【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的自动化视频摘要生成方法
[0001]本专利技术涉及视频数据处理的
，特别涉及基于深度学习的自动化视频摘要生成方法。
技术介绍
[0002]目前，在公共场所通常会设置摄像监控设备对场所进行实时影像采集，对对采集得到的监控影像进行识别分析，从而对监控影像中存在的异常的人员或情况进行甄别。现有技术基本是对监控影像进行人工筛选识别，这种方式需要依靠大量人员对监控影像进行逐帧的筛选识别，并且无法对监控影像本身关于识别结果的汇总整合，这不仅无法对监控影像进行全面和准确的筛选识别，也无法对监控影像进行深度加工处理，降低对监控影像识别处理的自动化和智能化程度。
技术实现思路
[0003]针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其对同一环境场合的不同方位区域进行同步拍摄，得到若干环境场合子视频；对环境场合子视频进行识别处理，得到关于环境场合子视频出现的不同对象的语义标签，继而在环境场合子视频的预设画面中形成视频内容摘要；最后按照每个环境场合子视频的拍摄方位，将所有环境场合...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，通过若干摄像头分别对同一环境场合的不同方位区域进行同步拍摄，从而采集得到若干环境场合子视频；根据所述环境场合子视频的拍摄方位，将所有环境场合子视频分组保存至区块链中；步骤S2，根据来自视频处理终端的视频获取请求，从所述区块链中提取相应的环境场合子视频，并传送到所述视频处理终端；再对所述环境场合子视频进行识别处理，从而得到关于所述环境场合子视频出现的不同对象的语义标签；步骤S3，根据所述语义标签，在所述环境场合子视频的预设画面中形成视频内容摘要；再对所述环境场合子视频进行数据压缩处理；步骤S4，按照每个环境场合子视频的拍摄方位，将所有环境场合子视频进行画面拼接，从而得到相应的环境全景场合视频。2.如权利要求1所述的基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其特征在于：在所述步骤S1中，通过若干摄像头分别对同一环境场合的不同方位区域进行同步拍摄，从而采集得到若干环境场合子视频具体包括：将若干摄像头的摄像方向分别对准同一环境场合沿周向方向的不同方位区域，同时调整每个摄像头的拍摄视场角，使得所有摄像头的整体拍摄视场角能够完全覆盖所述环境场合的整体周向方位区域；再指示所有摄像头以相同焦距进行同步拍摄，从而采集得到若干环境场合子视频。3.如权利要求2所述的基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其特征在于：在所述步骤S1中，根据所述环境场合子视频的拍摄方位，将所有环境场合子视频分组保存至区块链中具体包括：获取每个摄像头的拍摄方位信息，将所述拍摄方位信息作为视频索引信息添加至相应的环境场合子视频中；再将所有环境场合子视频分组保存至区块链中。4.如权利要求3所述的基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其特征在于：在所述步骤S2中，根据来自视频处理终端的视频获取请求，从所述区块链中提取相应的环境场合子视频，并传送到所述视频处理终端具体包括：从来自视频处理终端的视频获取请求中提取相应的视频拍摄时间范围条件，再从所述区块链中提取得到与所述视频拍摄时间范围相匹配的环境场合子视频；再提取得到的所有环境场合子视频同步传送到所述视频处理终端。5.如权利要求4所述的基于深度学习的自动化视频摘要生成方法，其特征在于：在所述步骤S2中，对所述环境场合子视频进行识别处理，从而得到关于所述环境场合子视频出现的不同对象的语义标签具体包括：按照所述环境场合子视频的视频流时间轴顺序，将所述环境场合子视频分解为若干环境场合图片帧；对每个环境场合图片帧进行识别处理，从而得到所述环境场合图片帧初选的不同对象的身份属性信息和动作属性信息；根据所述身份属性信息和所述动作属性信息，生成关于所述对象的身份属性语义标签和动作属性语义标签。6.如权利要求5所述的基于深度学习的自动化视频...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，唐霆岳，余丹，邢智涣，王丹星，黄永琢，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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