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基于样本图像的视频检索方法

阅读:478发布:2020-05-12

专利汇可以提供基于样本图像的视频检索方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于样本图像的视频检索方法,以实现以图搜图。其包括以下步骤:步骤1)样本图片导入;步骤2)结构化分析样本图片;步骤3)样本图片信息入库;步骤4)原始视频导入;步骤5)视频转码;步骤6)视频结构化分析;步骤7)视频信息入库;步骤8)样本图片与原始视频信息比对;步骤9)结果展示。本发明的视频检索技术能将复杂的语义描述用直观的图片样本取代,实现海量视频中的“以图搜图”。,下面是基于样本图像的视频检索方法专利的具体信息内容。

1.基于样本图像的视频检索方法,其特征在于,通过输入样本图片,在视频中查找符合条件的目标,包括以下步骤:
步骤1)样本图片导入
导入所需检索的标的物的样本图片;
步骤2)结构化分析样本图片
对所述样本图片进行分析,首先对所述标的物的类别进行确认,然后,根据所属类别的特征对所述标的物的特征进行识别;
步骤3)样本图片信息入库
将结构化的样本图片的信息存入数据库,所述数据库中记录所述标的物的特征信息,以及每一特征信息所对应的权重;
步骤4)原始视频导入
导入所需分析的原始视频;
步骤5)视频转码
将所述原始视频进行解码后重新编码成编码格式为H.264的标准视频;
步骤6)视频结构化分析
对所述标准视频进行分析,将所述标准视频中所有活动目标取出,并以结构化的方式记录所述的活动目标的特征;
步骤7)视频信息入库
将结构化描述的所述标准视频的信息入库,供信息检索,所述库中的信息包括所述标准视频中所有活动目标的特征;
步骤8)样本图片与原始视频信息比对
所述样本图片与所述原始视频都已经结构化分析完毕后,以所述样本图片的信息作为输入,在所述原始视频分析的结果数据中进行匹配,查找符合条件的目标;
步骤9)结果展示
将匹配的结果,按照相似度高低进行排列,并将此结果展示出来。
2.基于样本图像的视频检索方法,其特征在于:在步骤1中,输入的是所需检索的标的物的样本图片,在步骤9中,展示时为每个目标提供一张照片,所述照片采用的是这个目标的关键帧,点击照片可以回溯到目标所对应的视频片段,查看该目标的完整活动细节。

说明书全文

基于样本图像的视频检索方法

技术领域

[0001] 本发明属于视频处理技术领域,涉及一种视频分析方法,具体而言涉及基于样本图像的视频检索方法。

背景技术

[0002] 随着天网工程的推进,产生了海量的监控视频,视频侦查技术已经成为公安最常用的侦查技术之一。但是,如何查阅海量的视频成了视频资源深度应用的瓶颈
[0003] 目前,公安已经开始通过视频检索技术来提高视频查看效率,检索的方式只是语义检索,例如,在视频中查找“一辆远离画面方向的色的面包车”。但是,很多特征难于用语义进行描述,例如人脸特征、条纹衣服。如果能用图片样本作为输入,实现“以图搜图”,无疑是最直观的方式。

发明内容

[0004] 为克服现有技术中的缺点,本发明的目的在于提供一种基于样本图像的视频检索方法,该视频检索方法使用简单,表现直观,能提高视频检索的准确率、提高使用效率。
[0005] 为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明通过以下技术方案实现:
[0006] 基于样本图像的视频检索方法,其包括以下步骤:
[0007] 步骤1)样本图片导入
[0008] 导入所需检索的标的物的样本图片,例如,导入已经获取的嫌疑人照片,作为系统的检索样本;
[0009] 步骤2)结构化分析样本图片
[0010] 对所述样本图片进行分析,首先对所述标的物的类别进行确认,然后,根据所属类别的特征对所述标的物的特征进行识别;例如首先进行人、车等类别分类,确认所述样本图片是人还是车,如果是人,进行人脸、上下半身衣服颜色、衣服品牌logo、背包、子等特征识别;如果是车,则进行颜色、车牌、车型、车标等识别;
[0011] 步骤3)样本图片信息入库
[0012] 将结构化的样本图片的信息存入数据库,所述数据库中记录所述标的物的特征信息,以及每一特征信息所对应的权重;
[0013] 步骤4)原始视频导入
[0014] 从系统的客户端导入所需分析的原始视频;导入的视频往往可能是海量的,可以进行批量导入,导入时视频将从客户端所在PC通过FTP上传到服务器
[0015] 步骤5)视频转码
[0016] 目前监控行业视频格式多样,不同厂家往往采用不同的编码格式,为了进行视频分析,将所述原始视频进行解码后重新编码成编码格式为H.264的标准视频;
[0017] 步骤6)视频结构化分析
[0018] 逐对所述标准视频进行分析,将所述标准视频中所有活动目标取出,并以结构化的方式记录所述的活动目标的特征,例如,视频中第10分钟有一辆黄色的甲壳虫轿车经过,车牌号是京Axxxxx;
[0019] 步骤7)视频信息入库
[0020] 将结构化描述的所述标准视频的信息入库,供信息检索,所述库中的信息包括所述标准视频中所有活动目标的特征,如:类别、颜色、局部特征等;
[0021] 步骤8)样本图片与原始视频信息比对
[0022] 所述样本图片与所述原始视频都已经结构化分析完毕后,以所述样本图片的信息作为输入,在所述原始视频分析的结果数据中进行匹配,查找符合条件的目标;
[0023] 步骤9)结果展示
[0024] 将匹配的结果,按照相似度高低进行排列,并将此结果展示出来;展示时为每个目标提供一张照片,所述照片采用的是这个目标的关键帧,点击照片可以回溯到目标所对应的视频片段,查看该目标的完整活动细节。
[0025] 本发明的有益效果是:
[0026] 1、以样本图片代替语义描述,使视频检索的输入更加准确,提高视频检索的准确程度;
[0027] 2、简化视频检索系统的操作,使整个流程都更加直观;
[0028] 上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。

附图说明

[0029] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0030] 图1是本发明的基于样本图像的视频检索方法的流程示意图。

具体实施方式

[0031] 下面将参考附图并结合实施例,来详细说明本发明。
[0032] 实施例1:
[0033] 2012年底,福建某市连续发生多起抢劫ATM取款市民的案件,社会影响恶劣。从银行的监控录像,获取了嫌疑目标清晰的正面照片。但是,嫌疑人何来何往?为此,警方调取了周边大量监控视频数据,希望找出端倪。当时处理时,也曾采用视频检索的方法,根据嫌疑人衣服颜色以及可能的运动方向进行检索,大海捞针,找到一段嫌疑人从网吧出来的录像,最后利用嫌疑人的上网记录将其抓获。
[0034] 如果通过本实施例的基于样本图像的视频检索方法会是怎样处理呢?参见图1所示:
[0035] 步骤1)样本图片导入
[0036] 导入所需检索的标的物的样本图片,即导入银行监控中所获取的嫌疑人的正面照片;
[0037] 步骤2)结构化分析样本图片
[0038] 对所述样本图片进行分析,首先对所述标的物的类别进行确认,然后,根据所属类别的特征对所述标的物的特征进行识别。本案中,经过分析,确认画面中的目标类别为“人”。进行深度分析,可以对人脸进行识别、记录体态特征,获取上下半身衣服颜色,以及衣服上的logo等特征;经过分析出来的特征会是比较详细、准确的。特别是人脸特征,按语义是无法描述的,以样本图片作为输入将简单、准确。
[0039] 步骤3)样本图片信息入库
[0040] 将结构化的样本信息存入数据库,数据库中记录上述结构化分析后的嫌疑人的特征信息,以及每一特征信息所对应的权重。在这个案例中,相比视频检索常用的衣服颜色等特征,人脸应该具有最高的权重。只要人脸特征相符,目标就有较大嫌疑。
[0041] 步骤4)原始视频导入
[0042] 从系统的客户端,批量导入所需分析的海量原始监控视频,视频从客户端所在PC通过FTP上传到服务器;
[0043] 步骤5)视频转码
[0044] 由于采集的是案发地点周边不同地点的视频,例如银行、商店、酒店、治安卡口等,视频格式多样,往往采用不同的编码格式,为了进行视频分析,系统需要自动将视频进行解码后重新编码成为标准的H.264编码格式视频;
[0045] 步骤6)视频结构化分析
[0046] 逐帧对所述标准视频进行分析,将所述标准视频中所有活动目标取出,并以结构化的方式记录所述的活动目标的特征。在这个案例中,我们可以只对“人”进行分析,记录经过探头下所有行人的特征信息,如人脸特征、体态特征、衣服颜色等;
[0047] 步骤7)视频信息入库
[0048] 将结构化描述的所述标准视频的信息入库,供信息检索,所述库中的信息包括所述标准视频中所有活动目标的特征。库中的信息包括视频中所有目标的类别、颜色、局部特征。
[0049] 步骤8)样本图片与原始视频信息比对
[0050] 所述样本图片与所述原始视频都已经结构化分析完毕后,以所述样本图片的信息作为输入,在所述原始视频分析的结果数据中进行匹配,查找符合条件的目标;
[0051] 步骤9)结果展示
[0052] 将匹配的结果,按照相似度高低进行排列,并将此结果展示出来;展示时为每个目标提供一张照片,所述照片采用的是这个目标的关键帧,点击照片可以回溯到目标所对应的视频片段,查看该目标的完整活动细节。
[0053] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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