【技术实现步骤摘要】
一种监控视频的处理方法、装置以及存储介质
本申请涉及视频处理
，特别是涉及一种监控视频的处理方法、装置以及存储介质。
技术介绍
当今社会，视频监控已经广泛应用于各类场合。通过对监控视频的分析和存储，在后续出现问题时，能够及时追溯和检索相关监控视频。但是由于监控视频的数据量非常庞大，这些视频数据无论是保存在本地还是上传到服务器，都需要极大的存储空间。而且这些监控视频中存在大量的无用帧，即不存在运动目标的图像帧，浪费了存储空间。现有技术中，通用做法是对视频进行运动目标检测，当检测不到运动物体时不进行视频保存，只有在检测到运动目标时才将此时间段的视频保存下来，但现有的运动目标检测方法不够精确，无法准确区分真正的运动目标与假象运动目标，导致保存下来的视频仍然浪费了大量存储空间。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是提供一种监控视频的处理方法、装置以及存储介质，能够对监控视频中的运动目标进行精确分类，从而将含有真正运动目标的图像帧筛选出并保存，节约存储空间。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术...
【技术保护点】
1.一种监控视频的处理方法，其特征在于，包括：/n获取监控视频中符合第一预设条件的运动目标的目标框；/n对所述目标框所在的区域图像进行神经网络训练，以对所述目标框对应的所述运动目标进行分类并获取所述目标框的类别信息；/n依据所述类别信息判断所述目标框是否符合第二预设条件；/n如果符合，则将所述目标框加上输出标记；/n响应于所述目标框存在所述输出标记，保存所述监控视频。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种监控视频的处理方法，其特征在于，包括：
获取监控视频中符合第一预设条件的运动目标的目标框；
对所述目标框所在的区域图像进行神经网络训练，以对所述目标框对应的所述运动目标进行分类并获取所述目标框的类别信息；
依据所述类别信息判断所述目标框是否符合第二预设条件；
如果符合，则将所述目标框加上输出标记；
响应于所述目标框存在所述输出标记，保存所述监控视频。
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取监控视频中符合第一预设条件的运动目标的目标框的步骤包括：
响应于所述监控视频的当前帧图像中存在所述运动目标，从所述当前帧图像中获取所有所述运动目标对应的所述目标框，并获取每个所述目标框的运动检测跟踪序列；
筛选出符合所述第一预设条件的所述运动检测跟踪序列对应的所述目标框。
3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述运动检测跟踪序列中包含对应所述目标框的智能检测帧数和对应所述目标框所在区域的背景差值，所述筛选出符合所述第一预设条件的所述运动检测跟踪序列对应的所述目标框的步骤包括：
获取所有所述目标框的所述智能检测帧数的最小值，并判断所述最小值的数量是否大于一个；
如果所述最小值的数量不大于一个，则将所述最小值对应的所述目标框筛选出；
如果所述最小值的数量大于一个，则获取多个所述最小值对应的多个所述目标框所在区域的所述背景差值的最大值，并将所述最大值对应的所述目标框筛选出。
4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述对所述目标框所在的区域图像进行神经网络训练，以对所述目标框对应的所述运动目标进行分类并获取所述目标框的类别信息的步骤之后，还包括：
判断所述目标框的所述类别信息是否属于预设类别信息；
如果属于，则在所述目标框对应的所述运动检测跟踪序列中添加所述类别信息，并将所述目标框的所述智能检测帧数加1；
如果不属于，则将所述运动检测跟踪序列中的所述目标框删除。
5.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，
第一次从所述当前帧图像中获取到所述目标框之后，在所述目标框的所述运动检测跟踪序列中将对应的智能检测帧数设置为第一初始值。
6.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，
所述预设类别信息包括人、机动车和非机动车的类别信息。
7.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述运动检测跟踪序列中还包含对应所述目标框的生命周期，所述依据所述类别信息判断所述目标框是否符合第二预设条件的步骤，包括：
技术研发人员：程德强，郑春煌，吴剑峰，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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