CN116156196B - 一种用于视频数据的高效传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及视频数据传输技术领域，提出了一种用于视频数据的高效传输方法，包括：采集视频数据，获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签；根据不同视频帧图像中标签相同的目标区域的位置，获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，根据偏移量将目标区域划分为若干类别，进而获取每一视频帧图像中每个目标区域的关注度，根据关注度标注目标区域的边缘，获取每一视频帧图像的一维数据序列；根据关注度及每个目标区域的偏移量，对每个一维数据序列中标记位置计算容错长度并进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码；对第一编码进行二次压缩得到视频数据最终编码并传输。本发明旨在保证视频流畅的同时提高压缩效率以实现高效传输。

Description

一种用于视频数据的高效传输方法

技术领域

本发明涉及视频数据传输技术领域，具体涉及一种用于视频数据的高效传输方法。

背景技术

目前，视频数据在进行传输的过程中，对于某些网络环境较差的情况下，视频数据的传输效果并不理想，传输效率较低；现有方法中通常采用LZ77编码对视频数据进行压缩，但由于视频数据中视频帧图像包含丰富的数据信息，LZ77编码的压缩效率仍较低，对于传输效率并没有较大改善。

对于视频数据中，由于是连续采集一段时间内一定区域的图像，即连续的视频帧图像较大一部分都是相似甚至相同的，因此对于这些区域可以进行一定程度的有损压缩，而对于连续视频帧图像中变化较大的区域则保证无损压缩，从而保证视频数据的主体部分不会发生较大变化，进而保证视频数据传输后的连贯性及流畅性，同时大大提高了视频数据的压缩效率，从而提升传输效率来实现视频数据的高效传输。

发明内容

本发明提供一种用于视频数据的高效传输方法，以解决现有的视频数据压缩传输无法兼顾流畅性和压缩效率的问题，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种用于视频数据的高效传输方法，该方法包括以下步骤：

获取视频数据，获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签；

根据不同视频帧图像中标签相同的目标区域的位置，获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，根据偏移量将每一视频帧图像中的若干目标区域划分为若干类别，对每个类别设置关注权重，将目标区域的偏移量与所属类别的关注权重的乘积，作为每个目标区域的关注度；

将同一视频帧图像中所有目标区域的关注度降序排列，得到每一视频帧图像的关注度序列，对关注度序列中每个元素进行等级标记，将每一视频帧图像中每个目标区域的边缘像素点通过所属目标区域关注度对应的等级标记进行标注，将每一视频帧图像标注后的所有像素点的像素值从二维矩阵形式转换为一维序列形式，得到每一视频帧图像的一维数据序列；

根据关注度及每个目标区域的偏移量，对每个一维数据序列中具有等级标记的数据计算容错长度，根据具有等级标记的数据及之后数据的数据值以及容错长度对每个一维数据序列进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码；

对每一视频帧图像的第一编码进行二次压缩，得到视频数据的最终编码，对最终编码进行传输。

可选的，所述获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签，包括的具体方法为：

将每一视频帧图像输入到训练好的实例分割网络中，输出得到每一视频帧图像中的若干目标区域；实例分割网络对于同一对象类型的目标区域会打上相同的标签，得到每个目标区域的标签。

可选的，所述获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，包括的具体方法为：

获取每一视频帧图像中每个目标区域的中心点，获取任意一个标签作为目标标签，获取任意相邻两视频帧图像中目标标签下的两个目标区域中心点的欧式距离，记为相邻两视频帧图像中后一个视频帧图像中目标区域的偏移量。

可选的，所述根据偏移量将每一视频帧图像中的若干目标区域划分为若干类别，包括的具体方法为：

获取每一视频帧图像中每个目标区域的最小外接矩形，获取每个目标区域最小外接矩形的对角线，将对角线长度的一半记为每个目标区域的最大轮廓范围；

获取相邻两视频帧图像中任意一个相同标签下的两个目标区域，将在后一个视频帧图像中目标区域的偏移量与前一个视频帧图像中目标区域的最大轮廓范围的比值，作为后一个视频帧图像中目标区域的偏移程度；获取每一视频帧图像中每个目标区域的偏移程度；

根据偏移程度与第一预设阈值及第二预设阈值的大小关系将目标区域划分为三个类别。

可选的，所述对每个一维数据序列中具有等级标记的数据计算容错长度，包括的具体方法为：

其中，

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个一维数据序列中第/>

个具有等级标记的数据的容错长度，/>

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个一维数据序列的可调长度，/>

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个一维数据序列中第/>

个具有等级标记的数据的等级标记对应的关注度，/>

表示向下取整；

所述可调长度为第

个一维数据序列对应的视频帧图像中，所有目标区域的偏移量最大值。 可选的，所述根据具有等级标记的数据及之后数据的数据值以及容错长度对每个一维数据序列进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码，包括的具体方法为：

获取任意一个一维数据序列作为目标序列，目标序列中任意一个具有等级标记的数据记为目标数据，对目标数据及之后的数据从左到右逐个遍历进行一致性判断，所述一致性判断表示对目标数据及之后的每个数据判断其与查找缓存区相同位置的数据是否相等，相等的数据则继续判断下一个数据；

对于不相等的数据，获取从目标数据开始已经遍历的数据长度，若已经遍历的数据长度大于等于目标数据的容错长度则停止一致性判断，对不相等的数据之前已经遍历的数据进行常规编码，不相等的数据作为中断点，不相等的数据到下一个具有等级标记的数据之间的数据采用常规编码；

若已经遍历的数据长度小于目标数据的容错长度，将不相等的数据调整为查找缓存区内相同位置的数据，继续进行一致性判断，直到出现不相等的数据且遍历长度大于容错长度，停止一致性判断并对之前已经遍历的数据进行常规编码；

对不存在具有等级标记的数据进行常规编码，对目标序列完成编码，得到的结果记为目标序列的第一编码。

本发明的有益效果是：本发明通过对视频数据的每一视频帧图像中的目标区域进行提取，并根据连续视频帧图像中相同目标区域的位置变化来获取偏移量及偏移程度，通过偏移程度将目标区域划分为多个类别，对不同类别的不同目标区域根据偏移量获取关注度，使得每一视频帧图像中位置变化较小的区域关注度较小，后续可以相应的进行有损压缩；而对于位置变化较大的区域设置较大关注度，保证其作为视频主体部分不会过多损失；通过关注度来获取容错长度并对每一视频帧图像的一维数据序列进行一定程度地调整，保证视频帧图像中主体部分不会过多变化的同时，通过对背景及其他区域进行有损压缩从而提高压缩效率，再通过二次压缩进一步提高压缩效率，通过多次压缩降低视频数据的数据量，从而提高视频数据的传输效率，完成视频数据的高效传输。

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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种用于视频数据的高效传输方法流程示意图。

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。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种用于视频数据的高效传输方法流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001、采集视频数据，获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签。

本实施例的目的是对视频数据进行高效传输，因此需要采集视频数据并进行压缩处理，以此来减少数据量实现高效传输；同时由于视频帧数据中存在不同的目标，有的目标作为背景部分，在连续的视频帧图像中变化很小；有的目标则是视频帧图像中的主体部分，在相邻视频帧图像中会出现较大变化；还有的目标则是受到主体部分变化而影响的一部分背景部分，其本身变化较小，但由于主体部分的位移会使得这一部分在某段连续视频帧图像中出现明显变化，而其他段视频帧图像中变化较小。

具体的，首先采集视频数据，视频数据中每一帧即为一个视频帧图像，通过将每一视频帧图像输入到训练好的实例分割网络中，输出得到每一视频帧图像中的若干目标区域；同时由于实例分割网络能够对目标区域进行分类，同一对象类型的目标区域会打上相同的标签，则相邻两视频帧图像中标签相同的目标区域为同一个对象，而同一视频帧图像中不同目标区域对应了不同的标签；需要说明的是，本实施例采集的视频数据中每一视频帧图像均为灰度图像。

至此，获取了视频数据中每一视频帧图像中的若干目标区域，以及每个目标区域对应的标签。

步骤S002、根据不同视频帧图像中标签相同的目标区域的位置，获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，根据偏移量将目标区域划分为若干类别，进而获取每一视频帧图像中每个目标区域的关注度，根据关注度标注目标区域的边缘，获取每一视频帧图像的一维数据序列。

需要说明的是，由于标签相同的目标区域在不同视频帧图像中表示同一对象，则需要根据同一对象在不同视频帧图像中的位置，获取每个对象在相邻两视频帧图像中的偏移量，即每个对象连续帧下的位置变化；根据位置变化的幅度将每一视频帧图像中的目标区域划分为若干类别，并根据类别及偏移量来量化每个目标区域的关注度，通过关注度来标记，以此用于后续判断各目标区域的数据是否可以损失，从而增大冗余程度来提高压缩效率。

具体的，首先获取每一视频帧图像中每个目标区域的中心点及最小外接矩形，所述中心点即为目标区域中与其他像素点欧式距离之和最小的像素点；需要说明的是，每一视频帧图像的坐标系均为图像左下角为坐标原点，水平向右为横轴正方向，竖直向上为纵轴正方向，单位大小为像素；获取每个目标区域最小外接矩形的对角线，将对角线长度的一半记为每个目标区域的最大轮廓范围，表征每个目标区域的尺寸大小。

进一步的，以任意一个标签为例，获取该标签下在任意相邻两视频帧图像中的两个目标区域，获取两个目标区域的中心点的欧式距离，记为相邻两视频帧图像中后一个视频帧图像中该标签下的目标区域的偏移量；将偏移量与相邻两视频帧图像中前一个视频帧图像中，该标签下的目标区域的最大轮廓范围的比值，作为后一个视频帧图像中该标签下的目标区域的偏移程度；按照上述方法获取每一视频帧图像中每个目标区域的偏移量以及偏移程度，对于采集到的视频数据中的第一个视频帧图像，将第二个视频帧图像中每个目标区域的偏移量及偏移程度，设置为第一个视频帧图像中相同标签下每个目标区域的偏移量和偏移程度。

进一步的，对每一视频帧图像中每个目标区域，根据偏移程度进行类别划分，给出第一预设阈值及第二预设阈值用于对偏移程度进行划分，本实施例第一预设阈值采用0.05进行计算，将偏移程度小于等于第一预设阈值的目标区域划分为一个类别，记为第一类别，第一类别中的目标区域都是在相邻帧图像中位移变化较小的，其多数为视频帧图像中的背景区域；本实施例第二预设阈值采用0.15进行计算，将偏移程度大于第一预设阈值而小于等于第二预设阈值的目标区域划分为一个类别，记为第二类别，第二类别中的目标区域在相邻帧图像中有一定的位移变化，但不明显，在视频帧图像中多数为与位移变化较大区域有一定关联的区域，例如视频数据如果是道路监控视频，则第二类别中的目标区域多数为马路部分；将偏移程度大于第二预设阈值的目标区域划分为一个类别，记为第三类别，第三类别中的目标区域在相邻帧图像中位移变化较大，为视频帧图像中的重要区域，例如道路监控视频中的行人及车辆，如对视频进行压缩应尽量保证第三类别中的目标区域为无损压缩，从而避免影响视频数据的连贯性以及主体部分。

进一步的，以第

个视频帧图像中第/>

个目标区域为例，获取该目标区域的关注度

的具体计算方法为：

其中，

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个视频帧图像中第/>

个目标区域所属类别的关注权重，本实施例对第一类别的关注权重设置为/>

，第二类别的关注权重设置为/>

，第三类别的关注权重设置为/>

，每个类别的关注权重可由实施者根据实际情况设定，需要保证第三类别的关注权重大于第二类别的关注权重，第二类别的关注权重大于第一类别的关注权重，且三个类别的关注权重之和为1；/>

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个视频帧图像中第/>

个目标区域的偏移量；通过关注权重及偏移量来计算关注度，偏移量越大目标区域的在视频帧图像中越重要，对视频的连贯性影响越大，关注度应越大；目标区域所属的类别越重要，即所属类别在连续视频帧图像中变化越大，相应的关注权重越大，关注度越大；按照上述方法获取每一视频帧图像中每个目标区域的关注度。

进一步的，对于任意一个视频帧图像，将该视频帧图像中所有目标区域的关注度从大到小降序排列，得到该视频帧图像的关注度序列，获取关注度序列中每个元素的等级标记，第一个元素的等级标记为

，第/>

个元素的等级标记为/>

；获取该帧图像中每个目标区域的边缘像素点，其中边缘像素点在对目标区域提取的过程中已经获取，将每个目标区域在关注度序列中的对应元素的等级标记，标注在每个目标区域的边缘像素点中，则该帧图像中每个目标区域的边缘像素点除了像素值之外，还有通过关注度获取的等级标记；需要说明的是，由于边缘像素点在每个目标区域中获取，边缘像素点即为每个目标区域的边界部分的像素点，则不同目标区域的边缘像素点不会重叠；将该视频帧图像中所有像素点的像素值，从二维矩阵形式转换为一维数据形式，得到的结果记为该帧图像的一维数据序列；需要说明的是，二维矩阵转换为一维数据采用数据从上到下逐行首尾相连的方法，且一维数据序列中某些元素具有相应的等级标记，这些具有等级标记的元素即为各目标区域的边缘像素点；按照上述方法对每一视频帧图像中的边缘像素点进行等级标记的标注，并获取每一视频帧图像的一维数据序列。

至此，获取到了每一视频帧图像中每个目标区域的关注度，并根据关注度获取等级标记，对每一视频帧图像中的边缘像素点进行标注，进而得到每一视频帧图像的一维数据序列。

步骤S003、根据关注度及每个目标区域的偏移量，对每个一维数据序列中具有等级标记的数据计算容错长度，根据具有等级标记的数据及之后数据的数据值以及容错长度对每个一维数据序列进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码。

需要说明的是，在对一维数据序列进行LZ77压缩编码时，直接压缩的冗余程度较小，相应的压缩率很小；而获取到每一视频帧图像不同目标区域的关注度后，可以根据关注度对目标区域的灰度值进行一定程度的调整，从而增大数据的冗余程度，进而提高压缩率；现有的LZ77编码在压缩过程中，先行缓存区内的数据在与查找缓存区出现不一致的情况是，则会中断编码，而通过关注度对数据进行调整，保持一致性，增大编码的连贯性，可以有效提高压缩效率；在一维数据序列中，已经通过等级标记对边缘像素点进行了标注，当压缩过程中先行缓存区的第一个数据带有等级标记时，则需要根据等级标记对先行缓存区内的其他数据进行容错长度的量化，其中等级标记即反映了先行缓存区内数据的关注度，根据关注度对容错长度进行量化，使关注度大的区域容错长度较小从而保证视频数据的连贯性，而对于关注度小的区域设置较大的容错长度，可以对先行缓存区内的数据进行一定程度地调整，进而增大冗余程度从而提高压缩率。

具体的，对于第

个一维数据序列，在进行LZ77压缩时第/>

个具有等级标记的数据的容错长度/>

的计算方法为：

其中，

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个一维数据序列的可调长度，可调长度为第/>

个一维数据序列对应的视频帧图像中，所有目标区域的偏移量最大值；/>

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个一维数据序列中第/>

个具有等级标记的数据的等级标记对应的关注度，/>

表示向下取整，分母加1的目的是为了避免关注度为0的情况影响计算结果；通过视频帧图像中的最大偏移量来确定可调长度，使得具有等级标记的数据及之后的数据不会无限制长度地进行调整，避免对其他具有等级标记的数据造成影响；关注度越大，为了保证视频数据的连贯性，对应具有等级标记的数据越应保证无损压缩，相应的容错长度就会越小；按照上述方法获取每个一维数据序列中每个具有等级标记的数据的容错长度。

进一步的，对于任意一个一维数据序列进行LZ77压缩，压缩过程中遇到任意一个具有等级标记的数据时，将该数据作为目标数据，对目标数据及之后的数据从左到右逐个遍历进行一致性判断，即从左到右对目标数据及之后的每个数据与查找缓存区内相同位置的数据，判断两个数据是否相等，相等则继续对后一个数据进行一致性判断；对于不相等的数据，获取从目标数据开始已经遍历的数据长度，若已经遍历的数据长度大于等于目标数据的容错长度则停止一致性判断，对不相等的数据之前已经遍历的数据进行常规的LZ77编码，不相等的数据作为中断点，不相等的数据到下一个具有等级标记的数据之间的数据采用常规编码；若已经遍历的数据长度小于目标数据的容错长度，将不相等的数据调整为查找缓存区内相同位置的数据，继续进行一致性判断，直到出现不相等的数据且遍历长度大于容错长度，停止一致性判断并对之前已经遍历的数据进行常规的LZ77编码；对不存在具有等级标记的数据进行常规的LZ77编码，完成对于该一维数据序列的压缩编码，得到的结果记为该一维数据序列的第一编码；按照上述方法获取每个一维数据序列的第一编码，即得到了每一视频帧图像的第一编码。

至此，通过关注度的等级标记对一维数据序列中不同具有等级标记的数据计算容错长度，根据容错长度对一维数据序列进行LZ77压缩编码，从而增大一维数据序列的冗余程度，进而提高压缩率。

步骤S004、对第一编码进行二次压缩，得到视频数据的最终编码，将最终编码进行传输。

需要说明的是，由于LZ77编码本身没有统一的输出形式，需要对其进行二次编码来使得每一视频帧图像的第一编码可以以相同形式进行传输，同时进一步提高视频数据的压缩效率，实现视频数据的高效传输。

具体的，对所有视频帧图像的第一编码进而二次压缩，本实施例采用霍夫曼编码统一对每一视频帧图像的第一编码进行二次压缩，其中霍夫曼编码为现有技术，本实施例不再赘述，得到的结果记为视频数据的最终编码；将最终编码进行传输，即完成了对于视频数据的高效传输。

进一步的，当收到传输的视频数据时，先利用霍夫曼编码对最终编码进行第一次解码，再利用LZ77编码对解码结果进行第二次解码，得到每一视频帧图像的一维形式，将一维形式的数据还原为二维图像形式，再按照相应的时序关系排列解码得到的图像，即得到了解码的视频数据。

至此，通过对第一编码进行二次压缩获取最终编码并传输，完成了视频数据的高效传输，使得视频数据在网络环境较差的情况下也可以在保证连贯性的同时快速的完成传输。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种用于视频数据的高效传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取视频数据，获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签；

根据不同视频帧图像中标签相同的目标区域的位置，获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，根据偏移量将每一视频帧图像中的若干目标区域划分为若干类别，对每个类别设置关注权重，将目标区域的偏移量与所属类别的关注权重的乘积，作为每个目标区域的关注度；

将同一视频帧图像中所有目标区域的关注度降序排列，得到每一视频帧图像的关注度序列，对关注度序列中每个元素进行等级标记，将每一视频帧图像中每个目标区域的边缘像素点通过所属目标区域关注度对应的等级标记进行标注，将每一视频帧图像标注后的所有像素点的像素值从二维矩阵形式转换为一维序列形式，得到每一视频帧图像的一维数据序列；

根据关注度及每个目标区域的偏移量，对每个一维数据序列中具有等级标记的数据计算容错长度，根据具有等级标记的数据及之后数据的数据值以及容错长度对每个一维数据序列进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码；

对每一视频帧图像的第一编码进行二次压缩，得到视频数据的最终编码，对最终编码进行传输；

所述根据偏移量将每一视频帧图像中的若干目标区域划分为若干类别，包括的具体方法为：

获取每一视频帧图像中每个目标区域的最小外接矩形，获取每个目标区域最小外接矩形的对角线，将对角线长度的一半记为每个目标区域的最大轮廓范围；

获取相邻两视频帧图像中任意一个相同标签下的两个目标区域，将在后一个视频帧图像中目标区域的偏移量与前一个视频帧图像中目标区域的最大轮廓范围的比值，作为后一个视频帧图像中目标区域的偏移程度；获取每一视频帧图像中每个目标区域的偏移程度；

根据偏移程度与第一预设阈值及第二预设阈值的大小关系将目标区域划分为三个类别；

所述对每个一维数据序列中具有等级标记的数据计算容错长度，包括的具体方法为：

其中，/>

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个一维数据序列中第/>

个具有等级标记的数据的容错长度，/>

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个一维数据序列的可调长度，/>

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个一维数据序列中第/>

个具有等级标记的数据的等级标记对应的关注度，/>

表示向下取整；

所述可调长度为第

个一维数据序列对应的视频帧图像中，所有目标区域的偏移量最大值；

所述根据具有等级标记的数据及之后数据的数据值以及容错长度对每个一维数据序列进行压缩，得到每一视频帧图像的第一编码，包括的具体方法为：

获取任意一个一维数据序列作为目标序列，目标序列中任意一个具有等级标记的数据记为目标数据，对目标数据及之后的数据从左到右逐个遍历进行一致性判断，所述一致性判断表示对目标数据及之后的每个数据判断其与查找缓存区相同位置的数据是否相等，相等的数据则继续判断下一个数据；

对于不相等的数据，获取从目标数据开始已经遍历的数据长度，若已经遍历的数据长度大于等于目标数据的容错长度则停止一致性判断，对不相等的数据之前已经遍历的数据进行常规编码，不相等的数据作为中断点，不相等的数据到下一个具有等级标记的数据之间的数据采用常规编码；

若已经遍历的数据长度小于目标数据的容错长度，将不相等的数据调整为查找缓存区内相同位置的数据，继续进行一致性判断，直到出现不相等的数据且遍历长度大于容错长度，停止一致性判断并对之前已经遍历的数据进行常规编码；

对不存在具有等级标记的数据进行常规编码，对目标序列完成编码，得到的结果记为目标序列的第一编码。

2.根据权利要求1所述的一种用于视频数据的高效传输方法，其特征在于，所述获取每一视频帧图像中的若干目标区域及标签，包括的具体方法为：

将每一视频帧图像输入到训练好的实例分割网络中，输出得到每一视频帧图像中的若干目标区域；实例分割网络对于同一对象类型的目标区域会打上相同的标签，得到每个目标区域的标签。

3.根据权利要求1所述的一种用于视频数据的高效传输方法，其特征在于，所述获取每个目标区域在相邻两视频帧图像中的偏移量，包括的具体方法为：

获取每一视频帧图像中每个目标区域的中心点，获取任意一个标签作为目标标签，获取任意相邻两视频帧图像中目标标签下的两个目标区域中心点的欧式距离，记为相邻两视频帧图像中后一个视频帧图像中目标区域的偏移量。

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