[发明专利]一种基于CS架构的特征检索后置视频摘要检索系统

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，特别涉及一种基于C/S架构的特征检索后置视频摘要检索系统解决方案，及该方法在智能安防中的应用。

技术背景

随着计算机网络、数字化视频技术迅速发展，基于数字网络的视频监控得到广范的应用，但随之而来的是，随着监控部防的范围日益扩大，监控设备的数量也以惊人的数量增加，面对数以万计的监控设备，如何快速的了解海量监控点的视频主要内容成为平安城市等项目进一步发展的最大制约。

目前面对这一制约的一般解决方案为视频摘要系统、视频差异化快速播放系统等。但由于传统的视频摘要解决方案要么是没有过滤条件，即是一个单纯的运动目标摘要，这在实用性中由于局部频繁运动的干扰很难在实际中发挥作用，之后出现了可以对一定区域、一定逻辑条件下的运动目标进行抽取的视频摘要解决方案，但这些系统往往是要在生成摘要前就要设定好过滤条件，一但摘要开始生成，这些条件将无法修改，而众所周知生成摘要的过程是一个比较耗时的过程，如果想更改过滤条件就得重新生成的代价在实际应用中也是很低效的。本发明在以上已有摘要解决方案的基础是提取了基于C/S模式的过滤条件后置视频摘要解决方案，本发明在视频摘要服务端将运动目标的信息进行预先提取后发往客户端，客户端根据用户的检索条件进行动态的加载摘要信息。这样可以为多条件检索的摘要节省大量的时间，从而很大程度是提高了视频摘要系统的实用性。

发明内容

本发明的目的是针对现有视频摘要系统对处理条件处理低效的特点，提出了一种基于C/S架构的特征检索后置视频摘要解决方案，从而很大程度上提高了视频摘要的处理效率，增加了视频摘要的实用性。

为了实现发明目的，采用的解决方案如下：

基于C/S架构的特征检索后置视频摘要检索系统的基本流程如图1所示。首先，摘要系统摘要客户端提交的摘要生成控制信息获取指定数据流，服务端对数据流进行运动目标分割处理，提取出视频流中的运动目标信息，并对运动目标进行快速跟踪，并对跟踪后的每个目标提取其类别信息、颜色信息和大小信息；之后，采取基于背景图划分的任务分割法，将运动目标进行文件组织，并打包后发往客户端；在客户端收到生成好的视频中间文件后，对文件进行解析，用户通过客户端输入查询条件，再根据解析摘要文件获取到摘要信息，最后予以展显。

以下对本发明按服务端和客户端分别进行介绍：

1、视频摘要服务端：

在视频摘要服务端中，按大的功能模块，服务端可以划分为通信模块、任务模块、数据获取模块和管理模块。

通信模块主要用于控制流信息的接收解析、摘要数据打包发送等工作。

数据获取模块根据客户端提交的任务信息连接指定设备并获取数据信息。

任务模块为摘要服务端的主要功能模块，它实现视频生成的基本功能。按照算法的基本流程，该模块可以分为背景模型维护模块、前景提取模块、运动目标提取模块、运动目标跟踪模块、运动目标类型提取模块、运动目标颜色提取模块、运动目标大小提取模块、摘要文件组织模块。

本发明中，使用了典型的混合高斯模块作为视频背景的提取模块，视频背景更新按照以下策略进行：(1)按照用户配置的固定间隔时间进行背景模型更新；(2)根据前景模块的反馈信息，对背景模块进行强制更新。

前景提取模块采用了基于像素点高斯分布的统计方法进行前景提取。该方法假设对于图像中任意像素点，其在时间轴上必然是两种角色：前景、背景。对于安防场景而言，无论该像素点从前景变到背景，还是从背景到前景，像素的灰度值均会有一个较大的变化，本发明假设对于视频图像中的任意像素点，当其角色为前景或背景时(即性质未发生变化时)，该像素点在同一性质的时间范围内，像素值的变化服务高斯分布，当像素值的变化不服务从高斯分布时，认为该像素点的角色性质发生了改变。本发明根据以上假设，利用滑动窗口法提取图像前景。同时，对提取的前景进行最大连通区域判定，若发现某一前景连通区域的面积超过了某一固定阈值T，则认为视频场景受到了干扰，则将此信息反馈于背景模型模块，进行强制背景更新处理。

运动目标提取模块采用传统的前景图最大连通区域提取的方法来实现。

快速运动目标跟踪法根据相邻帧运动最大重合面积法进行快速跟踪，该方法即假定同在目标在前后两帧的前景会有超过阈值T的部分重合，将当前提取的运动目标序列与历史运动目标进行逐一匹配，若运动前景区域重合度超过阈值T，则认为该目标为此历史目标的当前目标，更新此历史目标，否则继续，若当前目标未能与历史目标匹配，则认为当前目标为一个新目标。