CN107203638B - 监控视频处理方法、装置及*** - Google Patents

监控视频处理方法、装置及*** Download PDF

Info

Publication number
CN107203638B
CN107203638B CN201710429732.6A CN201710429732A CN107203638B CN 107203638 B CN107203638 B CN 107203638B CN 201710429732 A CN201710429732 A CN 201710429732A CN 107203638 B CN107203638 B CN 107203638B
Authority
CN
China
Prior art keywords
video image
target object
preset target
structured
identified
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201710429732.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107203638A (zh
Inventor
张赟龙
党晓斌
肖可伟
吴将
陈瑞军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Seemmo Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Seemmo Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Seemmo Technology Co ltd filed Critical Beijing Seemmo Technology Co ltd
Priority to CN201710429732.6A priority Critical patent/CN107203638B/zh
Publication of CN107203638A publication Critical patent/CN107203638A/zh
Priority to PCT/CN2018/089963 priority patent/WO2018223960A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107203638B publication Critical patent/CN107203638B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/7867—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, title and artist information, manually generated time, location and usage information, user ratings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/7847—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using low-level visual features of the video content

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种监控视频处理方法、装置及***，涉及图像处理的技术领域，其中，一种监控视频处理方法，包括：获取视频图像，并将所述视频图像解码为RGB视频图像；对所述RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，所述结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与所述轮廓对应的特征值；通过特征值对所述结构化视频图像逐帧进行预设目标物的识别；对识别出的预设目标物进行标识；将标识后的结构化视频图像分类储存，解决了现有技术中存在的视频图像特征提取准确率低的技术问题，达到了提高视频图像特征提取准确率的技术效果。

Description

监控视频处理方法、装置及***
技术领域
本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种监控视频处理方法、装置及***。
背景技术
现有的视频处理技术大多采用图像特征检测的传统方法，针对不同的特征需要选择不同的提取方法，如常用的基于颜色特征的颜色直方图或基于纹理的灰度共生矩阵和小波变换等。由于原始特征可能维数很高，或包含大量的冗余特征和无关特征，会使后续算法计算复杂度变得很高，并且伴随着准确率低下的问题，而且检出物的具体属性信息也很难获取。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种监控视频处理方法、装置及***，以解决现有技术中存在的图像特征提取准确率低的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种监控视频处理方法，包括：
获取视频图像，并将视频图像解码为RGB视频图像；
对RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与轮廓对应的特征值；
通过特征值对结构化视频图像逐帧进行预设目标物的识别；
对识别出的预设目标物进行标识；
将标识后的结构化视频图像分类储存。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，对识别出的预设目标物进行标识之后，还包括：
将每一帧结构化视频图像的预设目标物复制至该帧结构化视频图像的一侧；
对复制的预设目标物进行标识。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，将标识后的结构化视频图像分类储存，包括：
判断每一帧标识后的结构化视频图像的标识是否包括某一预设数据库的特征信息；
若是，则将标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，将标识后的结构化视频图像分类储存之后，还包括：
接收查询条件，查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息；
在预设数据库中搜索携带有与查询条件匹配的标识后的结构化视频图像；
将搜索结果按照相似度进行排列。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，查询条件为文字描述、代码或图片。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，当查询条件为特征图片时，包括以下步骤：
接收上传的特征图片；
对特征图片进行结构化处理；
提取结构化处理后的特征图片的预设目标物的特征值；
在预设数据库中搜索携带有与特征值匹配的标识后的结构化视频图像；
将搜索结果按照相似度进行排列。
第二方面，本发明实施例还提供了一种监控视频处理装置，包括：
视频图像获取与解码模块，用于获取视频图像，并将视频图像解码为RGB视频图像；
视频图像结构化模块，用于对RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与预设目标物的轮廓对应的特征值；
预设目标物识别模块，用于通过特征值对结构化视频图像逐帧进行预设目标物识别；
预设目标物标识模块，用于对识别出的预设目标物进行标识；
分类存储模块，用于将标识后的结构化视频图像分类储存。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，分类存储模块具体用于判断每一帧标识后的结构化视频图像的标识是否包括某一预设数据库的特征信息；
若是，则将标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，还包括：
查询条件接收模块，用于接收查询条件，查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息；
搜索模块，用于在预设数据库中搜索携带有与查询条件匹配的标识后的结构化视频图像；
显示模块，用于将搜索结果按照相似度进行排列。
第三方面，本发明实施例还提供了一种监控视频处理***，包括：摄像头，以及实施例2所述的监控视频处理装置；
摄像头用于获取视频图像；
监控视频处理装置用于对视频图像进行存储和查询。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本实施例提供的监控视频处理方法将视频图像解码为RGB视频图像，对RGB视频图像进行结构化处理，结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与所述轮廓对应的特征值；通过特征值对结构化视频图像逐帧进行预设目标物的识别，并对对识别出的预设目标物进行标识，将视频结构化后，再通过特征值标识预设目标物，运算速度快，标识准确率高；将标识后的结构化视频图像分类储存，从而提高了预设目标物的查询速度。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的监控视频处理方法的流程图；
图2为本发明实施例1提供的监控视频处理方法的另一种实施方式的流程图；
图3为本发明实施例2提供的监控视频处理装置的示意图；
图4为本发明实施例2提供的监控视频处理装置的另一种实施方式的示意图；
图5为本发明实施例3提供的监控视频处理***的示意图。
图标：1-监控视频处理装置；11-视频图像获取与解码模块；12-视频图像结构化模块；13-预设目标物识别模块；14-预设目标物标识模块；15-分类存储模块；16-查询条件接收模块；17-搜索模块；18-显示模块；2-摄像头。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前的图像特征提取准确率低、运算复杂度较高，基于此，本发明实施例提供的一种监控视频处理方法、装置及***，可以降低运算复杂度，提高目标物的标识准确度。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种监控视频处理方法、装置及***。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种监控视频处理方法，包括以下步骤：
S11.获取视频图像，并将视频图像解码为RGB视频图像。
获取摄像头拍摄的监控视频图像，并将视频图像解码为RGB模式的视频图像。
S12.对RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与轮廓对应的特征值。
对RGB视频图像进行结构化，将视频图像中的预设目标物轮廓圈出来，同时生成每一个预设目标物的特征值，且不同预设目标物的特征值不同。
S13.通过特征值对结构化视频图像逐帧进行预设目标物的识别。
根据特征值识别每一帧结构化视频图像中的预设目标物轮廓对应的预设目标物。
S14.对识别出的预设目标物进行标识。
本步骤中，可以直接在原结构化视频图像中对预设目标物进行标识；也可以将结构化视频图像的预设目标复制至该帧结构化视频图像的一侧，然后对复制的预设目标进行标识，具体使用时，可以将预设目标物复制至结构化视频图像的左侧、右侧、底部和上部。
S15.将标识后的结构化视频图像分类储存。
本实施例优选通过以下步骤将标识后的结构化视频图像分类储存：
判断每一帧标识后的结构化视频图像的标识是否包括某一预设数据库的特征信息；
若是，则将标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库。
通过本步骤所述的分类存储，可以大大提高在结构化视频图像中搜索预设目标物的速度。
如图2所示，作为本实施例的另一种实施方式，步骤S15之后还包括以下步骤：
S16.接收查询条件，查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息。
接收用户输入的查询条件，查询条件可以是文字性描述或是代码，无论哪一种均包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息。若查询条件为特征值的关联信息，则首先通过关联信息关联至特征值。
S17.在预设数据库中搜索携带有与查询条件匹配的标识后的结构化视频图像。
监控视频处理装置中存储的结构化视频图像中的预设目标物轮廓含有标识信息，可以根据查询条件与标识信息的匹配度查询预设目标物的视频图像。
或者先求取查询条件关联的特征值，然后通过特征值搜索监控视频处理装置中的相关结构化视频图像。
优选地，先根据查询条件确定要搜索的结构化视频图像存储在监控视频处理装置中的哪一个预设数据库，然后在此预设数据库中通过特征值搜索相关结构化视频图像。
S18.将搜索结果按照相似度进行排列。
本步骤优选按照查询条件携带的特征值信息与标识信息关联的特征值信息的相似度进行排列，优选按照相似度的降序排列。
实施例2
如图3所示，本实施例提供了一种监控视频处理装置，包括视频图像获取与解码模块11、视频图像结构化模块12、预设目标物识别模块13、预设目标物标识模块14和分类存储模块15，视频图像获取与解码模块11用于获取视频图像，并将视频图像解码为RGB视频图像；视频图像结构化模块12用于对RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与预设目标物的轮廓对应的特征值；预设目标物识别模块13用于通过特征值对结构化视频图像逐帧进行预设目标物识别；预设目标物标识模块14用于对识别出的预设目标物进行标识；分类存储模块15用于将标识后的结构化视频图像分类储存。
本实施例中的分类存储模块15具体用于判断每一帧标识后的结构化视频图像的标识是否包括预设数据库的特征信息，其中，预设数据库有多个；若是，则将标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库。
如图4所示，作为本实施例的另一种实施方式，还包括：查询条件接收模块16、搜索模块17和显示模块18，查询条件接收模块16用于接收查询条件，查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息；搜索模块17用于再预设数据库中搜索携带有与查询条件匹配的标识后的结构化视频图像；显示模块18用于将搜索结果按照相似度进行排列。
本发明实施例提供的监控视频处理装置，与上述实施例提供的监控视频处理方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
实施例3
如图5所示，本实施例提供了一种监控视频处理***，包括：摄像头2，以及如实施例2所述的监控视频处理装置1；摄像头2用于获取视频图像；监控视频处理装置1用于对所述视频图像进行存储和查询。
本发明实施例所提供的监控视频处理方法、装置及***的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种监控视频处理方法，其特征在于，包括：
获取视频图像，并将所述视频图像解码为RGB视频图像；
对所述RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，所述结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与所述轮廓对应的特征值；
通过所述特征值对所述结构化视频图像逐帧进行预设目标物的识别；
对识别出的预设目标物进行标识；
将标识后的结构化视频图像分类储存；
所述对识别出的预设目标物进行标识之后，还包括：将每一帧所述结构化视频图像的预设目标物复制至该帧所述结构化视频图像的一侧；对复制的所述预设目标物进行标识；
所述将标识后的结构化视频图像分类储存，包括：判断每一帧所述标识后的结构化视频图像的标识是否包括某一预设数据库的特征信息；若是，则将所述标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库；
将标识后的结构化视频图像分类储存之后，还包括：接收查询条件，所述查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息；在所述预设数据库中搜索携带有与所述查询条件匹配的所述标识后的结构化视频图像；将搜索结果按照相似度进行排列。
2.根据权利要求1所述的监控视频处理方法，其特征在于，
所述查询条件为文字描述、代码或图片。
3.根据权利要求2所述的监控视频处理方法，其特征在于，当所述查询条件为特征图片时，包括以下步骤：
接收上传的所述特征图片；
对所述特征图片进行结构化处理；
提取结构化处理后的特征图片的预设目标物的特征值；
在所述预设数据库中搜索携带有与所述特征值匹配的所述标识后的结构化视频图像；
将搜索结果按照相似度进行排列。
4.一种监控视频处理装置，其特征在于，包括：
视频图像获取与解码模块，用于获取视频图像，并将所述视频图像解码为RGB视频图像；
视频图像结构化模块，用于对所述RGB视频图像进行结构化处理生成结构化视频图像，所述结构化视频图像包括预设目标物的轮廓，以及与所述轮廓对应的特征值；
预设目标物识别模块，用于通过特征值对所述结构化视频图像逐帧进行预设目标物识别；
预设目标物标识模块，用于对识别出的预设目标物进行标识；
分类存储模块，用于将标识后的结构化视频图像分类储存；
所述预设目标物标识模块还用于将每一帧所述结构化视频图像的预设目标物复制至该帧所述结构化视频图像的一侧；对复制的所述预设目标物进行标识；
所述分类存储模块具体用于判断每一帧所述标识后的结构化视频图像的标识是否包括某一预设数据库的特征信息；若是，则将所述标识后的结构化视频图像存储至该预设数据库；
所述装置还包括：查询条件接收模块，用于接收查询条件，所述查询条件包括预设目标物的特征值，或者特征值的关联信息；
搜索模块，用于在所述预设数据库中搜索携带有与所述查询条件匹配的所述标识后的结构化视频图像；
显示模块，用于将搜索结果按照相似度进行排列。
5.一种监控视频处理***，其特征在于，包括：摄像头，以及如权利要求4所述的监控视频处理装置；
所述摄像头用于获取视频图像；
所述监控视频处理装置用于对所述视频图像进行存储和查询。
CN201710429732.6A 2017-06-08 2017-06-08 监控视频处理方法、装置及*** Expired - Fee Related CN107203638B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710429732.6A CN107203638B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 监控视频处理方法、装置及***
PCT/CN2018/089963 WO2018223960A1 (zh) 2017-06-08 2018-06-05 监控视频处理方法、装置、***、电子终端及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710429732.6A CN107203638B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 监控视频处理方法、装置及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107203638A CN107203638A (zh) 2017-09-26
CN107203638B true CN107203638B (zh) 2020-09-25

Family

ID=59907375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710429732.6A Expired - Fee Related CN107203638B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 监控视频处理方法、装置及***

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN107203638B (zh)
WO (1) WO2018223960A1 (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107203638B (zh) * 2017-06-08 2020-09-25 北京深瞐科技有限公司 监控视频处理方法、装置及***
CN108984799A (zh) * 2018-08-21 2018-12-11 北京深瞐科技有限公司 一种视频数据处理方法及装置
CN109271949A (zh) * 2018-09-28 2019-01-25 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 多谱段图像数据提取方法、装置、设备及可读存储介质
CN110597114A (zh) * 2019-09-04 2019-12-20 上海新储集成电路有限公司 一种监控***

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101794384A (zh) * 2010-03-12 2010-08-04 浙江大学 一种基于人体轮廓图提取与分组运动图查询的投篮动作识别方法
CN102207966A (zh) * 2011-06-01 2011-10-05 华南理工大学 基于对象标签的视频内容快速检索方法
CN102543125A (zh) * 2012-01-17 2012-07-04 中兴通讯股份有限公司 一种基于视频识别技术提供增值服务的方法及***
CN103500230A (zh) * 2013-10-25 2014-01-08 苏州千视通信科技有限公司 基于样本图像的视频检索方法
CN103778261A (zh) * 2014-03-04 2014-05-07 福建瑞恒信息技术有限公司 一种基于移动云计算图像识别的自助导游方法及***
CN103916626A (zh) * 2013-01-05 2014-07-09 中兴通讯股份有限公司 一种监控录像信息提供方法、装置及视频监控***
CN104103085A (zh) * 2013-04-11 2014-10-15 三星电子株式会社 屏幕图像中的对象
CN106557760A (zh) * 2016-11-28 2017-04-05 江苏鸿信***集成有限公司 一种基于视频识别技术的图像画面检索过滤监控***
CN106777334A (zh) * 2017-01-12 2017-05-31 珠海格力电器股份有限公司 一种照片分类存储方法、装置及移动终端

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4626632B2 (ja) * 2007-06-25 2011-02-09 株式会社日立製作所 映像監視システム
CN103577812A (zh) * 2013-11-22 2014-02-12 昆山视杰维光电科技有限公司 一种目标物识别***及方法
CN106454229A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 成都理想境界科技有限公司 一种监测方法、摄像装置和图像处理设备和监测***
CN107203638B (zh) * 2017-06-08 2020-09-25 北京深瞐科技有限公司 监控视频处理方法、装置及***

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101794384A (zh) * 2010-03-12 2010-08-04 浙江大学 一种基于人体轮廓图提取与分组运动图查询的投篮动作识别方法
CN102207966A (zh) * 2011-06-01 2011-10-05 华南理工大学 基于对象标签的视频内容快速检索方法
CN102543125A (zh) * 2012-01-17 2012-07-04 中兴通讯股份有限公司 一种基于视频识别技术提供增值服务的方法及***
CN103916626A (zh) * 2013-01-05 2014-07-09 中兴通讯股份有限公司 一种监控录像信息提供方法、装置及视频监控***
CN104103085A (zh) * 2013-04-11 2014-10-15 三星电子株式会社 屏幕图像中的对象
CN103500230A (zh) * 2013-10-25 2014-01-08 苏州千视通信科技有限公司 基于样本图像的视频检索方法
CN103778261A (zh) * 2014-03-04 2014-05-07 福建瑞恒信息技术有限公司 一种基于移动云计算图像识别的自助导游方法及***
CN106557760A (zh) * 2016-11-28 2017-04-05 江苏鸿信***集成有限公司 一种基于视频识别技术的图像画面检索过滤监控***
CN106777334A (zh) * 2017-01-12 2017-05-31 珠海格力电器股份有限公司 一种照片分类存储方法、装置及移动终端

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018223960A1 (zh) 2018-12-13
CN107203638A (zh) 2017-09-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107346409B (zh) 行人再识别方法和装置
CN108229314B (zh) 目标人物的搜索方法、装置和电子设备
CN107203638B (zh) 监控视频处理方法、装置及***
US9069795B2 (en) System and process for building a catalog using visual objects
US9367756B2 (en) Selection of representative images
CN108229297B (zh) 人脸识别方法和装置、电子设备、计算机存储介质
JP2014029732A (ja) 画像の検索および読み出しに関する基準を用いて画像内容の描写を生成する方法
CN107545049B (zh) 图片处理方法及相关产品
US8254678B2 (en) Image segmentation
US8027978B2 (en) Image search method, apparatus, and program
CN111897962A (zh) 一种物联网资产标记方法及装置
CN110807110B (zh) 结合局部和全局特征的图片搜索方法、装置及电子设备
KR101917369B1 (ko) 컨볼루션 신경망을 이용한 영상 검색 방법 및 그 장치
CN111090763A (zh) 一种图片自动标签方法及装置
CN107533547B (zh) 产品索引编排方法及其***
CN111753642B (zh) 一种确定关键帧的方法及装置
CN111666907A (zh) 一种视频中对象信息的识别方法、装置及服务器
CN113971821A (zh) 驾驶员信息确定方法、装置、终端设备及存储介质
CN112926601A (zh) 基于深度学习的图像识别方法、装置、设备及存储介质
CN110083731B (zh) 图像检索方法、装置、计算机设备及存储介质
Devareddi et al. Review on content-based image retrieval models for efficient feature extraction for data analysis
CN112989098B (zh) 一种图像类侵权实体自动化检索方法、装置和电子设备
JP6314071B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7133085B2 (ja) データベース更新方法及び装置、電子機器、並びにコンピュータ記憶媒体
CN106557523B (zh) 代表性图像选择方法和设备以及对象图像检索方法和设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200925