一种视频处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种视频处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]监控视频是安全防范技术的重要组成部分，通常情况下，监控视频通过前端采集设备采集视频图像信号，再通过传输线缆将前端采集设备采集到的视频图像发送给视频监控设备，视频监控设备用于存储和回放采集到的视频图像。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展，在信息化建设过程中，我国很多地区的视频采集设备达到了极高的覆盖率。
[0003]在视频监控技术的公安应用中，面对犯罪手段、方法的不断升级，犯罪形式的智能化、集团化，监控视频成为公安部门在进行安检侦查过程中的一种重要的线索来源，然而由于视频采集设备的数量级庞大，每天都会产生海量的视频数据，从海量的视频中寻找有价值的线索并不是一件容易的事情。
[0004]传统的解决方案中，是通过人工方式对海量的视频进行分类和排查，从而选择可能对案件侦查有参考价值的视频，并对这些视频进行人工标注，来筛选掉一部分没有参考价值的视频，减少数据量，但是，这样的方案是采用人工标注的方式，因而，这样的标注存在一定的主观性和不规范性，且采用人工标注，也造成了人力成本的浪费。
【发明内容】
[0005]本发明提供一种视频处理方法及装置，用以使视频的筛选更加规范和客观，并节省人力成本。
[0006]本发明提供一种视频处理方法，包括:
[0007]获取视频采集设备采集到的视频；
[0008]识别所述视频中的对象；
[0009]判断所述视频中的对象是否与目标案件相关；
[0010]当所述对象与目标案件相关时，确定所述视频为目标视频；
[0011 ]当所述视频为目标视频时，提取所述目标视频中与所述目标案件相关的对象的信息。
[0012]本发明的有益效果在于:通过识别视频中的对象，可以智能判断视频中的对象是否与目标案件相关，并当该对象与目标案件相关时，提取该对象的信息，从而，通过上述方式可以智能判断视频中的对象是否与目标案件相关，实现了视频的自动筛选，使视频的筛选更加规范和客观，且在该对象与目标案件相关时，自动提取该对象的信息，尽可能减少进行人工标注，节省了人力成本。
[0013]在一个实施例中，所述识别所述视频中的对象，包括:
[0014]识别所述视频中的对象的类型；
[0015]根据所述视频中的对象的类型确定与所述对象的类型对应的姿态字典项；
[0016]判断所述视频中的对象的姿态是否与所述姿态字典项匹配；
[0017]当所述视频中的对象的姿态与所述姿态字典项匹配时，保留所述视频；
[0018]当所述视频中的对象的姿态与所述姿态字典项不匹配时，删除所述视频。
[0019]本实施例的有益效果在于:根据视频类型确定该类型对应的姿态字典项，当视频中的对象的姿态与姿态字典项匹配时，保留该视频，不匹配时，删除该视频，从而通过判断视频的对象是否与姿态字典项匹配筛选掉与姿态字典项不匹配的视频。
[0020]在一个实施例中，当存在目标案件时，所述方法还包括:
[0021]判断所述视频中的对象是否与所述目标案件相关的姿态字典项匹配；
[0022]当所述视频中的对象与所述目标案件相关的姿态字典项匹配时，保留所述视频。
[0023]本实施例的有益效果在于:通过自动判断该对象是否与目标案件相关的姿态字典项匹配，当与目标案件相关的姿态字典项匹配时，确定该视频中的对象与目标案件相关，从而，通过与目标案件相关的姿态字典项匹配，实现了视频的自动筛选。
[0024]在一个实施例中，所述判断所述视频中的对象是否与目标案件相关，包括:
[0025]通过识别判断视频中的第一对象的运动特征；
[0026]当所述第一对象处于运动状态时，确定所述第一对象与目标案件相关；
[0027]当所述第一对象处于静止状态时，判断是否存在与所述第一对象关联的第二对象;当存在与所述第一对象关联的第二对象时，确定所述第一对象与目标案件相关。
[0028]本实施例的有益效果在于:通过智能判断视频中第一对象的运动特征以及是否与第二对象关联，从而可以确定第一对象是否与目标案件相关，实现了对视频的自动筛选。
[0029]在一个实施例中，当所述第一对象为车辆，第二对象为人物时，所述判断是否存在与所述第一对象关联的第二对象，包括:
[0030]判断所述车辆中是否存在人物；
[0031]当所述第一对象为车辆，第二对象为目标物品时，所述判断是否存在与所述第一对象关联的第二对象，包括:
[0032]判断所述车辆中是否存在目标物品。
[0033]本实施例的有益效果在于:通过判断车辆中是否有人物或判断车辆中是否存在目标物品，从而实现智能判断该车辆是否与目标案件相关，从而实现了视频的智能筛选。
[0034]在一个实施例中，所述方法还包括:
[0035]根据目标案件确定目标案件中的对象的类型；
[0036]所述判断所述视频中的对象是否与目标案件相关，包括:
[0037]判断所述视频中是否出现与目标案件中对象的类型一致的对象；
[0038]当所述视频中出现与目标案件中对象的类型一致的对象时，确定所述视频中的对象与目标案件相关。
[0039]本实施例的有益效果在于:确定目标案件中对象的类型，当视频中出现与目标案件中对象的类型一致的对象时，确定该视频中的对象与目标案件相关，从而，可以智能判断视频中的对象是否与目标案件相关，实现了视频的自动筛选。
[0040]在一个实施例中，当所述目标案件为根据目标对象的参考模板寻找目标对象的案件时，所述判断所述视频中的对象是否与目标案件相关，包括:
[0041]判断所述视频中的对象是否存在与目标对象类型一致的对象；
[0042]当所述视频中存在与目标对象类型一致的对象时，通过识别视频中的对象获取所述视频中的对象的信息，并通过所述目标对象参考模板获取所述目标对象的信息；
[0043]判断所述视频中的对象的信息与目标对象的信息是否匹配一致；
[0044]当匹配一致时，确定所述视频中的对象与目标案件相关。
[0045]本实施例的有益效果在于:当目标案件为根据目标对象的参考模板寻找目标对象的案件时，获取视频中的对象的信息和目标对象的信息，通过判断视频中的对象信息与目标对象的信息是否匹配一致，判断视频中的对象是否与目标案件相关，实现了智能判断视频中的对象是否与目标案件相关，进而实现了对视频的自动筛选。
[0046]本发明还提供一种视频处理装置，包括:
[0047]获取模块，用于获取视频采集设备采集到的视频；
[0048]识别模块，用于识别所述视频中的对象；
[0049]第一判断模块，用于判断所述视频中的对象是否与目标案件相关；
[0050]第一确定模块，用于当所述对象与目标案件相关时，确定所述视频为目标视频；[0051 ]提取模块，用于当所述视频为目标视频时，提取所述目标视频中与所述目标案件相关的对象的信息。
[0052]在一个实施例中，所述识别模块，包括:
[0053]识别子模块，用于识别所述视频中的对象的类型；
[0054]第一确定子模块，用于根据所述视频中的对象的类型确定与所述对象的类型对应的姿态字典项；
[0055]第一判断子模块，用于判断所述视频中的对象的姿态是否与所述姿态字典项匹配；
[0056]保留子模块，用于当所述视频中的对象的姿态与所述姿态字典项匹配时，保留所述视频；
[0057]删除子模块，用于当所述视频中的对象的姿态与所述姿态字典项不匹配时，删除所述视频。
[0058]在一个实施例中，所述装置还包括:
[0059]第二判断模块，用于当存在目标案件时，判断所述视频中的对象是否与所述目标案件相关的姿态字典项匹配；
[0060]保留模块，用于当所述视频中的对象与所述目标案件相关的姿态字典项匹配时，保留所述视频。
[0061]在一个实施例中，所述第一判断模块，包括:
[0062]第二判断子模块，用于通过识别判断视频中的第一对象的运动特征；
[0063]第二确定子模块，用于当所述第一对象处于运动状态时，确定所述第一对象与目标案件相关；
[0064]第三判断子模块，用于当所述第一对象处于静止状态时，判断是否存在与所述第一对象关联的第二对象；
[0065]第三确定子模块，用于当存在与所述第一对象关联的第二对象时，确定所述第一对象与目标案件相关。
[0066]在一个实施例中，所述第三判断子模块，包括:
[0067]当所述第一对象为车辆，第二对象为人物时，判断所述车辆中是否存在人物；
[0068]当所述第一对象为车辆，第二对象为目标物品时，判断所述车辆中是否存在目标物品。
[0069]在一个实施例中，所述装置还包括:
[0070]第二确定模块，用于根据目标案件确定目标案件中的对象的类型；
[0071 ]所述第一判断模块，包括:
[0072]第四判断子模块，用于判断所述视频中是否出现与目标案件中对象的类型一致的对象；
[0073]第四确定子模块，用于当所述视频中出现与目标案件中对象的类型一致的对象时，确定所述视频中的对象与目标案件相关。
[0074]在一个实施例中，所述第一判断模块