一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法及其系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法及其系統(tǒng)。方法包括如下步驟：a)利用背景差分法提取視頻中含有運(yùn)動(dòng)對(duì)象的關(guān)鍵幀序列；b)基于聯(lián)合直方圖計(jì)算關(guān)鍵幀序列中相鄰兩幀的相似度，并提取相似性小于閾值的關(guān)鍵幀，將其加入關(guān)鍵幀集合中；c)判斷關(guān)鍵幀集合中相鄰兩個(gè)關(guān)鍵幀的標(biāo)號(hào)是否小于一定間隔，若是則刪除其中信息熵小的關(guān)鍵幀，更新關(guān)鍵幀集合。利用本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)以簡(jiǎn)單的算法從海量監(jiān)控視頻中提取僅含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的關(guān)鍵幀，大幅減少關(guān)鍵幀序列中的冗余數(shù)據(jù)，顯著減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量。
【專利說(shuō)明】一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法及其系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，特別是一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著數(shù)字視頻處理技術(shù)的發(fā)展和社會(huì)安全意識(shí)的提高，監(jiān)控設(shè)備廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，這樣便產(chǎn)生了海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，使視頻的存儲(chǔ)，檢索和瀏覽等操作變得復(fù)雜而耗時(shí)。因此如何在海量的監(jiān)控視頻信息中快速有效地存儲(chǔ)和瀏覽有用信息，對(duì)現(xiàn)今監(jiān)控視頻有著重要的意義。為了快速瀏覽以及高效利用這些監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，關(guān)鍵幀提取技術(shù)就顯得尤為重要。
[0003]關(guān)鍵幀是能夠代表視頻序列的主要內(nèi)容的有限的視頻幀子集。近年，針對(duì)不同的應(yīng)用目的，關(guān)鍵幀提取技術(shù)已有初步發(fā)展。出現(xiàn)了使用廣義高斯密度特征向量之間的相對(duì)熵(KLD)進(jìn)行鏡頭聚類邊界的選取，進(jìn)而基于相似性和相異性標(biāo)準(zhǔn)提取關(guān)鍵幀。也有基于視覺(jué)注意模型的視覺(jué)注意度(AVI)描述來(lái)提取關(guān)鍵幀、鏡頭邊界檢測(cè)與在鏡頭內(nèi)提取關(guān)鍵幀、“增強(qiáng)三維關(guān)鍵幀”來(lái)濃縮監(jiān)控視頻片斷有意義的內(nèi)容信息等不同方法提取關(guān)鍵幀。然而，以上的關(guān)鍵幀提取方法具有算法復(fù)雜、計(jì)算量大的問(wèn)題，而且，它們都是以計(jì)算視頻中所有幀序列的方式來(lái)提取關(guān)鍵幀，可是現(xiàn)實(shí)監(jiān)控視頻中可能會(huì)含有大量的純背景幀，從而并不能針對(duì)性地提取人們想查看的僅包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻片斷，提取關(guān)鍵幀難度大。
[0004]因此，需要一種監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法以及設(shè)備，來(lái)實(shí)現(xiàn)以簡(jiǎn)單的算法從海量監(jiān)控視頻中提取僅含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的關(guān)鍵幀。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，對(duì)視頻監(jiān)控提出一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵幀提取方法及其設(shè)備，以克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法，所述方法包括如下步驟:a)利用背景差分法提取視頻中含有運(yùn)動(dòng)對(duì)象的關(guān)鍵幀序列；b)基于聯(lián)合直方圖計(jì)算所述關(guān)鍵幀序列中相鄰兩幀的相似度，并提取相似性小于閾值的關(guān)鍵幀，將其加入關(guān)鍵幀集合中；c)判斷所述關(guān)鍵幀集合中相鄰兩個(gè)關(guān)鍵幀的標(biāo)號(hào)是否小于一定間隔，若是則刪除其中信息熵小的關(guān)鍵幀，更新所述關(guān)鍵幀集合。
[0007]優(yōu)選地，在步驟a中，所述背景差分法中使用具有兩個(gè)高斯模型的高斯混合背景模型來(lái)建立背景模型。
[0008]優(yōu)選地，在步驟a中通過(guò)檢測(cè)變化像素，來(lái)檢測(cè)幀中是否有運(yùn)動(dòng)對(duì)象。
[0009]優(yōu)選地，在步驟a中，在所述高斯混合背景模型中，若某一象素當(dāng)前強(qiáng)度值為
，則該象素屬于兩個(gè)背景模型的概率計(jì)算公式如下式:
【權(quán)利要求】
1.一種用于監(jiān)控系統(tǒng)視頻的關(guān)鍵幀提取方法，所述方法包括如下步驟: a)利用背景差分法提取視頻中含有運(yùn)動(dòng)對(duì)象的關(guān)鍵幀序列； b)基于聯(lián)合直方圖計(jì)算所述關(guān)鍵幀序列中相鄰兩幀的相似度，并提取相似性小于閾值的關(guān)鍵幀，將其加入關(guān)鍵幀集合中； c)判斷所述關(guān)鍵幀集合中相鄰兩個(gè)關(guān)鍵幀的標(biāo)號(hào)是否小于一定間隔，若是則刪除其中信息熵小的關(guān)鍵幀，更新所述關(guān)鍵幀集合。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟a中，所述背景差分法中使用具有兩個(gè)高斯模型的高斯混合背景模型來(lái)建立背景模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟a中通過(guò)檢測(cè)變化像素，來(lái)檢測(cè)幀中是否有運(yùn)動(dòng)對(duì)象。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟a中，在所述高斯混合背景模型中，若某一象素當(dāng)前強(qiáng)度值為Ii，則該象素屬于兩個(gè)背景模型的概率計(jì)算公式如下式:
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在步驟a中，在進(jìn)行檢測(cè)所述變化像素時(shí)還進(jìn)行鄰域像素模型符合性檢測(cè)。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，檢測(cè)所述變化像素的方法如下，將當(dāng)前待處理幀的每個(gè)像素的強(qiáng)度值與其對(duì)應(yīng)的兩個(gè)背景像素模型的均值做差處理，若差值大于設(shè)定的閾值即判定為所述變化像素。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在所述高斯混合模型模型^(4:^(1,2))中，計(jì)算所述每個(gè)當(dāng)前待處理幀的像素是否是所述變化像素的計(jì)算公式如下:.、/o、
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述每個(gè)當(dāng)前待處理幀的像素是否是所述變化像素的計(jì)算公式如下:
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟a中，對(duì)于因背景變化而在前景中形成的很多小尺寸的像素塊，通過(guò)尺寸濾波對(duì)其加以消除，來(lái)降低監(jiān)控系統(tǒng)背景模型的錯(cuò)誤。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟b還包括如下步驟:bl)將所述關(guān)鍵幀序列中的首個(gè)關(guān)鍵幀作為當(dāng)前關(guān)鍵幀； b2)將所述當(dāng)前關(guān)鍵幀放入關(guān)鍵幀集合中； b3)從所述關(guān)鍵幀序列中取出下一幀作為比較關(guān)鍵幀； b4)對(duì)所述當(dāng)前關(guān)鍵幀與所述比較關(guān)鍵幀的相似性進(jìn)行計(jì)算； b5)判斷相似性是否小于第二閾值，是則進(jìn)入步驟b6 ;否則進(jìn)入步驟b7 ； b6)將所述比較關(guān)鍵幀作為所述當(dāng)前關(guān)鍵幀，并將其加入所述關(guān)鍵幀集合中； bl)檢測(cè)所述比較關(guān)鍵幀是否為所述關(guān)鍵幀序列中的最后一幀，是則結(jié)束，所述關(guān)鍵幀 集合即為經(jīng)過(guò)初步精確后的所述關(guān)鍵幀序列；否則返回步驟b3繼續(xù)處理。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，在步驟b4中，計(jì)算所述關(guān)鍵幀之間的相似性的方法是基于聯(lián)合直方圖的關(guān)鍵幀提取方法，所述方法根據(jù)聯(lián)合直方圖的對(duì)稱性來(lái)判定圖像的相似程度。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，對(duì)于大小同為Mx況的兩幅圖像換分、’對(duì)應(yīng)的像素值對(duì)的聯(lián)合概率表示為:
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，所述聯(lián)合直方圖的對(duì)稱性定義為:
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟C中，所述關(guān)鍵幀序列中的關(guān)鍵幀的圖像信息熵的計(jì)算公式為:
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述關(guān)鍵幀序列中的關(guān)鍵幀的圖像為彩色圖像時(shí)，使用亮度分量代替灰度級(jí)數(shù)進(jìn)行所述圖像信息熵的計(jì)算。
16.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟c中的所述間隔為15-25。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，所述間隔為20。
18.一種利用關(guān)鍵幀提取方法的監(jiān)控視頻系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括采集模塊、壓縮模塊、運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)|吳塊、關(guān)鍵幀提取|吳塊、以及顯不丨吳塊，其特征在于: 所述采集模塊用于采集視頻；所述壓縮模塊用于對(duì)所述采集模塊采集的視頻進(jìn)行壓縮； 所述運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)模塊用于對(duì)經(jīng)過(guò)所述壓縮模塊壓縮的視頻進(jìn)行運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)，利用背景差分法提取視頻中含有運(yùn)動(dòng)對(duì)象的關(guān)鍵幀序列； 所述關(guān)鍵幀提取模塊用于對(duì)所述運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)模塊輸出的含有運(yùn)動(dòng)對(duì)象的視頻序列進(jìn)行關(guān)鍵幀的提取，所述提取包括以下兩個(gè)步驟:a)基于聯(lián)合直方圖計(jì)算所述關(guān)鍵幀序列中相鄰兩幀的相似度，并提取相似性小于閾值的關(guān)鍵幀，將其加入關(guān)鍵幀集合中jPb)判斷所述關(guān)鍵幀集合中相鄰兩個(gè)關(guān)鍵幀的標(biāo)號(hào)是否小于一定間隔，若是則刪除其中信息熵小的關(guān)鍵幀，更新所述關(guān)鍵幀集合； 所述顯示模塊用于顯示所述采集模塊輸出的采集視頻、所述壓縮模塊輸出的壓縮視頻、所述運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)模塊輸出的入侵報(bào)警視頻、以及所述關(guān)鍵幀提取模塊輸出的所述關(guān)鍵幀視頻。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103810711SQ201410074061
【公開日】2014年5月21日 申請(qǐng)日期:2014年3月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月3日
【發(fā)明者】王書棟, 耿靜, 曹仰杰, 郝偉偉 申請(qǐng)人:鄭州日興電子科技有限公司