[发明专利]一种能够减少冗余数据的视频对象检测方法及装置

权利要求书

1.一种能够减少冗余数据的视频对象检测方法，包括：

将视频按照预设的时间间隔进行分割；

对分割后的每段视频计算帧数量，并将单独像素应用到一个边缘；

根据强度判断每一帧是否正在或将要进行大事件，并在判断结果为否时将该帧作为冗余数据删除；

在每段视频内，将每一帧的强度均值与与静态的第一个帧的强度均值进行比较，当二者差值在预设范围内时，将该帧作为冗余数据删除；

对删除冗余数据后的视频进行对象检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的时间间隔为5S。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，采用YOLO算法对删除冗余数据后的视频进行对象检测。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述将视频按照预设的时间间隔进行分割之前，所述方法还包括：

将视频转换为AVI格式。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对删除信息后的视频进行对象检测所采用的算法为YOLO算法。

6.一种能够减少冗余数据的视频对象检测装置，包括：

分割模块，其配置将视频按照预设的时间间隔进行分割；

帧数量计算模块，其配置对分割后的每段视频计算帧数量，并将单独像素应用到一个边缘；

判断模块，其配置根据强度判断每一帧是否正在或将要进行大事件，并在判断结果为否时将该帧作为冗余数据删除；

比较模块，其配置在每段视频内，将每一帧的强度均值与与静态的第一个帧的强度均值进行比较，当二者差值在预设范围内时，将该帧作为冗余数据删除；

检测模块，其配置对删除冗余数据后的视频进行对象检测。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设的时间间隔为5S。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，采用YOLO算法对删除冗余数据后的视频进行对象检测。

9.根据权利要求6至8中任一项所述的装置，其特征在于，在所述分割模块之前，所述装置还包括：

转换模块，其配置成将视频转换为AVI格式。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的方装置，其特征在于，所述对删除信息后的视频进行对象检测所采用的算法为YOLO算法。