基于虚拟检测线的交通视频关键帧提取
基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取
基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取视频内容分析是指通过运用深度学习技术对视频进行分析和理解，从而提取出视频中的关键帧。
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人类大脑处理信息的方式。
它可以自动学习和提取特征，以实现对复杂任务的解决。
在视频内容分析中，关键帧提取是一个重要的步骤。
关键帧是指在视频中具有重要信息或变化的帧画面，可以代表视频内容的特征。
通过提取关键帧，可以有效地压缩视频数据，并减少对存储和传输资源的需求。
此外，关键帧提取还在视频搜索、视频摘要和视频内容分析等领域具有广泛的应用。
深度学习在视频内容分析中发挥了重要作用。
首先，深度学习可以通过训练模型来学习和提取视频中的特征，包括颜色、纹理、形状等。
通过大量的视频数据和深度神经网络的训练，可以得到更准确和鲁棒的特征表示。
其次，深度学习可以建立复杂的模型来理解视频的语义信息。
通过深度卷积神经网络和循环神经网络的结合，可以对视频进行时间和空间上的建模，进一步提高关键帧提取的准确性和效果。
在深度学习方法中，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于提取视频帧的空间特征，通过多层卷积层和池化层，可以逐渐减少特征图的尺寸，并提取出有代表性的特征。
而循环神经网络则主要用于处理序列数据，如视频帧的时间顺序。
通过循环隐藏层的记忆性，RNN可以捕捉视频中的时间相关性，从而更好地理解视频的语义信息。
在基于深度学习的视频内容分析中，通常的步骤包括数据预处理、特征提取和关键帧提取。
首先，需要对视频数据进行预处理，例如解码、采样和标准化。
然后，通过卷积神经网络提取视频帧的空间特征，同时利用循环神经网络建立视频帧之间的时间关系。
最后，通过设计适当的评估指标，可以筛选出关键帧，并得到最终的结果。
当前，基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取已经取得了许多重要进展。
例如，通过引入注意力机制和生成对抗网络，可以进一步提高关键帧提取的效果。
智能交通系统中基于视频的车辆检测方法
智能交通系统中基于视频的车辆检测方法智能交通系统的快速发展和应用，改变了我们对城市交通的认识和管理方式。
在这个系统中，车辆检测是一个关键的环节，它对实现智能交通管理、提高交通效率和安全性起着至关重要的作用。
视频技术作为智能交通系统中最常用的一种检测方法之一，以其高效、准确和实时性成为了车辆检测的首选方法之一。
基于视频的车辆检测方法可以分为两个主要步骤：前景提取和车辆检测与跟踪。
前景提取通过对视频图像的对比度、颜色、运动等特征进行分析，将前景目标与背景进行区分。
常见的前景提取算法包括帧差法、背景减除法和光流法等。
其中，背景减除法是最常用的一种方法，它通过建立背景模型来动态地更新背景图像，从而准确地提取前景目标。
在前景提取的基础上，车辆检测与跟踪是接下来的关键步骤。
车辆检测与跟踪的目标是在前景目标中准确地识别和跟踪车辆，并将其与其他非车辆目标进行区分。
传统的车辆检测方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、灰度变换和形态学处理等。
然而，由于车辆的形状和外观的多样性，传统方法往往存在一定的局限性和缺陷。
为了克服传统方法的局限性，近年来，基于深度学习的车辆检测与跟踪方法得到了广泛的应用。
深度学习技术以其强大的特征学习能力和自适应性在图像处理领域取得了巨大的成功。
基于深度学习的车辆检测方法主要包括两个关键步骤：特征学习和目标检测。
特征学习利用深度神经网络自动地学习和提取图像中的有用特征，将其转化为高级语义特征。
目标检测利用训练好的深度神经网络对特征图进行目标识别和位置定位，实现对车辆的准确检测与跟踪。
除了基于深度学习的方法，基于视频的车辆检测还可以结合其他传感器和技术，如雷达、红外传感器和激光雷达等。
这些传感器可以提供关于车辆位置、速度、方向等更详细和全面的信息，从而提高车辆检测的准确性和鲁棒性。
例如，激光雷达可以通过测量反射激光束的时间和强度来准确地检测车辆及其周围环境，同时还可以避免遮挡和光照条件的影响。
一种基于深度学习的目标检测提取视频图像关键帧的方法
⼀种基于深度学习的⽬标检测提取视频图像关键帧的⽅法摘要：针对传统的关键帧提取⽅法误差率⾼、实时性差等问题，提出了⼀种基于深度学习的⽬标检测提取视频图像关键帧的⽅法，分类提取列车头部、尾部及车⾝所在关键帧。
在关键帧提取过程中，重点研究了基于SIFT特征的粗识别和Alex-Net卷积神经⽹络模型的精识别两个阶段，通过模型训练验证基于卷积神经⽹络的关键帧提取器的可⾏性。
关键词：卷积神经⽹络（CNN）;关键帧;⽬标检测中图分类号：TP391 ⽂献标识码：A ⽂章编号：1009-3044（2018）36-0201-031 概述随着我国铁路的不断发展，铁路在运⾏过程中的安全性问题⽇益凸显，视频监控在铁路交通安全中起着⾄关重要的作⽤。
通过摄像头监控、互联⽹的传播，监控画⾯实时显⽰，铁路部门可以利⽤视频中的有效图像信息，对视频流进⾏处理，从⽽有效地保证铁路系统的正常运营。
因此，如何快速有效地提取铁路视频图像中的关键帧信息，是本⽂研究的重点。
考虑到视频中相邻帧的重复率⼀般⽐较⾼，关键帧的提取可以减少帧数，进⽽提升图像特征点检测和匹配效率，同时也为图像拼接提供⼀个组织框架。
针对这项关键技术，得到了研究者们的⼴泛关注，并取得了⼀定研究成果。
⽂献[1]从相邻帧间的颜⾊或纹理信息变化程度出发，提出了基于视频内容的⽅法。
⽂献[2]通过计算当前帧与类⼼之间特征值的距离，将视频中所有帧进⾏聚类分析，得到基于视频聚类的分析⽅法。
⽂献[3]提出基于运动特征分析的算法，其基本原理是利⽤光流分析，将视频中运动量最⼩的⼀帧作为关键帧。
上述的三类传统算法主要基于图像整体信息的变化来选定关键帧，容易造成关键帧选取错误、计算量⼤、实时性差等问题。
因此，本⽂在此基础上使⽤⼀种基于深度学习的⽬标检测⽅法，通过建⽴卷积神经⽹络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，分类提取视频中列车头部、尾部及车⾝所在关键帧，使得基于深度学习的⽬标检测在关键帧提取的应⽤中成为可能。
基于两次检测曲线的压缩视频关键帧提取
ｅｉ （）＝８ ｉ／ （）Ｓ （） ７
其 中：（） ｅ ｉ 为图像边缘 直方图 ， 图像面积 。 Ｓ为
１２ ２ 提 取 纹 理 特 征 ．．
特征 ， 最后采用 高斯 模型归一 化不 同 的数 值 ， 而得 到融合 特 进
征。由此得到完整 的特征相似度 ， 以便提高关键 帧的代表性和 准确率 。
和查 全率 ， Ｄ 但 Ｃ系数 的权值确 定有待 进一步研 究 。文 献 ［ ］ ３ 提出基于检测 ＭＰ Ｇ压 缩视 频流 中 Ｄ Ｅ Ｃ系数和运 动矢 量 的关
征， 然后通过两次 扫描 曲线 的方 法提取 视频 的关 键 帧 ， 最后 对 所提取的关键帧进行筛选确定最终 的关键帧 。
键 帧提取 算法 ， 该方法计算 复杂度 ห้องสมุดไป่ตู้ ， 提取 的关 键 帧能够反 映
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ — ６ ５ ２ １ ． １０ ８ ｏ：０ ３ ６ ／ ． ｓ ．０ １３ ９ ． ０ １ １ ．９ ｓ
Ｋｅ ｒ ｍｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｅ ｏ ｒ ｓｅ ｏ ｉ ａ ｅ ｎ ｙ ｆａ ｘｒ ｃｉ ｌｏ ｉ ｏ ｈ ｕ ｄ ｒｃ ｍｐ ｅ ｓ ｄ ｄ ｍａｎ ｂ ｓ ｄ ｏ
视频 镜头的 内容 ， 但是 不能精确 识别 闪光灯和噪声的干扰。文
１ 特征提 取
视频经过 Ｄ Ｔ压缩 变换 后得到 Ｄ Ｃ Ｃ和 Ａ Ｃ系数。Ｄ Ｃ系数
献［ ］ ４ 提出一种在标准化 Ｄ Ｔ后 利用 离散余弦变换得到的 Ａ Ｃ Ｃ
系数 提取视频关键帧的算 法 ， 法在 有限 的范围是有 效 的； 该算 缺点是丢失 了离散余弦变换后包含视 频重要信 息的 Ｄ Ｃ系数 ，
视频检索中的关键帧提取技术
维普资讯
２０ ０ ７年第 １ ２期
福
建 电
脑
５ ５
视频 检 索 中的关键 帧提 取 技 术
刘 佳 兵
（随 州 职 业 技 术 学 院 湖 北 随 州 ４ １０ ） ４ ３０
【 摘
要 】 关键 帧 提取 技 术是 实现 基 于 内容 的 视 频 检 索 的 关键 技 术 之 一 。 本 文 对 关键 帧 提 取 的 基 本 原 理 、 则 和 ￣－ ： 准 果 ｋ ＜ ＜ ２ 把 ｋ 为关 键 帧 。 后 把 ｋ ｌｋｋ， 则 ３选 然 ２作 为 当前 的 ｋ ， 续 寻 ｌ继 ｌ 关 键 帧提 取 的 基本 原 理 和 准则 、 找 下一 个 ｋ 。如 果 把 图 像 中 的运 动 对 象 从 背 景 中先 取 出 。 计 ２ 再 由于 在 视频 序 列 中相 邻 帧 一般 具 有 相 似 性 和 连 续 性 ．这 样 算对 象 所 在 位置 的光 流 ． 以 取得 更 好 的效 果 。 可 该法 可 以 根据 镜 可 构 造 出关 键 帧 提 取 的基 本原 理 ：如 果 将 所 有视 频 帧 重叠 起 来 头 的结 构 选择 相 应 数 目的关 键 帧 。 但其 依 赖 于局 部 信息 ， 棒 性 鲁 （ 图像 坐 标 系下 ） 在 ，那 么 一个 镜 头 中所 有 视 频 帧 的特 征矢 量在 不强 ：也 没有 足 够 重视 由 累加 动 态 带 来 的 内容 变 化 ：计 算 量 较 其 特 征空 间 中 形成 一 个 轨迹 ．轨 迹 上 的 关键 特征 值 所 对 应 的帧 大 。 即为 关键 帧 。 据 此 。 关键 帧 提 取 的过 程 可 抽 象 为 两 步 ： 寻找 图像 ２４基 于 聚类 的方 法 ．
结合Tsallis熵与Jensen距离的视频关键帧抽取方法
结合Tsallis熵与Jensen距离的视频关键帧抽取方法李梁凯;徐庆;罗小小【摘要】为快速有效地表征视频内容,提出一种视频关键帧抽取方法.结合Tsallis 熵和Jensen距离计算相邻视频帧间差距,将视频分割为镜头,并根据镜头内视觉内容变化的多少将其分割为子镜头,最终抽取关键帧.同时提出视频帧间的距离度量标准,用于自适应地选取最优Tsallis熵指数.实验测试结果表明,该方法简单高效,对物体运体有较好的鉴别能力.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)002【总页数】5页(P278-282)【关键词】关键帧抽取;Jensen-Tsallis距离;信息熵;熵指数;镜头分割【作者】李梁凯;徐庆;罗小小【作者单位】天津大学计算机科学与技术学院,天津300072;天津大学计算机科学与技术学院,天津300072;天津大学计算机科学与技术学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP18随着视频采集设备的普遍使用,对数字视频的快速、有效理解变得至关重要。
视频的分析和理解意味着大量数据的处理,在实际应用中这并不是一项简单的工作。
然而,用一组精简的、具有代表性的视频帧序列,即视频关键帧,来表示原始视频的主要内容,能有效解决这个问题。
由于视频关键帧抽取的重要性,前人已经提出了大量相关算法[1-3]。
特别是,很多应用信息论工具进行关键帧抽取的方法均有不错的效果。
文献[4]利用香农熵计算当前视频帧与前一个关键帧之间的距离,若距离大于阈值,则当前帧被选为关键帧。
文献[5]应用互信息作为测量相邻视频帧间距离的工具,检测镜头边界,然后在视觉内容变化量较小的镜头中选取第一帧或者中间帧作为关键帧,在视觉内容变化量较大的镜头中采用分裂-融合的方法选取关键帧。
文献[6]对视频帧做小波变换,用广义高斯分布拟合小波系数,然后运用相对熵计算相邻图像广义高斯分布间的距离,根据帧间距离划分镜头和子镜头。
选取与子镜头内的帧相似度高,且与子镜头外的帧相似度低的帧,作为关键帧。
视频镜头分割及关键帧提取技术研究
视频镜头分割及关键帧提取技术研究
随着数字媒体技术的不断发展和普及，视频内容的处理和分析变得日益重要。
其中，视频镜头分割和关键帧提取技术是视频内容分析的关键步骤。
本文将对这两种技术进行研究和探讨。
视频镜头分割是指将视频划分为不同的镜头，每个镜头代表了一个连续的时间段，具有相似的内容和视觉特征。
镜头分割的主要目标是找到镜头间的转换点，即镜头边界。
传统的视频镜头分割方法通常基于颜色直方图、运动特征和纹理特征等，但是由于视频内容的复杂性和多样性，传统方法往往存在一定的局限性。
因此，近年来，基于深度学习的方法在视频镜头分割领域取得了显著的进展。
通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以从视频中自动学习到更加丰富和抽象的特征表示，从而提高镜头分割的准确性和鲁棒性。
关键帧提取是指从视频中选择一些具有代表性和重要意义的关键帧，以表示整个视频的内容。
关键帧提取的目标是识别出最能够代表视频内容的帧，并且尽量减少冗余信息。
传统的关键帧提取方法通常基于图像质量、颜色直方图和运动特征等，但是这些方法往往无法充分考虑到视频的语义信息。
因此，近年来，基于深度学习的方法也被应用于关键帧提取领域。
通过使用循环神
经网络（RNN）等深度学习模型，可以对视频的时序信息进行建模，从而提取出更加具有代表性和语义信息的关键帧。
总的来说，视频镜头分割和关键帧提取技术在视频内容分析中起着重要的作用。
通过研究和应用深度学习模型，可以有效地提高这两种技术的性能和效果。
未来，随着深度学习算法的不断发展和优化，视频内容分析领域将迎来更加广阔的发展空间，为我们提供更加丰富和便捷的视频内容处理和分析方法。
一种激光定位导航的关键帧选取方法
一种激光定位导航的关键帧选取方法Laser positioning and navigation is a crucial technology in various fields such as robotics, autonomous vehicles, and augmented reality. 激光定位导航是机器人、自动驾驶车辆和增强现实等各个领域中关键的技术。
One of the key components of laser positioning and navigation is the selection of keyframes. 激光定位导航的关键组成部分之一是关键帧的选择。
Keyframes are frames of video or images that are selected as the most representative or informative frames in a sequence. 关键帧是视频或图像序列中被选择为最具代表性或信息量丰富的帧。
The selection of keyframes is essential for efficient and accurate laser positioning and navigation. 关键帧的选择对于高效、准确的激光定位导航至关重要。
Inthis article, we will explore different methods for selecting keyframes in laser positioning and navigation. 在本文中，我们将探讨在激光定位导航中选择关键帧的不同方法。
One method for selecting keyframes in laser positioning and navigation is based on feature detection and matching. 在激光定位导航中选择关键帧的一种方法是基于特征检测和匹配。
什么是视频关键帧？流媒体服务器如何提取视频的关键帧？
什么是视频关键帧？流媒体服务器如何提取视频的关键帧？我上⼀篇⽂章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的⽅法，同时也发现也是有⼀部分的开发者是有这个需求的。
我记得之前我粗略写过I帧的判断：，但也是粗略的写了⼀下，本篇⽂章我决定就关键帧来做个详细点的说明，最基本的就是——什么是关键帧。
关键帧，就是说这⼀帧是连接两段不同的内容，这⼀帧后⾯的视频内容会有新的变化或过渡；在时间轴上这⼀帧带有⼩⿊点标志；空⽩关键帧，跟关键帧作⽤相同，但是这⼀帧没有内容，在时间轴上，这⼀帧没有⼩⿊点标志；在这⼀帧填充内容后，就变成关键帧了；普通帧是⽤来计量播放时间或过渡时间⽤的，不能⼿动设置普通帧的内容，它是播放过程中由前后关键帧以及过渡类型⾃动填充的，⼿动插⼊或删除普通帧，会改变前后两个关键帧之间的过渡时间。
视频关键帧分为I帧，P帧，B帧，这⾥介绍下区别，也是我搜索得到的，仅供参考。
I帧才是关键帧，P，B算不上关键帧。
I帧是帧内压缩编码得到的，通常是每个GOP组的第⼀帧/基础帧，在⼀组中只有⼀个I帧，I帧所占信息量⼤，解码时仅有I帧即可完整重构图像，所以才叫关键帧。
P帧与B帧是帧间压缩，P帧没有完整图像数据，只有与前⼀帧的差别信息，因此也叫预测帧，B帧则是考虑前后帧的差别（故⽽也叫双向预测帧），因此B帧解码时间最长，压缩⽐最⼤。
那怎么提取视频的关键帧呢？其实提取关键帧⽐提取视频帧快很多倍，下⾯我就基于Android系统来讲⼀下提取视频帧的⽅法：第⼀个参数是传⼊截取时间，只能是us(微秒)第⼆个参数OPTION_CLOSEST在给定的时间，检索最近⼀个帧,这个帧不⼀定是关键帧。
OPTION_CLOSEST_SYNC在给定的时间，检索最近⼀个同步与数据源相关联的的帧（关键帧）。
OPTION_NEXT_SYNC在给定时间之后检索⼀个同步与数据源相关联的关键帧。
OPTION_PREVIOUS_SYNC在给定时间之前检索⼀个同步与数据源相关的关键帧这⾥为了提取我们想要的帧，不使⽤关键帧，所以⽤ OPTION_CLOSESTpublic Bitmap getFrameAtTime()//如果不加参数的话，提取第⼀个关键帧public Bitmap getFrameAtTime() {return getFrameAtTime(-1, OPTION_CLOSEST_SYNC);}/*** 获取视频⽂件截图** @param path 视频⽂件的路径* @return Bitmap 返回获取的Bitmap*/public Bitmap getVideoThumb(String path) {MediaMetadataRetriever media = new MediaMetadataRetriever();media.setDataSource(path);Bitmap frameAtTime = media.getFrameAtTime(1 * 1000 * 1000, MediaMetadataRetriever.OPTION_CLOSEST);if (frameAtTime == null) {frameAtTime = media.getFrameAtTime(3 * 1000 * 1000, MediaMetadataRetriever.OPTION_CLOSEST);}return frameAtTime;}。
关键帧提取方法
关键帧提取方法在视频编辑和动画制作中，关键帧起到了至关重要的作用。
它们是定义动画或视频序列中重要位置的帧，通过关键帧，我们可以轻松地控制运动的轨迹和物体的变化。
本文将详细介绍几种常见的关键帧提取方法，帮助读者更好地掌握这一技术。
一、手动提取关键帧1.观察法：通过观看视频或动画序列，手动挑选出具有重要意义的帧作为关键帧。
这种方法简单直观，但需要耗费较多的时间和精力，适用于关键帧数量较少的情况。
2.时间间隔法：按照固定的时间间隔提取关键帧，如每秒提取一帧。
这种方法适用于关键动作或变化较为均匀的场景，但可能导致关键帧遗漏或冗余。
二、自动提取关键帧1.基于阈值的方法：通过设定像素变化阈值，自动检测出相邻帧之间的差异，当差异超过设定阈值时，将该帧作为关键帧。
这种方法适用于画面变化较为明显的场景，但可能对细微的变化不够敏感。
2.基于光流的方法：利用光流算法计算相邻帧之间的像素运动，根据运动信息提取关键帧。
这种方法可以较好地捕捉到物体的运动轨迹，但对计算资源要求较高。
3.基于图像特征的方法：通过提取图像特征（如SIFT、SURF等）来表示帧之间的相似性，根据相似性提取关键帧。
这种方法具有较强的鲁棒性，适用于多种场景。
4.基于深度学习的方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，自动提取关键帧。
这种方法具有较高的准确性和效率，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、关键帧提取技巧1.结合多种方法：在实际应用中，可以结合多种关键帧提取方法，以提高准确性和效率。
2.优化关键帧数量：根据实际需求，适当调整关键帧数量，避免冗余和遗漏。
3.关键帧插值：在关键帧之间进行插值处理，使动画或视频过渡更加平滑。
4.人机交互：在自动提取关键帧的基础上，进行人工调整和优化，确保关键帧的质量。
总结：关键帧提取是视频编辑和动画制作中的一项重要技术。
通过掌握不同的关键帧提取方法，我们可以更高效地完成创作任务，提高作品的质量。
如何提取关键帧(I帧,P帧,B帧)
如何提取关键帧（I帧，P帧，B帧）开发流媒体播放器的时候，特别是在windows mobile,symbian(S60)平台开发时，很可能遇到需要自己开发播放器的情况。
S60平台提供了CVideoPlayUtility接口可以实现流媒体播放器，但由于非开源，所以相对于自己开发播放器，很多操作受到限制。
live555主要用于网络流接收，ffmpeg则是对接收到的数据进行编码/解码。
I帧，P帧，B 帧是视频流中三种分类，其中I帧也就是关键帧是基础帧，P帧一般根据I帧确定，而B帧需要前面两着的信息。
举例说：the Input sequence for video encoder1 2 3 4 5 6 7I B B P B B ILet's take 1,2,3.. as PTS for simplificationthe out sequence for video encoder ( this equals the decoder sequence)1 423 7 5 6I P B B I B B播放器LIVE555收到的序列顺序就应该是：1 423 7 5 6经过解码器解码，顺序又回到1 2 3 4 5 6 7这种正常顺序。
所以我们可以根据avcodec_decode_video来判断帧别。
avcodec_decode_video之后的顺序是一定的。
严格按照1 2 3 4。
这样的顺序来。
判断I帧,P,B帧方法:(1):假如解码成功，则不是I帧就是P帧(根据AVFrame->keyframe判断是否是I帧)。
假如不是I帧，也不是P帧，则只能是B帧(通过pts判断)。
(2):采用AVFrame->pict_type综合pts的办法:if(FF_I_TYPE==picture->pict_type){Printlog("<II>");}else if(FF_P_TYPE==picture->pict_type){Printlog("<PP>");}else if(FF_B_TYPE==picture->pict_type){Printlog("<BB>");}else if(FF_S_TYPE==picture->pict_type){Printlog("<SS>");}else{Printlog("<OtherType>");}正常情况下是不会打印出B帧的,因为解码成功的肯定是I帧或者是P帧.判断ffmpeg读到的packet是否为关键帧av_read_frame(avFormatCtx, readPacket)if(readpacket->flags &AV_PKT_FLAG_KEY ){key frame}//////如果是h264编码，从帧数据判断frame = |length|data|length后面紧跟着的第一个byte后5位如果是01001则为关键帧if((frame[4] & 0x1f) == 5){NSLog(@"关键帧");}else{NSLog(@"非关键帧");}。
简述两种视频关键帧提取
简述两种视频关键帧提取作者：左璐来源：《北京电力高等专科学校学报》2010年第07期一、ffprobe的下载安装(一)下载ffprobe到/projects/ffprobe/页面,下载ffprobe源码。
(二)解压源码#tar -xzvf ffprob-53.tar.gz(三)安装一般Linux软件,从源码编译、安装过程为 :#./configure //检查环境,生成makefile#make //编译#make install //安装,一般可能需要root权限二、关键帧的提取根据上面的叙述,我们已经有了提取视频关键帧的思路:利用ffprobe定位关键帧的位置(即pkt_dts),利用ffmpeg将这一关键帧转换为png格式的图片。
有两种做法。
(一)不改变源代码,而是利用shell脚本编程,从ffprobe -show_frames命令输出的信息中提取出pkt_dts的值,然后利用ffmpeg将这一帧转换为图片我所写脚本中的关键语句:./ffprobe -show_frames $1 > ffprobetmp 2>>/dev/nullDTS=`awk 'BEGIN {FS="\n" ; RS="\["} {if($0~/codec_type=video/ && $0~/pkt_flag_key=K/) print substr($13,9)}' ffprobetmp`for singledts in $DTSecho $singledtsffmpeg -i $1 -sameq -ss $singledts -vframes 1 -y -vcodec png ./png/$singledts.pngdone解释:./ffprobe -show_frames $1 > ffprobetmp 2>>/dev/null 使用ffprobe命令显示帧信息,并写入文件ffprboetmp,错误信息不显示DTS=`awk 'BEGIN {FS="\n" ; RS="\["} {if($0~/codec_type=video/ && $0~/pkt_flag_key=K/) print substr($13,9)}' ffprobetmp` 使用awk处理ffprobe输出的信息。
视频摘要生成中的关键帧提取方法研究
视频摘要生成中的关键帧提取方法研究在当今社会，随着信息技术的不断发展，视频成为人们获取信息、娱乐消遣的重要途径之一。
然而，随着视频内容的丰富和多样化，观众们在浏览视频时也希望能够快速了解视频内容，节省时间。
因此，视频摘要生成技术应运而生，它能够通过提取视频中的关键信息，将视频内容压缩成短小精悍的摘要，方便用户快速了解视频内容。
在视频摘要生成中，关键帧提取是一个至关重要的环节，本文将对视频摘要生成中的关键帧提取方法进行探讨。
一、视频摘要生成技术概述视频摘要生成是一种通过自动分析视频内容，提取其中的重要信息，生成视频摘要的技术。
它可以在不影响视频主要内容的情况下，将视频内容进行压缩，节省用户的观看时间。
视频摘要生成技术在各个领域都有广泛应用，比如视频检索、视频推荐、视频监控等。
在视频摘要生成技术中，关键帧提取是一个至关重要的步骤。
关键帧是视频中包含了最重要信息的帧，通过提取关键帧，可以有效地概括视频内容，提高视频摘要的质量。
下面将介绍几种常用的关键帧提取方法。
二、基于颜色直方图的关键帧提取方法基于颜色直方图的关键帧提取方法是一种简单直观的提取方法。
它通过计算视频帧的颜色直方图，然后比较相邻帧之间的颜色直方图的相似度，从而确定哪些帧是关键帧。
这种方法计算简单，速度较快，但对视频内容的理解较为肤浅，容易受到噪声干扰。
三、基于运动信息的关键帧提取方法基于运动信息的关键帧提取方法是一种常用的提取方法。
它通过分析视频帧之间的像素变化，提取视频中发生较大运动的帧作为关键帧。
这种方法对视频内容的理解较为深入，能够较好地把握视频的重要信息。
然而，这种方法计算量较大，速度较慢，对硬件设备要求较高。
四、结合深度学习的关键帧提取方法近年来，随着深度学习技术的不断发展，结合深度学习的关键帧提取方法也逐渐成为研究的热点。
深度学习模型可以通过学习大量视频数据，提取视频中的特征信息，从而准确地识别关键帧。
这种方法对硬件要求较高，但能够取得较好的效果。
一种两阶段的视频图像关键帧提取方法
』
初 始化 关键 帧和 候选 帧
『
当 ｔ 较小 时 ｖ＜ Ｗ ， ＜Ｊ ，式 （ ） 近 似 为 ： 值 ｔ＜ ｖ ＜Ｉ ， １可 ｔ －
Ｒ ａｅ （） ＷＨ－ ｔｉ￣ｌ ｒａ ｔ＝ Ｈｖｌ ｎ －Ｗｖｌ ｓ ｏ ） ＷＨ一 ｓ ｔ ｏ＠＋ ｆ， ≈ ｃ ２
＿
月 Ｉ ｎ 一 ｆ ｏ Ｉ ￡ ｉ Ｉ Ｉ ｓ ｓ ｃ
（ ２）
提取最 新 关键 帧和 候选 帧 的特 征 虐
则 帧 间 的重 叠 率 为 ：
Ｒ＝ Ｒ
ｌ
估 计摄 耨 关键帧 和 候选帧 的 重叠 攀和特 征点的 正 确 匹配对 数
ａ 。 ￡ ａｅ （ ） １ 旦 ｒ （） ｒ。， ＝ 一 ｅ ／ ｎ
多． 构成视频 的各种特征信息量大 在提取关键帧的时
候 ． 该 要 采 取 一 定 的原 则 Ｉ 首 先 是 要 保 证 提 取 出来 应 ｌ ＿ ． 的 图像 帧 能 够 相 对 比较 全 面 、准 确 地 代 表 整 段 视 频 的 内容 另 一 个 就 是 关 键 帧 的提 取 技 术 应 做 到 尽 量 简 洁 ． 数 据 处 理 量 尽 可 能 的 小 要 做 到 这 两 个 原则 ． 就需 要 在 研 究 关 键 帧提 取 技 术 的 时候 ．综 合 考 虑 视 频 的各 种 特
关 键 词 ：视 频 图像 ；关键 帧提 取 ；全景 图
０ 引
言
１ 两 阶 段 关 键 帧 提 取 方 法描 述
本文提 出的两 阶段关 键帧提取方法是 ：在第一 阶 段 以较大 的重叠率 提取关 键帧 ． 其作为准关键帧 ． 将 然 后再进行第二 阶段 ． 进一步将准关 键帧降冗抽取 ， 最后
一
视频内容分析中的关键帧提取与跟踪技术综述
视频内容分析中的关键帧提取与跟踪技术综述随着数字媒体技术的快速发展，视频内容分析成为了计算机视觉和人工智能领域中的研究热点之一。
视频内容分析的一个重要任务是提取并跟踪视频中的关键帧。
关键帧是视频中具有重要信息的帧，通过提取关键帧可以有效地减少视频数据量，提高视频内容的表达效果。
本文将对视频内容分析中的关键帧提取与跟踪技术进行综述。
关键帧提取是视频内容分析的一项基础任务，其主要目标是从视频序列中选择一些具有代表性和信息丰富度的帧。
在关键帧提取中，常用的方法有基于图像质量评价、基于运动分析和基于帧间相似度的方法。
基于图像质量评价的关键帧提取方法主要利用图像特征和质量评估算法来衡量帧的重要性。
其中，图像特征可以包括亮度、对比度、色彩饱和度等，质量评估算法可以是传统的像素差异度或者是深度学习模型。
这种方法主要适用于静态场景的视频内容分析。
基于运动分析的关键帧提取方法主要利用帧间的运动信息来确定关键帧。
常用的方法有基于光流和基于运动轨迹的方法。
光流法通过计算连续帧之间的像素位移来获得视频序列中物体的运动状态，根据像素位移的大小和方向可以确定运动帧。
运动轨迹法可以跟踪视频序列中的对象运动，根据运动轨迹的连续性和方向来选择关键帧。
基于帧间相似度的关键帧提取方法主要利用帧与帧之间的相似度来判断关键帧。
相似度可以通过计算帧之间的像素差异、颜色直方图匹配、感知哈希算法等来衡量。
相似度越高的帧被认为是关键帧。
此方法适用于动态场景的视频内容分析。
关键帧跟踪在关键帧提取的基础上，通过跟踪相邻帧之间的目标运动来实现。
关键帧跟踪是一种目标跟踪算法，其目标是通过连续帧图像中的目标检测和位置预测来追踪视频中的目标对象。
关键帧跟踪可以通过基于特征的方法、基于深度学习的方法和基于模型的方法来实现。
基于特征的关键帧跟踪方法主要利用目标对象的视觉特征，如颜色、纹理、形状等来完成目标跟踪。
常用的方法有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
基于深度学习的关键帧跟踪方法主要利用深度卷积神经网络（CNN）来提取目标对象的特征表示。
SVM-basedAbnorma...
SVM-based Abnormal Activity Detection for Home CareHui-min Qian, Y ao-bin Mao, Zhi-quan WangSchoolofAutomation,NUST,Nanjing210094(E-mail:*****************)Abstract — Abnormal activity detection for intelligent home care is presented in this paper. The activities have been catalogued into six possible classes, such as standing, sitting, squatting, walking, jogging, and falling down, among which falling down including on-marching falling down and in-place falling down is regarded as the abnormal activity. The output of background subtraction is employed directly to obtain the binary human-body images and only centroid track and figure width of human blob are selected as features for recognition. Activities are sub-divided into moving activities and quasi-static activities in terms of the horizontal movement of the centroid of body blob. And then SVM classifiers are used to recognize respectively the on-marching falling down and in-place falling down from above two classes of behaviors. A home-brewed activity database is obtained and the experimental results are: the correct identification rate is 100 percent for on-marching falling down and the minimum correct identification is above 90 percent for in-place falling down activity.Key Words—background subtraction, feature extraction, abnormal activity recognition, Home Care, SVM基于支持向量机的家居看护异常行为检测钱惠敏茅耀斌王执铨南京理工大学自动化学院南京 210094摘 要 本文实现了智能家居看护中异常行为的检测，根据日常生活经验指定了6种可能发生的家居行为：站立、坐、蹲、行走、慢跑和跌倒，其中跌倒被认定为异常行为，且可以分为行进中跌倒和原地跌倒。
基于深度学习的关键帧提取技术研究
基于深度学习的关键帧提取技术研究在传统的图像处理中，关键帧的提取通常是基于像素值或者图像纹理等特征来进行的。
然而，这种方法往往会受到光照、物体姿态等因素的影响而产生误差。
而随着深度学习的兴起，基于深度学习的关键帧提取技术也开始受到人们的关注。
一、深度学习在关键帧提取中的应用深度学习是一种以多层神经网络为基础的机器学习技术，其具有强大的自适应性和泛化能力。
在关键帧提取中，深度学习技术可以通过学习大量的图像数据来自动提取关键帧，从而减少了人工选取关键帧的工作量，同时也提高了提取结果的准确性。
近年来，通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行图像识别和分类的研究已经不断深入。
在关键帧提取中，CNN可以通过学习不同物体的特征来自动提取关键帧，比传统方法更加稳定和准确。
二、基于深度学习的关键帧提取技术的研究1、基于深度学习的关键帧提取方法研究人员提出了一种基于深度学习的关键帧提取方法，该方法包含两个主要步骤：首先，通过CNN提取每一帧图像的特征，然后使用聚类算法将相似帧归为一类，最终在每类中选取最具代表性的一帧作为该类的关键帧。
比传统方法更加准确和稳定，且提取速度也更快。
2、基于深度学习的动态场景关键帧提取方法针对动态场景下的关键帧提取问题，研究人员提出了一种基于深度学习的方法。
该方法通过学习场景中物体的位置、运动轨迹等特征，自动提取环境中与运动轨迹相关的关键帧。
相比传统方法，该方法可以更精确地捕捉动态场景的变化，并且提取结果更加准确。
三、未来发展方向现有基于深度学习的关键帧提取技术在实际应用中表现出了较好的性能，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1、更加精细的特征提取目前的基于深度学习的关键帧提取技术主要依靠卷积神经网络对图像进行特征提取。
未来的研究可以从多个维度对图像进行特征提取，包括图像纹理、轮廓、颜色等方面，从而提高提取结果的准确性。
2、考虑时序信息当前的基于深度学习的关键帧提取技术主要关注单个图像之间的相似性，未来的研究可以考虑时序信息，根据图像之间的时间关系，自动提取出关键帧，实现对动态场景的更好处理。
监控视频关键帧提取过程中帧差参数的研究
Science &Technology Vision科技视界0引言由于信息技术的普及,近几年安防技术也有了质的飞跃,这其中以智能安防监控视频的应用[1]最引人注目,由于安防监控视频具有空间和时间的二维特性,可直接被用于刑事案件侦查中对嫌疑人的认定和判别,尤其是在人像智能识别与分析[2]中,监控视频成为最主要的图像分析来源。
但在现实情况中,由于时间的紧迫性和成本所限,侦查人员一般都是采用人工轮流以快进的形式浏览视频监控的方式寻找案件线索,巨大的监控视频数据会导致案件相关信息获取实时性差、误判与漏判等问题[3],高强度的视频筛选还会影响侦查人员的身体健康,从而加剧降低侦查效率,因此若能利用某种办法加快检索监控视频得到关键帧就能加快对案件的侦破。
以帧差法为代表的视频关键帧检测是非常成熟的一种方法,这种方法原理简单,尤其对于小区监控视频的关键帧检测非常有效,而且该方法适于硬件[4],可以实现设备小型化。
但是在对监控视频进行预处理、二值化,开闭运算、帧差提取等整个过程中,最后一个重要的步骤是判定哪一帧可以作为关键视频片段被保留,而判断的最重要的参数就是帧间阈值,当阈值过小,提取的视频片段就会出现过多的冗余,后续对比检测时间会延长,阈值过大会出现漏检,因此选取合适的帧间阈值参数尤为重要,本文在不同分辨率分别选择等效的关键帧,得到帧间差阈值T ,利用得到的阈值与图像面积,利用曲线拟合方法对它们之间的关系进行研究,从而得到不同分辨率下所对应的阈值函数关系,并通过实验验证。
1关键帧提取流程原理与帧间差阈值T 的作用本文提取视频关键帧软件流程如图1所示,初始化开始后,获取视频文件的总帧数N ,对获取的第一帧图像进行预处理得到F 1,在未计算到视频文件最后一帧时循环计算,然后处理第二帧图像得到F 2,从而计算得到两帧图像差值C ,当该差值大于预定阈值T时,便认为该图像是关键帧图像,否则不是,如此反复循环,直到最后一帧图像结束。
交通视频的质心算法车辆跟踪计数系统
交通视频的质心算法车辆跟踪计数系统雷柏超;马国亮;雷帮军;邹耀斌;任强【期刊名称】《信息通信》【年(卷),期】2018(000)012【摘要】由于基于虚拟检测线的车辆计数误差较大,因此,研究一种实时性、鲁棒性好的车辆跟踪计数的算法成为研究的重点.文中提出了一种基于质心算法的多目标跟踪模型计数算法.首先提取视频图像中的前景运动图像,然后在检测位置设定虚拟线框,并设置区域的质心位置坐标,以巴氏系数判断当前目标和参考目标的匹配程度.通过实验分析,该算法可实现快速、有效的车辆跟踪计数.%Due to the large vehicle counting error based on the virtual detection line. Therefore, researching a real-time, robust algorithm for vehicle tracking and counting is a top priority in this field. In this paper, a multi-target tracking and counting algorithm based on algorithm is proposed. First, the foreground moving image in the video image is extracted, then the virtual wireframe is set at the detection position, and the centroid position coordinates of the region are set, then the degree of matching between the current target and the reference target is determined by the Barthel coefficient. Through experimental analysis, the algorithm can achieve vehicle tracking and counting fast and effectively.【总页数】4页(P45-48)【作者】雷柏超;马国亮;雷帮军;邹耀斌;任强【作者单位】三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;宜昌市公安局交警支队,湖北宜昌 443002;三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院【正文语种】中文【相关文献】1.交通视频中的 Kalman 滤波的多车辆跟踪算法 [J], 贲晛烨;王科俊;李阳;谢滨姣2.道路交通视频的车辆跟踪算法 [J], 郭锋;王秉政;陈燕3.基于高清视频检测和高清图片识别的车辆跟踪系统设计 [J], 朱华林4.基于粒子滤波的交通视频车辆跟踪和计数方法 [J], 蔡丽娟5.基于Contourlet和MeanShift的交通视频车辆跟踪算法 [J], 王相海;刘美瑶;苏元贺;方玲玲;宋传鸣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第30卷第2期苏 州 大 学 学 报(工 科 版)Vol 130No.22010年4月JOUR NAL OF S UZHOU UN I V ERSITY (ENGI NEER I N G SC I ENCE E D ITI ON )Ap r .2010收稿日期:2009-06-11作者简介:夏 洁(1986-),女,硕士研究生,主要研究方向为视频图像处理与模式识别。
基金项目国家自然科学基金资助项目(编号65);年江苏省重大科技支撑与自主创新项目(编号B );年江苏省省级现代服务业(软件产业)发展专项引导资金项目(编号[]336);苏州市应用基础研究(工业)项目(编号SY G );苏州大学科研预研基金。
文章编号:1673-047X (2010)-02-0001-05基于虚拟检测线的交通视频关键帧提取夏 洁1,吴 健1,2,陈建明1,2,崔志明1,2(1.苏州大学智能信息处理及应用研究所,江苏苏州215006;2.江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心,江苏苏州215104)摘 要:关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础,关键帧的提取一方面减少了视频索引的数据量,同时也为检索视频提供了一个组织框架。
在归纳分析典型的视频关键帧提取技术的基础上,针对交通视频的独特性提出了一种基于虚拟检测线的关键帧提取方法,并在此过程中提出改进的基于双差分法的背景建模以及基于检测线变化的局部背景更新。
实验结果证明,该方法能够依据交通视频内容的复杂程度有效地提取出最具代表性的关键帧,具有较高的提取效率和鲁棒性。
关键词:关键帧提取;交通视频;运动检测;虚拟检测线;视频检索中图分类号:TP311 文献标识码:A0 引 言随着计算机和网络技术的飞速发展,多媒体数据库中的视频数据日益剧增。
由于视频数据信息量庞大,传统的手工标注的检索方法不再适用,使基于内容的视频数据库检索的需求越发迫切。
关键帧[1](Key F ra m e )也称为代表帧,是用于描述一个视频的主要内容的关键图像帧。
关键帧的选取,一方面必须尽可能准确完整地反映镜头的主要内容;另一方面数据量应尽可能的小,计算不宜太复杂。
在关键帧提取之后,可以通过对关键帧提取各种静态特征形成视频的特征数据库。
因此,关键帧选取技术在基于内容的视频检索中占据着核心地位,并在一定程度上影响着视频检索效果的好坏。
1 几种典型的关键帧提取技术关键帧的使用减少了视频索引的数据量,同时也为视频查询和检索提供了一个组织框架。
正是由于关键帧的提取在基于内容分析、检索以及查询中具有如此重要的地位,近年来受到了研究者的广泛关注,也取得了一定的研究成果。
典型的关键帧的提取方法有以下几类。
方法1:基于镜头边界的方法。
当视频被划分为镜头后,直接将每个镜头的第一帧和最后一帧作为该镜头的关键帧。
这种方法设计简单,运算量小,同时每个镜头的关键帧数量固定,便于检索,但是所提取的关键帧往往不能很好地反映镜头内容的复杂度,代表性不强。
方法2:基于图像内容分析的方法[2]。
该方法基于视频每帧的颜色、纹理等视觉信息的改变来提取关键帧。
Zhang [3]等人依据帧间的显著变化来选择关键帧,首先把镜头的第一帧作为关键帧,然后计算前一个关键帧与剩余帧之差,如果差值大于某一阈:0970012008E2008044200920092-4J 09272 苏州大学学报(工科版)第30卷值,则再选取一个关键帧。
此方法可以根据镜头内容的变化程度选择相应数目的关键帧。
但是选取的帧不一定具有代表意义,尤其当视频中存在快速运动的物体或者有镜头运动时,容易选取过多的关键帧。
方法3:基于运动分析的方法。
该方法通过光流分析来计算镜头中的运动量,分为基于全局运动的方法和基于局部运动的方法[4],这类方法的思想是,当摄像机或目标运动物体在一个位置上停留时,说明该帧本身的重要性,从而应该选取为关键帧。
这种基于运动分析的方法可以根据镜头的运动内容选择相应数目的关键帧。
但是,这种方法计算量很大,实时性差,而且基于光流算法的局部最小值也不一定准确。
方法4:基于聚类的方法。
基于聚类的方法[5]首先要根据一种或多种特征确定一个初始类心,然后计算当前帧的特征值,根据与前一个类心的距离来判断是归为该类还是作为一个新的类,确定新的类心。
最后将镜头中的帧聚类分析后,取各类中离类心最近的帧作为关键帧。
上述的四类方法可归结为对视频帧图像整体信息进行分析,根据视频帧图像整体信息的变化来选定关键帧,通常应用于普通视频的关键帧提取中,并能达到较好的效果。
2 系统框架图1 系统流程图交通监控视频有很多区别于一般视频的特点。
传统的基于内容的视频检索系统[6],通常需要经过三个阶段:镜头分割、关键帧提取、特征提取。
镜头分割又称场景转换检测,是在时域上将视频序列按照一定的标准分割为多个镜头。
而交通视频通常是由一个摄像机对某一个固定交通场景拍摄的一段完整的镜头,几乎不存在场景的变换,因此大多数情况下可以省略镜头分割步骤。
同时又由于交通视频中几乎时刻有车辆在运动,而且同一辆车从进入视频到离开视频需要经历若干帧,这些都导致视频帧与帧之间变化频繁而剧烈。
使用前述的1、2、4关键帧提取方法会造成提取的关键帧数目过多或所得到的关键帧不具有代表性,方法3虽然考虑到了视频中运动目标的运动量大小,但存在光流计算量太大的问题。
为了解决传统方法不适用于交通视频的问题,本文提出了一种基于虚拟检测线技术的关键帧提取方法,通过对视频关注度较高的局部区域进行统计分析可以高效地实现目标。
本文的系统流程图如图1所示。
系统首先对输入的视频图像在合适的位置设置虚拟检测线,同时进行运动检测。
运动检测部分由构建初始背景、背景差计算、背景更新三个环节构成。
由于得到的前景目标图像可能会存在噪声和空洞,所以对其进行形态除噪。
对处理之后的帧图像中检测线特征进行统计分析,分别判断是否符合背景更新的条件和提取关键帧的触发条件,根据判断结果更新背景图像或(以及)提取关键帧。
3 运动检测运动检测是计算机视觉中的基础问题。
常用的运动检测方法[]是背景帧差法和连续帧差法。
背景帧差法通过将当前视频帧与背景帧相减来得到运动目标,其关键在于如何获取场景的初始背景图像;同时还需要7第2期 夏 洁,吴 健,陈建明,等:基于虚拟检测线的交通视频关键帧提取3良好的维护和更新背景模型的策略。
连续帧差法则利用时间连续的两帧图像相减,判断有无运动目标出现,既不需要获得初始的背景,也避免了维护和更新背景模型的时空消耗。
本文对传统背景帧差法进行改进,首先利用双差分法来构建背景帧差的初始背景图像,然后使用基于检测线变化的局部背景选择更新方法。
3.1 背景初始化双差分法,也称三帧差分法,其算法思想如下。
差分图像是由相邻两帧图像对应像素相减的绝对值得到的。
令{F n}为输入的图像帧,第n帧的差分图像Dn(i,j)定义为Dn (i,j)=|Fn-1(i,j)-Fn(i,j)|(1)其中,F n-1(i,j)和F n(i,j)分别表示(i,j)处像素在第n-1帧和第n帧中的灰度值。
则第n帧的差分D n(i,j)为第n-1帧和第n帧的(i,j)处的灰度差值的绝对值。
由此,将双差分图像DD n定义为DD n(i,j)=255,(Dn+1(i,j)>T)∧(Dn(i,j)>T)=10,others(2)其中,T0是一个给定阈值。
D n+1(i,j)>T0和D n(i,j)>T0分别表示第n+1帧和第n帧的差分值大于阈值T0 ,即当连续两个差分图像在相同的(i,j)坐标处的差分值都大于给定的阈值T0时,DD n(i,j)为255。
由于噪声在连续的两个差分图像中不容易重复出现,所以双差分法可以较好地抑制噪声。
本文利用双差分法构建背景帧差的初始背景图像,步骤如下:(1)第t-1帧和第t帧相减得到{D x i,j},第t帧和第t+1帧相减得到{D y i,j}。
(2)构建双差分图像DD n(i,j)=255,if D x i,j>T0and D y i,j>T0 0,others(3)从第t帧的输入图像中清除所有D D n(i,j)=255的像素点,将剩下的部分作为从第t帧中提取出的背景图像。
(4)对开始的N帧图像重复上述操作,可得到相应的N-2幅背景图像。
对这些背景图像的每个像素点计算其统计特性,将其中出现频率最高的像素值作为该像素点的初始背景像素值,从而最终构建出整个初始背景。
3.2 背景更新准确的背景更新是运动精确检测的一个重要因素,本文采用了基于检测线变化的选择更新方法。
因为本文中检测线是视频中关注度最高的区域,所以通过分析检测线区域的变化来进行选择性背景更新具有高效省时的优点。
由于背景变化是一个缓慢的过程,由光线等引起的背景灰度值的变化要远远小于车辆经过时引起的变化,也即背景更新的条件和关键帧提取的触发条件极为不同。
采用阈值比较的方法,当虚拟检测线区域灰度变化在给定阈值T1,T2内,则进行背景更新,否则不进行背景更新,即B i,j=kB′i,j+(1-k)F i,j,if T1<D IF i,j<T1B′i,j,othe rs(3)其中,B i,j为更新后的背景图像,D IF i,j为前后两帧图像检测线区域的灰度差的绝对值,B′i,j为更新前的背景图像,Fi,j为当前输入帧图像,k为更新系数。
4 关键帧提取虚拟检测线法就是在待检测图像的合适位置设置检测线,通过模拟埋在地下的感应线圈传感器的作用来避免路面实地安装感应线圈带来的安装和后期维护的麻烦。
检测线法被广泛应用于交通流参数的提取中。
通常将检测线的方向设置成与车辆行驶方向垂直,如图所示,其中阴影部分为检测线。
交通视频检索系统的主要对象是场景中的运动车辆,需要显示特定车辆从进入监控视频到离开监控视频的整个运动过程。
为了选取最能代表车辆状态的帧,本文采用虚拟检测线技术在视频中设置检测线,基本思24 苏州大学学报(工科版)第30卷图2 视频检测线示意图想为,始终统计检测线区域的灰度信息,由于当运动车辆驶入检测线时,检测线上的灰度值会发生剧烈变化,因此当变化量超过阈值T lin e 时,即产生一次“触发”,此时就将该帧视频作为关键帧提取出来。
T line =30%F line (4)其中,F line 是检测线区域的灰度值。
作为触发条件的动态阈值T line 被设置为检测线区域灰度值F line 的30%(由实验得到),当检测线区域随着背景的更新变化时,动态阈值T line 也相应地改变。
本文将虚拟检测线具体定义为一定范围的矩形区域。
由于矩形区域相对于单纯的线形范围包含了更多的像素信息,对于车辆的运动触发更稳定;而且通过对阈值进行设置,可以过滤掉由非车辆(如行人、自行车等)引起的少量像素变化所产生的触发。