视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:22565507 阅读:14 留言:0更新日期:2019-11-16 12:12
本申请涉及图像处理领域,特别涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取监控视频,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;从所述服务子视频中抽取包含所述目标监控对象的第一视频图像集合,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像;从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据所述目标对象图像和所述第二视频图像得到服务图像集合;分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情;根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案。采用本方法能够提高视频有效信息获取效率。

Video processing methods, devices, computer equipment and storage media

The present application relates to the field of image processing, in particular to a video processing method, device, computer device and storage medium. The method includes: acquiring a monitoring video, intercepting a service sub video of the target monitoring object from the monitoring video; extracting a first video image set including the target monitoring object from the service sub video, extracting a target object image from the first video image set; extracting a second video image including the service object from the service sub video, according to The target object image and the second video image obtain a service image set; perform micro expression analysis on each set image in the service image set to obtain a preset micro expression matching with each set image; generate a service information file of the target monitoring object according to the service image set and the preset micro expression. This method can improve the efficiency of video effective information acquisition.

【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
,特别是涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
目前,社会上越来越注重服务行业的服务态度,作为消费者都希望在任何地方都能得到最优质的服务,因此,需要对服务人员的服务质量进行监控,在服务人员的服务质量出现问题时予以及时提醒和纠正。但是,监控视频中包含的信息量往往很大,质量监测人员若想根据监控视频来评价服务人员的服务质量时,需要回看监控视频,且视频中存在数量巨大的图像帧,又包含了较多的冗余信息,因此,从中获取到能够用于评价服务器质量的有效信息需要花费大量时间,视频有效信息的获取效率很低。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高视频有效信息获取效率的视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质。一种视频处理方法,所述方法包括:获取监控视频,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;从所述服务子视频中抽取包含所述目标监控对象的第一视频图像集合,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像;从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据所述目标对象图像和所述第二视频图像得到服务图像集合;分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情;根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案。在其中一个实施例中,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频,包括:获取所述目标监控对象的服务标识,查找所述服务标识对应的服务时间和目标人脸图像;从所述监控视频中提取拍摄时间与所述服务时间匹配的监控视频片段;根据所述目标人脸图像对所述监控视频片段进行人脸检测,并从所述监控视频片段中提取出未检测到与所述目标人脸图相匹配人脸的视频子片段;获取各所述视频子片段的片段时长,将所述片段时长与预设缺失阈值进行比较;将所述片段时长大于所述预设缺失阈值的第一视频子片段从所述视频片段中删除,得到服务子视频。在其中一个实施例中,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像,包括:从所述第一视频图像集合中抽取第一图像帧,检测各所述第一图像帧中的人像个数;从所述第一图像帧中提取所述人像个数大于1个的多人图像帧;根据服务人脸库中预存的服务人脸图像对所述多人图像帧进行人脸检测,检测所述多人图像帧中是否存在与所述服务人脸图像均不匹配的人脸图像;若检测出存在与所述服务人脸图像均不匹配的人脸图像,则将对应的所述多人图像帧中与所述目标人脸图像匹配的面部图像提取为目标对象图像。在其中一个实施例中,述从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,包括:获取所述片段时长未超过所述预设缺失阈值的第二视频子片段,从所述第二视频子片段中提取出与所述服务人脸图像不匹配的第一面部图像;从所述多人图像帧中提取出与所述服务人脸图像不匹配的第二面部图像;根据所述第一面部图像和所述第二面部图像得到第二视频图像。在其中一个实施例中,分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情,包括:从各所述集合图像中提取面部特征点,根据所述面部特征点计算面部动作特征;将所述面部动作特征输入微表情分析模型得到各预设微表情的匹配概率值;根据所述匹配概率值选取与所述集合图像匹配的预设微表情。在其中一个实施例中,根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案,包括:将所述预设微表情与所述服务图像集合中对应的集合图像进行关联;获取所述各所述集合图像对应的对象类别;查找所述预设微表情对应的表情标签,并根据所述标签判定所述预设微表情对应的情感类别;根据所述对象类别和所述情感类别,将所述服务图像集合中的集合图像划分为多个图像子集,根据所述图像子集生成服务信息档案。在其中一个实施例中,方法还包括:将所述服务图像集合中,拍摄时间匹配的目标对象类别的第一集合图像与服务对象类别的第二集合图像进行关联;判断所述第一集合图像关联的预设微表情与所述第二集合图像关联的预设微表情,是否对应相同的情感类别;当对应不同的情感类别时,将关联的所述第一集合图像和所述第二集合图像进行拼接得到表情比对图。一种视频处理装置,所述装置包括:视频截取模块,用于获取监控视频,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;目标图像提取模块,用于从所述服务子视频中抽取包含所述目标监控对象的第一视频图像集合,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像;图像集合生成模块,用于从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据所述目标对象图像和所述第二视频图像得到服务图像集合;表情分析模块,用于分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情;档案生成模块,用于根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案。一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。上述视频处理方法、装置、计算机设备和存储介质,能够从监控视频中截取出目标监控对象的处于服务位置的服务子视频,并从服务子视频中检测出包含服务对象的和包含目标对象的图像,从而能够自动过滤到无用的冗余图像信息;还能够对筛选出的图像进行微表情分析,分析出目标对象及服务对象在图像中的微表情,从而对图像信息进一步处理,得到能够帮助评价目标监控对象的有效信息,从而大大提高了视频有效信息的获取效率。附图说明图1为一个实施例中视频处理方法的应用场景图;图2为一个实施例中视频处理方法的流程示意图;图3为一个实施例中表情比对图生成方法的流程示意图;图4为一个实施例中视频处理装置的结构框图;图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。本申请提供的视频处理方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与服务器104进行通信。终端102向服务器104发送监控视频,服务器104接收监控视频后,从监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;从服务子视频中抽取包含目标监控对象的第一视频图像集合,从第一视频图像集合中提取目标对象图像;从服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据目标对象图像和第二视频图像得到服务图像集合;分别对服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与各集合图像匹配的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频处理方法,所述方法包括:/n获取监控视频,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;/n从所述服务子视频中抽取包含所述目标监控对象的第一视频图像集合,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像;/n从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据所述目标对象图像和所述第二视频图像得到服务图像集合;/n分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情;/n根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法,所述方法包括:
获取监控视频,从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频;
从所述服务子视频中抽取包含所述目标监控对象的第一视频图像集合,从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像;
从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,根据所述目标对象图像和所述第二视频图像得到服务图像集合;
分别对所述服务图像集合中的各集合图像进行微表情分析,得到与所述各集合图像匹配的预设微表情;
根据所述服务图像集合和所述预设微表情生成所述目标监控对象的服务信息档案。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述监控视频中截取目标监控对象的服务子视频,包括:
获取所述目标监控对象的服务标识,查找所述服务标识对应的服务时间和目标人脸图像;
从所述监控视频中提取拍摄时间与所述服务时间匹配的监控视频片段;
根据所述目标人脸图像对所述监控视频片段进行人脸检测,并从所述监控视频片段中提取出未检测到与所述目标人脸图相匹配人脸的视频子片段;
获取各所述视频子片段的片段时长,将所述片段时长与预设缺失阈值进行比较;
将所述片段时长大于所述预设缺失阈值的第一视频子片段从所述视频片段中删除,得到服务子视频。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述第一视频图像集合中提取目标对象图像,包括:
从所述第一视频图像集合中抽取第一图像帧,检测各所述第一图像帧中的人像个数;
从所述第一图像帧中提取所述人像个数大于1个的多人图像帧;
根据服务人脸库中预存的服务人脸图像对所述多人图像帧进行人脸检测,检测所述多人图像帧中是否存在与所述服务人脸图像均不匹配的人脸图像;
若检测出存在与所述服务人脸图像均不匹配的人脸图像,则将对应的所述多人图像帧中与所述目标人脸图像匹配的面部图像提取为目标对象图像。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述服务子视频中提取包含服务对象的第二视频图像,包括:
获取所述片段时长未超过所述预设缺失阈值的第二视频子片段,从所述第二视频子片段中提取出与所述服务人脸图像不匹配的第一面部图像;
从所述多人图像帧中提取出与所述服务人脸图像不匹配的第二面部图像;
根据所述第一面部图像和所述第二面部图像得到第二视频图像。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述分别对所述服务图像集合中的各...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘丽珍吕小立
申请(专利权)人:深圳壹账通智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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