[发明专利]一种视频图像帧序列的浓缩方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种视频图像帧序列的浓缩方法及装置

背景技术

随着数字智能化的普及，城市中的视频监控设备越来越多，它涉及到交通路口、银行、小区等多种场景，随之而来的就是每天产生大量的视频数据，但当这些存储的视频数据中查找某一特定目标时，需要调出连续几天的多个视频监控设备记录的视频数据进行人工查询筛选，查询的覆盖面越广，时间越长，排查工作就会越困难。为解决上述问题，传统的视频图像压缩技术提出可以将原始记录的视频进行压缩，即对无前景目标的图像帧进行剔除，然后再将所有存在运动目标的图像帧重新形成视频图像，从而缩短原始记录视频的播放时间。其中，“前景目标”是相对于背景模型而言的，通常指代相对于背景模型的运动目标。但是这种视频图像压缩技术只是将无前景目标的图像帧删除来缩短原始视频的长度，并由于没有利用视频场景中的空间信息，导致最终处理后形成的视频长度依然很长，因此，如何在保留原始视频中运动目标间的时间逻辑关系的同时大幅度缩短原始视频长度成为目前迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种视频图像帧序列的浓缩方法，用以解决现有技术中存在的如何在保留原始视频中运动目标间的时间逻辑关系的同时大幅度缩短原始视频长度的问题。

本发明实施例采用以下技术方案：

一种视频图像帧序列的浓缩方法，包括：

根据待浓缩的视频图像帧序列与预先设置的背景模型，确定所述视频图像帧序列中出现的全部运动目标；其中，所述运动目标包括：在所述视频图像帧序列中没有与其他运动子目标重叠的运动子目标，以及具有重叠关系的多个运动子目标；

基于所述视频图像帧序列、所述背景模型和运动目标跟踪技术，生成分别包含确定出的各运动目标的各图像帧序列；并

分别确定所述各运动目标在其所在的图像帧序列所包含的各个图像帧中的位置和在所述视频图像帧序列中的首次出现时刻；并

根据确定出的上述位置和所述首次出现时刻，针对视频图像帧序列中出现的除最早出现的运动目标外的其他每个运动目标，判断该运动目标与在该运动目标之前出现的各个运动目标在相应的图像帧序列所包含的图像帧中是否有重叠；并

根据针对除最早出现的运动目标外的其他每个运动目标所得到的各个判断结果、所述首次出现时刻、背景模型和各图像帧序列，生成浓缩视频图像帧序列。

一种视频图像帧序列的浓缩装置，包括：

运动目标确定单元，用于根据待浓缩的视频图像帧序列与预先设置的背景模型，确定所述视频图像帧序列中出现的全部运动目标；其中，所述运动目标包括：在所述视频图像帧序列中没有与其他运动子目标重叠的运动子目标，以及具有重叠关系的多个运动子目标；

图像帧序列生成单元，用于基于所述视频图像帧序列、所述背景模型和运动目标跟踪技术，生成分别包含确定出的各运动目标的各图像帧序列；

位置与时刻确定单元，用于分别确定各运动目标在其所在的所述图像帧序列生成单元生成的图像帧序列所包含的各个图像帧中的位置和在所述视频图像帧序列中的首次出现时刻；

判断单元，用于根据所述位置与时刻确定单元确定出的所述位置和所述首次出现时刻，针对所述视频图像帧序列中出现的除最早出现的运动目标外的其他每个运动目标，判断该运动目标与在该运动目标之前出现的各个运动目标在相应的图像帧序列所包含的图像帧中是否有重叠；

浓缩视频图像帧序列生成单元，用于根据背景模型、所述判断单元针对除最早出现的运动目标外的其他每个运动目标所得到的各个判断结果和所述位置与时刻确定单元确定首次出现时刻以及所述图像帧序列生成单元确定的各图像帧序列，生成浓缩视频图像帧序列。

本发明的有益效果如下：

本发明实施例提供的视频图像帧序列的浓缩方案通过以不同运动目标在相应的图像帧中的重叠程度，以及每个运动目标在视频图像帧序列中的首次出现时刻作为浓缩依据，从而不仅利用了视频场景中的空间信息，还考虑了各个运动目标在待浓缩的视频图像帧序列中出现的时间顺序，因此本发明实施例提供的视频图像帧序列的浓缩方法在保留原始视频中运动目标间的时间逻辑关系的同时大幅度缩短原始视频的长度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种视频图像帧序列浓缩方法的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的又一种视频图像帧序列浓缩方法的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种视频图像帧序列浓缩装置的结构图。

具体实施方式