一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频播放领域，具体地说，是涉及一种基于时空因素的视频运动目标 的分组方法。
【背景技术】
[0002] 在社会公共安全领域，视频监控系统成为维护社会治安，加强社会管理的一个重 要组成部分。然而视频录像存在存储数据量大，存储时间长等特点，通过录像寻找线索，获 取证据传统的做法是要耗费大量人力、物力以及时间，效率极其低下，以至于错过最佳破案 时机。因此在视频监控系统中，对原始视频进行浓缩，可以快速浏览，锁定检索对象，能够满 足公安，网监，刑侦的各种需求及应用。
[0003] 视频浓缩摘要的形成，简单来说，是将原始长度的视频创建成一个摘要。摘要能够 将发生在不同时间的多个对象和活动同时呈现，从而使得一段长时间的视频通过很短时间 展现出来，同时还保留了原始视频中的所有必要的活动。处理过程介绍：录制的视频被分析 并分离背景和运动目标，萃取运动目标。所萃取的运动目标的描述被添入数据库；用户所关 注的时间段，所有指定期间相关的对象和背景被从数据库中取出。这些对象需要叠加在背 景上形成一帧帧图像，从而产生一个非常短的视频摘要。该摘要视频可能非常短暂（可能 几分钟摘要一整天），这是由于对象出现的时间被移动，许多不同时间出现的对象同时展现 出来。
[0004] 但是，目前对视频摘要的提取的实现方案是运动目标不经排列，随机给出，按照设 定的播放密度进行播放。这样就存在一个问题，运动目标重叠在一起，无法辨认分清，运动 轨迹交叉过多，导致播放效果不好。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于时空因素的视频运动目标的分组方 法，以解决原有的视频压缩过程中运动目标不经排列重叠交叉造成播放效果不理想的问 题。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于时空因素的视频运动目标的分组方 法，其包括如下步骤：
[0007] 对输入的N个目标按照矩形框位置序列进行分组排列，并设置每组矩形框的数 量；
[0008] 计算任意两运动目标之间的距离，该距离由时间距离度和空间距离度共同控制； 其中，
[0009] 所述时间距离度由两个矩形框的面积差别决定，所述空间距离度由两个矩形框的 重叠度决定；
[0010] 将距离大小相似的运动目标分置在不同的组别。
[0011] 进一步地，所述两运动目标之间的距离由如下方公式计算得到：
ni、nj表示矩形框的面积，a、0分别为可调参数。
[0013] 进一步地，设置每组矩形框的数量不多于60个。
[0014] 进一步地，在计算出任意两目标之间的距离后，再查询其中的五个点，使得这五个 点两两距离总和最小。
[0015] 优选地，每次从N个目标中再选出M个点作为一组用于叠加，首先选定当前序号最 小的点或目标，标记为S1;假定当前已经选定K(K<M)个点，分别为Si，S2, ...，Sk，从剩下
=M，返回，S1,S2, ...，Sm即为所求；否则，返回上一步骤；如果剩下的点数如果不够M，就直 接输出剩余的所有点。
[0016] 与现有技术相比，本发明所述的一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法， 对运动目标进行分组播放，将时空因素相似的运动目标分置在不同的组别，从而改善播放 效果。
【附图说明】
[0017] 图1是本发明所述的一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法的过程原理 框图。
【具体实施方式】
[0018] 以下结合附图对本发明作进一步详细说明，但不作为对本发明的限定。
[0019] 本发明所公开的一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法，包括如下步骤：
[0020] 步骤Sl，对输入的N个目标按照矩形框位置序列进行分组排列，并设置每组矩形 框的数量；
[0021] 其中，该N个目标的矩形框位置序列如下：
[0022]
[0023] 上述序列中，(^、(^…(^、(^…(^表示设定的该组运动目标的所有的矩形框以札每 一组目标最多放60个矩形框，每组设置目标的数量可以相同或不同。
[0024] 步骤S2,计算任意两运动目标之间的距离，该距离由时间距离度和空间距离度共 同控制；其中，
[0025] 所述时间距离度由两个矩形框的面积差别决定，所述空间距离度由两个矩形框的 重叠度决定。
[0026] 本发明在计算两运动目标之间的距离时，考虑到了时间因素和空间因素对距离的 影响，并将时间和空间因素相似的运动目标设置在不同的组别，对运动目标距离的计算由 时间距离度和空间距离度共同控制，时间距离度考虑两个矩形框面积ni，nj的差别，差别 越小，表明两目标距离越小；空间距离度考虑两矩形框的重叠度，其中，对位矩形框的重叠
表示两运动目标i和j的对位矩形框的重叠度计算公式，ni、nj表示矩形框的面积，上述公 式中的a分别为可调参数，如果希望目标出现的时间靠近，那就加大0的参数值，比如 从1调整为3,或者根据实际情况调整P为合适的值。矩形框重叠度的计算方法为：（两个 矩形框的重叠面积）八较小矩形框的面积）。如果对矩形框空间重叠度的要求较高，就加大 空间重叠度的计算权限，即加大a的值，比如从1调整到3,或者根据实际情况调整a为合 适的值。
[0029] 在计算完两个运动目标的一个距离度后，再分别计算这两个运动目标所有矩形框 的平均面积。计算完后，可得到任意两个目标之间的距离。
[0030] N个目标对应有有N个点，并且已经算出两两之间的距离，要找到其中5个点，使得 这5个点两两间的距离总和最小，这样，能够区分距离度相似的运动目标。
[0031 ] 步骤S3，将距离大小相似的运动目标分置在不同的组别。在计算完各目标间的距 离后，将距离大小相同或基本相同的目标分置在不同的组，这样，共分成几个组，每组有哪 些运动目标的信息便被显示出来。
[0032] 本发明根据输入的某个视频的所有运动目标的运动轨迹，对这些运动目标进行分 组播放，将时空因素相似的运动目标分置在不同的组别，使得播放叠加摘要时，时空利用率 最佳，改善播放效果。
[0033] 为了更进一步区分距离的相似度，本方法给出一个局部寻优的算法（每次从N个 点中选出M个点作为一组用于叠加）：
[0034] 1.首先选定当前序号最小的点（或目标，对应为最早出现的），标记为S1;
[0035] 2.假定当前已经选定K(K<M)个点，分别为S1,S2, . . .，Sk;
[0036] 3.从剩下的点中选一个使得
[0038] 4.如果K= =M，返回，S1,S2, ...，Sm即为所求；否则，返回上述步骤3,继续寻找最 小的合适的点；
[0039] 5.剩下的点数如果不够M，就直接输出剩余的所有点。
[0040] 通过上述局部寻优的方法，将距离相似的运动目标的点分在不同组，进一步区分 距离相似度，并更进一步改善播放效果，使得重叠度更小，运动轨迹交叉更少。
[0041] 与现有技术相比，本发明所公开的一种基于时空因素的视频运动目标的分组方 法，播放时空效果好。在每组运动目标播放时，重叠度小，运动轨迹交叉少，能较好地辨认目 标，以便准确提取有用信息。
[0042] 上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明 并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、 修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识 进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发 明所附权利要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法，其特征在于包括， 对输入的N个目标按照矩形框位置序列进行分组排列，并设置每组矩形框的数量； 计算任意两运动目标之间的距离，该距离由时间距离度和空间距离度共同控制；其中， 所述时间距离度由两个矩形框的面积差别决定，所述空间距离度由两个矩形框的重叠 度决定； 将距离大小相似的运动目标分置在不同的组别。2. 如权利要求1所述的分组方法，其特征在于，所述两运动目标之间的距离由如下公 式计算得到：_其中，定义distil，0)为任 一两运动目标i和j之间的距离，零PI戈I》表示对位矩形框的重叠度，ni、nj 表示矩形框的面积，a、0分别为可调参数。3. 如权利要求1所述的分组方法，其特征在于，设置每组矩形框的数量不多于60个。4. 如权利要求1所述的分组方法，其特征在于，在计算出任意两目标之间的距离后，再 查询其中的五个点，使得这五个点两两距离总和最小。5. 如权利要求1或4所述的分组方法，其特征在于，每次从N个目标中再选 出M个点作为一组用于叠加，首先选定当前序号最小的点或目标，标记为S1;假 宙玛前R怒诜宙K(K<M)个占?令則为SdS2, . . .，SK，从剩下的点中选一个使得 于是SK+1 =j，K=K+1 ;如果K= =M，返回， Si，S2, ...，SM即为所求；否则，返回上一步骤继续选择最小的合适的点；如果剩下的点数如 果不够M，就直接输出剩余的所有点。
【专利摘要】本发明公开了一种基于时空因素的视频运动目标的分组方法，包括：对输入的N个目标按照矩形框位置序列进行分组排列，并设置每组矩形框的数量；计算任意两运动目标之间的距离，该距离由时间距离度和空间距离度共同控制；其中，所述时间距离度由两个矩形框的面积差别决定，所述空间距离度由两个矩形框的重叠度决定；将距离大小相似的运动目标分置在不同的组别。本发明的方法能够对运动目标进行分组播放，将时空因素相似的运动目标分置在不同的组别，从而改善播放效果。
【IPC分类】H04N21/8549, H04N5/14
【公开号】CN105025198
【申请号】CN201510435002
【发明人】贾淑妍, 张晶
【申请人】东方网力科技股份有限公司
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年7月22日