视频数据管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种视频数据管理方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，所述视频数据管理方法包括：获取第一视频数据；解析第一视频数据，获得连续的多个第一视频帧数据；将多个第一视频帧数据编码并存储数据；将存储数据解码，获得多个第二视频帧数据；基于多个第二视频帧数据，根据算法分析需求，进行可视化处理；生成更新后的视频数据。本发明专利技术生成更新后的视频数据能够具有较好的可视化显示效果，在构建智能驾驶系统体系的过程中，能够根据算法分析需求针对性的进行可视化处理，使得更新后的视频数据能够用于帮助进行算法分析。频数据能够用于帮助进行算法分析。频数据能够用于帮助进行算法分析。

【技术实现步骤摘要】
视频数据管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，具体涉及一种视频数据管理方法及系统。

技术介绍

[0002]环境感知是实现智能驾驶的核心算法，通过利用各种技术获取环境信息，并将获取的信息转发给智能决策中心，为智能决策提供依据。在构建智能驾驶系统体系的过程中，进行算法分析时需要引入经过可视化显示处理后的视频数据，根据不同算法分析的需求，视频数据的可视化显示处理方式不同，例如在原始视频数据的基础上叠加语义分割数据或者绘制代表车头车身、行人、骑行者、车道、交通灯、静态目标等信息的框图，现有的视频数据管理系统无法针对不同智能驾驶算法分析需求，对原始视频数据进行针对性的可视化处理。同时，原始视频数据包含内容广泛，数据量大，存储占用空间大，转发速度慢，不利于视频数据管理系统进行可视化显示处理，可视化显示效果差。
[0003]CN112866715A公开了一种支持人机混合智能的通用视频压缩编码系统，包括：编码端：对输入的视频或者图像数据进行数据表征解析，获得语义表征信息与像素表征信息，建立两类表征信息的语义关联，构建出数据的语义拓扑关系，对语义表征信息、像素表征信息以及语义拓扑关系进行编码，封装为结构化码流；解码端：对结构化码流进行解封装，提取出与机器智能分析相关的码流并进行解析后，用于机器智能分析，同时进行数据解码，重构出视频或者图像数据。该系统解决了原始视频数据包含内容广泛，数据量大以及存储占用空间大的技术问题，但是该系统并没有针对智能驾驶算法分析作出针对性设计，不包含对视频数据进行可视化处理的内容，并且该系统对于视频数据压缩仍有改进的空间。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种视频数据管理方法及系统，生成更新后的视频数据能够具有较好的可视化显示效果，在构建智能驾驶系统体系的过程中，还能够根据算法分析需求针对性的进行可视化处理，使得更新后的视频数据能够用于帮助进行算法分析。
[0005]本专利技术中的一种视频数据管理方法，包括：获取第一视频数据；解析第一视频数据，获得连续的多个第一视频帧数据；将多个第一视频帧数据编码并存储数据；将存储数据解码，获得多个第二视频帧数据；基于多个第二视频帧数据，根据算法分析需求，进行可视化处理；生成更新后的视频数据。
[0006]进一步，将多个第一视频帧数据编码并存储数据，具体为：利用OpenCV将多个第一视频帧数据通过cv::Mat编码并存储数据；
将存储数据解码，获得多个第二视频帧数据，具体为：将存储数据通过cv::Mat解码，获得多个第二视频帧数据。
[0007]进一步，所述算法分析需求包括：语义分割数据需求、设备的目标显示类型需求和框图类型显示需求。
[0008]进一步，基于多个第二视频帧数据，根据算法分析需求，进行可视化处理，包括：根据算法分析对于语义分割数据需求，在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据；根据算法分析对于设备的目标显示类型需求，切换视频帧数据类型；根据算法分析对于框图类型显示需求，在切换类型后的视频帧数据上绘制框图。
[0009]进一步，根据算法分析对于语义分割数据需求，在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据，包括：根据算法分析需求，判断全局语义分割数据是否需要显示；若是，则根据多个第二视频帧数据获取对应的语义分割数据，并将第二视频帧数据与对应的语义分割数据进行图像叠加融合的方式组成新的视频帧数据；若否，则不在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据。
[0010]进一步，根据算法分析对于设备的目标显示类型需求，切换视频帧数据类型，包括：判断算法分析设备的目标显示类型，将视频帧数据切换为滤波前数据、滤波后数据或者3Dbox数据。
[0011]进一步，根据算法分析对于框图类型显示需求，在切换类型后的视频帧数据上绘制框图，包括：对移动目标、道路道线、静态目标和可行区域分别进行解析，获得移动目标框图、道路道线框图、静态目标框图和可行区域框图在切换类型后的视频帧数据上对应的点集；根据算法分析需求，判断移动目标框图、道路道线框图、静态目标框图和可行区域框图是否需要显示，通过图像绘制的方式将需要显示的移动目标框图、道路道线框图、静态目标框图和/或可行区域框图绘制在切换类型后的视频帧数据上。
[0012]进一步，获取第一视频数据，包括：获取原始视频数据；采用265压缩编码将初始数据格式编码为H265数据格式，获得第一视频数据。
[0013]本专利技术中的一种视频数据管理系统，包括：数据获取模块，用于获取第一视频数据；解析模块，用于解析第一视频数据并获得连续的多个第一视频帧数据；编码及存储模块，用于将多个第一视频帧数据编码并存储数据；解码模块，用于将存储数据解码并获得多个第二视频帧数据；可视化处理模块，用于基于多个第二视频帧数据并根据算法分析需求进行可视化
处理；更新模块，用于生成更新后的视频数据。
[0014]进一步，所述可视化处理模块，用于根据算法分析对于语义分割数据需求在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据、根据算法分析对于设备的目标显示类型需求切换视频帧数据类型以及根据算法分析对于框图类型显示需求在切换类型后的视频帧数据上绘制框图。
[0015]本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术将第一视频数据解析为连续的多个第一视频帧数据，再分别对多个第一视频帧数据编码、解码以及可视化处理，编码后存储使得数据量减小，减小存储占用空间，并且解码后能够根据算法分析需求，针对性的分别对每个视频帧数据进行相应的可视化处理，使得更新后的视频数据能够适用于不同需求的算法分析，从而能够在构建智能驾驶系统体系的过程中用于帮助进行算法分析，同时，更新后的视频数据是由一个个可视化处理后的视频帧数据组合生成，能够使得更新后的视频数据的可视化效果更好，防止出现叠加图像错位或者框图偏离的情况；（2）本专利技术通过cv::Mat编码并存储数据，数据经编码后数据量小，存储占用空间小，能够提升数据转发速度，便于后续解码进行可视化显示处理；将存储数据通过cv::Mat解码，获得多个第二视频帧数据，第二视频帧数据相对于对应的第一视频帧数据，图像失真小，在此基础上进行可视化处理，处理后的图像质量高，生成更新后的视频数据能够具有较好的可视化显示效果；（3）本专利技术通过根据算法分析的语义分割数据需求、设备的目标显示类型需求和框图类型显示需求，分别执行相应的可视化处理，使得经过处理后生成更新后的视频数据，能够适用于不同需求的算法分析。
[0016]（4）本专利技术将原始视频数据编码为H265数据格式能够减小数据量，能够实现更快的数据转发，还可以减少存储占用空间，并且能够提高视频数据管理方法及系统的通用性，使其适用于不同格式的原始视频数据。
附图说明
[0017]为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本专利技术提供如下附图进行说明：图1为本专利技术的流程示意图；图2为本专利技术的细化步骤的流程示意图；图3为本专利技术的进一步细化步骤的流程示意图；图4为本专利技术的视频数据管理系统的结构框图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频数据管理方法，其特征在于，包括：获取第一视频数据；解析第一视频数据，获得连续的多个第一视频帧数据；将多个第一视频帧数据编码并存储数据；将存储数据解码，获得多个第二视频帧数据；基于多个第二视频帧数据，根据算法分析需求，进行可视化处理；生成更新后的视频数据。2.根据权利要求1所述的视频数据管理方法，其特征在于，将多个第一视频帧数据编码并存储数据，具体为：利用OpenCV将多个第一视频帧数据通过cv::Mat编码并存储数据；将存储数据解码，获得多个第二视频帧数据，具体为：将存储数据通过cv::Mat解码，获得多个第二视频帧数据。3.根据权利要求1所述的视频数据管理方法，其特征在于，所述算法分析需求包括：语义分割数据需求、设备的目标显示类型需求和框图类型显示需求。4.根据权利要求3所述的视频数据管理方法，其特征在于，基于多个第二视频帧数据，根据算法分析需求，进行可视化处理，包括：根据算法分析对于语义分割数据需求，在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据；根据算法分析对于设备的目标显示类型需求，切换视频帧数据类型；根据算法分析对于框图类型显示需求，在切换类型后的视频帧数据上绘制框图。5.根据权利要求4所述的视频数据管理方法，其特征在于，根据算法分析对于语义分割数据需求，在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据，包括：根据算法分析需求，判断全局语义分割数据是否需要显示；若是，则根据多个第二视频帧数据获取对应的语义分割数据，并将第二视频帧数据与对应的语义分割数据进行图像叠加融合的方式组成新的视频帧数据；若否，则不在各个第二视频帧数据上叠加融合语义分割数据。6.根据权利要求4所述的视频数据管理方法，其特征在于，根据算法分析对于设备的目标显示...

【专利技术属性】
技术研发人员：董一江，骆科华，江浩，丛伟伦，陈亮，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：