CN103984710B - 基于海量数据的视频交互查询方法及*** - Google Patents
基于海量数据的视频交互查询方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于海量数据的视频交互查询方法，应用于城市安防领域，所述方法包括：建立单个监控摄像头为中心的视频对象空间定位坐标系；建立多监控摄像头间视频数据关联；在视频数据中增加空间坐标；将上述视频数据进行实时压缩；在压缩过程中进行视频语义特征的提取，并生成语义索引；按照统一的坐标系及统一的视频格式进行存储，视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标、语义索引；输入语义、拍摄时间或/和空间坐标作为关键词进行查询；查找与所述关键词相关联的视频数据，并输出查询结果。本发明还提供对应的查询***。本发明可以通过精确的空间定位，实现海量视频数据基于“属性‑空间”的双向交互查询。
Description
技术领域
本发明涉及视频数据的查询，尤其涉及一种基于海量数据的视频交互查询方法及***。
背景技术
目前城市中的视频数据已汇成海量(Big Data)数据，传统的按照所在区域给监控摄像头标号进行文件目录式存储的方式，已经无法满足智能城市的视频查询需求。
一方面，由于视频数据无法提供准确的位置信息，难以与电子地图、GSP等开展高端应用结合，如基于某空间活动范围的视频资源条件式选取及关联性查找。另一方面，视频数据由于缺少语义检索机制，无法实现对于特定视频内容的快速搜索与准确定位。例如，根据车辆颜色形状特征，搜索全市范围内某一时段的交通监控视频，找到相关车辆的空间位置及活动轨迹，或者搜索某特定形态空间范围(道路、河流、学校等)内及周边的相关视频数据，自动发现可疑目标，监控、追踪、预测其活动范围。
在实现对海量数据进行有效整理，在技术的实施上，主要参照了以下专利：
1.CN201310071391.1，《一种基于视频分析的空间定位方法》，申请日2013-3-6，公开了基于视频分析的空间定位法，建立了以单个摄像头为中心的空间定位坐标系；
2.CN201310105427.3，《一种基于空间信息的多视频关联监控定位装置与方法》，申请日2013-3-28，公开了多摄像头之间的视频数据的空间集成与关联；
3.CN201310443075.2，《在视频文件尾部添加地理位置信息的方法》，申请日2013-9-25，公开了动态拍摄时地理位置的增加；
4.CN201310443078.6，《在视频文件中添加地理位置信息并建立索引的方法》，申请日2013-9-25，公开了静态拍摄时地理位置的增加；
5.CN201410115063.1，《视频语义检索与压缩同步的摄像***与方法》，申请日2014-3-26，公开了视频关键帧中索引内容的提取；
在上述技术的基础上，有必要对提供一种实现海量视频数据的“属性-空间”双向交互查询功能。
发明内容
有鉴于此，我们需要发明一种新型的基于海量数据的视频交互查询方法及***，以实现更佳的“属性-空间”双向交互的查询功能。
本发明提供的基于海量数据的视频交互查询方法，应用于城市安防领域中，其海量数据来源于由多个监控摄像头组成的视频数据采集端，所述交互查询方法包括如下步骤：基于视频分析的空间定位方法，建立单个监控摄像头为中心的视频对象空间定位坐标系；基于所述空间定位坐标系，建立多个监控摄像头之间视频数据的关联；在监控摄像头所拍摄的视频数据中增加空间坐标；将上述视频数据进行实时压缩；在压缩过程中进行视频语义特征的提取，并生成语义索引，所述视频语义特征包括低级语义特征和高级语义特征，所述低级语义特征包括图像颜色、纹理、形状、速度，所述高级语义特征包括视频中实体、概念、人物、事件信息；按照统一的坐标系、统一的视频格式进行存储，以形成海量数据的视频库，所述统一的视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标、语义索引；输入所述语义、或/和所述空间坐标作为关键词进行查询；在所述海量数据的视频库中查找与所述关键词相关联的视频数据，并输出查询结果。
优选地，所述监控摄像头，在安装时将其地理位置、监控范围一并存入服务器进行统一管理。
优选地，所述的视频格式中还包括分辨率。
优选地，在进行所述存储时，判断是否有重复的视频，如果有，则删除分辨率较差的视频数据或按照分辨率的大小进行优先级的排序。
优选地，所述查询结果是多个独立的视频片段，或自动衔接播放的视频集合。
本发明提供的基于海量数据的视频交互查询***，应用于城市安防领域中，其海量数据来源于由多个监控摄像头组成的视频数据采集端，所述交互查询***包括：所述监控摄像头，用于提供视频数据的内容、拍摄时间、拍摄地点；服务器，用于对所述视频数据进行统一管理，包括：索引生成模块，用于设置索引规则，并提取视频语义特征进行离线数据的检验，所述视频语义特征包括低级语义特征和高级语义特征，所述低级语义特征包括图像颜色、纹理、形状、速度，所述高级语义特征包括视频中实体、概念、人物、事件信息；压缩模块，用于将所述视频数据进行实时压缩，根据所述索引规则进行视频语义特征的提取，并生成语义索引；视频数据库，用于为采集的视频数据建立统一的坐标系、以及统一的视频格式，并根据所述的视频格式中的部分内容进行关联，所述统一的视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标、语义索引；查询终端，用于输入所述语义、拍摄时间、空间坐标中的至少一者进行查询，并输出查询结果。
优选地，所述空间坐标包括经纬度、相对位置、或标志建筑物中的一者。
优选地，所述查询结果是多个独立的视频片段，或自动衔接播放的视频集合。
优选地，所述视频数据采集端，还用于提供视频数据的分辨率。
优选地，所述述视频数据库还用于在进行所述关联时，判断是否有内容相同的视频数据，如果有，则删除分辨率较差的视频数据。
本发明通过对视频数据在采集时附加了拍摄时间、空间坐标等信息，并增加视频之间的关联性、以及在压缩时产生内容索引，将3W1H或5W1H的分析方法引入到海量数据的分析中，有效的提高了视频数据交互查询的有效性。
附图说明
图1是本发明中基于海量数据的视频交互查询方法的流程示意图。
图2是本发明中基于海量数据的视频交互查询***的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于海量数据的视频交互查询方法，应用于城市安防领域中，其海量数据主要来源于布设于城市各角落的监控摄像头。其中，监控摄像头在安装时应将其地理位置、监控范围一并进行统一管理。
实施例1
一种基于海量数据的视频交互查询方法，主要包括如下步骤：
在步骤S101中，基于视频分析的空间定位方法，建立单个监控摄像头为中心的视频对象空间定位坐标系。
在步骤S102中，基于所述空间定位坐标系，建立多个监控摄像头之间视频数据的关联。
所述关联包括：
(1)根据时间进行关联，如，用于展现下午6：00下班高峰期时个路段的交通运行情况；
(2)根据地理信息进行关联，如，某一条街道上安装有5个监控摄像头，可根据其监控的范围及相对距离等地理信息进行关联。
(3)根据视频对象进行关联，如监控到嫌疑车辆的视频数据。即，基于运动连贯性的监控以及基于逻辑关联的监控。根据视频对象的关联具体可参照专利CN201310105427.3，《一种基于空间信息的多视频关联监控定位装置与方法》，此处不再赘述。
在步骤S103中，在监控摄像头所拍摄的视频数据中增加空间坐标。
在步骤S104中，将上述视频数据进行实时压缩。
在本步骤中，所述实时压缩时的过程主要在摄像设备端进行，可以减小后续传输的数据量。
在步骤S105中，在压缩过程中进行视频语义特征的提取，并生成语义索引。
其中，所述视频语义特征包括：低级语义特征，如视频图像颜色、纹理、形状、速度等，高级语义特征，视频中实体、概念、人物、事件等信息。
在步骤S106中，按照统一的坐标系、统一的视频格式进行存储，以形成海量数据的视频库。
统一的坐标系，是指基于某一特定范围而形成的格式相同的二维或三维的空间坐标系，如某座城市的各经纬度的二维坐标系。
所述统一的视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标、语义索引。
其中，从对数据内容的本质来看，本步骤即是从3W1H，甚至是5W1H的角度对视频数据进行分析，即拍摄时间(When)、拍摄地点(Where)、索引关键词(What)、数据内容(How)、以及索引的生成规则(Why、Who)进行提炼和设置。
视频格式中还可以包括分辨率等。在本步骤中，进行存储的过程中，如果有重复的视频，可进行删除或按照分辨率进行优先级的排序。
其中空间坐标，可以是监控摄像头的绝对位置(经纬度)，也可以是相对位置(二个监控摄像头之间的距离等)，或者是该经纬度对应的标志性建筑物。
此外，需要补充说明的是：除数据内容外，其他可以为空。在检索时，可以根据需求，自行定义或选择是否检索拍摄时间为空或拍摄地理位置为空的视频数据内容。
在步骤S107中，输入所述语义、空间坐标、拍摄时间中的至少一个作为关键词进行查询。
需要说明的是，在此处，空间坐标通常是以该空间坐标经纬度对应的街道、建筑等作为查询条件，此为行业内的通用作法，不再赘述。
如搜索“2014年4月1日”+“深圳市南山区科苑路”+“闯红灯”，来查询当天该空间坐标所处路段的违章情况；或者“某医院”+“急诊车”，来查看其主要服务范围，或出诊时间的规律。
在步骤S108中，在所述海量数据的视频库中查找与所述关键词相关联的视频数据，并输出查询结果。
在本实施方式中，所述查询结果，可以是多个独立的视频片段，也可以是根据喜好进行自动衔接播放的视频集合体。
实施例2
请参阅图2，所示为基于海量数据的视频交互查询***的模块图。所述查询***包括：视频数据采集端10、服务器20、及查询终端30。
视频数据采集端10，用于提供视频数据的内容、拍摄时间、拍摄地点的位置信息。主要包括遍布于城市角落的多个监控摄像头11。
服务器20，用于对所述视频数据进行统一管理，包括建立统一的视频格式、将多来源视频数据进行关联，及设置索引规则等。具体而言，服务器包括：
视频数据库21，用于为采集的视频数据建立统一的坐标系、以及统一的视频格式，并根据所述视频格式中的部分内容进行关联。
索引生成模块22，用于设置索引规则，并提取视频语义特征进行离线数据的检验。
所述视频语义特征包括：低级语义特征，如视频图像颜色、纹理、形状、速度等，高级语义特征，视频中实体、概念、人物、事件等信息。
压缩模块23，用于将所述视频数据进行实时压缩，根据所述索引规则进行视频语义特征的提取并生成语义索引。
查询终端30，用于根据输入所述语义、拍摄时间、空间坐标中的至少一者进行查询，并输出查询结果。
在本实施方式中，所述查询结果，可以是多个独立的视频片段，也可以是根据喜好进行自动衔接播放的视频集合体。
有益效果：
1将原来无序管理的各种视频数据，通过添加坐标，建立空间索引，从而建立全市VIDEO GIS数据库，形成了统一管理与高效利用机制；
2在此基础上，对视频数据进行基于“空间-内容”的双重检索，取代了大量繁琐低效的人工行为，极大提高了城市安全管理的精度与效率；
3通过视频压缩与语义索引，极大减少了视频数据量，并可永久保存视频语义信息，避免视频定期消除带来的信息湮灭。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于海量数据的视频交互查询方法，应用于城市安防中，其特征在于，所述交互查询方法包括如下步骤：
基于视频分析的空间定位方法，建立单个监控摄像头为中心的视频对象空间定位坐标系；
基于所述空间定位坐标系，建立多个监控摄像头之间视频数据的关联；
在监控摄像头所拍摄的视频数据中增加空间坐标；
将上述视频数据进行实时压缩；
在压缩过程中进行视频语义特征的提取，并生成语义索引，所述视频语义特征包括低级语义特征和高级语义特征，所述低级语义特征包括图像颜色、纹理、形状或速度，所述高级语义特征包括视频中实体、概念、人物或事件信息；
按照统一的坐标系和统一的视频格式进行存储，以形成海量数据的视频库，所述统一的视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标和语义索引；
输入所述语义索引、空间坐标和拍摄时间中的至少一个作为关键词进行查询；
在所述海量数据的视频库中查找与所述关键词相关联的视频数据，并输出查询结果。
2.如权利要求1所述的交互查询方法，其特征在于，所述监控摄像头，在安装时将其地理位置、监控范围一并存入服务器进行统一管理。
3.如权利要求1所述的交互查询方法，其特征在于，所述的视频格式中还包括分辨率。
4.如权利要求3所述的交互查询方法，其特征在于，在进行所述存储时，判断是否有重复的视频，如果有，则删除分辨率较差的视频数据或按照分辨率的大小进行优先级的排序。
5.如权利要求1所述的交互查询方法，其特征在于，所述查询结果是多个独立的视频片段，或自动衔接播放的视频集合。
6.一种基于海量数据的视频交互查询***，应用于城市安防中，其海量数据来源于多个监控摄像头，其特征在于，所述交互查询***包括：
所述监控摄像头，用于提供视频数据的内容、拍摄时间和拍摄地点；
服务器，用于对所述视频数据进行统一管理，包括：
索引生成模块，用于设置索引规则，并提取视频语义特征进行离线数据的检验，所述视频语义特征包括低级语义特征和高级语义特征，所述低级语义特征包括图像颜色、纹理、形状或速度，所述高级语义特征包括视频中实体、概念、人物或事件信息；
压缩模块，用于将所述视频数据进行实时压缩，根据所述索引规则进行视频语义特征的提取并生成语义索引；及
视频数据库，用于为采集的视频数据建立统一的坐标系以及统一的视频格式，并根据所述视频格式中的部分内容进行关联，所述统一的视频格式至少包括拍摄时间、空间坐标和语义索引；及
查询终端，用于输入所述语义索引、拍摄时间和空间坐标中的至少一者进行查询，并输出查询结果。
7.如权利要求6所述的交互查询***，其特征在于，所述空间坐标包括经纬度、相对位置或标志建筑物中的一者。
8.如权利要求6所述的交互查询***，其特征在于，所述查询结果是多个独立的视频片段，或自动衔接播放的视频集合。
9.如权利要求6所述的交互查询***，其特征在于，所述视频数据采集端，还用于提供视频数据的分辨率。
10.如权利要求9所述的交互查询***，其特征在于，所述述视频数据库还用于在进行所述关联时，判断是否有内容相同的视频数据，如果有，则删除分辨率较差的视频数据。
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