[发明专利]一种基于时空旋转的视频浓缩方法

权利要求书

1.一种基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)使用Yolov4和DeepSort算法对输入视频进行目标检测与跟踪，提取目标管；

2)分析视频浓缩过程中目标间产生的伪碰撞，定义目标占比阈值，将伪碰撞的目标分别处理；

3)提出动态时域平移方法，将大于目标占比阈值的运动目标进行动态时域平移避免伪碰撞，以确保在运动目标大小不一的监控视频中时空旋转算法的鲁棒性；

4)将小于目标占比阈值的运动目标进行时空旋转，定义角度临界阈值，将时空旋转方法分为自适应时空旋转和临界时空旋转；

5)对角度临界阈值小于0的伪碰撞目标，采用自适应时空旋转以提高原始视频的反映程度；

6)对角度临界阈值大于0的伪碰撞目标，采用临界时空旋转以提高浓缩视频的压缩率。

2.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，输入视频的预处理操作为：首先，对输入视频使用Yolov4目标检测算法检测视频中的运动目标；然后，采用DeepSort目标跟踪算法获得目标运动轨迹，并形成目标管；最后分析目标管间的碰撞关系，根据碰撞方式分别进行处理。

3.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，根据输入视频的宽W、高H、帧率f和目标框宽w、高h设计出目标占比阈值，计算为：

4.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，对于目标框面积大于γ的伪碰撞目标，采用动态时域平移，推迟目标管的开始时间标签，假设目标的移动速度为ν，根据目标碰撞交并比将目标管的开始时间标签修改为：

5.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，对于目标框面积小于γ的目标管T_i和T_j，采用时空域旋转的方法避免伪碰撞。计算出两个目标管的方向向量夹角cosθ_i，j，据此定义角度临界阈值：

6.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，对η≤0的监控视频，提出自适应时空旋转的方式避免伪碰撞，假设目标管T_j进入监视区域的坐标为旋转目标管T_j避免伪碰撞，旋转后的方向向量是具体定义如下：

其中r为目标从进入监视区域到当前位置的距离，和分别为目标管T_i和T_j在t时刻的重心坐标，和分别为T_i和T_j在t时刻目标框的右下坐标。

7.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，对η＞0的监控视频，提出临界时空旋转的方式避免伪碰撞，根据目标管在监视区域中的运动位置关系进行分类，定义以下公式：

其中，和分别代表第m个目标退出和进入监视区域的重心坐标，以目标管T_j进入监视区域的起点为圆心，λ≥0时，T_i和T_j的临界交点为T_i的顶点，此时称T_i为近心段；λ＜0时，T_i和T_j的临界交点为T_j的顶点，此时称T_j为近心段。计算目标管T_j的旋转角度避免目标管之间的伪碰撞，生成符合人眼视觉效果且还原运动目标间关系的浓缩视频：

其中，(μ，ζ)根据已知条件进行计算：