视图全目标离线分析方法技术

本发明专利技术涉及视图技术领域，尤其为视图全目标离线分析方法，包括如下步骤：监听客户端上传转码的视频任务；对视频任务进行转码；所有视频转码完成后，更新视频任务为结构化中；对离线视频进行分析；更新视频解析进度；更新任务状态为已完成；将更新完成的视频任务加密上传至服务器；根据每个文件的密钥进行拼接，合成完整文件，生成完整的离线视频链接返回至前端供用户查看和下载。本发明专利技术通过对文件进行自动分片处理、自动解析和自动识别，保证文件上传和分析的质量、效率和速度，减少资源消耗；通过去强光算法对文件中由于强光导致的场景亮度过高甚至曝光情况进行缓解，提高文件质量。通过加密操作对解析后的文件进行处理保证了文件的安全性。文件的安全性。文件的安全性。

【技术实现步骤摘要】
视图全目标离线分析方法


[0001]本专利技术涉及视频解析
，尤其是视图全目标离线分析方法。

技术介绍

[0002]在视频解析领域，通常可以对摄像头或抓拍机采集的实时视频流进行解析，例如，在一些特定行业的应用中，可以将一些视频源(如摄像头或抓拍机)接入视频解析系统，视频解析系统获取到来自视频源的实时视频流时，可以对实时视频流进行解析；然而，针对离线视频，无法获取实时视频流，只能采用人工方式查看离线视频，导致耗费大量的时间和人力资源。例如，一些离线视频在存储时没有经过智能分析，那么对该离线视频进行录像检索时，需要采用人工的方式一帧一帧的查看，效率较低；又例如，用户在上传一段视频录像后，想要提取录像中的目标信息，仅能采用人工的方式一帧一帧的查看，无法快速获取想要的信息。
[0003]现有技术中，可以将离线视频进行分段，但相邻两段视频之间存在有部分交叉的情况。在相邻两段视频之间的交叉部分时，会出现多次抓取同一个目标的情况，造成分析结果不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是通过提出视图全目标离线分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的缺陷。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]提供视图全目标离线分析方法，包括如下步骤：
[0007]S1：监听客户端上传转码的视频任务；
[0008]S2：对客户端上传的视频任务进行转码；
[0009]S3：所有视频转码完成后，更新视频任务为结构化中；
[0010]S4：对离线视频进行分析；
[0011]S5：更新视频解析进度；
[0012]S6：更新任务状态为已完成；
[0013]S7：将更新完成的视频任务加密上传至服务器；
[0014]S8：根据每个文件的密钥进行拼接，合成完整文件，生成完整的离线视频链接返回至前端供用户查看和下载。
[0015]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述分析方法中，通过React class的形式编写离线任务分析任务列表、离线任务分析视频列表、离线任务视频分片表，实时调用ajax获取服务器解析离线任务进度，展示对应列表。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述离线任务分析任务列表、离线任务分析视频列表、离线任务视频分片表中对各视频任务的操作包括特征检索、以图检索、跨境追踪和删除操作。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述S2中，获取视频总帧数和总时间，当视频长度大于十分钟时，对视频进行分片处理，每十分钟一段存储入离线任务视频分片表，若转码异常、切片不到十分钟，则将原视频直接存储入离线任务视频分片表后更新离线任务分析视频列表的字段和视频帧数。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述S2中，离线任务视频列表的字段更新为已转码，视频帧数更新为总帧数。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述S4中，基于去强光算法对视频内由于强光导致的视频光照高度较高或曝光现象进行改进。
[0020]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述去强光算法步骤如下：受到强光照射时，场景发生镜面发射和漫反射，导致采集的图像光照亮度较高或是曝光现象，将估计算法引入双边滤波得到去高光算法中，去除图像中的两种反射，最小通道的平均值m为：
[0021][0022]其中，x∈[1,n]表示待处理图像的像素点数量，像素强度三个通道的最小值用O
min
表示；
[0023]图像中的像素点分别存在两种反射的像素点和只存在漫反射的像素点两种情况，当只存在漫反射的像素点满足O
min
≤2m时，两种情况的像素点最大色度估计公式为：
[0024][0025][0026]其中，为存在两种反射的像素点最大色度估计，为只存在漫反射的像素点最大色度估计，c表示像素通道，R、G、B表示红、绿、蓝三条通道，O
c
表示像素通道为c时的通道值，作为未知量的漫反射分量用表示，表示处理前的图像，像素强度最大通道值用O
max
表示，ξ为补偿函数：
[0027][0028]其中，存在两种反射的像素点数量用k表示；
[0029]通过双边滤波器滤波函数对估计获取的最大色度图像实行平滑、去噪处理：
[0030][0031]其中，F为光源强度衰减因子，Ω表示由处理后图像构成的协方差矩阵，表示处理后的图像，和分别表示处理前和处理后最大色度图像；相似度和空余权值函数分别为R和D；像素最大色度通道用ε
max
表示，且ε
max
＝max(ε
R
,ε
G
,ε
B
)，对比ε
max
和获取其最大值：
[0032][0033]其中，表示当前光源强度衰减因子下的像素最大色度通道，采用双边滤波对ε
max
实行迭代，其迭代终止条件为ε
max
和差值小于设定的阈值。
[0034]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述S5中，通过视频代理服务器查询离线任务视频分片表中视频任务的解析进度，更新analyse_frame字段与status字段。
[0035]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述S5中，还通过查询离线任务视频分片表解析进度，判断解析状态，更新视频列表。
[0036]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述分析方法中，对于上传离线图片压缩包，后台协程定时监听目录解压，数据推入fusion_ingres接数据程序的topic中，再进行后续入库解析流程。
[0037]本专利技术提供的视图全目标离线分析方法，与现有技术相比，其有益效果有：
[0038]本专利技术通过大数据对文件进行自动解析和自动识别，保证文件上传和分析的质量、效率和速度，减少人力资源消耗；通过自动分片处理，智能识别文件大小并进行分片，降低了由于文件存在交叉而重复解析造成的资源浪费；通过去强光算法对文件中由于强光导致的场景亮度过高甚至曝光情况进行缓解，提高文件质量。通过加密操作对解析后的文件进行处理保证了文件的安全性。
附图说明
[0039]图1为本专利技术优选实施例的分析方法流程图；
[0040]图2为本专利技术优选实施例中视频分析逻辑图。
具体实施方式
[0041]需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0042]参照图1，本专利技术优选实施例提供了视图全目标离线分析方法，包括如下步骤：
[0043]S1：监听客户端上传转码的视频任务；
[0044]S2：对客户端上传的视频任务进行转码；
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.视图全目标离线分析方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：监听客户端上传转码的视频任务；S2：对客户端上传的视频任务进行转码；S3：所有视频转码完成后，更新视频任务为结构化中；S4：对离线视频进行分析；S5：更新视频解析进度；S6：更新任务状态为已完成；S7：将更新完成的视频任务加密上传至服务器；S8：根据每个文件的密钥进行拼接，合成完整文件，生成完整的离线视频链接返回至前端供用户查看和下载。2.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述分析方法中，通过React class的形式编写离线任务分析任务列表、离线任务分析视频列表、离线任务视频分片表，实时调用ajax获取服务器解析离线任务进度，展示对应列表。3.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述离线任务分析任务列表、离线任务分析视频列表、离线任务视频分片表中对各视频任务的操作包括特征检索、以图检索、跨境追踪和删除操作。4.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述S2中，获取视频总帧数和总时间，当视频长度大于十分钟时，对视频进行分片处理，每十分钟一段存储入离线任务视频分片表，若转码异常、切片不到十分钟，则将原视频直接存储入离线任务视频分片表后更新离线任务分析视频列表的字段和视频帧数。5.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述S2中，离线任务视频列表的字段更新为已转码，视频帧数更新为总帧数。6.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述S4中，基于去强光算法对视频内由于强光导致的视频光照高度较高或曝光现象进行改进。7.根据权利要求1所述的视图全目标离线分析方法，其特征在于：所述去强光算法步骤如下：受到强光照射时，场景发生镜面发射和漫反射，导致采集的图像光照亮度较高或是曝光现象，将估计算法引入双边滤波得到去高光算法中，去除图像中的两种反射，最小通道的平均值m为：其中，x∈[1,n]表示待处理图像的像素点数量，像素强度三个通道的最小值用O
min
表示；图像中的像...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晗，李凡平，石柱国，
申请(专利权)人：以萨技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：