[发明专利]一种用于室内监控场景的视频压缩方法及系统

权利要求书

1.一种用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，该方法步骤如下：

S1、关键帧/背景图的选取：在检测不到人员的视频帧段内选取第一张视频帧作为关键帧/背景图，并以图片格式保存；

S2、利用基于YOLO3的目标检测对每一帧视频图像进行边界框预测以及预测分类：通过目标检测技术对监控视频中的每一帧图像进行检测，将图像中的主体分别用锚框框出，再对描框框出的主体进行分类预测；

S3、抠图及压缩保存：对步骤S2中预测为人的边界框进行抠图并以jpg的图片格式对抠出的人员图像进行压缩保存；

S4、保存人员图像：在保存人员图像时，同时把帧数与人员图像在原图中的位置坐标信息以人员图片文件名的形式一并存储；

S5、视频解压重构：在还原视频时在有人员出现的视频帧中将人员图像复原回原视频帧与位置信息，剩余视频帧均采用关键帧/背景帧进行视频重构。

2.根据权利要求1所述的用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，所述步骤S1中关键帧的选取具体步骤如下：

S101、利用YOLO3框架对每一帧视频进行目标检测，以是否在视频中检测到人员为判断标准；

S102、将整段视频分为若干无人员视频段与有人员视频段且不打乱原有视频帧的顺序；

S103、将每段无人员视频帧段的第一张视频帧作为关键帧/背景帧，并以jpg的图片格式进行压缩保存。

3.根据权利要求1或2所述的用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，所述步骤S2中利用基于YOLO3的目标检测对每一帧视频图像进行边界框预测以及预测分类具体步骤如下：

S201、利用YOLO3目标检测算法对每一帧图像进行边界框/锚框/预测框的预测，将视频帧中的各个主体用合适大小的框进行框定，方便后续算法对框内主体的类别预测和对边界框的坐标获取；

S202、视频帧中各个主体被框定之后就是对各个框内主体的类别判定。

4.根据权利要求3所述的用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，所述步骤S3中抠图具体是对锚框内的主体被目标检测算法预测为人的框进行定位和抠图，并将抠出的人员图片以图像格式保存。

5.根据权利要求4所述的用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，所述步骤S4中的位置坐标信息是使用预测框的左上角坐标点信息与视频框的右下角坐标点信息进行定位；

步骤S4中存储的方式是将帧数信息与帧内的位置坐标信息以保存图片文件名的方式记录。

6.根据权利要求5所述的用于室内监控场景的视频压缩方法，其特征在于，所述步骤S5中视频解压重构的具体步骤如下：

S501、将无人员视频帧段通过连续重复播放关键帧来重构；

S502、有人员视频帧段通过将人员图像按对应帧数信息和人员图像帧内位置信息将人员图片贴回关键帧中进而重构出有人员的视频帧段。

7.一种用于室内监控场景的视频压缩系统，其特征在于，该系统包括，

关键帧/背景图的选取模块，用于在检测不到人员的视频帧段内选取第一张视频帧作为关键帧/背景图，并以图片格式保存；

边界框预测以及预测分类模块，用于利用基于YOLO3的目标检测对每一帧视频图像进行边界框预测以及预测分类，通过目标检测技术对监控视频中的每一帧图像进行检测，将图像中的主体分别用锚框框出，再对描框框出的主体进行分类预测；

抠图及压缩保存模块，用于对预测为人的边界框进行抠图并以jpg的图片格式对抠出的人员图像进行压缩保存；

人员图像保存模块，用于在保存人员图像时，同时把帧数与人员图像在原图中的位置坐标信息以人员图片文件名的形式一并存储；

视频解压重构模块，用于在还原视频时在有人员出现的视频帧中将人员图像复原回原视频帧与位置信息，剩余视频帧均采用关键帧/背景帧进行视频重构。