视频处理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种视频处理方法及装置，所述方法包括：获取由指定摄像头拍摄的第一视频；获取用户输入的查询时间范围以及待查询对象的目标人脸图像；根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，得到第二视频；根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，所述N、所述M均为正整数。通过本发明专利技术实施例可提升对目标进行蹲点的效率。

Video processing method, device and storage medium

The embodiment of the invention provides a video processing method and device, the method comprises: a first video camera shooting acquisition by the specified range; obtain user input query time and target facial image query object; according to the query time range intercept operation on the first video, according to the second video; the target face images of the second video search, the query N face image object, and a query M face image object related, the N and the M are all positive integers. The embodiment of the invention can improve the efficiency of the months on the target.

【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置及存储介质
本专利技术涉及视频监控
，具体涉及一种视频处理方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着经济、社会、文化的快速发展，国内外影响力的与日俱增，越来越多外来人口流向城市，这些人口增加在加快城市化进程的同时，也为城市管理带来更大的挑战，虽然，视频监控对城市安全提供了技术支持，目前来看，摄像头已经在城市中布局开来，摄像头可对城市的安全进行有效监控，以及为相关机构的安保提供有效帮助。生活中，对目标人物进行蹲点作为一种常用办案手段，需要浪费大量时间和精力，因此，如何利用摄像头对目标人物进行蹲点的问题亟待解决。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种视频处理方法及装置，可提升对目标进行蹲点的效率。本专利技术实施例第一方面提供了一种视频处理方法，包括：获取由指定摄像头拍摄的第一视频；获取用户输入的查询时间范围以及待查询对象的目标人脸图像；根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，得到第二视频；根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，所述N、所述M均为正整数。结合本专利技术实施例第一方面，在第一方面的第一种可能实施方式中，所述查询时间范围包含起点时间和结束时间，所述根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，包括：根据所述起点时间和所述结束时间对所述第一视频进行定位，得到第三视频；对所述第三视频同时进行正序人脸检测和反序人脸检测；确定所述正序人脸检测出现的第一关键帧的第一时刻和所述反序人脸检测出现的第二关键帧的第二时刻，其中，所述第一关键帧、所述第二关键帧均为首次出现人脸图像满足预设角度范围的视频图像；将所述第一时刻与所述第二时刻之间的视频作为所述第二视频。如此，上述本实施例，由于查询时间范围是一个指定范围，并非那么精准地让起始帧和结束帧均包含满足预设角度的人脸图像，因而，可对查询时间范围的视频采用正序人脸检测和反序人脸检测，从而，快速找到查询时间范围内包含符合预设角度的人脸图像的第一帧和最后一帧，进而，获取其对应的时刻，并获取对应的时刻对应的视频，如此，可减少后期人脸识别的工作量。结合本专利技术实施例第一方面或第一方面的第一种可能实施方式中，在第一方面的第三种可能实施方式中，所述根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，包括：将所述第二视频中每一帧视频图像进行人脸分割，得到P个人脸图像；将所述目标人脸图像与所述P个人脸图像进行匹配，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及P-N人脸图像，所述P为大于所述N的整数；分别计算所述P-N人脸图像中每一人脸图像与所述N个人脸图像之间的最短时间差，得到所述P-N个最短时间差值；从所述P-N个最短时间差值中选取小于第一预设阈值的最短时间差值，得到所述M个最短时间差值，获取其对应的人脸图像，得到与所述待查询对象相关的M个人脸图像。如此，上述本实施例，由于第二视频中每一帧图像包含的人脸图像数目不一样，有可能包含1个或者多个，当然，也可能是0个，如此，对每一帧图像进行图像分割，可得到一部分待查询对象的目标人脸图像，当然，也有其他的人脸图像，每一人脸图像均可对应一个时间点，如此，可分别计算不是待查询对象的人脸图像对应的时间点与每一待查询对象的人脸图像对应的时间点之间的最短时间差，例如，待查询对象的人脸图像对应的时间点为t1，t2，非待查询对象的人脸图像的时间点为t3，则可得到t1-t3和t2-t3，时间差可能是正数也可能是负数，只取得到的值作为时间差值，忽略正、负号。如此，可选取其最小值作为最短时间差值，如此，通过上述方式，由于图像分割，可得到视频中尽可能多的人脸图像，因而，可尽可能全面地得到与待查询对象的人脸图像相关的人脸图像，有利于全面分析可能与待查询对象相关的其他人物。例如，该方法用于蹲点中，可全面分析出可能与嫌疑人相关联的同伙。结合本专利技术实施例第一方面的第二种可能实施方式中，在第一方面的第四种可能实施方式中，所述将所述目标人脸图像与所述P个人脸图像进行匹配，包括：对所述P个人脸图像进行图像质量评价，得到所述P个图像质量评价值；从所述P个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的图像质量评价值对应的Q个人脸图像，所述Q为小于或等于所述P且大于所述N的正整数；将所述目标人脸图像与所述Q个人脸图像进行匹配。如此，上述本实施例，可利用对每一人脸图像进行图像质量评价的方式，筛选出图像质量较好的图像，进而，再在这些图像中寻找与目标人脸图像匹配的图像的话，可大大缩减搜索时间，毕竟需要匹配的图像少了，提升了人脸是被效率。结合本专利技术实施例第一方面或第一方面的第一种可能实施方式中，在第一方面的第五种可能实施方式中，在所述根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像之后，所述方法还包括：对所述M个人脸图像进行行为分析，得到符合预设行为的X个人脸图像，所述X为小于或等于所述M的正整数。如此，上述本实施例，可通过行为分析进行排除，尽可能缩小与待查询对象相关的对象，有利用为用户提供尽可能精准数据，例如，对于摄像头而言，也有可能捕捉到无关的行人，采用上述方式，则可以在一定程度排除行人。本专利技术实施例第二方面提供了一种视频处理装置，包括:获取单元，用于获取由指定摄像头拍摄的第一视频；所述获取单元，还具体用于：获取用户输入的查询时间范围以及待查询对象的目标人脸图像；截取单元，用于根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，得到第二视频；搜索单元，用于根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，所述N、所述M均为正整数。结合本专利技术实施例第二方面，在第二方面的第一种可能实施方式中，所述查询时间范围包含起点时间和结束时间，所述截取单元包括：定位模块，用于根据所述起点时间和所述结束时间对所述第一视频进行定位，得到第三视频；检测模块，用于对所述第三视频同时进行正序人脸检测和反序人脸检测；确定模块，用于确定所述正序人脸检测出现的第一关键帧的第一时刻和所述反序人脸检测出现的第二关键帧的第二时刻，其中，所述第一关键帧、所述第二关键帧均为首次出现人脸图像满足预设角度范围的视频图像；所述确定模块，还具体用于将所述第一时刻与所述第二时刻之间的视频作为所述第二视频。结合本专利技术实施例第二方面或第二方面的第一种可能实施方式中，在第二方面的第二种可能实施方式中，所述搜索单元包括：分割模块，用于将所述第二视频中每一帧视频图像进行人脸分割，得到P个人脸图像；第一匹配模块，用于将所述目标人脸图像与所述P个人脸图像进行匹配，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及P-N人脸图像，所述P为大于所述N的整数；计算模块，用于分别计算所述P-N人脸图像中每一人脸图像与所述N个人脸图像之间的最短时间差，得到所述P-N个最短时间差值；第一选取模块，用于从所述P-N个最短时间差值中选取小于第一预设阈值的最短时间差值，得到所述M个最短时间差值，获取其对应的人脸图像，得到与所述待查询对象相关的M个人脸图像。结合本专利技术实施例第二方面的第二种可能实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频处理方法，其特征在于，包括：获取由指定摄像头拍摄的第一视频；获取用户输入的查询时间范围以及待查询对象的目标人脸图像；根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，得到第二视频；根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，所述N、所述M均为正整数。

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：获取由指定摄像头拍摄的第一视频；获取用户输入的查询时间范围以及待查询对象的目标人脸图像；根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，得到第二视频；根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，所述N、所述M均为正整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询时间范围包含起点时间和结束时间，所述根据所述查询时间范围对所述第一视频进行截取操作，包括：根据所述起点时间和所述结束时间对所述第一视频进行定位，得到第三视频；对所述第三视频同时进行正序人脸检测和反序人脸检测；确定所述正序人脸检测出现的第一关键帧的第一时刻和所述反序人脸检测出现的第二关键帧的第二时刻，其中，所述第一关键帧、所述第二关键帧均为首次出现人脸图像满足预设角度范围的视频图像；将所述第一时刻与所述第二时刻之间的视频作为所述第二视频。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像，包括：将所述第二视频中每一帧视频图像进行人脸分割，得到P个人脸图像；将所述目标人脸图像与所述P个人脸图像进行匹配，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及P-N人脸图像，所述P为大于所述N的整数；分别计算所述P-N人脸图像中每一人脸图像与所述N个人脸图像之间的最短时间差，得到所述P-N个最短时间差值；从所述P-N个最短时间差值中选取小于第一预设阈值的最短时间差值，得到所述M个最短时间差值，获取其对应的人脸图像，得到与所述待查询对象相关的M个人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标人脸图像与所述P个人脸图像进行匹配，包括：对所述P个人脸图像进行图像质量评价，得到所述P个图像质量评价值；从所述P个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的图像质量评价值对应的Q个人脸图像，所述Q为小于或等于所述P且大于所述N的正整数；将所述目标人脸图像与所述Q个人脸图像进行匹配。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标人脸图像对所述第二视频进行搜索，得到所述待查询对象的N个人脸图像，以及与所述待查询对象相关的M个人脸图像之后，所述方法还包括：对所述M个人脸图像进行行为分析，得到符合预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭齐荣，彭程，石小华，魏运运，李兰，郑晓东，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44