[发明专利]动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法及系统在审
申请号: | 201910287411.6 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN110022463A | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 周泽泉;冯宇;潘力;李章勇 | 申请(专利权)人: | 重庆紫光华山智安科技有限公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04N19/167;G06T7/194;G06T7/12;G06T7/11;G06T3/40 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 尹丽云 |
地址: | 400700 重庆市*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 前景区域 智能编码 视频感兴趣区域 动态场景 全景图片 图片 码率 摄像机 设计制造成本 视频监控系统 图像 感兴趣区域 背景区域 标记视频 对比图片 方案应用 技术编码 角度变化 拍摄位置 实时对比 视频图像 自动识别 最大带宽 全景图 再利用 功耗 拼接 带宽 分析 | ||
1.一种动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,包括步骤:
对源视频信息进行采样,获取视频图像的批量图片;
对所述图片进行拼接,获得所述动态场景下的全景图片;
对多张所述全景图片进行分析识别,并建立全景图的前景区域模型;
实时对比分析所述图片与所述前景区域模型,确定所述图片的前景区域;
根据所述图片的前景区域与所述图片的尺寸比例,并结合最大带宽,确定所述图片中前景区域和背景区域的码率;以及
根据所述图片中前景区域和背景区域的码率,对所述图片进行感兴趣区域智能编码。
2.根据权利要求1所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,在对所述源视频信息进行采样时,根据所述视频图像的区域变化频率确定所述区域的采样频率,对所述视频图像进行连续截屏操作以采样,获取所述视频图像的批量图片。
3.根据权利要求1所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,根据所述动态场景的视频采集周期或视频采集范围,利用图像拼接技术对多张所述图片进行拼接,获得所述动态场景下的全景图片。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,所述对多张所述全景图片进行分析,并建立全景图的前景区域模型的步骤包括:
对所述全景图片进行自动分区,并提取区域像素值,利用二值化算法、边缘增强算法和轮廓检测算法中的至少一个算法自动识别出动态区域,作为前景区域;
根据各个区域的轮廓和色差,并结合所述动态场景的视频采集时间和视频采集位置,得到所述前景区域在所述全景图片中的位置并标记,将标记后的所述全景图片作为所述前景区域模型,且所述前景区域模型根据标记后的所述全景图片的生成频率进行动态更新。
5.根据权利要求4所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,在自动识别出所述动态区域的基础上,根据用户的需求手动划定高优先级前景区域。
6.根据权利要求4所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,在自动识别出所述动态区域的基础上,基于地图层级以道路、建筑或场所划定所述前景区域。
7.根据权利要求4所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,在自动识别出所述动态区域的基础上,利用二值化方法识别物体轮廓,并根据需求、场景或成本将特定物体划定为所述前景区域。
8.根据权利要求4所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,所述前景区域模型根据标记后的所述全景图片的生成频率进行动态更新的模型公式为:a=1+N*b,其中,a表示产生的已标记的所述全景图片的张数,N表示更新次数,b表示每次更新接收到的已标记的所述全景图片的张数。
9.根据权利要求1所述的动态场景下实现视频感兴趣区域智能编码方法,其特征在于,所述实时对比分析所述图片与所述前景区域模型,确定所述图片的前景区域的步骤包括:
若未获取到与所述图片实时对应的所述前景区域模型,则不对所述图片进行处理标记;
若获取到与所述图片实时对应的所述前景区域模型,则对比分析所述图片与所述前景区域模型,并结合所述动态场景的视频采集时间和视频采集位置,获取所述图片与所述前景区域模型一致的前景区域,并在所述图片中标记。
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