本發(fā)明涉及監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于內(nèi)存編碼機(jī)制的視頻抓拍方法及裝置。

背景技術(shù)：

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(diǎn)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(shè)備智能化的要求越來越高。抓拍攝像機(jī)作為一種解決方案，也得到越來越多的關(guān)注。抓拍攝像機(jī)是一款可以對人臉、車輛等目標(biāo)進(jìn)行追蹤、識別、抓拍的高清監(jiān)控智能攝像機(jī)。不僅涵蓋了傳統(tǒng)攝像機(jī)單一的視頻流功能，而且能夠直接檢測人臉、車輛等目標(biāo)，并捕捉到需要的目標(biāo)。抓拍攝像機(jī)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(fèi)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(jī)組成的攝像系統(tǒng)，只能抓拍到人臉、車輛等目標(biāo)，但是如何避免無效抓拍，保證每張抓拍都清晰準(zhǔn)確、元數(shù)據(jù)準(zhǔn)確是抓拍系統(tǒng)研究中的關(guān)鍵問題。又如當(dāng)人臉或者車輛出現(xiàn)在視頻的時間內(nèi)，如何避免重復(fù)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(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

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

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

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

對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳；

對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像；

上傳最佳抓拍圖像及對應(yīng)的元數(shù)據(jù)。

在一些實(shí)施例中，所述對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳的步驟，具體包括：

檢測視頻圖像的目標(biāo)特征；

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

對檢測結(jié)果進(jìn)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(yīng)的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳。

在一些實(shí)施例中，所述對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(jìn)行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進(jìn)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(yīng)的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

在一些實(shí)施例中，所述以設(shè)定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標(biāo)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(jìn)行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

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

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

智能分析模塊，用于對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳；

內(nèi)存編碼模塊，用于對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(yīng)的元數(shù)據(jù)。

在一些實(shí)施例中，所述智能分析模塊，具體用于：

檢測視頻圖像的目標(biāo)特征；

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

對檢測結(jié)果進(jìn)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(yīng)的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳。

在一些實(shí)施例中，所述內(nèi)存編碼模塊，具體用于：

對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進(jìn)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(yīng)的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

在一些實(shí)施例中，所述基于內(nèi)存編碼機(jī)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(jìn)行緩沖處理，以形成檢測數(shù)據(jù)流。

本發(fā)明的技術(shù)方案主要通過對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)行智能分析篩選圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳，一并對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(yīng)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(zhǔn)確性，還能夠節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬資源。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)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(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)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(jié)構(gòu)獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明一實(shí)施例基于內(nèi)存編碼機(jī)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(nèi)存編碼機(jī)制的視頻抓拍方法的方法流程圖；

圖3為本發(fā)明一實(shí)施例基于內(nèi)存編碼機(jī)制的視頻抓拍裝置的模塊方框圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)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(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)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(shù)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(shí)施例之間的技術(shù)方案可以相互結(jié)合，但是必須是以本領(lǐng)域普通技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)為基礎(chǔ)，當(dāng)技術(shù)方案的結(jié)合出現(xiàn)相互矛盾或無法實(shí)現(xiàn)時應(yīng)當(dāng)認(rèn)為這種技術(shù)方案的結(jié)合不存在，也不在本發(fā)明要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。

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

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

步驟S20、對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳；

步驟S30、對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(yīng)的元數(shù)據(jù)。

本實(shí)施例中，通過攝像機(jī)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(biāo)特征。應(yīng)該指出，除人臉或車輛外，還可以是其他動物或者運(yùn)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(shù)方案主要通過對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)行智能分析篩選圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳，一并對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(yīng)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(zhǔn)確性，還能夠節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬資源。

請參照圖1和圖2，在一些實(shí)施例中，所述對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳的步驟S20，具體包括：

檢測視頻圖像的目標(biāo)特征；

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

對檢測結(jié)果進(jìn)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(yīng)的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳。

本實(shí)施例中，主要對視頻圖像中的目標(biāo)特征進(jìn)行智能分析，具體為，采用對每一目標(biāo)特征進(jìn)行唯一的ID編號，然后進(jìn)行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結(jié)果進(jìn)行打分，如此，以對圖像幀的效果進(jìn)行判斷。需要指出的是，本實(shí)施例中的打分，實(shí)際上對目標(biāo)特征的輪廓及灰度進(jìn)行加權(quán)處理，當(dāng)輪廓和灰度滿足設(shè)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(yīng)的時間戳。

請參照圖1和圖2，在一些實(shí)施例中，所述對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(jìn)行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進(jìn)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(yīng)的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

本實(shí)施例中，在對采集的多幀視頻圖像進(jìn)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(nèi)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(shí)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(yīng)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(shí)施例中，所述以設(shè)定抓拍周期連續(xù)采集多幀視頻圖像，并在視頻圖像上標(biāo)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(jìn)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(shí)施例中，可以對連續(xù)采集多幀視頻圖像進(jìn)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(shí)施例中國中，該基于內(nèi)存編碼機(jī)制的視頻抓拍裝置，包括：

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

智能分析模塊20，用于對采集的多幀視頻圖像的目標(biāo)特征分別進(jìn)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(yīng)的時間戳；

內(nèi)存編碼模塊30，用于對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)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(yīng)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(yīng)的元數(shù)據(jù)。

本實(shí)施例中，主要對視頻圖像中的目標(biāo)特征進(jìn)行智能分析，具體為，采用對每一目標(biāo)特征進(jìn)行唯一的ID編號，然后進(jìn)行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結(jié)果進(jìn)行打分，如此，以對圖像幀的效果進(jìn)行判斷。需要指出的是，本實(shí)施例中的打分，實(shí)際上對目標(biāo)特征的輪廓及灰度進(jìn)行加權(quán)處理，當(dāng)輪廓和灰度滿足設(shè)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(yīng)的時間戳。

在一些實(shí)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(biāo)特征；

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

對檢測結(jié)果進(jìn)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(yīng)的時間戳；以及

輸出圖像幀的元數(shù)據(jù)及對應(yīng)的時間戳。

本實(shí)施例中，在智能分析模塊20對視頻圖像中的目標(biāo)特征進(jìn)行智能分析，具體為，采用對每一目標(biāo)特征進(jìn)行唯一的ID編號，然后進(jìn)行自動跟蹤檢測，以及對檢測的結(jié)果進(jìn)行打分，如此，以對圖像幀的效果進(jìn)行判斷。需要指出的是，本實(shí)施例中的打分，實(shí)際上對目標(biāo)特征的輪廓及灰度進(jìn)行加權(quán)處理，當(dāng)輪廓和灰度滿足設(shè)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(yīng)的時間戳。

在一些實(shí)施例中，所述內(nèi)存編碼模塊30，具體用于：

對采集的多幀視頻圖像分別進(jìn)行JPEG編碼處理；以及

對JPEG編碼處理的圖像進(jìn)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(yīng)的視頻圖像，作為最佳抓拍圖像。

本實(shí)施例中，在對采集的多幀視頻圖像進(jìn)行智能分析時，同時拷貝一份輸出到內(nèi)存編碼模塊30進(jìn)行編碼及暫存處理，保證智能分析與內(nèi)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(shí)施例中，內(nèi)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(yīng)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(shí)施例中，所述基于內(nèi)存編碼機(jī)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(jìn)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(shí)施例中，可以對連續(xù)采集多幀視頻圖像進(jìn)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(jìn)行分析，提高裝置的運(yùn)算和處理效率。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)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(gòu)思下，利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)變換，或直接/間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域均包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。