【摘要】 本发明涉及一种快速视频浓缩摘要方法，现有的视频浓缩技术对运动目标的检测率和跟踪率效果较差，不能有效浓缩视频长度。本发明采其特征在于由服务器端对预处理视频中的运动目标进行检测跟踪，根据视频的长度或视频中检测目标的数量进行判断，将视频切为多个浓缩段，对每个浓缩段内的目标轨迹进行碰撞检测和重排，之后记录浓缩段信息进入索引文件中；由客户端对存入服务器端内的索引文件进行分析，获取已处理的浓缩段，逐帧渲染浓缩段，形成视频序列，并对播放中的浓缩视频动态调整目标密度。本发明跟踪目标连续性好，轮廓区域完整，检测率高，误检率低, 浓缩视频各时间点的目标密度基本一致。 【专利类型】发明授权 【申请人】浙江捷尚视觉科技有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】310013 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号7幢东楼 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】余杭区 【申请号】CN201210142026.0 【申请日】2012-05-08 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102708182B 【公开公告日】2014-07-02 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102708182B 【授权公告日】2014-07-02 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06F17/30 【发明人】尚凌辉; 刘嘉; 陈石平; 张兆生; 高勇 【主权项内容】1.一种快速视频浓缩摘要方法，其特征在于先由服务器端对预处理视频中的运动目标进行检测跟踪，根据视频的长度或视频中检测目标的数量进行判断，将视频切为多个浓缩段，对每个浓缩段内的目标轨迹进行碰撞检测和重排，之后记录浓缩段信息进入索引文件中；再由客户端对存入服务器端内的索引文件进行分析，获取已处理的浓缩段，逐帧渲染浓缩段，形成视频序列，并对播放中的浓缩视频动态调整目标密度；所述的运动目标检测是采用自适应阈值的混合高斯方法对场景进行背景建模，结合帧间变化提取前景，在提取前景区域时利用多尺度信息对区域轮廓进行精细化，利用密度估计方法对随机区域进行定位，最后采用随机区域采样的方法对背景模型进行更新，有效检测出低对比度的目标；所述的目标跟踪是采用多假设的方法对多帧的运动检测区域进行关联，对目标轮廓进行预测，并基于边缘信息定位当前帧的轮廓位置，当目标发生分裂、碰撞、丢检时根据该位置产生假设，最后利用匈牙利算法给出最优的假设，并对历史假设进行裁剪，得到目标的跟踪轨迹；所述浓缩段的生成是采用以下方法实现：当一段视频累积时间长度超过Tmax或目标数量超过Nmax时，则产生一个新的浓缩段；通过运动目标检测和跟踪可以获得每个目标在视频中出现的轨迹信息，对视频中的长轨迹进行切分，确保每个轨迹长度大于Lmin小于Lmax；通过运动目标检测和跟踪可以获得每个目标在视频中出现的轨迹信息，包括帧、区域、包围盒，根据切分目标轨迹各帧的包围盒位置，判断目标间的碰撞，定义能量项对碰撞进行惩罚，再采用变步长迭代的贪婪法，确保每次迭代能量都有下降，且迭代收敛速度快，并用随机化法避免陷入局部最优解，完成目标碰撞的检测和重排。 【当前权利人】浙江捷尚视觉科技股份有限公司 【当前专利权人地址】浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号7幢东楼 【专利权人类型】其他股份有限公司(非上市) 【统一社会信用代码】9133010066520485X7 【引证次数】4.0 【被引证次数】3 【他引次数】4.0 【被他引次数】3.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】46

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