视频集锦处理方法、系统、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种视频集锦处理方法、系统、装置及可读存储介质，方法包括：提取当前时段视频，并截取至少两张待处理图像；并基于宠物识别模型进行识别得到是否含有宠物，若有，则进行标记；基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征；若是，则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，调整图像获取装置的运行速度和旋转角度，对宠物进行实时跟踪拍摄；获取宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，确定每一时段视频的精彩分值；进行排序，对精彩分值靠前视频生成精彩片段集锦。通过本发明专利技术的方法，不仅可以节约人工剪辑视频的人力成本；还可以对动态视频进行分析，实时追踪抓取宠物的下一时段视频。宠物的下一时段视频。宠物的下一时段视频。

【技术实现步骤摘要】
视频集锦处理方法、系统、装置及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种视频集锦处理方法、系统、装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]饲养宠物已然成为人们生活的一部分，在现有技术中，关于宠物的安全管家也越来越多，会对宠物进行全方位的监控，但是，视频采集完之后，一般通过人工或图像识别技术完成精彩片段的提取。对想要的视频或者想保留的视频进行人工筛选或者记录，工作量大，耗时多，而且容易忽略某些精彩的片段。或者就是通过图像识别技术提取精彩片段，但是并不能应用到所有视频中，更不能保证提取的视频片段的准确度和精彩度，可能随着时间的流逝，很多精彩片段或者有意义的片段已经被遗忘。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种视频集锦处理方法、系统、装置及可读存储介质。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
[0005]一种视频集锦处理方法，包括以下步骤：
[0006]提取当前时段视频，并截取至少两张待处理图像；
[0007]基于宠物识别模型对所述待处理图像进行识别得到是否含有宠物，若有，则形成宠物位图数据集并将宠物的具体位置进行标记；
[0008]基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征；
[0009]若是，则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，基于运动方向和变化速度调整图像获取装置的运行速度和旋转角度，进而对宠物进行实时跟踪拍摄；
[0010]获取宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，并基于图像获取装置的旋转角度、宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，确定每一时段视频的精彩分值；
[0011]将所述精彩分值进行排序，对精彩分值靠前的一个或多个视频进行剪辑生成精彩片段集锦。
[0012]作为一种可实施方式，还包括以下步骤：
[0013]获取宠物图像数据集，其中，宠物图像数据集中每张图片的尺寸为固定尺寸；
[0014]对宠物图像数据集中每张图片是否含有宠物进行标定及区域选择，形成宠物位图数据集。
[0015]作为一种可实施方式，所述宠物识别模型的构建过程如下：
[0016]对所述形成宠物位图数据集中每张图片标定宠物区域，得到宠物区域图像，形成宠物区域数据集，并将特征区域图像中每个区域的具体位置进行保存，形成具体位置集合，具体位置包括标注框在每张图片中的所述具体位置包括在每张图片的坐标信息及所处位
置信息；
[0017]构建宠物识别预训练模型，基于宠物区域数据集对所述宠物识别预训练模型进行训练并测试，得到宠物识别模型。
[0018]作为一种可实施方式，所述基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征，包括以下步骤：
[0019]获取形成宠物位图数据集中第一宠物位图，并获取对应的第一坐标信息及第一所处位置信息，其中，所述第一宠物位图对应的图像获取装置的拍摄时间为第一时间，角度为第一角度；
[0020]当图像获取装置再次位于第一角度或在停留在第一角度并与第一时间间隔预设时间段，获取对应的第二宠物位图，并获取第二宠物位图对应的第二坐标信息及第二所处位置信息；
[0021]将第一坐标信息及第一所处位置信息分别与第二坐标信息及第二所处位置信息进行多次对比，若每次结果一致，则判定待处理图像中的宠物不具有生物特征，其中，所述生物特征至少包括为活物和处于活动状态。
[0022]作为一种可实施方式，所述则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，包括以下步骤：
[0023]对形成宠物位图数据集中每张图片中宠物的运动形态进行标记，形成宠物运动形态数据集；
[0024]对所述宠物运动形态数据集中每张图片标定运动特征，形成运动特征数据集；
[0025]构建宠物活动预测预训练模型，基于运动特征数据集对所述宠物活动预测预训练模型进行训练并测试，得到宠物活动预测模型；
[0026]基于宠物活动预测模型对当前时刻的宠物位图进行预测，并结合宠物运行的变化速度，得到下一时段宠物的运动方向。
[0027]作为一种可实施方式，所述提取当前时刻视频，包括以下情况：
[0028]基于时间维度提取当前时刻视频，将当前时刻视频精确到某些特殊时间段对应的视频；
[0029]基于地点维度提取当前时刻视频，将当前时刻视频精确到某些特殊地点对应的视频；
[0030]基于行为维度提取当前时刻视频，将当前时刻视频精确到某些特殊行为对应的视频。
[0031]作为一种可实施方式，所述视频的精彩分值通过以下公式计算得到：
[0032][0033]其中，F表示视频的精彩分值，α表示图像获取装置角度范围，n表示宠物个数，Δd表示每个宠物运行距离，v表示宠物面积，所述宠物面积为在待处理图像中的显示大小，ws是待处理图像的宽度，hs是待处理图像的高度，fNum表示每一时刻视频的图片帧数，D表示图像获取装置识别的最大间距，h表示宠物在图像中的高度，w表示宠物在图像中的宽度，fNum表示视频中第几帧，v＝w
fNum
*h
fNum
，w
fNum
表示第fNum帧图像宠物的宽度，h
fNum
表示第
fNum帧图像宠物的高度。
[0034]一种视频集锦处理系统，包括提取模块、识别模块、判断模块、调整模块、分值确定模块及剪辑生成模块；
[0035]所述提取模块，用于提取当前时段视频，并截取至少两张待处理图像；
[0036]所述识别模块，基于宠物识别模型对所述待处理图像进行识别得到是否含有宠物，若有，则形成宠物位图数据集并将宠物的具体位置进行标记；
[0037]所述判断模块，基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征；
[0038]所述调整模块，若是，则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，基于运动方向和变化速度调整图像获取装置的运行速度和旋转角度，进而对宠物进行实时跟踪拍摄；
[0039]所述分值确定模块，用于获取宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，并基于图像获取装置的旋转角度、宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，确定每一时段视频的精彩分值；
[0040]所述剪辑生成模块，用于将所述精彩分值进行排序，对精彩分值靠前的一个或多个视频进行剪辑生成精彩片段集锦。
[0041]作为一种可实施方式，所述判断模块，被设置为：
[0042]获取形成宠物位图数据集中第一宠物位图，并获取对应的第一坐标信息及第一所处位置信息，其中，所述第一宠物位图对应的图像获取装置的拍摄时间为第一时间，角度为第一角度；
[0043]当图像获取装置再次位于第一角度或在停留在第一角度并与第一时间间隔预设时间段，获取对应的第二宠物位图，并获取第二宠物位图对应的第二坐标信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频集锦处理方法，其特征在于，包括以下步骤：提取当前时段视频，并截取至少两张待处理图像；基于宠物识别模型对所述待处理图像进行识别得到是否含有宠物，若有，则形成宠物位图数据集并将宠物的具体位置进行标记；基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征；若是，则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，基于运动方向和变化速度调整图像获取装置的运行速度和旋转角度，进而对宠物进行实时跟踪拍摄；获取宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，并基于图像获取装置的旋转角度、宠物个数、每个宠物运行距离及宠物面积，确定每一时段视频的精彩分值；将所述精彩分值进行排序，对精彩分值靠前的一个或多个视频进行剪辑生成精彩片段集锦。2.根据权利要求1所述的视频集锦处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：获取宠物图像数据集，其中，宠物图像数据集中每张图片的尺寸为固定尺寸；对宠物图像数据集中每张图片是否含有宠物进行标定及区域选择，形成宠物位图数据集。3.根据权利要求2所述的视频集锦处理方法，其特征在于，所述宠物识别模型的构建过程如下：对所述形成宠物位图数据集中每张图片标定宠物区域，得到宠物区域图像，形成宠物区域数据集，并将特征区域图像中每个区域的具体位置进行保存，形成具体位置集合，具体位置包括标注框在每张图片中的所述具体位置包括在每张图片的坐标信息及所处位置信息；构建宠物识别预训练模型，基于宠物区域数据集对所述宠物识别预训练模型进行训练并测试，得到宠物识别模型。4.根据权利要求2所述的视频集锦处理方法，其特征在于，所述基于具体位置判断待处理图像中的宠物是否具有生物特征，包括以下步骤：获取形成宠物位图数据集中第一宠物位图，并获取对应的第一坐标信息及第一所处位置信息，其中，所述第一宠物位图对应的图像获取装置的拍摄时间为第一时间，角度为第一角度；当图像获取装置再次位于第一角度或在停留在第一角度并与第一时间间隔预设时间段，获取对应的第二宠物位图，并获取第二宠物位图对应的第二坐标信息及第二所处位置信息；将第一坐标信息及第一所处位置信息分别与第二坐标信息及第二所处位置信息进行多次对比，若每次结果一致，则判定待处理图像中的宠物不具有生物特征，其中，所述生物特征至少包括为活物和处于活动状态。5.根据权利要求2所述的视频集锦处理方法，其特征在于，所述则通过当前时刻宠物实际位置信息和宠物运行的变化速度得到下一时段宠物的运动方向，包括以下步骤：对形成宠物位图数据集中每张图片中宠物的运动形态进行标记，形成宠物运动形态数据集；
对所述宠物运动形态数据集中每张图片标定运动特征，形成运动特征数据集；构建宠物活动预测预训练模型，基于运动特征数据集对所述宠物活动预测预训练模型进行训练并测试，得到宠物活动预测模型；基于宠物活动预测模型对当前时刻的宠物位图进行预测，并结合宠物运行的变化速度，得到下一时段宠物的运动方向。6.根据权利要求1所述的视频集锦处理方法，其特征在于，所述提取当前时刻视频，包括以下情况：基于时间维度提取当前时刻视频，将当前时刻视频精确到某些特殊...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈航，张伟平，张满满，沈扬，庄程星，甘春宇，
申请(专利权)人：两氢一氧杭州数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：