[发明专利]基于目标行为属性视频结构化处理方法、系统及存储装置

说明书

本发明公开了一种基于目标行为属性的视频结构化处理的方法，该方法包括：利用YOLO目标检测算法获取目标基本属性；利用多目标跟踪算法获取上述已检测目标的轨迹信息；利用基于运动光流特征的异常行为分析算法提取异常视频帧；根据自定义构建的元数据结构，利用上述方法获取相对应的目标类别属性以及目标轨迹等特征信息；采用加权判定方法对所提取的元数据中存在的误检数据进行修正；将所获取的数据上传到后端的服务器进一步处理。通过上述方式，本发明可以将非结构化的视频数据转为具有实用价值的结构化数据，提升了视频监控系统的网络传输效率以及降低后端服务器负载率。本发明还提供了一种基于目标行为属性的实时处理系统以及装置。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于目标行为属性视频结构化处理方法、系统及存储装置。

背景技术

随着智能监控技术的发展，对于视频的处理尤为重要。现有技术中，对于视频的处理多采用图像特征检测的方法，但是由于视频中维数会很高，且会有大量的冗余特征和无关特征，这样就造成了视频处理的压力，无法实现快速的处理视频，且会降低获取目标特征的准确率。所以为了满足智能化监控技术发展的需求，需要一种高实时性和高准确率的视频处理的方法、视频处理系统。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是，提供一种基于目标行为属性的视频结构化处理的方法、系统及存储装置，可以实现对视频进行高实时性和高准确率的处理。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是提供一种基于目标行为属性的视频结构化处理的方法，包括以下步骤：

对所述单帧图片进行目标检测识别；

对所述目标进行跟踪，以得到跟踪结果；和/或者

对所述目标进行异常行为检测。

为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供基于目标行为属性的视频结构化处理系统，包括相互电性连接的处理器和存储器，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行指令以实现上述的视频处理方法，并将所述执行指令产生的处理结果保存在所述存储器中。

为解决上述技术问题，本发明采用的又一个技术方案是提供一种具有存储功能的装置，存储有程序数据，所述程序数据被执行时实现上述的视频处理方法。以上技术方案的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过将视频切分成单帧图片，并对单帧图片进行目标检测识别，对识别到的目标进行跟踪，以得到跟踪结果，并对识别到的目标进行异常行为检测，在此过程中，实现从非结构化的视频中提取结构化的数据，可以有效的实现视频数据传输的高实时性和高准确率的处理。

附图说明

图1是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的一实施方式的流程示意图；

图2是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的另一实施例的流程示意图；

图3是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的又一实施例的流程示意图；

图4是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的又一实施例的流程示意图；

图5是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的再一实施例的流程示意图；

图6是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的又一实施例的流程示意图；

图7是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的又一实施例的流程示意图；

图8是图7提供的实施例中步骤S243的一实施例的流程示意图；

图9是本申请基于目标行为属性的视频结构化处理的方法的一实施例中的运动时空容器的示意图；

图10是本申请一种具有存储功能的装置的一实施例的示意图；