基于视频的在线实时视频的检索方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频的在线实时视频检索方法，以适用于在线实时视频的检索。其步骤为：（1）服务器端提取视频流特征数据过程，具体为服务器端实时收录多个视频流，取所述每个视频流中最近5～1000秒的视频，提取所述每个视频的视频特征数据作为对应视频流的特征数据；（2）循环执行步骤（1），直到服务器端接收到客户端发起的检索请求后，进入步骤（3）；所述客户端发起检索请求过程，具体为客户端拍摄一段视频，再从该视频中取一帧或多帧图像，计算出视频帧的二进制特征数据，将所述图片的特征数据上传到服务器端；（3）检索过程，具体为取步骤（2）所得图片的特征数据与步骤（1）所得每一个视频流的特征数据匹配；随后回到步骤（1）。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于视频的在线实时视频的检索方法。
技术介绍
最近十多年，计算机视觉技术飞速发展，如David G. Lowe 2004年在International Journal of Computer Vision 上发表 的\Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.\ ,使得基于图像内容的搜索变得实用，进而使得基于视频的内容的视频搜索变得可能。再加上最近十年来，计算机硬件设备的计算能力提高以及硬件成本的下降，以及各种云计算平台的出现，如亚马逊的E2C，计算的成本也大大下降，这使得基于视频内容的搜索也渐渐变得实用。目前主流的技术方案大多借鉴自图像检索的方法，而且已经出现相关的标准，具体可参见 ISO/IEC DIS 15938-13。但目前的主流方案均考虑的为离线视频检索，此类方案首先对视频库内的全部视频进行索引，此索引一般包括两个部分：提取视频特征数据和索引特征数据。其中基于内容的视频检索，其视频特征数据通常不仅包括局部描述子，还包括集合局部描述子而成的全局描述子，此二者的计算量都不小；同时，主流本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于视频的在线实时视频的检索方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1：服务器端提取实时收录多个视频流，取所述每个视频流中最近5～1000秒的视频，提取所述每个视频的视频特征数据作为对应视频流的特征数据；S2：循环执行步骤S1，直到接收到客户端检索请求；S3：客户端拍摄一段视频，再从该视频中取一帧或多帧图像，计算出视频帧的二进制特征，按照视频帧在视频中的先后顺序将图像的二进制特征上传到服务器端请求检索；S4：将客户端视频帧的二进制特征与每一个视频流的二进制特征数据进行匹配，匹配值最大者，若大于了阈值，则对应视频流为要检索的视频流S5：输出检索结果。

【技术特征摘要】
1.基于视频的在线实时视频的检索方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1：服务器端提取实时收录多个视频流，取所述每个视频流中最近5～1000秒的视频，提取所述每个视频的视频特征数据作为对应视频流的特征数据；S2：循环执行步骤S1，直到接收到客户端检索请求；S3：客户端拍摄一段视频，再从该视频中取一帧或多帧图像，计算出视频帧的二进制特征，按照视频帧在视频中的先后顺序将图像的二进制特征上传到服务器端请求检索；S4：将客户端视频帧的二进制特征与每一个视频流的二进制特征数据进行匹配，匹配值最大者，若大于了阈值，则对应视频流为要检索的视频流S5：输出检索结果。2.根据权利要求1所述的基于视频的在线实时视频的检索方法，其特征在于：所述的提取视频特征数据包括如下子步骤：S11：取视频中的一帧或多帧；S12：提取S11中每一帧的 SIFT 特征点，选取所得SIFT特征点中的多个，计算所选取的SIFT特征点的偶数维SIFT描述子；S13：将S12所得所有偶数维SIFT描述子压缩为有16～512个二进制位的二进制特征。3.根据权利要求1所述的基于视频的在线实时视...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘盾，杨丰羽，
申请(专利权)人：成都索贝数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51