[发明专利]基于Hadoop的监控视频存储检索方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于Hadoop的监控视频存储检索方法及系统。首先获取原始监控视频数据，对原始监控视频数据进行视频摘要提取得到用于表征原始监控视频数据主要内容的视频摘要数据；然后对视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像；并提取目标图像中的图像特征以建立特征索引库；最后获取用户提交的待检索图片并对待检索图片进行特征提取得到待检索图像特征，将待检索图像特征在特征索引库进行匹配，对匹配得到的相似度进行排序，返回检索到的目标图像和对应的原始监控视频数据。可以看出，本申请解决现有技术来克服当前视频检索技术效率低的问题。

技术领域

本发明涉及视频信息领域，特别涉及一种基于Hadoop的监控视频存储检索方法及系统。

背景技术

随着计算机网络、数字化视频技术迅速发展，基于数字网络的视频监控被广泛应用于公共场所和重要设施等的安保应用中，如银行、电力、交通、安检以及军事等领域。伴随着安防监控的范围日益扩大，监控设备的数量也以惊人的速度在增加，进而产生的海量的监控视频，主要有视频存储数据量大、存储周期长、占用存储空间大等特点。面对海量的监控视频数据，如何高效的获取到想要的信息，成为一个很明显的问题。

现有方法通常是通过人工排查录像寻找线索的，需要耗费大量人力、物力以及时间，效率极其低下。

发明内容

基于此，本申请实施例提供了一种基于Hadoop的监控视频存储检索方法及系统，能够有效解决现有技术来克服当前视频检索技术效率低的问题。

第一方面，提供了一种基于Hadoop的监控视频存储检索方法，该方法包括：

获取原始监控视频数据，对所述原始监控视频数据进行视频摘要提取得到用于表征所述原始监控视频数据主要内容的视频摘要数据，其中，所述视频摘要数据至少包括视频数据和关键帧数据；

对所述视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像；

并提取所述目标图像中的图像特征以建立特征索引库，其中，所述图像特征至少包括颜色特征、纹理特征以及形状特征；

获取用户提交的待检索图片并对所述待检索图片进行特征提取得到待检索图像特征，将所述待检索图像特征在所述特征索引库进行匹配，对匹配得到的相似度进行排序，返回检索到的目标图像和对应的原始监控视频数据。

可选地，所述对所述视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像，包括：

对所述视频摘要数据中的行人和车辆进行图像提取得到行人图像和车辆图像，并将所述行人图像进行人脸识别得到人脸图像，将所述车辆图像进行车牌识别得到车牌图像，并将所述人脸图像和车辆图像作为目标图像。

可选地，对所述原始监控视频数据进行视频摘要提取得到用于表征所述原始监控视频数据主要内容的视频摘要数据，包括：

通过混合高斯模型法，基于像素样本统计信息来实现的背景，具体包括利用在一段时间内对大量样本值的概率密度等统计信息来表示背景，然后使用通过统计差分方法进行目标像素判断，如果所匹配的模式符合背景的预设要求，即判断该像素属于背景，否则属于前景。

可选地，对所述视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像，包括：

采用方向梯度直方图的特征提取方法来检测输入图像得到目标样本图像；

利用所述目标样本图像通过支持向量机的机器学习方法对目标分类器进行训练；

通过训练完成的目标分类器对视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像。

可选地，采用方向梯度直方图的特征提取方法来检测输入图像得到目标样本图像，包括：