[发明专利]基于Hadoop的分布式视频关键帧提取方法有效
申请号: | 201910935963.3 | 申请日: | 2019-09-29 |
公开(公告)号: | CN110705462B | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 程飞 | 申请(专利权)人: | 四川乐为科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04 |
代理公司: | 成都厚为专利代理事务所(普通合伙) 51255 | 代理人: | 幸凯 |
地址: | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 hadoop 分布式 视频 关键 提取 方法 | ||
本发明公开了一种基于Hadoop的分布式视频关键帧提取方法,包括:获取待处理的原始视频;将所述原始视频按照预设顺序拆分为独立的图像帧;检测所述图像帧中是否包含第一目标,若所述图像帧包含所述第一目标则标记为目标帧,否则标记为普通帧;将所述目标帧分为若干目标帧合集;分别获取每个目标帧合集的关键帧;根据所有目标帧合集的关键帧生成关键帧合集。本发明针对视频中包含目标的部分进行关键帧提取,提高了关键帧提取的效率。
技术领域
本发明属于视频处理技术领域,特别是涉及一种基于Hadoop 的分布式视频关键帧提取方法。
背景技术
在进行舆情监督时采集的全媒体舆情数据量呈指数增长,特别是视频数据,若全部由人工进行预处理和后处理,不仅需要消耗大量的时间和精力,而且容易遗漏关键目标信息。关键帧提取技术的出现使得这种情况得到了极大的改善,关键帧不受时间、音视频同步等问题的影响,而且还可以提供多种方式进行浏览和导航使用。但是,目前在实际应用关键帧提取技术的过程中,面临的最大困难就是关键帧的提取速度太慢。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于Hadoop 的分布式视频关键帧提取方法,改善关键帧提取的效率。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:基于Hadoop 的分布式视频关键帧提取方法,包括:
获取待处理的原始视频;
将所述原始视频按照预设顺序拆分为独立的图像帧;
检测所述图像帧中是否包含第一目标,若所述图像帧包含所述第一目标则标记为目标帧,否则标记为普通帧;
将所述目标帧分为若干目标帧合集;
分别获取每个目标帧合集的关键帧;
根据所有目标帧合集的关键帧生成关键帧合集。
优选的,基于Hadoop 的分布式视频关键帧提取方法,还包括:
对所述关键帧合集中的关键帧进行去冗余。
优选的,当所述第一目标包括多个物体时,若所述图像帧包含至少一个该物体,则将该图像帧标记为目标帧。
优选的,将所述目标帧分为若干目标帧合集,包括:
分别检测所述普通帧是否与所述目标帧相邻,若所述普通帧与所述目标帧相邻,则将该普通帧标记为节点帧;
根据所述节点帧将所述目标帧分为若干目标帧合集。
优选的,将所述目标帧分为若干目标帧合集,包括:
定义前一帧为普通帧的目标帧为第一目标帧,前一帧为目标帧的目标帧为第二目标帧;
分别为每个第一目标帧创建一个目标帧合集,并将该第一目标帧添加到对应的目标帧合集中;
检测第二目标帧与其前一目标帧之间的相似度,若相似度大于等于第一阈值,则将该第二目标帧添加到其前一目标帧所属的目标帧合集中;若相似度小于第一阈值,则为该第二目标帧创建一个目标帧合集,并将该第二目标帧添加到该目标帧合集中。
优选的,分别获取每个目标帧合集的关键帧,包括:
步骤一,设置聚类中心值N;
步骤二,利用最大间距法对所述目标帧合集中的目标帧进行处理,获得N个聚类中心,所述最大间距法用于计算目标帧之间的相似度是否符合预设条件;
步骤三,计算所述聚类中心之间的相似度,若相似度大于等于第二阈值,则将相应的两个聚类中心进行合并;
步骤四,利用最小距离分类将所述目标帧合集中的目标帧进行分类;
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