一种视频处理方法及装置与流程

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种视频处理方法及装置。

背景技术：

随着经济、社会、文化的快速发展，国内外影响力的与日俱增，越来越多外来人口流向城市，这些人口增加在加快城市化进程的同时，也为城市管理带来更大的挑战，虽然，视频监控对城市安全提供了技术支持，但是，目前来看，摄像头已经在城市中布局开来，各个摄像头的功能较为独立，当需要搜索某个目标人物时，往往是通过人工方式对每一摄像头拍摄的视频图像进行逐帧查看，因而，更没法得到该目标人物的活动轨迹。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种视频处理方法及装置，可以获取布控对象的活动轨迹。

本发明实施例第一方面提供了一种视频处理方法，包括：

接收由终端发送的布控对象的人脸图像；

获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数；

从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数；

将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

结合本发明实施例第一方面，在第一方面的第一种可能实施方式中，所述获取布控范围内的N张视频图像，包括：

获取用户选取的至少一个摄像头；

获取所述至少一个摄像头的视频文件；

对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

结合本发明实施例第一方面或第一方面的第一种可能实施方式，在第一方面的第二种可能实施方式中，所述从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，包括：

对所述N张视频图像进行筛选，得到P张视频图像，所述P为小于所述N的正整数；

将所述人脸图像与所述P张视频图像进行匹配，得到所述P个匹配值；

从所述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的所述M个匹配值，并获取其对应的视频图像。

结合本发明实施例第一方面的第二种可能实施方式，在第一方面的第三种可能实施方式中，所述对所述N张视频图像进行筛选，包括：

对所述N张视频图像中每一视频图像进行图像质量评价，得到所述N个图像质量评价值；

从所述N个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的所述P个图像质量评价值，并获取其对应的视频图像。

结合本发明实施例第一方面或第一方面的第一种可能实施方式，在第一方面的第四种可能实施方式中，在所述将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹之后，所述方法还包括：

获取所述M张视频图像中每一视频图像的位置，得到所述M个位置；

根据所述M个位置在地图上标记所述布控对象的目标活动轨迹。

本发明实施例第二方面提供了一种视频处理装置，包括:

接收单元，用于接收由终端发送的布控对象的人脸图像；

第一获取单元，用于获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数；

搜索单元，用于从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数；

生成单元，用于将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

结合本发明实施例第二方面，在第二方面的第一种可能实施方式中，所述第一获取单元包括：

获取模块，用于获取用户选取的至少一个摄像头；

所述获取模块，还具体用于：

获取所述至少一个摄像头的视频文件；

解析模块，用于对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

识别模块，用于识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

结合本发明实施例第二方面或第二方面的第一种可能实施方式，在第二方面的第二种可能实施方式中，所述搜索单元包括：

筛选模块，用于对所述N张视频图像进行筛选，得到P张视频图像，所述P为小于所述N的正整数；

匹配模块，用于将所述人脸图像与所述P张视频图像进行匹配，得到所述P个匹配值；

第一选取模块，用于从所述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的所述M个匹配值，并获取其对应的视频图像。

结合本发明实施例第二方面的第二种可能实施方式，在第二方面的第三种可能实施方式中，所述筛选模块包括：

评价模块，用于对所述N张视频图像中每一视频图像进行图像质量评价，得到所述N个图像质量评价值；

第二选取模块，用于从所述N个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的所述P个图像质量评价值，并获取其对应的视频图像。

结合本发明实施例第二方面或第二方面的第一种可能实施方式，在第二方面的第四种可能实施方式中，所述视频处理装置还包括：

第二获取单元，用于在所述生成单元将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹之后，获取所述M张视频图像中每一视频图像的位置，得到所述M个位置；

标记单元，用于根据所述M个位置在地图上标记所述布控对象的目标活动轨迹。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可以看出，通过本发明实施例，接收由终端发送的布控对象的人脸图像，获取布控范围内的N张视频图像，N为正整数，从N张视频图像中搜索出与人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数，将M张视频图像按照时间顺序生成布控对象的目标活动轨迹。如此，可得到布控对象的活动轨迹。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种视频处理方法的第一实施例流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种视频处理方法的第二实施例流程示意图；

图3a是本发明实施例提供的一种视频处理装置的第一实施例结构示意图；

图3b是本发明实施例提供的图3a所描述的视频处理装置的第一获取单元的结构示意图；

图3c是本发明实施例提供的图3a所描述的视频处理装置的搜索单元的结构示意图；

图3d是本发明实施例提供的图3a所描述的视频处理装置的又一结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种视频处理装置的第二实施例结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明实施例所描述视频处理装置可以包括服务器、云平台等。

需要说明的是，本发明实施例中的视频处理装置可与多个摄像头连接，每一摄像头均可用于抓拍视频图像，每一摄像头均可有一个与之对应的位置标记，或者，可有一个与之对应的编号。通常情况下，摄像头可设置在公共场所，例如，学校、博物馆、十字路口、步行街、写字楼、车库、机场、医院、地铁站、车站、公交站台、超市、酒店、娱乐场所等等。摄像头在拍摄到视频图像后，可将该视频图像保存到视频处理装置所在系统的存储器。存储器中可存储有多个图像库，每一图像库可包含同一人的不同视频图像，当然，每一图像库还可以用于存储一个区域的视频图像或者某个指定摄像头拍摄的视频图像。

进一步可选地，本发明实施例中，摄像头拍摄的每一帧视频图像均对应一个属性信息，属性信息为以下至少一种：视频图像的拍摄时间、视频图像的位置、视频图像的属性参数(格式、大小、分辨率等)、视频图像的编号和视频图像中的人物特征属性。上述视频图像中的人物特征属性可包括但不仅限于：视频图像中的人物个数、人物位置、人物角度等等。

进一步需要说明的是，每一摄像头采集的视频图像通常为动态人脸图像，因而，本发明实施例中可以对人脸图像的角度信息进行规划，上述角度信息可包括但不仅限于：水平转动角度、俯仰角或者倾斜度。例如，可定义动态人脸图像数据要求两眼间距不小于30像素，建议60像素以上。水平转动角度不超过±30°、俯仰角不超过±20°、倾斜角不超过±45°。建议水平转动角度不超过±15°、俯仰角不超过±10°、倾斜角不超过±15°。例如，还可对人脸图像是否被其他物体遮挡进行筛选，通常情况下，饰物不应遮挡脸部主要区域，饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等，当然，也有可能摄像头上面布满灰尘，导致人脸图像被遮挡。本发明实施例中的视频图像的图片格式可包括但不仅限于：BMP，JPEG，JPEG2000，PNG等等，其大小可以在10-30KB之间，每一视频图像还可以对应一个拍摄时间、以及拍摄该视频图像的摄像头统一编号、与人脸图像对应的全景大图的链接等信息(人脸图像和全局图像建立特点对应性关系文件)。

请参阅图1，为本发明实施例提供的一种视频处理方法的第一实施例流程示意图。本实施例中所描述的视频处理方法，包括以下步骤：

101、接收由终端发送的布控对象的人脸图像。

其中，终端可与视频处理装置之间建立网络连接，终端可将一个布控对象的人脸图像发送给视频处理装置。在实际应用中，视频处理装置也可以自行加载人脸图像，视频处理装置的管理员，在其身份验证通过后，可加载至少一个布控对象的人脸图像，如此，可实现对布控对象的设置。

102、获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数。

其中，布控范围可包含一个或者多个摄像头，每一摄像头都有一个监控范围，因而，可获取布控范围内的每一摄像头拍摄的视频图像，得到N张视频图像，N为正整数。

当然，上述N张视频图像可为一个视频文件的一段时间内的所有视频图像，或者，N张视频图像还可以为两个或者两个以上视频文件在一段时间内所有的视频图像，例如，多个摄像头在最近1小时内的视频图像。

可选地，上述步骤102中，获取布控范围内的N张视频图像，可包括如下步骤：

21)、获取用户选取的至少一个摄像头；

22)、获取所述至少一个摄像头的视频文件；

23)、对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

24)、识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

其中，布控范围可由至少一个摄像头的拍摄区域组成，因而，可获取用户选择的至少一个摄像头，每一摄像头可用于拍摄，会对应一个视频文件，至少一个摄像头中所有的摄像头拍摄的视频文件可作为一个视频文件，可对视频文件进行解析，得到Q张视频图像，当然，Q张视频图像中并非每一视频图像中都会包含人脸图像，因而，可识别该Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到N张视频图像，Q为正整数，N为小于或等于Q的整数。

可选地，在上述步骤21中，用户可选取布控区域，该布控区域可包含多个摄像头，用户可选取至少一个摄像头。例如，显示屏上可展示多个摄像头编号，用户可通过编号选取至少一个摄像头。

103、从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数。

其中，可将人脸图像与N张视频图像进行匹配，从而，得到与该人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数。

可选地，上述步骤103中，从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，可包括如下步骤：

31)、对所述N张视频图像进行筛选，得到P张视频图像，所述P为小于所述N的正整数；

32)、将所述人脸图像与所述P张视频图像进行匹配，得到所述P个匹配值；

33)、从所述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的所述M个匹配值，并获取其对应的视频图像。

其中，N张视频图像中并非每一视频图像都是清晰的，因而，可对N张视频图像进行筛选，从而，可得到P张视频图像，在筛选之后，需要匹配的图像更少了，在一定程度上，可提高匹配效率。因而，可将人脸图像与P张视频图像进行匹配，从而，得到P个匹配值，匹配的方法可采用结构相似性(Structural Similarity Index Measurement，SSIM)将人脸图像与P张视频图像中的每一视频图像进行匹配。上述第一预设阈值可由用户自行设置或者系统默认。可从上述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的M个匹配值，并获取其对应的视频图像，得到M张视频图像。

可选地，上述步骤31中，对所述N张视频图像进行筛选，可包括如下步骤：

311)、对所述N张视频图像中每一视频图像进行图像质量评价，得到所述N个图像质量评价值；

312)、从所述N个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的所述P个图像质量评价值，并获取其对应的视频图像。

其中，在步骤311中，可对N张视频图像进行质量评价，从而，过滤掉一些图像模糊的视频图像，如何选取质量好的图像，需要从图像进行图像质量评价。上述第二预设阈值可由用户自行设置或者系统默认。在图像质量评价值大于第二预设阈值时，可认为视频图像效果满足条件。因而，可采用至少一个图像质量评价指标分别对图像进行图像质量评价，得到图像质量评价值，其中，图像质量评价指标可包括但不仅限于：平均灰度、均方差、熵、边缘保持度、信噪比等等。可定义为得到的图像质量评价值越大，则图像质量越好。

需要说明的是，由于采用单一评价指标对图像质量进行评价时，具有一定的局限性，因此，可采用多个图像质量评价指标对图像质量进行评价，当然，对图像质量进行评价时，并非图像质量评价指标越多越好，因为图像质量评价指标越多，图像质量评价过程的计算复杂度越高，也不见得图像质量评价效果越好，因此，在对图像质量评价要求较高的情况下，可采用2～10个图像质量评价指标对图像质量进行评价。具体地，选取图像质量评价指标的个数及哪个指标，依据具体实现情况而定。当然，也得结合具体地场景选取图像质量评价指标，在暗环境下进行图像质量评价和亮环境下进行图像质量评价选取的图像质量指标可不一样。

可选地，在对图像质量评价精度要求不高的情况下，可用一个图像质量评价指标进行评价，例如，以熵对待处理图像进行图像质量评价值，可认为熵越大，则说明图像质量越好，相反地，熵越小，则说明图像质量越差。

可选地，在对图像质量评价精度要求较高的情况下，可以采用多个图像质量评价指标对待处理图像进行评价，在多个图像质量评价指标对待处理图像进行图像质量评价时，可设置该多个图像质量评价指标中每一图像质量评价指标的权重，可得到多个图像质量评价值，根据该多个图像质量评价值及其对应的权重可得到最终的图像质量评价值，例如，三个图像质量评价指标分别为：A指标、B指标和C指标，A的权重为a1，B的权重为a2，C的权重为a3，采用A、B和C对某一图像进行图像质量评价时，A对应的图像质量评价值为b1，B对应的图像质量评价值为b2，C对应的图像质量评价值为b3，那么，最后的图像质量评价值＝a1b1+a2b2+a3b3。通常情况下，图像质量评价值越大，说明图像质量越好。

104、将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

其中，M张视频图像中每一图像对应的时间不一，因而，可按照时间先后顺序将该M张视频图像生成一个目标活动轨迹，当然，该目标活动轨迹可展示在地图上。每一视频图像都对应一个拍摄时间，可将M张视频图像进行排序，然后，按照时间先后顺序将该M张视频图像生成布控对象的目标活动轨迹。

可选地，在步骤104之后，可获取用户输入的目标时间段，从目标活动轨迹中获取与该目标时间段对应的活动轨迹，如此，方便用户截取部分活动轨迹。

可以看出，通过本发明实施例，接收由终端发送的布控对象的人脸图像，获取布控范围内的N张视频图像，N为正整数，从N张视频图像中搜索出与人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数，将M张视频图像按照时间顺序生成布控对象的目标活动轨迹。如此，可得到布控对象的活动轨迹。

与上述一致地，请参阅图2，为本发明实施例提供的一种视频处理方法的第二实施例流程示意图。本实施例中所描述的视频处理方法，包括以下步骤：

201、接收由终端发送的布控对象的人脸图像。

其中，终端可与视频处理装置之间建立网络连接，终端可将一个布控对象的人脸图像发送给视频处理装置。在实际应用中，视频处理装置也可以自行加载人脸图像，视频处理装置的管理员，在其身份验证通过后，可加载至少一个布控对象的人脸图像，如此，可实现对布控对象的设置。

202、获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数。

其中，布控范围可包含一个或者多个摄像头，每一摄像头都有一个监控范围，因而，可获取布控范围内的每一摄像头拍摄的视频图像，得到N张视频图像，N为正整数。

当然，上述N张视频图像可为一个视频文件的一段时间内的所有视频图像，或者，N张视频图像还可以为两个或者两个以上视频文件在一段时间内所有的视频图像，例如，多个摄像头在最近1小时内的视频图像。

可选地，上述步骤102中，获取布控范围内的N张视频图像，可包括如下步骤：

21)、获取用户选取的至少一个摄像头；

22)、获取所述至少一个摄像头的视频文件；

23)、对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

24)、识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

其中，布控范围可由至少一个摄像头的拍摄区域组成，因而，可获取用户选择的至少一个摄像头，每一摄像头可用于拍摄，会对应一个视频文件，至少一个摄像头中所有的摄像头拍摄的视频文件可作为一个视频文件，可对视频文件进行解析，得到Q张视频图像，当然，Q张视频图像中并非每一视频图像中都会包含人脸图像，因而，可识别该Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到N张视频图像，Q为正整数，N为小于或等于Q的整数。

可选地，在上述步骤21中，用户可选取布控区域，该布控区域可包含多个摄像头，用户可选取至少一个摄像头。例如，显示屏上可展示多个摄像头编号，用户可通过编号选取至少一个摄像头。

203、从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数。

其中，可将人脸图像与N张视频图像进行匹配，从而，得到与该人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数。

204、将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

其中，M张视频图像中每一图像对应的时间不一，因而，可按照时间先后顺序将该M张视频图像生成一个目标活动轨迹，当然，该目标活动轨迹可展示在地图上。每一视频图像都对应一个拍摄时间，可将M张视频图像进行排序，然后，按照时间先后顺序将该M张视频图像生成布控对象的目标活动轨迹。

205、获取所述M张视频图像中每一视频图像的位置，得到所述M个位置。

其中，每一视频图像可对应一个摄像头位置，该摄像头的位置可作为该视频图像的位置，因而，对于M张视频图像而言，会得到M个位置。

206、根据所述M个位置在地图上标记所述布控对象的目标活动轨迹。

其中，地图上可标记该M个位置，按照时间先后顺序可将该M个位置连接起来，从而，得到布控对象的目标活动轨迹。

可以看出，通过本发明实施例，接收由终端发送的布控对象的人脸图像，获取布控范围内的N张视频图像，N为正整数，从N张视频图像中搜索出与人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数，将M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹，获取M张视频图像中每一视频图像的位置，得到M个位置，根据该M个位置在地图上标记布控对象的目标活动轨迹。如此，可得到布控对象的活动轨迹。

与上述一致地，以下为实施上述视频处理方法的装置，具体如下：

请参阅图3a，为本发明实施例提供的一种视频处理装置的第一实施例结构示意图。本实施例中所描述的视频处理装置，包括：接收单元301、第一获取单元302、搜索单元303和生成单元304，具体如下：

接收单元301，用于接收由终端发送的布控对象的人脸图像；

第一获取单元302，用于获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数；

搜索单元303，用于从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数；

生成单元304，用于将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

可选地，如图3b，图3b为图3a中所描述的视频处理装置的第一获取单元302的具体细化结构，所述第一获取单元302可包括：获取模块3021、解析模块3022和识别模块3023，具体如下：

获取模块3021，用于获取用户选取的至少一个摄像头；

所述获取模块3021，还具体用于：

获取所述至少一个摄像头的视频文件；

解析模块3022，用于对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

识别模块3023，用于识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

可选地，如图3c，图3c为图3a中所描述的视频处理装置的搜索单元303的具体细化结构，所述搜索单元303可包括：筛选模块3031、匹配模块3032和第一选取模块3033，具体如下：

筛选模块3031，用于对所述N张视频图像进行筛选，得到P张视频图像，所述P为小于所述N的正整数；

匹配模块3032，用于将所述人脸图像与所述P张视频图像进行匹配，得到所述P个匹配值；

第一选取模块3033，用于从所述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的所述M个匹配值，并获取其对应的视频图像。

进一步地，所述筛选模块3031可包括：评价模块(图中为标出)和第二选取模块(图中未标出)，具体如下：

评价模块，用于对所述N张视频图像中每一视频图像进行图像质量评价，得到所述N个图像质量评价值；

第二选取模块，用于从所述N个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的所述P个图像质量评价值，并获取其对应的视频图像。

可选地，如图3d，图3d为图3a中所描述的视频处理装置的又一变型结构，图3d与图3a相比较，其还可包括：第二获取模块305和标记单元306，具体如下：

第二获取单元305，用于在所述生成单元304将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹之后，获取所述M张视频图像中每一视频图像的位置，得到所述M个位置；

标记单元306，用于根据所述M个位置在地图上标记所述布控对象的目标活动轨迹。

可以看出，通过本发明实施例所描述的视频处理装置，接收由终端发送的布控对象的人脸图像，获取布控范围内的N张视频图像，N为正整数，从N张视频图像中搜索出与人脸图像匹配的M张视频图像，M为小于N的正整数，将M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。如此，可得到布控对象的活动轨迹。

与上述一致地，请参阅图4，为本发明实施例提供的一种视频处理装置的第二实施例结构示意图。本实施例中所描述的视频处理装置，包括：至少一个输入设备1000；至少一个输出设备2000；至少一个处理器3000，例如CPU；和存储器4000，上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。

其中，上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。

上述输出设备2000具体可为显示屏。

上述存储器4000可以是高速RAM存储器，也可为非易失存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码，上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码，执行如下操作：

上述处理器3000，用于：

接收由终端发送的布控对象的人脸图像；

获取布控范围内的N张视频图像，所述N为正整数；

从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，所述M为小于所述N的正整数；

将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹。

可选地，上述处理器3000获取布控范围内的N张视频图像，包括：

获取用户选取的至少一个摄像头；

获取所述至少一个摄像头的视频文件；

对所述视频文件进行解析，得到Q张视频图像，所述Q为正整数；

识别所述Q张视频图像中包含人脸图像的视频图像，得到所述N张视频图像，所述N为小于或等于所述Q的整数。

可选地，上述处理器3000从所述N张视频图像中搜索出与所述人脸图像匹配的M张视频图像，包括：

对所述N张视频图像进行筛选，得到P张视频图像，所述P为小于所述N的正整数；

将所述人脸图像与所述P张视频图像进行匹配，得到所述P个匹配值；

从所述P个匹配值中选取大于第一预设阈值的所述M个匹配值，并获取其对应的视频图像。

可选地，上述处理器3000对所述N张视频图像进行筛选，包括：

对所述N张视频图像中每一视频图像进行图像质量评价，得到所述N个图像质量评价值；

从所述N个图像质量评价值中选取大于第二预设阈值的所述P个图像质量评价值，并获取其对应的视频图像。

可选地，上述处理器3000，在所述将所述M张视频图像按照时间顺序生成所述布控对象的目标活动轨迹之后，还具体用于：

获取所述M张视频图像中每一视频图像的位置，得到所述M个位置；

根据所述M个位置在地图上标记所述布控对象的目标活动轨迹。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种视频处理方法的部分或全部步骤。

尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过Internet或其它有线或无线电信系统。

本发明是参照本发明实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。