[发明专利]一种视频处理系统及方法在审
申请号: | 202111512934.X | 申请日: | 2021-12-11 |
公开(公告)号: | CN114202729A | 公开(公告)日: | 2022-03-18 |
发明(设计)人: | 宋永新;李风 | 申请(专利权)人: | 中国电信集团系统集成有限责任公司河北分公司 |
主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;H04N5/93;H04N7/18 |
代理公司: | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人: | 兰小平 |
地址: | 050000 河北*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 视频 处理 系统 方法 | ||
1.一种视频处理系统,其特征在于,包括视频获取模块、视频预处理模块、视频识别模块和视频存储模块;
所述视频获取模块用于接收实时的视频数据流,检测所述视频数据流的传输速率和延迟时间;
所述视频预处理模块用于将所述传输速率和所述延迟时间输入预训练好的深度神经网络,得到输出的所述视频数据流每一帧对应标识物的清晰度;
所述视频识别模块用于分析所述标识物的运动轨迹,当运动轨迹异常时将所述视频数据流分割成多个视频片段,当所述清晰度较低时减小各所述视频片段的所述播放速度,直至运动轨迹正常后拼接多个所述视频片段,在各所述视频片段之间标记所述播放速度;
所述视频存储模块用于根据识别出的所述标识物的类型建立物品文件夹,将拼接后的多个所述视频片段存储于所述物品文件夹。
2.如权利要求1所述的一种视频处理系统,其特征在于,所述视频获取模块还用于根据所述传输速率设置所述视频数据流的播放速度。
3.如权利要求1所述的一种视频处理系统,其特征在于,所述视频获取模块还用于判断所述延迟时间是否超出预设阈值,当超出时录制所述视频数据流并上传到所述视频预处理模块。
4.如权利要求1所述的一种视频处理系统,其特征在于,所述视频预处理模块还用于获取多个所述标识物的标识特征,所述标识特征与所述视频数据流的不同帧分别进行对比,其中所述标识特征包括可活动范围,所述可活动范围根据其他所述标识物的位置设置。
5.如权利要求1所述的一种视频处理系统,其特征在于,任意一个所述标识物包括目标人物,所述视频预处理模块还用于根据多个所述标识物的运动轨迹判断各所述标识物的使用状态,根据所述使用状态调整所述清晰度。
6.如权利要求5所述的一种视频处理系统,其特征在于,当所述使用状态为使用中时,且所述标识物的所述清晰度较低时,判断当前所述视频片段中任意一帧所述标识物的所述清晰度是否较高,当较高时对所述清晰度较低一帧的所述标识物进行特征加强处理。
7.如权利要求5所述的一种视频处理系统,其特征在于,所述视频预处理模块还用于根据所述使用状态判断所述标识物是否被遮盖,选择所述视频片段的任意一帧对遮盖部分进行补充后判断所述标识物的清晰度是否较低。
8.如权利要求7所述的一种视频处理系统,其特征在于,选择视频片段中与待处理的所述标识物相似度最高的一帧,并提取其中的所述标识物,识别待处理的所述标识物被遮盖的边缘信息,利用所述边缘信息切割处理提取的所述标识物,将待处理的所述标识物和所述待提取的所述标识物的边缘虚化处理后相融合,以对待处理的所述标识物的遮盖部分进行补充。
9.一种视频处理方法,其特征在于,包括如下步骤:
接收实时的视频数据流,检测所述视频数据流的传输速率和延迟时间;
将所述传输速率和所述延迟时间输入预训练好的深度神经网络,得到输出的所述视频数据流每一帧对应标识物的清晰度;
分析所述标识物的运动轨迹,当运动轨迹异常时将所述视频数据流分割成多个视频片段,当所述清晰度较低时减小各所述视频片段的所述播放速度,直至运动轨迹正常后拼接多个所述视频片段,在各所述视频片段之间标记所述播放速度;
根据识别出的所述标识物的类型建立物品文件夹,将拼接后的多个所述视频片段存储于所述物品文件夹。
10.如权利要求9所述的一种视频处理方法,,其特征在于,还包括如下步骤:任意一个所述标识物包括目标人物,所述视频预处理模块还用于根据多个所述标识物的运动轨迹判断各所述标识物的使用状态,根据所述使用状态判断所述标识物是否被遮盖,选择所述视频片段的任意一帧对遮盖部分进行补充后判断所述标识物的清晰度是否较低。
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