基于內存編碼機制的視頻抓拍方法及裝置與流程

本發(fā)明涉及監(jiān)控技術領域，尤其涉及一種基于內存編碼機制的視頻抓拍方法及裝置。

背景技術：

隨著監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展，系統(tǒng)規(guī)模越來越大，監(jiān)控點越來越多，工作人員面對越來越多的監(jiān)控視頻已無暇顧及，因此，為減少人力物力成本，前端設備智能化的要求越來越高。抓拍攝像機作為一種解決方案，也得到越來越多的關注。抓拍攝像機是一款可以對人臉、車輛等目標進行追蹤、識別、抓拍的高清監(jiān)控智能攝像機。不僅涵蓋了傳統(tǒng)攝像機單一的視頻流功能，而且能夠直接檢測人臉、車輛等目標，并捕捉到需要的目標。抓拍攝像機能為交通管理、治安案件的偵破提供有力的線索證據(jù)，避免人力大量浪費在瀏覽無效視頻流上，成為現(xiàn)代交通管理的高效助手。

目前，常用通過幾組抓拍攝像機組成的攝像系統(tǒng)，只能抓拍到人臉、車輛等目標，但是如何避免無效抓拍，保證每張抓拍都清晰準確、元數(shù)據(jù)準確是抓拍系統(tǒng)研究中的關鍵問題。又如當人臉或者車輛出現(xiàn)在視頻的時間內，如何避免重復抓拍，并挑選出最佳角度、清晰度的圖片，也是抓拍系統(tǒng)需要考慮的問題。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述至少一技術問題，本發(fā)明的主要目的是提供一種基于內存編碼機制的視頻抓拍方法及裝置。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一個技術方案為：提供一種基于內存編碼機制的視頻抓拍方法，包括如下步驟：

以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳，所述視頻圖像包含有目標特征；

對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；

對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像；

上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)。

在一些實施例中，所述對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的視頻圖像的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳的步驟，具體包括：

檢測視頻圖像的目標特征；

對視頻圖像中每一目標特征進行唯一的ID編號，并根據(jù)ID編號對多幀視頻圖像中目標特征進行自動跟蹤檢測；

對檢測結果進行評分，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

在一些實施例中，所述對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像的步驟，具體包括：

對采集的多幀視頻圖像分別進行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進行暫存處理；

根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

在一些實施例中，所述以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳的步驟之后，還包括對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一個技術方案為：提供一種基于內存編碼機制的視頻抓拍裝置，包括：

抓拍模塊，用于以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳，所述視頻圖像包含有目標特征；

智能分析模塊，用于對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；

內存編碼模塊，用于對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像；

通信模塊，用于上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)。

在一些實施例中，所述智能分析模塊，具體用于：

檢測視頻圖像的目標特征；

對視頻圖像中每一目標特征進行唯一的ID編號，并根據(jù)ID編號對多幀視頻圖像中目標特征進行自動跟蹤檢測；

對檢測結果進行評分，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

在一些實施例中，所述內存編碼模塊，具體用于：

對采集的多幀視頻圖像分別進行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進行暫存處理；

根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

在一些實施例中，所述基于內存編碼機制的視頻抓拍裝置還包括緩沖模塊，用于對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

本發(fā)明的技術方案主要通過對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析篩選圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳，一并對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理；在收到時間戳后，根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像，最后上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)，如此，可以避免無效抓拍，獲得具有最佳抓拍效果的圖片，提高抓拍的準確性，還能夠節(jié)省網(wǎng)絡帶寬資源。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖示出的結構獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明一實施例基于內存編碼機制的視頻抓拍方法的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明一具體示例的基于內存編碼機制的視頻抓拍方法的方法流程圖；

圖3為本發(fā)明一實施例基于內存編碼機制的視頻抓拍裝置的模塊方框圖。

本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

需要說明，本發(fā)明中涉及“第一”、“第二”等的描述僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示其相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。另外，各個實施例之間的技術方案可以相互結合，但是必須是以本領域普通技術人員能夠實現(xiàn)為基礎，當技術方案的結合出現(xiàn)相互矛盾或無法實現(xiàn)時應當認為這種技術方案的結合不存在，也不在本發(fā)明要求的保護范圍之內。

請參照圖1，在本發(fā)明實施例中，該基于內存編碼機制的視頻抓拍方法，包括如下步驟：

步驟S10、以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳，所述視頻圖像包含有目標特征；

步驟S20、對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；

步驟S30、對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像；

步驟S40、上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)。

本實施例中，通過攝像機可以連續(xù)抓拍多幀視頻圖像。該視頻圖像中包含有包括行人人臉或車輛的目標特征。應該指出，除人臉或車輛外，還可以是其他動物或者運輸工具。采集的視頻圖像分成兩部分，一部分視頻圖像需要經(jīng)過智能分析處理的步驟，以獲得較佳檢測效果的圖像的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；另一部分視頻圖像的每一幀圖像均做編碼處理，以在接收到時間戳后可找出對應的圖像，可以獲得最佳抓拍的圖像，最后采取HTTP協(xié)議/FTP協(xié)議上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)，能夠最大效率優(yōu)化上傳的圖片。

本發(fā)明的技術方案主要通過對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析篩選圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳，一并對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理；在收到時間戳后，根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像，最后上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)，如此，可以避免無效抓拍，獲得具有最佳抓拍效果的圖片，提高抓拍的準確性，還能夠節(jié)省網(wǎng)絡帶寬資源。

請參照圖1和圖2，在一些實施例中，所述對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的視頻圖像的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳的步驟S20，具體包括：

檢測視頻圖像的目標特征；

對視頻圖像中每一目標特征進行唯一的ID編號，并根據(jù)ID編號對多幀視頻圖像中目標特征進行自動跟蹤檢測；

對檢測結果進行評分，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

本實施例中，主要對視頻圖像中的目標特征進行智能分析，具體為，采用對每一目標特征進行唯一的ID編號，然后進行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結果進行打分，如此，以對圖像幀的效果進行判斷。需要指出的是，本實施例中的打分，實際上對目標特征的輪廓及灰度進行加權處理，當輪廓和灰度滿足設定閾值時，也就是打分超過閾值時，可以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

請參照圖1和圖2，在一些實施例中，所述對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像的步驟S30，具體包括：

對采集的多幀視頻圖像分別進行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進行暫存處理；

根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

本實施例中，在對采集的多幀視頻圖像進行智能分析時，同時拷貝一份作編碼及暫存處理，保證智能分析與內存編碼的視頻圖像兩者同源，且同一幀數(shù)據(jù)在編碼前后記錄同一個時間。本實施例中，可以建立一個JPEG圖片緩沖池，緩沖最近數(shù)秒的編碼后的JPEG圖片，如此，在接受到時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，從而可以篩選出最佳抓拍圖像。另外，通過時間戳可以防止元數(shù)據(jù)和抓拍圖片錯位的問題。

請參照圖1和圖2，在一些實施例中，所述以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳的步驟S10之后，還包括對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

為了提高處理效率，本實施例中，可以對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

請參照圖3，本發(fā)明的實施例中國中，該基于內存編碼機制的視頻抓拍裝置，包括：

抓拍模塊10，用于以設定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標記抓拍時刻的時間戳，所述視頻圖像包含有目標特征；

智能分析模塊20，用于對采集的多幀視頻圖像的目標特征分別進行智能分析，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；

內存編碼模塊30，用于對采集的多幀視頻圖像分別進行編碼處理，以及根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像；

通信模塊40，用于上傳最佳抓拍圖像及對應的元數(shù)據(jù)。

本實施例中，主要對視頻圖像中的目標特征進行智能分析，具體為，采用對每一目標特征進行唯一的ID編號，然后進行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結果進行打分，如此，以對圖像幀的效果進行判斷。需要指出的是，本實施例中的打分，實際上對目標特征的輪廓及灰度進行加權處理，當輪廓和灰度滿足設定閾值時，也就是打分超過閾值時，可以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

在一些實施例中，所述智能分析模塊20，具體用于：

檢測視頻圖像的目標特征；

對視頻圖像中每一目標特征進行唯一的ID編號，并根據(jù)ID編號對多幀視頻圖像中目標特征進行自動跟蹤檢測；

對檢測結果進行評分，以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

本實施例中，在智能分析模塊20對視頻圖像中的目標特征進行智能分析，具體為，采用對每一目標特征進行唯一的ID編號，然后進行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結果進行打分，如此，以對圖像幀的效果進行判斷。需要指出的是，本實施例中的打分，實際上對目標特征的輪廓及灰度進行加權處理，當輪廓和灰度滿足設定閾值時，也就是打分超過閾值時，可以篩選出具有最佳檢測效果的圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應的時間戳。

在一些實施例中，所述內存編碼模塊30，具體用于：

對采集的多幀視頻圖像分別進行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進行暫存處理；

根據(jù)收到的時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

本實施例中，在對采集的多幀視頻圖像進行智能分析時，同時拷貝一份輸出到內存編碼模塊30進行編碼及暫存處理，保證智能分析與內存編碼的視頻圖像兩者同源，且同一幀數(shù)據(jù)在編碼前后記錄同一個時間。本實施例中，內存編碼模塊30還可以建立一個JPEG圖片緩沖池，緩沖最近數(shù)秒的編碼后的JPEG圖片，如此，在接受到時間戳從經(jīng)編碼處理的視頻圖像中查找對應的視頻圖像，從而可以篩選出最佳抓拍圖像。另外，通過時間戳可以防止元數(shù)據(jù)和抓拍圖片錯位的問題。

在一些實施例中，所述基于內存編碼機制的視頻抓拍裝置還包括緩沖模塊，用于對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

為了提高視頻圖像的處理效率，本實施例中，可以對連續(xù)采集多幀視頻圖像進行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。通過對檢測數(shù)據(jù)流進行分析，提高裝置的運算和處理效率。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是在本發(fā)明的發(fā)明構思下，利用本發(fā)明說明書及附圖內容所作的等效結構變換，或直接/間接運用在其他相關的技術領域均包括在本發(fā)明的專利保護范圍內。