[发明专利]一种面向监控视频的关联可视分析方法

说明书

本发明公开了一种面向监控视频的关联可视分析方法。本方法为：1)从每一监控视频中分别提取出监控场景和监控对象信息；2)对监控对象进行相似度计算，得到不同监控视频中的相同监控对象的匹配映射关系，构建视频内容结构；3)根据视频内容结构构建对象场景矩阵，记录各监控对象在不同监控场景中出现的次数；4)根据给定的时间段条件或场景条件从所述对象场景矩阵中找出对象共现率最高的若干监控对象或监控场景，然后选取一监控对象，将其与所述视频内容结构中的监控对象进行匹配查询返回若干相似监控对象。本发明能够从大量的监控视频中挖掘出不同的监控对象之间的潜在的关联关系，辅助用户对监控视频进行分析、查找等处理。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，具体涉及一种面向监控视频的关联可视分析方法。

背景技术

随着科技的发展，视频监控技术也得到了飞速的发展，同时视频监控的画面的信息也呈海量式增长，超越了人力有效的处理范围，使得人们要从中找到有效的监控信息如同大海捞针，需要耗费大量的时间，人力和物力。如何有效的对监控视频内容进行滤除冗余信息，快速的查找、定位、分析关联关系等问题，已经成为了当下计算机领域里的热点研究问题，已有大量的科研及应用开发人员针对监控视频可视分析的应用进行了研究开发，其中一种方式是对监控视频进行预处理，对监控视频的监控对象及背景进行一定的分析，构建起监控视频的内容中间索引结构，实现对监控视频内容的快速定位浏览(参考文献：Bagheri S,Zheng J Y.Temporal Mapping of Surveillance Video[C]//PatternRecognition(ICPR),201422nd International Conference on.IEEE,2014:4128-4133.)。通过构建起的中间结构，将视频内容的时空次序打乱，实现非线性的索引结构，为用以提供快速浏览和定位的功能。

但是这样的方式在解决海量的监控视频内容查找及分析问题上时仍旧存在大量的问题。首先，由于这种方式并未对监控对象进行进一步的处理，只是将识别的监控对象依据时间或空间的关系进行展示，而从海量的监控视频中识别得到的监控对象的数量之多，仍旧远远超过了人能处理的范畴，要从中找到关键对象及内容依旧非常困难；其次，对监控视频进行分析的过程往往需要根据不同的对象和内容进行来回查找，而不是简单的查看浏览，对监控对象进行一定的关联分析将提高整个分析过程的效率；最后，使用静态视频摘要的方式进行展示，只能从一个维度对视频内容进行展示，不能完全实现将时空打乱重组进行展示的目的，不利于对监控视频的内容进行深度的分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向监控视频的关联可视分析方法，对多个监控视频的内容进行联合关联分析，以达到去除监控视频中大量冗余片段的同时提取出监控视频中的场景和对象等信息，并从大量的监控视频中挖掘出不同的监控对象之间的潜在的关联关系的目的，再通过有效的可视化形态和高效、自然的交互方式来展现提取的视频结构及关联关系，辅助用户对监控视频进行分析、查找等处理。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种面向监控视频的关联可视分析方法，其步骤为：

1)构建监控视频的背景模型

利用混合高斯模型对监控视频中的每一幅帧图像的每一个点进行混合高斯建模，该混合高斯模型中使用K(此处我们取K＝3，即对像素点的RGB颜色模型下的每个分量构建一个高斯分布)个高斯分布统计视频帧中同一像素点的特征，得到t时刻对应帧的背景概率密度函数：

其中ω_k，t表示第k个高斯分布的权重，且表示第t帧时，像素点X的第k个高斯密度函数，μ_t，ε_t分表代表。在此我们选取一个监控视频的前5帧作为背景训练帧，初始化混合高斯模型。

2)跟踪并提取运动前景对象及相关信息