一种视频智能分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种视频智能分析方法及装置，属于视频监控技术领域。所述方法包括：A.对视频流中的视频帧进行多种类型的视频分析，得到所述视频帧的多种特征信息，其中，每种特征信息对应一种类型的视频分析；B.根据所述多种特征信息，获取所述视频帧的信任度；C.将所述视频流中信任度大于预设的信任度阈值的视频帧进行存储，或者，将所述视频流中的视频帧以及对应的信任度进行存储。本发明专利技术能够在不增加硬件成本的前提下，提高视频分析的效率和搜索结果的完整性。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频监控领域，尤其涉及一种视频智能分析方法及装置。
技术介绍
随着高清视频的广泛应用，当前的视频图像搜索，更多的是依赖于视频智能分析。要想从海量的录像数据中搜索到目标图像，并且达到快速、完整的目的，对视频分析算法提出了更高的要求。目前的视频分析算法受限于硬件资源、算法复杂度等因素，对海量的高清视频进行智能分析，需要较长的时间。解决的主要手段是通过不断优化视频分析算法，来提高不同场景的适应能力，从而快速、准确的搜索目标。但是，对视频分析算法进行优化，提高算法准确度，常常以更高的算法复杂度为代价，相应的增加了性能负荷，一定程度上影响到了快速·1搜索的性能要求；而且，每种视频分析算法都有其限制和适用场景，无法保证搜索结果的完整性。同时，硬件的计算能力和成本也是无法回避的因素。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种视频智能分析方法及装置，在不增加硬件成本的前提下，能够提高视频分析的效率和搜索结果的完整性。为实现上述目的，本专利技术提供技术方案如下一种视频智能分析方法，应用于视频监控系统中，包括如下步骤A、对视频流中的视频帧进行多种类型的视频分析，得到所述视频帧的多种特征信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频智能分析方法，应用于视频监控系统中，其特征在于，包括如下步骤：A、对视频流中的视频帧进行多种类型的视频分析，得到所述视频帧的多种特征信息，其中，每种特征信息对应一种类型的视频分析；B、根据所述多种特征信息，获取所述视频帧的信任度；C、将所述视频流中信任度大于预设的信任度阈值的视频帧进行存储，或者，将所述视频流中的视频帧以及对应的信任度进行存储。

【技术特征摘要】
1.一种视频智能分析方法，应用于视频监控系统中，其特征在于，包括如下步骤 A、对视频流中的视频帧进行多种类型的视频分析，得到所述视频帧的多种特征信息，其中，每种特征信息对应一种类型的视频分析； B、根据所述多种特征信息，获取所述视频帧的信任度； C、将所述视频流中信任度大于预设的信任度阈值的视频帧进行存储，或者，将所述视频流中的视频帧以及对应的信任度进行存储。2.如权利要求I所述的视频智能分析方法，其特征在于所述多种类型的视频分析包括目标检测和运动检测，所述目标检测对应的特征信息为视频帧中目标尺寸大于目标尺寸阈值的目标数目，所述运动检测对应的特征信息为视频帧感兴趣区域的亮度变化率。3.如权利要求2所述的视频智能分析方法，其特征在于，所述步骤A包括 对视频帧进行目标检测，获取视频帧中的目标信息，并获取目标尺寸大于目标尺寸阈值的目标数目； 对目标数目大于O的视频帧进行运动检测，获取视频帧中感兴趣区域的亮度变化率。4.如权利要求3所述的视频智能分析方法，其特征在于，所述步骤A还包括 对视频帧进行拌线检测，根据拌线检测结果以及预设的训练机制对视频帧进行训练，获取目标尺寸阈值以及亮度变化率阈值。5.如权利要求3所述的视频智能分析方法，其特征在于，所述步骤B包括 获取统计周期为N帧的统计窗口中，视频帧的亮度变化率大于亮度变化率阈值的视频帧数目n，并获取时间轴信任度T=n/N，其中，N为大于I的整数； 获取当前视频帧的移动量信任度C=L*T，所述移动量信任度用于表征视频帧的信任度，其中，L为当前视频帧的亮度变化率。6.如权利要求3所述的视频智能分析方法，其特征在于，所述步骤B包括 获取统计周期为N帧的统计窗口中，视频帧的亮度变化率大于亮度变化率阈值的视频帧数目n，并获取时间轴信任度T=n/N，其中，N为大于I的整数； 获取当前视频帧的目标空间信任度R = (V-S)/S，其中，V为目标尺寸，S为目标尺寸阈值； 获取当前视频帧的移动量信任度C=L*T*R，所述移动量信任度用于表征视频帧的信任度，其中，L为当前视频帧的亮度变化率。7.一种视频智能分析装置，应用于视频监控系统中，其特征在于，包括 视频分析单元，用于对视频流中的视频帧进行多种类型的视频...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴坚，周斌，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：