【技术实现步骤摘要】
基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法和系统
本专利技术属于计算机视觉、边缘计算、5G及多层云架构领域，特别涉及一种基于5G和边缘计算及多层云架构的超大规模实时及事后处理的视频浓缩、萃取、精炼，升华和还原的方法、系统和装置技术。
技术介绍
随着平安城市、智慧交通、智能安防及5G网络的快速发展，数以几十万计的监控摄像头被安装在城市主干道、重要交通路口和大型广场、车站、机场等公共活动的场所，每天产生的监控视频数据量非常庞大。不仅造成目前视频存储成本高昂，而且存储时长非常有限(通常在一至三个月)，这对视频的分析和应用都带来巨大挑战和限制，比如对视频中移动对象的快速检索、轨迹跟踪、行为分析以及跨视域、跨长时的对象追踪、溯源等。特别是在对监控视频进行检索时，重要的线索或移动对象，可能在监控画面中仅短暂出现数秒。若采用传统人工方式，面对数十乃至成百上千个摄像头，对每个摄像头数小时乃至几十小时的视频检索，仅是浏览这些视频就需要花费大量的人力、精力和时间，并且极易漏检漏看错检错看这些散落在视频数据中的重要信息。因此迫切需要一种视频高浓...
【技术保护点】
1.一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，基于的多层级云架构至少包括四层级云结构，所述四层级云结构从下至上依次为：边缘微云端、基站小云、中云、总云，各层级云结构之间通过网络进行通信；其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、在边缘微云端，一次性对现有摄像头数据进行背景探测、识别、标注和抽取处理，然后将得到的背景图像添加场景标签；所述背景图像的内容包括暂时处于静止的物体与背景环境对象；/nS2、在边缘微云端，对监控视频中的移动对象、暂时处于静止的物体以及背景环境对象进行实时探测、识别、标注和提取，然后对背景图像根据场景标签配置对应的频率参数进行存储；/nS3、在...
【技术特征摘要】
1.一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，基于的多层级云架构至少包括四层级云结构，所述四层级云结构从下至上依次为：边缘微云端、基站小云、中云、总云，各层级云结构之间通过网络进行通信；其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、在边缘微云端，一次性对现有摄像头数据进行背景探测、识别、标注和抽取处理，然后将得到的背景图像添加场景标签；所述背景图像的内容包括暂时处于静止的物体与背景环境对象；
S2、在边缘微云端，对监控视频中的移动对象、暂时处于静止的物体以及背景环境对象进行实时探测、识别、标注和提取，然后对背景图像根据场景标签配置对应的频率参数进行存储；
S3、在边缘微云端，对移动对象的物理属性和社会行为属性进行实时萃取；
S4、在边缘微云端，对视频中存在的异常行为进行实时精炼，精炼结果包括通常异常行为和违规异常行为；
S5、总云数据中心根据移动对象的物理属性和社会行为属性以及步骤S4的精炼结果，得到移动对象的运动轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S1所述场景标签，具体包括时间段、天气、移动对象的运动速度。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S2所述配置对应的频率参数进行存储，具体为：在前景没有变化的时段，配置每M小时保存一张背景图像，前景移动对象每N秒保存一个副本，所述M大于或等于1，所述N大于或等于1且小于或等于60。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，还包括背景图像的更新：根据设定时间间隔，将当前存储的背景图像与最新拍摄的视频图像背景进行对比，若背景图像发生变化，则记录发生变化的具体时间，并用新的背景图像对旧的背景图像进行更新，同时对旧的背景图像进行记录和保存。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的方法，其特征在于，步骤S4还包括：对不同移动对象进行关联，具体为：对不同摄像头所拍摄到的同一移动对象按照时间顺序进行关联，不同移动对象之间根据移动对象的物理属性和社会行为属性进行关联。
6.根据权利要求1所述的一种基于5G边云计算的视频浓缩萃取精炼升华的...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐颖菲，谢磊，李丽，丁路，廖威，
申请(专利权)人：成都智视慧语科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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