一种检索视频的方法及设备与流程

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种检索视频的方法及设备。

背景技术：

网络硬盘录像机(networkvideorecorder，nvr)主要提供预览、录像和回放的功能；在回放时由于录像时长较长、数据量大，若想通过回放全部录像找到特定的人物或事件难度很大。因此，nvr的智能后检索功能在实际应用中非常重要，它可以帮用户筛选出用户所需的关键视频。

然而，传统的检索方法占用了大量资源，检索过程复杂，浪费了大量时间，不能准确地检索到用户所需的关键视频。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了一种检索视频的方法及设备，以解决传统的检索方法占用了大量资源，检索过程复杂，浪费了大量时间，不能准确地检索到用户所需的关键视频的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种检索视频的方法，包括：

获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据；

从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；

获取每个所述目标数据对应的时间段；

从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

进一步地，所述智能数据包括从所述原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息；所述图像信息包括所述对象的矩形的大小和位置。

进一步地，为了提升检索的速度，并准确地获取到符合预设检索条件的目标数据，进而准确地检索到用户所需的目标视频，当预设检索条件用于越界检测时，从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据包括：

在预设区域中确定警戒线；所述警戒线用于判断每个所述对象是否越界；

基于所述警戒线确定越界的第一对象，并获取所述第一对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据；所述第一对象为每个所述对象中跨越所述警戒线的对象。

进一步地，为了准确地确定越界的对象，进而准确地获取到越界的对象在跨越警戒线的过程中所对应的目标数据，基于所述警戒线确定越界的第一对象，并获取所述第一对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据包括：

基于所述警戒线以及每个所述图像信息，确定第一图像信息；所述第一图像信息为运动方向与预设越界方向相同的对象所对应的图像信息；所述预设越界方向用于表示跨越所述警戒线的方向；

基于所述第一图像信息，剔除与所述警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息；

计算第二对象对应的矩形与所述警戒线之间的向量夹角，并基于所述向量夹角判断所述第二对象是否越界；所述第二对象为所述第二图像信息对应的对象；

当判断结果为所述第二对象越界时，获取所述第二对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据。

当所述预设检索条件用于区域入侵检测时，所述从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据包括；

获取预设的警戒区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述警戒区域，确定与所述警戒区域重叠的目标矩形；

获取所述目标矩形对应的对象在入侵所述警戒区域时对应的目标数据。

当所述预设检索条件用于移动检测时，所述从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据包括；

获取预设的移动检测区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述移动检测区域，确定第三对象；所述第三对象为每个所述对象中在所述移动检测区域移动的对象；

获取所述第三对象移动时对应的目标数据。

进一步地，为了便于用户查看检索得到的目标视频，本申请还包括：

基于每个所述目标视频以及所述原始视频，生成每个所述目标视频对应的智能事件；所述智能事件用于表示所述目标视频对应的对象在所述目标视频对应的目标时间段内发生的事件；

基于所述原始视频，绘制并标记每个所述智能事件对应的进度条。

进一步地，为了便于用户直观地查看发生的智能事件，本申请还包括：基于每个所述智能事件生成智能事件列表，并在预设显示区域显示所述智能事件列表。

本发明实施例的第二方面提供了一种检索视频的设备，该设备包括：

第一获取单元，获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据；

第二获取单元，用于从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；

第三获取单元，用于获取每个所述目标数据对应的时间段；

提取单元，用于从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

所述智能数据包括从所述原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息；所述图像信息包括所述对象的矩形的大小和位置。

进一步地，所述第二获取单元包括：

第一确定单元，用于在预设区域中确定警戒线；所述警戒线用于判断每个所述对象是否越界；

第二确定单元，用于基于所述警戒线确定越界的第一对象，并获取所述第一对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据；所述第一对象为每个所述对象中跨越所述警戒线的对象。

进一步地，当所述预设检索条件用于越界检测时，所述第二确定单元具体用于：

基于所述警戒线以及每个所述图像信息，确定第一图像信息；所述第一图像信息为运动方向与预设越界方向相同的对象所对应的图像信息；所述预设越界方向用于表示跨越所述警戒线的方向；

基于所述第一图像信息，剔除与所述警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息；

计算第二对象对应的矩形与所述警戒线之间的向量夹角，并基于所述向量夹角判断所述第二对象是否越界；所述第二对象为所述第二图像信息对应的对象；

当判断结果为所述第二对象越界时，获取所述第二对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据。

进一步地，当所述预设检索条件用于区域入侵检测时，所述第二获取单元具体用于：

获取预设的警戒区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述警戒区域，确定与所述警戒区域重叠的目标矩形；

获取所述目标矩形对应的对象在入侵所述警戒区域时对应的目标数据。

进一步地，当所述预设检索条件用于移动检测时，所述第二获取单元具体用于：

获取预设的移动检测区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述移动检测区域，确定第三对象；所述第三对象为每个所述对象中在所述移动检测区域移动的对象；

获取所述第三对象移动时对应的目标数据。

进一步地，所述设备还包括：

第一生成单元，用于基于每个所述目标视频以及所述原始视频，生成每个所述目标视频对应的智能事件；所述智能事件用于表示所述目标视频对应的对象在所述目标视频对应的目标时间段内发生的事件；

绘制单元，用于基于所述原始视频，绘制并标记每个所述智能事件对应的进度条。

进一步地，所述设备还包括：

第二生成单元，用于基于每个所述智能事件生成智能事件列表，并在预设显示区域显示所述智能事件列表。

本发明实施例的第三方面提供了另一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现以下步骤：

获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据；

从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；

获取每个所述目标数据对应的时间段；

从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据；

从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；

获取每个所述目标数据对应的时间段；

从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

本申请实施例提供的一种检索视频的方法及设备具有以下有益效果：

本申请实施例，通过获取待检索的智能数据；从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；获取每个所述目标数据对应的时间段；从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。上述方式，检索视频的设备对获取到的智能数据进行检索，得到符合条件的目标数据；进而根据该目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频。智能数据是对原始视频进行预处理后得到的数据，该智能数据中包含从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括每个对象的矩形的大小和位置；检索视频的设备不用直接分析原始视频，而是基于这些智能数据进行检索，由于智能数据的数据量小，大大减少了资源占用率，检索过程简单，节省了检索时间，加快了检索速度；且根据符合条件的目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频，使得检索到的目标视频更准确。进一步地，本申请中当预设检索条件用于不同的场景检测时，用户可根据实际情况绘制不同的检索区域，使得检索更方便，检索结果更灵活。进一步地，本申请中以智能事件以及智能事件列表形式展示检索结果，更方便用户查看。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的一种检索视频的方法的实现流程图；

图2是本申请提供的任一对象所对应的矩形示意图；

图3是本申请一实施例提供的矩形与警戒线之间构成的向量夹角的示意图；

图4是本申请另一实施例提供的一种检索视频的方法的实现流程图；

图5是本申请一实施例提供的一种检索视频的设备的示意图。

图6是本申请另一实施例提供的一种设备的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种检索视频的方法的示意流程图。本实施例中检索视频的方法的执行主体为检索视频的设备，该设备包括但不限于网络硬盘录像机(networkvideorecorder，nvr)、手机、计算机、智能移动终端等。本实施例中以nvr为例进行说明。如图1所示的检索视频的方法可包括：

s101：获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据。

nvr获取待检索的智能数据；智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据。具体地，待检索的智能数据可以是由网络摄像机(ipcamera，ipc)、手机、相机等智能设备对原始视频进行预处理后得到的数据，这些智能设备将得到的智能数据发送至检索视频的设备，如发送给nvr；nvr接收这些智能设备发送的待检索的智能数据。获取待检索的智能数据也可以是，独立的图像处理装置、程序从存储器中读取到已有的原始视频，并对原始视频进行预处理得到待检索的智能数据。

本实施例以ipc为例进行说明nvr如何获取待检索的智能数据。具体地，ipc产生原始视频，如原始监控录像等，ipc对原始视频中的每一帧图像进行识别处理，得到待检索的智能数据。例如，得到每秒15帧左右的智能数据，此处仅为示例性说明，对此不做限定。ipc对原始视频中的图像进行识别处理包括识别每帧图像中的对象，例如，识别出这些图像中的人、树木、车辆、障碍物等；获取识别到的每个对象对应的图像信息，图像信息包括各个对象的矩形的大小和位置。ipc将得到的智能数据发送至与其关联的nvr；nvr接收ipc发送的待检索的智能数据。进一步地，nvr可为发送智能数据的ipc设置设备标识信息，用于标识该ipc设备。

s102：从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据。

nvr从智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据。具体地，智能数据可以包括从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括各个对象的矩形的大小和位置。其中，各个对象的矩形的大小视情况而定，其可以比该对象大，也可以比该对象小，以实际实施为准，对此不做限定；各个对象的矩形的位置可用于表示各个对象的位置。当预设检索条件用于越界检测时，nvr可在预设区域中确定警戒线，该警戒线用于判断每个对象是否越界；nvr获取越界的对象在跨越该警戒线的过程中所对应的目标数据。当预设检索条件用于区域入侵检测时，nvr获取预设的警戒区域，基于每个对象对应的矩形以及该警戒区域，确定入侵对象，并获取入侵的对象在入侵该警戒区域时对应的目标数据。当预设检索条件用于移动检测时，nvr获取预设的移动检测区域，基于每个对象对应的矩形以及该移动检测区域，确定在移动检测区域移动的对象，并获取移动的对象在移动时对应的目标数据。

进一步地，为了提升检索的速度，并准确地获取到符合预设检索条件的目标数据，进而准确地检索到用户所需的目标视频，当预设检索条件用于越界检测时，s102可以包括s1021-s1022；当预设检索条件用于区域入侵检测时，s102可以包括s1023-s1025；当预设检索条件用于移动检测时，s102可以包括s1026-s1028，具体如下：

s1021：在预设区域中确定警戒线；所述警戒线用于判断每个所述对象是否越界。

智能数据可以包括从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括各个对象的矩形的大小和位置，可以理解为该对象对应的矩形可表示该对象的大小和位置。当预设检索条件用于越界检测时，nvr在预设区域中确定警戒线。具体地，预设区域为预先设置的检索区域，用户可基于nvr设备在该区域中绘制警戒线，该警戒线用于判断每个对象是否越界；换句话说，该警戒线可判断出哪些对象进行了越界。

s1022：基于所述警戒线确定越界的第一对象，并获取所述第一对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据；所述第一对象为每个所述对象中跨越所述警戒线的对象。

nvr基于警戒线确定越界的第一对象，并获取第一对象在跨越警戒线的过程中所对应的目标数据。其中，第一对象指从原始视频中识别出的所有对象中跨越该警戒线的对象。具体地，智能数据可以包括从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括各个对象的矩形的大小和位置。nvr基于智能数据中包含的这些信息以及该警戒线，确定跨越了该警戒线的对象。例如，先根据该警戒线、每个对象对应的位置信息，每个对象对应的图像信息，确定哪些对象的运动方向与预设跨界方向相同，并获取这些对象对应的图像信息；进一步地，剔除与警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到新的图像信息；计算这些对象信息对应的对象对应的矩形与警戒线之间的向量夹角，根据该向量夹角判断这些对象是否越界，当判断结果为越界时，获取越界的对象在跨越警戒线的过程中所对应的目标数据。

进一步地，为了准确地确定越界的对象，进而准确地获取到越界的对象在跨越警戒线的过程中所对应的目标数据，s1022可以包括s10221-s10224，具体如下：

s10221：基于所述警戒线以及每个所述图像信息，确定第一图像信息；所述第一图像信息为运动方向与预设越界方向相同的对象所对应的图像信息；所述预设越界方向用于表示跨越所述警戒线的方向。

nvr基于警戒线以及每个图像信息，确定第一图像信息。其中，第一图像信息为运动方向与预设越界方向相同的对象所对应的图像信息；预设越界方向用于表示跨越警戒线的方向。例如，预设越界方向可以为从警戒线左边跨越到该警戒线的右边，或者从警戒线右边跨越到该警戒线的左边，或者既包含从警戒线左边跨越到该警戒线的右边，也包含从警戒线右边跨越到该警戒线的左边，对此不做限定。

具体地，每个对象在每个时刻对应的位置信息可由该对象对应的矩形体现，nvr分析每个对象在连续的n个时刻分别对应的矩形的中心点，得到每个对象的运动轨迹；根据每个对象的运动轨迹确定每个对象的运动方向，进而判断每个对象的运动方向与预设跨界方向是否相同；获取运动方向与预设跨界方向相同的对象所对应的图像信息，即获取第一图像信息。

s10222：基于所述第一图像信息，剔除与所述警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息。

nvr基于第一图像信息，剔除与警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息。具体地，nvr判断第一图像信息对应的对象中有哪些对象与警戒线不相交，并从第一图像信息中剔除这些不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息。判断某个对象是否与警戒线相交可以是通过判断该对象对应的矩形是否与该警戒线相交，当该对象对应的矩形与该警戒线相交时，判断该对象与该警戒线相交；当该对象对应的矩形与该警戒线不相交时，判断该对象与该警戒线不相交。如图2所示，左右两边带有坐标的矩形为某个对象所对应的矩形，该对象对应的矩形四周划分出4个区域，分别为区域1、区域2、区域3、区域4。若警戒线位于这4个区域内时，判断该矩形对应的对象与警戒线不相交；否则，判断该矩形对应的对象与警戒线可能相交，进而继续执行下面的流程进行判断。值得说明的是，判断警戒线与该对象对应的矩形是否相交时，根据实际的警戒线的长度进行判断，即不能因为警戒线的延长线与该对象对应的矩形相交，就判断为该对象与警戒线相交。

s10223：计算第二对象对应的矩形与所述警戒线之间的向量夹角，并基于所述向量夹角判断所述第二对象是否越界；所述第二对象为所述第二图像信息对应的对象。

nvr计算第二对象对应的矩形与警戒线之间的向量夹角，并基于该向量夹角判断第二对象是否越界；其中，第二对象为第二图像信息对应的对象。如图3所示，选取警戒线的一个端点以及第二对象对应的矩形的四个顶点，绘制得到四个向量线段，进而得到四个向量夹角；根据向量外积计算每个向量夹角的方向性；可理解为判断每个向量夹角的方向位于警戒线的上方还是下方；当四个向量夹角的方向均相同时，判断该对象未越界；当四个向量夹角的方向有不同时，判断该对象越界。如图3所示，左边的对象所对应的矩形区域构成的四个向量夹角，其中三个向量夹角位于警戒线的上方，一个向量夹角位于该警戒线的下方，右边的对象所对应的矩形构成的四个向量夹角均位于警戒线的上方。

s10224：当判断结果为所述第二对象越界时，获取所述第二对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据。

当判断结果为第二对象越界时，nvr获取该第二对象在跨越该警戒线的过程中所对应的目标数据。当判断结果为第二对象未越界时，nvr对该对象不做任何处理。具体地，当判断结果为第二对象越界时，nvr获取第二对象在开始跨越警戒线前、跨越警戒线时以及刚好跨越警戒线后分别对应的数据，并将这些数据记为该第二对象在跨越警戒线的过程中所对应的目标数据。目标数据可以包括第二对象在跨越警戒线的过程中的不同时刻对应的位置信息、图像信息、矩形等。

s1023：获取预设的警戒区域。

当预设检索条件用于区域入侵检测时，nvr获取预设的警戒区域。具体地，警戒区域可以为用户基于nvr设备绘制的警戒区域，可用于判断是否有对象入侵该警戒区域。

s1024：基于每个所述对象的矩形以及所述警戒区域，确定与所述警戒区域重叠的目标矩形。

nvr基于每个对象对应的矩形以及预设的警戒区域，确定与该警戒区域重叠的目标矩形。具体地，判断每个对象对应的矩形是否与警戒区域有重叠，当某个对象对应的矩形与警戒区域有重叠时，将该对象所对应的矩形标记为目标矩形。这里的重叠包括部分重叠以及全部重叠，可以理解为只要某个对象所对应的矩形与警戒区域有部分重叠或者全部重叠时，都判定该对象入侵了该警戒区域；也可以理解为该目标矩形为进行了区域入侵的对象所对应的矩形。具体地，判断每个对象对应的矩形是否与警戒区域有重叠的方法可以是，判断每个对象对应的矩形的四个顶点是否全部位于警戒区域内。当四个顶点都在警戒区域内时，判断该对象对应的矩形与警戒区域全部重叠；当四个顶点都没有在警戒区域内时，判断该对象对应的矩形与警戒区域未重叠；当四个顶点部分在警戒区域内时，判断该对象对应的矩形与警戒区域部分重叠。

s1025：获取所述目标矩形对应的对象在入侵所述警戒区域时对应的目标数据。

nvr获取目标矩形对应的对象在入侵警戒区域时对应的目标数据。具体地，nvr获取目标矩形对应的对象在开始入侵该警戒区域前、入侵该警戒区域时以及离开该警戒区域时分别对应的数据，并将这些数据记为该对象在入侵警戒区域的过程中所对应的目标数据。目标数据可以包括目标矩形对应的对象在入侵警戒区域的过程中的不同时刻对应的位置信息、图像信息、矩形等。

s1026：获取预设的移动检测区域。

当预设检索条件用于移动检测时，nvr获取预设的移动检测区域。具体地，移动检测区域可以为用户基于nvr设备绘制的移动检测区域，可用于判断是否有对象在该移动检测区域中移动。其中，移动检测区域的数量不做限定，例如绘制16个移动检测区域，此处仅为示例性说明，对此不做限定。

s1027：基于每个所述对象的矩形以及所述移动检测区域，确定第三对象；所述第三对象为每个所述对象中在所述移动检测区域移动的对象。

nvr基于每个对象对应的矩形以及预设的移动检测区域，确定第三对象；其中，第三对象为在预设的移动检测区域移动的对象。具体地，nvr判断对象每个对象是否移动，剔除掉静止的对象；进一步判断移动的对象所对应的矩形与预设的移动检测区域是否相交。当移动的对象所对应的矩形与预设的移动检测区域相交时，判定该对象在预设的移动检测区域移动；当移动的对象所对应的矩形与预设的移动检测区域不相交时，判定该对象未在预设的移动检测区域移动。

s1028：获取所述第三对象移动时对应的目标数据。

nvr获取第三对象移动时对应的目标数据。具体地，nvr获取第三对象在移动检测区域中移动前、移动时以及刚完成移动后分别对应的数据，并将这些数据记为第三对象在移动检测区域移动的过程中所对应的目标数据。目标数据可以包括第三对象在移动检测区域移动过程中的不同时刻对应的位置信息、图像信息、矩形等。

s103：获取每个所述目标数据对应的时间段。

nvr获取每个目标数据对应的时间段。目标数据中包含了不同对象在不同场景不同时刻对应的图像信息，可获取这些时刻中的起始时刻以及结束时刻，计算得到该目标数据对应的时间段。

s104：从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

nvr从原始视频中提取每个时间段对应的目标视频。具体地，nvr中预先存储有原始视频，根据每个目标数据对应的时间段在原始视频中提取出不同的目标视频。

本申请实施例，通过获取待检索的智能数据；从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；获取每个所述目标数据对应的时间段；从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。上述方式，检索视频的设备对获取到的智能数据进行检索，得到符合条件的目标数据；进而根据该目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频。智能数据是对原始视频进行预处理后得到的数据，该智能数据中包含从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括每个对象的矩形的大小和位置；检索视频的设备不用直接分析原始视频，而是基于这些智能数据进行检索，由于智能数据的数据量小，大大减少了资源占用率，检索过程简单，节省了检索时间，加快了检索速度；且根据符合条件的目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频，使得检索到的目标视频更准确。进一步地，本申请中当预设检索条件用于不同的场景检测时，用户可根据实际情况绘制不同的检索区域，使得检索更方便，检索结果更灵活。

请参见图4，图4是本发明另一实施例提供的一种检索视频的方法的示意流程图。本实施例中检索视频的方法的执行主体为检索视频的设备，该设备包括但不限于网络硬盘录像机、手机、计算机、智能移动终端等。本实施例中以nvr为例进行说明。

本实施例与上一实施例的区别为s205-s206，本实施例中s201-s204与上一实施例中的s101-s104完全相同，具体请参阅上一实施例中s101-s104的相关描述，此处不赘述。

进一步地，为了便于用户查看检索得到的目标视频，在s204之后还包括s205-s206，具体如下：

s205：基于每个所述目标视频以及所述原始视频，生成每个所述目标视频对应的智能事件；所述智能事件用于表示所述目标视频对应的对象在所述目标视频对应的目标时间段内发生的事件。

nvr基于每个目标视频以及原始视频，生成每个目标视频对应的智能事件；其中，智能事件用于表示该目标视频对应的对象在该目标视频对应的目标时间段内发生的事件。具体地，nvr基于目标视频对应的时间段在原始视频中截取该时间段前后各m秒的视频，并基于截取到的视频以及目标视频生成该目标视频对应的智能事件。该目标视频对应的时间段前后各加上m秒生成该目标视频对应的目标时间段。该智能事件可用于表示该目标视频对应的对象在该目标视频对应的目标时间段内发生的越界事件、区域入侵事件、移动检测区域移动事件等。

进一步地，为了便于用户直观地查看发生的智能事件，s205之后还可包括：基于每个所述智能事件生成智能事件列表，并在预设显示区域显示所述智能事件列表。

具体地，nvr将所有的智能事件组合生成智能事件列表，并在预设显示区域显示该智能事件列表。例如，预设显示区域可以为nvr设备显示区域中的右侧，则在显示区域中的右侧显示该智能事件列表。

s206：基于所述原始视频，绘制并标记每个所述智能事件对应的进度条。

nvr基于原始视频，绘制并标记每个智能事件对应的进度条。具体地，每个智能事件都有其对应的目标时间段，在原始视频中查找到相同的时间段，并在这个时间段的下方绘制进度条，即在原始视频下方绘制该智能事件对应的进度条。进一步地，为了使进度条更显著，便于用户查看，可对该进度条进行黄色高亮标记。

本申请实施例，通过获取待检索的智能数据；从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；获取每个所述目标数据对应的时间段；从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。上述方式，检索视频的设备对获取到的智能数据进行检索，得到符合条件的目标数据；进而根据该目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频。智能数据是对原始视频进行预处理后得到的数据，该智能数据中包含从原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息，图像信息包括每个对象的矩形的大小和位置；检索视频的设备不用直接分析原始视频，而是基于这些智能数据进行检索，由于智能数据的数据量小，大大减少了资源占用率，检索过程简单，节省了检索时间，加快了检索速度；且根据符合条件的目标数据对应的时间段在原始视频中提取出目标视频，使得检索到的目标视频更准确。进一步地，本申请中当预设检索条件用于不同的场景检测时，用户可根据实际情况绘制不同的检索区域，使得检索更方便，检索结果更灵活。进一步地，本申请中以智能事件以及智能事件列表形式展示检索结果，更方便用户查看。

请参见图5，图5是本申请一实施例提供的一种检索视频的设备的示意图。该设备包括的各单元用于执行图1、图4对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1、图4各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图5，包括：

第一获取单元310，获取待检索的智能数据；所述智能数据为对原始视频进行预处理后得到的数据；

第二获取单元320，用于从所述智能数据中获取符合预设检索条件的每个目标数据；

第三获取单元330，用于获取每个所述目标数据对应的时间段；

提取单元340，用于从所述原始视频中提取每个所述时间段对应的目标视频。

所述智能数据包括从所述原始视频中识别出的每个对象对应的图像信息；所述图像信息包括所述对象的矩形的大小和位置。

进一步地，所述第二获取单元320包括：

第一确定单元，用于在预设区域中确定警戒线；所述警戒线用于判断每个所述对象是否越界；

第二确定单元，用于基于所述警戒线确定越界的第一对象，并获取所述第一对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据；所述第一对象为每个所述对象中跨越所述警戒线的对象。

进一步地，当所述预设检索条件用于越界检测时，所述第二确定单元具体用于：

基于所述警戒线以及每个所述图像信息，确定第一图像信息；所述第一图像信息为运动方向与预设越界方向相同的对象所对应的图像信息；所述预设越界方向用于表示跨越所述警戒线的方向；

基于所述第一图像信息，剔除与所述警戒线不相交的对象所对应的图像信息，得到第二图像信息；

计算第二对象对应的矩形与所述警戒线之间的向量夹角，并基于所述向量夹角判断所述第二对象是否越界；所述第二对象为所述第二图像信息对应的对象；

当判断结果为所述第二对象越界时，获取所述第二对象在跨越所述警戒线的过程中所对应的目标数据。

进一步地，当所述预设检索条件用于区域入侵检测时，所述第二获取单元320具体用于：

获取预设的警戒区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述警戒区域，确定与所述警戒区域重叠的目标矩形；

获取所述目标矩形对应的对象在入侵所述警戒区域时对应的目标数据。

进一步地，当所述预设检索条件用于移动检测时，所述第二获取单元320具体用于：

获取预设的移动检测区域；

基于每个所述对象的矩形以及所述移动检测区域，确定第三对象；所述第三对象为每个所述对象中在所述移动检测区域移动的对象；

获取所述第三对象移动时对应的目标数据。

进一步地，所述设备还包括：

第一生成单元，用于基于每个所述目标视频以及所述原始视频，生成每个所述目标视频对应的智能事件；所述智能事件用于表示所述目标视频对应的对象在所述目标视频对应的目标时间段内发生的事件；

绘制单元，用于基于所述原始视频，绘制并标记每个所述智能事件对应的进度条。

进一步地，所述设备还包括：

第二生成单元，用于基于每个所述智能事件生成智能事件列表，并在预设显示区域显示所述智能事件列表。

请参见图6，图6是本申请另一实施例提供的一种检索视频的设备的示意图。如图6所示，该实施例的设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机可读指令42。所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各个设备检索视频的方法实施例中的步骤，例如图1所示的s101至s104。或者，所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各实施例中各单元的功能，例如图5所示单元310至340功能。

示例性的，所述计算机可读指令42可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令42在所述终端4中的执行过程。例如，所述计算机可读指令42可以为第一获取单元、第二获取单元、第三获取单元以及提取单元，各单元具体功能如上所述。

所述设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是设备4的示例，并不构成对设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器40可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述设备4的内部存储单元，例如设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述设备4的外部存储设备，例如所述设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机可读指令以及所述设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神范围，均应包含在本申请的保护范围之内。