【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉，尤其涉及一种动态视频内容编码检索方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、资产管理技术数字化使企业和组织面临的视频数据急剧增加，如果采用直接上传这些大量的视频数据到服务器的方式，不仅对存储效率来说是个巨大挑战，同时也会对网络传输造成巨大的压力。因此资产管理技术的发展方向是需要有效地捕获、存储和处理这些视频流数据视频，并做到高效的检索。监控视频往往是时间较长的连续序列，通常占用较大的存储，这对存储设备容量要求极高，并且由于内存的限制，一般需要定期清理或覆盖旧的监控视频，这样不利于有效信息的存储。另外由于监控区域在长时间情况下通常是稳定的，所以监控内容通常在较长时间内没有显著变化，重复信息较多，这就导致监控内容发生变化时难以察觉，给监控人员对重要事件发生时及时采取行动带来困难。监控系统很难对监控视频中重要事件提供准确的提醒，因此在海量视频数据中检索重要信息有非常大的难度。所以，如何高效的监控视频流数据并进行实时处理成为一个亟待解决的问题，这...
【技术保护点】
1.一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述关键帧提取模型为长短期记忆网络模型，对原始视频进行视频压缩。
3.如权利要求1所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述特征提取模型为生成对抗网络模型，包括生成器和判别器。
4.如权利要求3所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述生成器生成逼真的视频帧，并提取视频帧中间层的表示作为关键帧特征。
5.如权利要求3所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，通过交替训练生成器和判别器来优化
<...【技术特征摘要】
1.一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述关键帧提取模型为长短期记忆网络模型，对原始视频进行视频压缩。
3.如权利要求1所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述特征提取模型为生成对抗网络模型，包括生成器和判别器。
4.如权利要求3所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，所述生成器生成逼真的视频帧，并提取视频帧中间层的表示作为关键帧特征。
5.如权利要求3所述的一种动态视频内容编码检索方法，其特征是，通过交替训练生成器和判别器来优化网络权重。
6.如权利要求1所述的一种动态视频内容编码检...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴波，赵志杰，庞瑞英，康潇，杨明静，王少华，聂秀山，尹义龙，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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