[发明专利]事件短视频生成方法、系统、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，该方法包括：

S10、获取图像采集装置实时采集的目标区域的视频图像；

S20、采用预设的人脸检测算法对所述视频图像中的人员进行人脸检测，获得人脸图像区域；

S30、采用训练好的人脸特征提取模型对所述人脸图像区域进行人脸特征提取，得到人脸特征向量；

S40、基于所述人脸特征向量，采用预设的多目标跟踪算法对所述视频图像中的多个人员进行跟踪，得到每个人员的跟踪轨迹；

S50、基于各个人员的跟踪轨迹获取跟踪轨迹的起止时间段内视频图像中相应人员的目标人脸图像序列，所述目标人脸图像序列包括人脸图像区域内同一人员的多张人脸图像；

S60、基于所述目标人脸图像序列，通过训练好的人脸识别模型进行人脸识别，得到人脸身份信息；

S70、基于所述人脸身份信息，获取跟踪轨迹持续时间内的轨迹视频图像；

S80、基于所述轨迹视频图像、所述人脸身份信息、所述目标区域的位置信息、所述跟踪轨迹的起止时间信息生成事件短视频。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，S50中还包括：

按照预设的人脸择优规则，从所述目标人脸图像序列中去除不满足的所述人脸择优规则的人脸图像。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，人脸择优规则可以包括人脸尺寸择优规则、人脸清晰度择优规则、人脸姿态择优规则、人脸图像质量择优规则中一种或多种。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，S70包括：

S711、将所述人脸身份信息与预先获取的黑名单或白名单中的人员身份信息进行比对；

S712、若所述人脸身份信息与黑名单或白名单中的人员身份信息一致，则将相应的人员作为目标人员；

S713、从所述视频图像中截取所述目标人员在跟踪轨迹持续时间内的轨迹视频图像。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，S70包括：

S721、获取行为事件检测系统的事件检测结果；

S722、当所述事件检测结果为异常事件时，获取与所述人脸身份信息相对应的轨迹视频图像；

S723、将所述人脸身份信息加入到黑名单或白名单中。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，S80包括:

S81、将所述轨迹视频图像转换为预设的格式，所述预设的格式为HTML5支持的Ogg、MPEG4、WebM中任一种格式；

S82、将格式转换后的轨迹视频图像与所述人脸身份信息、所述目标区域的位置信息、所述跟踪轨迹的起止时间信息生成事件短视频进行整合，生成事件短视频。

7.根据权利要求1所述的基于深度学习的事件短视频生成方法，其特征在于，所述预设的人脸检测算法为轮廓规则法。

8.一种智能视频监控系统，包括视频采集子系统、智能视频分析子系统和控制中心子系统，其特征在于，所述智能视频分析子系统采用权利要求1至7中任一项所述的基于深度学习的事件短视频生成方法生成事件短视频发送至控制中心子系统。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上权利要求1至7中任一项所述的基于深度学习的事件短视频生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上权利要求1至7中任一项所述的基于深度学习的事件短视频生成方法的步骤。