CN115022650A - 一种行车记录仪的视频处理方法及行车记录仪 - Google Patents

Abstract

一种行车记录仪的视频处理方法及行车记录仪，用以在行车记录仪存储空间有限的情况下保存更多时长，并且关键信息完整的视频数据。所述方法包括：获取第一时间段内的原始视频数据；通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

Description

一种行车记录仪的视频处理方法及行车记录仪

技术领域

本申请涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种行车记录仪的视频处理方法及行车记录仪。

背景技术

行车记录仪用于记录汽车行驶过程中的视频数据，包括视频图像和声音。交通事故发生后，车主可以通过回放视频图像和声音还原现场真实场景，作为交通事故责任判定的重要证据。因此，行车记录仪需要存储大量视频数据，以便能够调取较长时间以前的视频图像和声音。

目前，现有的行车记录仪由于本地存储器的存储空间有限，为了可以记录更多时长的视频数据，通常会对原始视频数据进行压缩，但是压缩后的视频数据可能会出现丢失关键信息的问题。

因此，目前亟需一种方案，用以在行车记录仪存储空间有限的情况下保存更多时长，并且关键信息完整的视频数据。

发明内容

本申请提供一种行车记录仪的视频处理方法及行车记录仪，用以在行车记录仪存储空间有限的情况下保存更多时长，并且关键信息完整的视频数据。

第一方面，本申请实施例提供一种行车记录仪的视频处理方法，该方法具体可以由行车记录仪执行。该方法包括：获取第一时间段内的原始视频数据；通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

上述技术方案中，通过语音识别技术动态识别是否触发特定场景，来判断需要保存的视频数据的形式。在触发特定场景时，由于原始视频数据画面更清晰、完整，保存原始视频数据，可以为事故判定提供有效证据；在未触发特定场景时，由于压缩视频数据占用内存空间更小，保存压缩视频数据，可以使行车记录仪本地保存更多时长的视频数据。并且在压缩视频数据时，只降低非感兴趣区域的分辨率，感兴趣区域的分辨率保持不变，因此，压缩视频数据也不会丢失车辆行驶过程中的关键信息。

可选的，所述通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据，包括：针对所述原始视频数据中的每帧画面，识别所述画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域中包括行车记录的关键信息；保持所述感兴趣区域的分辨率不变，降低所述非感兴趣区域的分辨率；将所述感兴趣区域和所述非感兴趣区域的画面进行拼接，得到所述压缩视频数据。

上述技术方案中，在压缩视频数据时，只降低非感兴趣区域的分辨率，感兴趣区域的分辨率保持不变，因此，将感兴趣区域和非感兴趣区域的画面进行拼接后，得到的压缩视频数据也不会丢失车辆行驶过程中的关键信息。

可选的，所述降低所述非感兴趣区域的分辨率，包括：通过线性插值法，降低所述非感兴趣区域的分辨率。

上述技术方案中，通过线性插值法，降低非感兴趣区域的分辨率，算法简单，图像处理花费时间较短。

可选的，所述通过语音识别技术确定所述语音数据触发特定场景，包括：若识别出所述语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定所述语音数据触发特定场景，否则确定未触发所述特定场景；其中，所述触发语音包括预先设定的固定语句、叫喊声，所述事故声音包括碰撞声、摩擦声。

上述技术方案中，将语音识别技术识别到的语音数据，作为判断是否触发特定场景的依据，进而可以根据判断结果自动选择保存原始视频数据还是压缩视频数据。综合考虑了多种触发特定场景的语音数据包括多种，如预先设定的固定语句、叫喊声，括碰撞声、摩擦声，使得触发特定场景的判断更加准确。

可选的，若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据之后，还包括：删除所述第一时间段内的所述压缩视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据之后，还包括：删除所述第一时间段内的所述原始视频数据。

上述技术方案中，若行车记录仪本地同时存储第一时间段内的压缩视频数据和原始视频数据，则存储的视频数据冗余，占用过多的本地存储空间，因此，对于同一时间段只保留一种视频数据形式，可以减少行车记录仪存储空间的浪费，使行车记录仪在本地可以存储更长时间的视频数据。

可选的，所述方法还包括：将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器。

上述技术方案中，由于行车记录仪本地存储空间受限，只能存储有限时长的视频数据。因此，将视频数据上传至存储空间较大的云端服务器，以便用户可以调取很久之前的视频数据，并且视频压缩后再上传，也一定程度上减轻了视频上传压力。

可选的，所述将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器之后，还包括：推送提示信息至用户的移动终端，所述提示信息包括所述特定场景的信息和成功上传至所述云端服务器的所述原始视频数据或所述压缩视频数据的下载地址。

上述技术方案中，推送特定场景信息至用户的移动终端，可以使用户及时获知车辆当前的状态；推送原始视频数据或压缩视频数据的下载地址，方便用户直接通过下载地址观看视频数据或者下载视频数据。

第二方面，本申请实施例提供一种行车记录仪，包括：

获取模块，用于获取第一时间段内的原始视频数据；

视频压缩模块，用于通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；

处理模块，用于若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

可选的，所述视频压缩模块，还用于针对所述原始视频数据中的每帧画面，识别所述画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域中包括行车记录的关键信息；保持所述感兴趣区域的分辨率不变，降低所述非感兴趣区域的分辨率；将所述感兴趣区域和所述非感兴趣区域的画面进行拼接，得到所述压缩视频数据。

可选的，所述视频压缩模块，还用于通过线性插值法，降低所述非感兴趣区域的分辨率。

可选的，所述行车记录仪还包括语音识别模块，用于若识别出所述语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定所述语音数据触发特定场景，否则确定未触发所述特定场景；其中，所述触发语音包括预先设定的固定语句、叫喊声，所述事故声音包括碰撞声、摩擦声。

可选的，若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据之后，所述处理模块，还用于删除所述第一时间段内的所述压缩视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据之后，所述处理模块，还用于删除所述第一时间段内的所述原始视频数据。

可选的，所述处理模块，还用于将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器。

可选的，所述处理模块，还用于推送提示信息至用户的移动终端，所述提示信息包括所述特定场景的信息和成功上传至所述云端服务器的所述原始视频数据或所述压缩视频数据的下载地址。

第三方面，本申请实施例还提供一种计算设备，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序指令执行如第一方面的任一种可能的设计中所述的方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得上述第一方面的任一种可能的设计中所述的方法实现。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例所适用的一种***架构；

图2为本申请实施例提供的一种行车记录仪的视频处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种生成压缩视频数据的方法的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种行车记录仪的视频处理方法的具体流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种行车记录仪的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请的实施例中，多个是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

现有的行车记录仪由于本地存储空间有限，为了记录更多时长的视频数据，通常会对原始视频数据进行压缩处理，具体的视频压缩方式有如下两种。

1、通过删减视频帧数对视频进行压缩。缺点：由于车辆在高速行驶的过程中，事故发送往往在瞬间，删减视频帧数可能会导致记录事故关键信息的帧丢失，导致压缩后的视频记录的事故信息不完整。

2、通过降低画面分辨率对视频进行压缩。缺点：可能会导致压缩后视频清晰度较低，无法分辨事故发生的关键信息，如道路信息，车牌信息等。

基于上述现有技术中存在的问题，本申请提出一种行车记录仪的视频处理方法，用以在行车记录仪存储空间有限的情况下保存更多时长，并且关键信息完整的视频数据。

图1示例性的示出了本申请实施例所适用的一种***架构，该***架构可以包括行车记录仪100、云端服务器200和移动终端300。

其中，行车记录仪100安装在用户的车辆上，用于记录车辆在行驶过程中的视频数据。行车记录仪100可以通过互联网与云端服务器200进行通信。行车记录仪包括摄像头组件和麦克风组件，摄像头组件用于拍摄车辆行驶过程中的视频画面，麦克风组件用于识别和记录车辆内部和车辆外部的声音。

云端服务器200用于存储行车记录仪100上传的视频数据，并且可以发送视频数据的下载地址至移动终端300。

移动终端300为与行车记录仪100绑定的用户的移动终端，可以通过互联网与该云端服务器200进行通信，以便用户通过视频数据的下载地址在云端服务器200上观看或者下载相应的视频数据。

需要说明的是，上述图1所示的结构仅是一种示例，本发明实施例对此不做限定。

图2示例性地示出了本申请实施例提供的一种行车记录仪的视频处理方法，该方法具体可以由行车记录仪执行。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤201、获取第一时间段内的原始视频数据。

本申请实施例中，行车记录仪可以以预设的时间长度为单位，对拍摄到的原始视频数据周期性地进行后续步骤的处理，第一时间段可以是任一个处理周期对应的时间段。例如，行车记录仪可以对每5分钟或每10分钟的视频数据进行一次后续步骤的处理。该第一时间段的长度(即上述预设的时间长度)可以由***默认配置，也可以由用户进行自定义，本申请不作限定。

步骤202、通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据。

其中，感兴趣区域(region of interest，ROI)是指在分析、处理图像时，图像中被重点关注的区域，该感兴趣区域中通常包括行车记录的关键信息，例如车辆行驶的道路信息、道路中的车辆和行人等关键信息。感兴趣区域的典型形状可以为矩形、圆形或其他形状，本申请不作具体限定。非感兴趣区域是指在每帧画面中除了感兴趣区域之外的其它区域。

图3示例性地示出了本申请实施例中生成压缩视频数据的方法，如图3所示，该方法包括以下步骤：

步骤301、针对原始视频数据中的每帧画面，识别画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域。

示例性地，可以通过OpenCV提供的接口实现操作感兴趣区域的提取以及处理。此外，由于感兴趣区域是动态变化的，因此可以在每帧视频画面中用有颜色的线框标注感兴趣区域所在位置。

步骤302、保持感兴趣区域的分辨率不变，降低非感兴趣区域的分辨率。

示例性地，可以通过减少非感兴趣区域的像素点个数，来降低非感兴趣区域的分辨率，这样处理后的非感兴趣区域的体积(image size)会明显减小。具体降低的像素点个数可以根据实际需求进行调整，减少的像素点个数越多，最终生成的画面的体积降低的越多。为方便后续与感兴趣区域进行拼接，再通过线性插值的方式，使非感兴趣区域的长和宽的像素点个数填充至与原始非感兴趣区域的像素点个数一致。其中，填充后的非感兴趣区域中相同的像素值越多，单帧画面的体积越小。

在一种可能的实施方式中，在保证感兴趣区域的画面中的关键信息足够清晰的情况下，也可以适当降低感兴趣区域的分辨率，非感兴趣区域的分辨率降低幅度大于感兴趣区域的分辨率，以达到压缩视频的目的。

步骤303、将感兴趣区域和非感兴趣区域的画面进行拼接，得到压缩视频数据。

示例性地，可以通过opencv提供的接口函数，将保持原分辨率的感兴趣区域和分辨率降低后的非感兴趣区域的画面进行拼接。在进行拼接时，可以将画面裁剪成多个块，这些块中有的块是规则的矩形，对于矩形部分，可以通过粘贴像素点数据，如使用numpy库进行处理；有的块是非矩形的，例如三角形、梯形等，对于非矩形部分，可以通过创建掩膜进行处理，并将非处理部分像素设置为黑色(值为0)，这样感兴趣区域和非感兴趣区域进行逻辑或操作，得到拼接后的画面。拼接后的画面是压缩视频数据中的一帧，多帧拼接后的画面组成了压缩视频数据。

生成的压缩视频数据相较于原始视频数据占用内存空间更小，在车辆正常行驶过程中保存压缩视频数据，可以使行车记录仪本地保存更多时长的视频数据。

步骤203、若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存原始视频数据；若通过语音识别技术确定第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存压缩视频数据。

本申请中，特定场景是指通过语音识别技术识别的到可能会出现交通事故的场景。通过识别特征场景来确定保存哪种类型的视频数据，可以在遇到事故的时候保存高清的视频画面，来清晰地还原现场情况，在正常监控环境下，保存清晰度较低的视频画面，来减小存储空间的占用。进而可以在行车记录仪存储空间有限的情况下保存更多时长，并且关键信息完整的视频数据。

示例性地，可以通过如下方式确定语音数据是否触发特定场景：若通过语音识别技术识别出语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定语音数据触发特定场景，否则确定未触发所述特定场景。

其中，触发语音可以包括预先设定的固定语句，例如，语音内容为“保存”、“保存视频”、“保存当前视频”等语音指令。当行车记录仪的语音识别模块识别到用户发出的语音包括上述固定语句时，则确定触发特定场景。此外，触发语音还可以包括叫喊声，由于车内人员在事故发生时会发出下意识的叫声，因此，可以在行车记录仪中预先存储多种可能的叫喊声，当行车记录仪识别到用户发出的语音音量大于一定分贝，且语音波形与预先存储的叫喊声的波形相似时，则确定触发特定场景。

事故声音可以包括碰撞声、摩擦声等。在行车记录仪中预先存储多种可能的事故发生时的碰撞声、摩擦声，当行车记录仪识别到的声音音量大于一定分贝且声音波形与预先存储的碰撞声、摩擦声相似时，则确定触发特定场景。

当然，除通过语音触发特定场景之外，本申请还可以通过行车记录仪的指定按键，或者通过与行车记录仪绑定的移动终端来控制触发特定场景。

进一步地，当行车记录仪本地存储空间不足时，新增加的视频数据会覆盖掉之前存储的视频数据，为了避免需要查看较长时间以前的视频数据时，发现该视频数据已经被覆盖，本申请将保存的第一时间段内的原始视频数据或压缩视频数据上传至云端服务器，由于云端服务器的存储空间不受限，因此能够保存所有时间段的视频数据，以便用户可以调取任意时间的视频数据。

可选的，在将保存的所述第一时间段内的原始视频数据或压缩视频数据上传至云端服务器之后，还可以推送提示信息至用户的移动终端，提示信息包括特定场景的信息和成功上传至云端服务器的原始视频数据或压缩视频数据的下载地址。

具体地，当触发特定场景时，可以立即发送提示信息至用户的移动终端，以便用户及时获知车辆的当前状态，并通过下载地址观看或者下载原始视频数据。当未触发特定场景时，可以间隔较长时间，例如每5天或者每7天发送一次提示信息，以便用户通过下载地址观看或者下载压缩视频数据。

为了避免同一时间段内存储的视频数据冗余，占用过多的本地存储空间的问题，本申请通过语音识别技术识别特定场景，根据第一时间段内的语音数据是否触发特定场景，来决定保存和上传哪种类型的视频数据。对于同一时间段只保留一种形式的视频数据，可以减少行车记录仪存储空间的浪费，使行车记录仪在本地可以存储更长时间的视频数据，同时又不影响保留下事故发生时的高清画面，以还原事故现场的细节。

若通过语音识别技术确定第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存原始视频数据之后，删除第一时间段内的压缩视频数据；若通过语音识别技术确定第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存压缩视频数据之后，删除第一时间段内的原始视频数据。进一步地，在将第一时间段内的原始视频数据或者压缩视频数据上传至云端服务器之后，删除本地存储的第一时间段的视频数据。

为了更好的理解本申请实施例，图4示例性地示出了一种行车记录仪的视频处理方法的具体流程图，如图4所示，包括以下步骤：

步骤401、获取第一时间段内的原始视频数据。

步骤402、提取感兴趣区域。

针对原始视频数据中的每帧画面，确定画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域。

步骤403、降低非感兴趣区域的分辨率。

步骤404、视频图像拼接。

将降低分辨率后的感兴趣区域和非感兴趣区域的画面进行拼接，得到压缩视频数据。

步骤405、判断是否触发指定场景。

若通过语音识别技术识别出语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定语音数据触发特定场景，执行步骤406；否则，执行步骤409。

步骤406、保存原始视频数据，删除处理后的视频数据。

步骤407、将原始视频数据上传至云端服务器。

步骤408、推送提示信息至用户的移动终端。

步骤409、保存压缩视频数据，删除原始视频数据。

步骤410、将压缩视频数据上传至云端服务器。

步骤411、推送提示信息至用户的移动终端。

申请实施例提供了一种行车记录仪的视频处理方法，通过语音识别技术动态识别是否触发特定场景，来判断需要保存的视频数据的形式。在触发特定场景时，由于原始视频数据画面更清晰、完整，保存原始视频数据，可以为事故判定提供有效证据；在未触发特定场景时，由于压缩视频数据占用内存空间更小，保存压缩视频数据，可以使行车记录仪本地保存更多时长的视频数据。并且在压缩视频数据时，只降低非感兴趣区域的分辨率，感兴趣区域的分辨率保持不变，因此，压缩视频数据也不会丢失车辆行驶过程中的关键信息。

基于相同的技术构思，图5示例性地示出了本申请实施例提供的一种行车记录仪。如图5所示，该行车记录仪500包括：

获取模块501，用于获取第一时间段内的原始视频数据；

视频压缩模块502，用于通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；

处理模块503，用于若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

可选的，所述视频压缩模块502，还用于针对所述原始视频数据中的每帧画面，识别所述画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域中包括行车记录的关键信息；保持所述感兴趣区域的分辨率不变，降低所述非感兴趣区域的分辨率；将所述感兴趣区域和所述非感兴趣区域的画面进行拼接，得到所述压缩视频数据。

可选的，所述视频压缩模块502，还用于通过线性插值法，降低所述非感兴趣区域的分辨率。

可选的，所述行车记录仪还包括语音识别模块504，用于若识别出所述语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定所述语音数据触发特定场景，否则确定未触发所述特定场景；其中，所述触发语音包括预先设定的固定语句、叫喊声，所述事故声音包括碰撞声、摩擦声。

可选的，若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据之后，所述处理模块503，还用于删除所述第一时间段内的所述压缩视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据之后，所述处理模块，还用于删除所述第一时间段内的所述原始视频数据。

可选的，所述处理模块503，还用于将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器。

可选的，所述处理模块503，还用于推送提示信息至用户的移动终端，所述提示信息包括所述特定场景的信息和成功上传至所述云端服务器的所述原始视频数据或所述压缩视频数据的下载地址。

基于相同的技术构思，本申请实施例提供了一种计算设备，如图6所示，包括至少一个处理器601，以及与至少一个处理器连接的存储器602，本申请实施例中不限定处理器601与存储器602之间的具体连接介质，图6中处理器601和存储器602之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

在本申请实施例中，存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，至少一个处理器601通过执行存储器602存储的指令，可以执行上述行车记录仪的视频处理方法。

其中，处理器601是计算设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器602内的指令以及调用存储在存储器602内的数据，从而进行资源设置。可选地，处理器601可包括一个或多个处理单元，处理器601可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器601中。在一些实施例中，处理器601和存储器602可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

处理器601可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器602作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器602可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器602是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器602还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，计算机可执行程序用于使计算机执行上述任一方式所列的行车记录仪的视频处理方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种行车记录仪的视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一时间段内的原始视频数据；

通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；

若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；

若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据，包括：

针对所述原始视频数据中的每帧画面，识别所述画面中的感兴趣区域和非感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域中包括行车记录的关键信息；

保持所述感兴趣区域的分辨率不变，降低所述非感兴趣区域的分辨率；

将所述感兴趣区域和所述非感兴趣区域的画面进行拼接，得到所述压缩视频数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述降低所述非感兴趣区域的分辨率，包括：

通过线性插值法，降低所述非感兴趣区域的分辨率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过语音识别技术确定所述语音数据触发特定场景，包括：

若识别出所述语音数据中包括车内人员的触发语音或车外环境中的事故声音，则确定所述语音数据触发特定场景，否则确定未触发所述特定场景；

其中，所述触发语音包括预先设定的固定语句、叫喊声，所述事故声音包括碰撞声、摩擦声。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据之后，还包括：

删除所述第一时间段内的所述压缩视频数据；

若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据之后，还包括：

删除所述第一时间段内的所述原始视频数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将保存的所述第一时间段内的所述原始视频数据或所述压缩视频数据上传至云端服务器之后，还包括：

推送提示信息至用户的移动终端，所述提示信息包括所述特定场景的信息和成功上传至所述云端服务器的所述原始视频数据或所述压缩视频数据的下载地址。

8.一种行车记录仪，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一时间段内的原始视频数据；

视频压缩模块，用于通过降低所述原始视频数据的每帧画面的非感兴趣区域的分辨率，生成压缩视频数据；

处理模块，用于若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据触发特定场景，则保存所述原始视频数据；若通过语音识别技术确定所述第一时间段内的语音数据未触发特定场景，则保存所述压缩视频数据。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序指令执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得如权利要求1至7中任一项所述的方法实现。

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