[发明专利]一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法

摘要

本发明公开一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，属于图像处理领域。它包括对待处理视频流逐帧利用由卷积神经网络训练的目标分类器对图像进行检测得到前景目标；结合跟踪算法跟踪每一帧前景目标，逐步更新得到目标运动轨迹；在视频中剔除前景目标，得到无运动目标的视频背景；对提取的前景目标序列，去除相似元素，形成关键化后前景目标序列；将提取的目标用图像融合算法贴合到背景图像并显示相关信息，将整个视频流浓缩成少量视频帧，形成视频概述。利用深度学习技术进行目标检测并与跟踪算法配合，高效实现前景目标的检测跟踪，降低场景噪声对视频处理的干扰，由独立目标重新渲染视频，压缩时空数据，提高视频浏览速率，运用于各复杂场景。

主权项

一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤1，采集训练样本，构建数据集，训练神经网络模型；步骤2，对输入视频逐帧进行目标检测，提取检测目标对应的图像区域；步骤3，为获取到的检测目标分配跟踪器，进行检测目标的连续跟踪并存储运动轨迹；步骤4，利用提取到的前景目标和给定背景进行视频背景建模；步骤5，对各前景目标序列提取关键帧，对所有运动目标的轨迹进行时空压缩，生成较少帧数的摘要图像序列；步骤6，通过图像融合技术将检测目标的运动轨迹贴合到背景图像上。