视频处理方法及其装置、介质、芯片和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种特别涉及一种视频处理方法及其装置、介质、芯片和电子设备。电子设备获取一个或多个视频，确定一个或多个目标对象分别在每个视频中的帧时间、一个或多个目标对象所在的地理位置，结合聚类算法，获取每个目标对象在不同地理位置对应的时间，根据时间排序确定每个目标对象的行为轨迹，其中，每个对象的行为轨迹包括目标对象出现的至少一个地理位置，其中至少一个地理位置中的每一个地理位置对应至少一个时间段。以多个目标对象的时间段为时间单位对目标对象的行为轨迹进行分析，有利于减少目标对象轨迹分析的数据运算量，同时减少视频处理的时间，提高目标对象轨迹分析的效率。提高目标对象轨迹分析的效率。提高目标对象轨迹分析的效率。

【技术实现步骤摘要】
视频处理方法及其装置、介质、芯片和电子设备


[0001]本申请涉及计算机视觉
，特别涉及一种视频处理方法及其装置、介质、芯片和电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展，安防系统中多种监控设备(例如监控摄像头)会拍摄到大量的者视频，通过对大量的图像或者视频进行解析和聚类，获得多个目标对象的行为轨迹数据。在实际的应用中，针对多个目标对象的行为轨迹数据，确定多个目标对象的轨迹在视频监控领域中应用的非常广泛。
[0003]现有的目标对象的轨迹确定技术中，通常在建立目标对象的行为轨迹时，以某一时刻目标对象的地理位置作为最小单元建立时刻
‑
地理位置序列，获得目标对象的行为轨迹。但是，在视频量较大大或者复杂的轨迹分析场景下，例如对于万路以上摄像头的视频AI平台，采用现有的轨迹分析技术对目标对象轨迹进行分析会产生数据运算量大，视频处理的时间过长等问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种视频处理方法及其装置、介质、芯片和电子设备。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取一个或多个视频，其中所述视频包括一个或多个目标对象；基于所述一个或多个所述视频，确定一个或多个目标对象在每个所述视频中出现的帧时间、一个或多个目标对象所在的地理位置，其中，所述帧时间为目标对象所在的帧对应的时间；根据所述一个或多个所述目标对象在所述每个所述视频中的所述帧时间、一个或多个目标对象所在的地理位置，利用聚类算法，确定每个所述目标对象的行为轨迹，其中，所述行为轨迹包括所述目标对象出现的至少一个地理位置，其中所述至少一个地理位置中的每一个地理位置对应至少一个时间段。2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，根据所述一个或多个所述目标对象在所述每个所述视频中的所述帧时间、一个或多个目标对象所在的地理位置，利用聚类算法，确定每个所述目标象的行为轨迹包括：在所述行为轨迹中一个地理位置对应多个时间段，并且多个时间段中相邻的时间段的时间间隔不大于预设时间间隔的情况下，合并所述多个时间段以生成合并后时间段，并且以第一个时间段的起始时间作为所述合并后时间段的起始时间，最后一个时间段的终止时间作为所述合并后时间段的终止时间。3.根据权利要求1或权利要求2所述的视频处理方法，其特征在于，还包括：获取第一目标对象与第二目标对象的所述行为轨迹；根据第一目标对象与第二目标对象的所述行为轨迹的重合次数，确定所述第一目标对象与所述第二目标对象的所述行为轨迹的相似度；其中，若所述第一目标对象与所述第二目标对象所在的所述地理位置相同并且所述地理位置对应的所述时间段重合的情况下，所述第一目标对象与所述第二目标对象行为轨迹重合。4.根据权利要求1或权利要求2所述的视频处理方法，其特征在于，还包括：获取第一目标对象与第二目标对象的所述行为轨迹；根据第一目标对象与第二目标对象的所述行为轨迹的重合次数，确定第一目标对象与第二目标对象的行为轨迹的相似度；其中，若所述第一目标对象与所述第二目标对象所在的所述地理位置相同，并且所述第一目标对象的所述地理位置对应的所述时间段与所述第二目标对象的所述地理位置对应的所述时间段的前后时间间隔不大于预设间隔时间的情况下，所述第一目标对象与所述第二目标对象行为轨迹重合。5.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，还包括：基于每个所述目标对象的行为轨迹，将每个所述目标对象的行为轨迹按照时空索引保存在行为轨迹数据库中；基于所述时空索引，在所述轨迹数据库中搜索出满足地理位置条件和/或时间条件的所述目标对象。6.根据权利要求5所述的视频处理方法，其特征在于，基于每个所述目标对象的行为轨迹，将每个所述目标对象的行为轨迹按照时空索引保存在行为轨迹数据库中包括：所述行为轨迹数据库中的多个所述目标对象的行为轨迹为相似的行为轨迹，其中，所
述相似的行为轨迹由所述多个所述目标对象的所述行为轨迹的重合次数确定，其中，若多个所述目标对象中第一目标对象与第二目标对象所在的所述地理位置相同，并且所述第一目标对象的所述地理位置对应的所述时间段与所述第二目标片段的所述地理位置对应的所述时间段的前后时间间隔不大于预设间隔时间的情况下，所述第一目标对象与所述第二目标对象行为轨迹重合。7.根据权利要求5或权利要求6所述的视频处理方法，其特征在于，将每个所述目标对象的所述行为轨迹按照所述时空索引保存在所述行为轨迹数据库中包括：所述时空索引包括时间索引和空间索引；针对所述每个所述目标对象的所述行为轨迹，以所述目标对象的行为轨迹的所述地理位置建立所述空间索引，以所述目标对象的行为轨迹的所述时间段建立所述时间索引。8.根据权利要求5或权利要求6所述的视频处理方法，其特征在于，将一个或多个目标对象的行为轨迹按照时空索引保存在行为轨迹数据库中包括：针对所述一个或多个所述目标对象的所述行为轨迹，获取所述目标对象行为轨迹的所述地理位置对应的geohash值，以所述geohash值与所述地理位置对应的所述时间段建立所述时空索引，其中，所述geohash值为通过所述行为轨迹的地理位置计算得到。9.根据权利要求5或权利要求6所述的视频处理方法，其特征在于，基于所述时空索引，在所述轨迹数据库中搜索出满足地理位置条件和时间条件的所述目标对象包括：通过事件发生的地理位置或时间分别确定所述地理位置条件或所述时间条件,其中，以所述事件发生的地理位置为基准点，基于所述基准点确定的预设范围内的地理位置区域作为所述地理位置条件；以所述事件发生的起始时间向前或向后选取预设时间作为所述时间条件的起始时间，和/或，以所述事件发生的终止时间向前或向后选取预设时间作为所述时间条件的终止时间。10.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述聚类算法包括K均值聚类算法、密度聚类算法、高斯混合模型的最大期望聚类算法、凝聚层次聚类算法、图团体检测聚类算法中的至少一种算法。11.一种视频处理装置，其特征在于，包括：视频获取模块，获取一个或多个视频，其中所述视频包括一个或多个目标对象；时间和地理位置确定模块，基于所述一个或多个所述视频，确定一个或多个目标对象在每个所述视频中出现的帧时间、一个或多个目标对象所在的地理位置，其中，所述帧时间为目标对象所在...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈嘉琦，
申请(专利权)人：上海依图网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：