[发明专利]一种视频文件的检索方法及其系统和应用在审

专利信息
申请号: 201810980605.X 申请日: 2018-08-27
公开(公告)号: CN109101653A 公开(公告)日: 2018-12-28
发明(设计)人: 鲁轩;郗来迎;赵赫男;王松波;马明阳;张孝超;李海瑞;孟庆祎 申请(专利权)人: 国网天津市电力公司;国家电网有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 天津才智专利商标代理有限公司 12108 代理人: 王顕
地址: 300010*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 镜头 检索 视频文件 特征索引 视频序列分割 对视频内容 关键帧图像 计算机处理 结构化处理 检索条件 全局运动 视频信息 视频序列 相关信息 用户反馈 用户提交 自动提取 索引 应用 集合 视频 分析
【权利要求书】:

1.一种视频文件的检索方法,其特征在于,所述检索方法包括以下步骤:

(1)视频序列结构化处理,即将视频序列分割为若干个镜头;

(2)提取每个镜头的关键帧图像;

(3)提取每个镜头的全局运动特征,从而建立每个镜头的特征索引;

(4)通过用户提交的检索条件在所有镜头的特征索引集合中进行检索,并向用户反馈结果。

2.根据权利要求1所述的检索方法,其特征在于,步骤(1)通过镜头边界检测技术将视频序列分割为若干个镜头。

3.根据权利要求1或2所述的检索方法,其特征在于,步骤(3)所述全局运动特征包括镜头的动态特征和关键帧的静态特征;

优选地,步骤(3)所述提取每个镜头的全局运动特征包括以下步骤:

首先从相邻关键帧中选取足够多的观测点,并在其后求出所述观测点的运动矢量,最后利用参数拟合方法估计摄像机的运动模型参数,运用所述运动模型参数建立摄像机运动的通用模型,来刻画每个镜头的全局运动特征;

优选地,所述参数拟合方法为最小二乘估计法。

4.根据权利要求3所述的检索方法,其特征在于,步骤(3)所述提取关键帧的静态特征采用PavNet和Faster-Rcnn结合的多目标物体识别算法进行。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的检索方法,其特征在于,步骤(4)具体包括以下步骤:

利用步骤(3)中提取的全局运动特征进行检索,根据用户的检索内容向用户反馈检索结果。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的检索方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)视频序列结构化处理,即通过镜头边界检测技术将视频序列分割为若干个镜头;

(2)提取每个镜头的关键帧图像;

(3)提取每个镜头的动态特征和关键帧的静态特征,首先从相邻关键帧中选取足够多的观测点,并在其后求出所述观测点的运动矢量,最后利用参数拟合方法估计摄像机的运动模型参数,运用所述运动模型参数建立摄像机运动的通用模型,来刻画每个镜头的全局运动特征,建立每个镜头的特征索引;

(4)通过用户提交的检索条件在提取的全局运动特征进行检索,根据用户的检索内容向用户反馈检索结果。

7.一种文件的检索系统,其特征在于,所述检索系统按照权利要求1-6中任一项所述的方法进行视频文件的检索。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法在视频文件检索方面的应用。

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