【技术实现步骤摘要】
一种基于数字信号处理器的视频内容比对方法
本专利技术涉及视频检测
,特别是涉及一种基于数字信号处理器的视频内容比对方法。
技术介绍
随着网络和通信技术的发展,视频应用已经被推广到各个领域,其制作与传播亦无技术门槛,造成视频容量激增、内容泛滥。同时,作为文化和意识形态传播媒介,视频恶意攻击事件频发,对视频监管技术的要求进一步提高。在诸多的监管与检测方法中,视频内容监管可以对视频进行深度检测,是视频监管领域中最为彻底的监管手段。然而,视频内容监管的实现面临许多问题,主要原因有二:其一、视频有严格的时基要求,这就要求视频处理器具有较高的实时处理能力,能够严格按照视频的时基进行同步处理。但是,基于x86架构服务器的视频内容分析很难满足实时性要求。其二、视频具有数据量大的特征,在海量视频数据时代,现有技术的视频内容分析设备很难满足对大量视频数据的内容分析。如何在同等监管容量情况下减小庞大的内容分析设备体积,从而研制出大容量、小体积、低功耗的视频内容分析设备,也是基于内容的视频分析方法要解决的问题。鉴于以上两个主要问题的存在,视频内容分析的研究尚停留在理论水平和试验阶段。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是利用多指令流多数据流(MIMD)处理结构和松耦合存储结构并行处理大规模视频数据,降低视频算法的时间复杂度。同时采用多路码流负载均衡调度策略与并行视频处理算法相结合的方式保证视频内容分析的实时性要求,并且将多路多核DSP应用于实时视频内容分析比对中。用以解决现有技术的视频内容分析设备不能满足实时性、大容量、小体积、低功耗要求的问题。为解决上述技术问题,本专利 ...
【技术保护点】
一种基于数字信号处理器的视频内容比对方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:接收网络传输的多频道视频码流数据和多频道标准视频码流数据;根据多频道视频码流数据和多频道标准视频码流数据携带的频道信息,解复用为单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据,并根据负载均衡调度策略向各个数字信号处理器模块转发单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据;每个数字信号处理器模块解码接收到的视频码流数据和标准视频码流数据,获取视频码流数据中的视频数据的关键帧图像序列,以及标准视频码流数据中的标准视频数据的关键帧图像序列;所述数字信号处理器模块提取视频数据和标准视频数据的关键帧图像序列的特征,以得到视频数据的特征向量序列和标准视频数据的特征向量序列;基于所述数字信号处理器模块提取的视频数据和标准视频数据的关键帧图像序列的特征,确定同步的视频数据和标准视频数据;在同步的视频数据和标准视频数据中,计算视频数据的特征向量序列和标准视频数据的特征向量序列的相似度;若所述相似度大于预设的相似度阈值,则视频码流数据和标准视频码流数据的内容相同;若所述相似度小于或等于预设的相似度阈值,则视频码流数据和标准视频码流数据的 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于数字信号处理器的视频内容比对方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:接收网络传输的多频道视频码流数据和多频道标准视频码流数据;根据多频道视频码流数据和多频道标准视频码流数据携带的频道信息,解复用为单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据,并根据负载均衡调度策略向各个数字信号处理器模块转发单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据;每个数字信号处理器模块解码接收到的视频码流数据和标准视频码流数据,获取视频码流数据中的视频数据的关键帧图像序列,以及标准视频码流数据中的标准视频数据的关键帧图像序列;所述数字信号处理器模块提取视频数据和标准视频数据的关键帧图像序列的特征,以得到视频数据的特征向量序列和标准视频数据的特征向量序列;基于所述数字信号处理器模块提取的视频数据和标准视频数据的关键帧图像序列的特征,确定同步的视频数据和标准视频数据;在同步的视频数据和标准视频数据中,计算视频数据的特征向量序列和标准视频数据的特征向量序列的相似度;若所述相似度大于预设的相似度阈值,则视频码流数据和标准视频码流数据的内容相同;若所述相似度小于或等于预设的相似度阈值,则视频码流数据和标准视频码流数据的内容不相同。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据负载均衡调度策略向各个数字信号处理器模块转发单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据,包括:预先设置各个数字信号处理器模块的优先级,为状态参数为空闲的且优先级最高的数字信号处理器模块转发所述单频道视频码流数据和单频道标准视频码流数据;其中数字信号处理器模块处理的数据量小于预定值时状态参数为空闲。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数字信号处理器模块提取视频数据和标准视频数据的关键帧图像序列的特征,包括:在所述关键帧图像序列中读取一帧图像数据,作为当前图像数据;从空域上,采用改进的单尺寸SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)算法提取所述当前图像数据中的特征点并计算特征点的特征向量;其中,所述改进的单尺寸SIFT算法是指在提取特征点时仅进行单尺寸DoG(DifferenceofGaussian)图像数据的多尺度处理;将所述当前图像数据分为左上、右上、左下、右下4个区域;在时域上,从所述图像序列中读取当前图像数据的前3帧图像数据,并获得所述前3帧...
【专利技术属性】
技术研发人员:党静雅,韩暋,贾凡,龚飞,王宗超,张丽君,伊然,熊永革,贾伟,兰波,
申请(专利权)人:北京航天测控技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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