) * 2017-12-29 2019-07-09 中移（杭州）信息技术有限公司 一种关键帧提取方法及设备
CN110956648A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 深圳市宏电技术股份有限公司 一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN112532938A (zh) * 2020-11-26 2021-03-19 武汉宏数信息技术有限责任公司 一种基于大数据技术的视频监控系统
CN113705504A (zh) * 2021-09-02 2021-11-26 浙江索思科技有限公司 一种基于视频处理技术的海洋渔业安全生产管理系统
CN114373145A (zh) * 2021-12-15 2022-04-19 西安理工大学 基于orb算法的关键帧获取的监控视频场景分类方法
CN114743163A (zh) * 2022-04-29 2022-07-12 北京容联易通信息技术有限公司 一种基于深度学习的视频智能监控算法架构方法和系统
CN114928766A (zh) * 2022-05-12 2022-08-19 南京信息职业技术学院 一种自动调整视频片段的系统及方法
CN115065798A (zh) * 2022-08-18 2022-09-16 广州智算信息技术有限公司 一种基于大数据的视频分析监控系统

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