像內(nèi)容的底層物理特征進行提取，包括顏色直方圖、圖像紋理、輪廓等，也包括運動軌跡等高層信息。另外，提取到圖像特征后，可以用數(shù)值信息表示。
[0046]S203，將關(guān)鍵幀和圖像特征存儲至關(guān)鍵幀庫中。
[0047]將關(guān)鍵幀和對應(yīng)的圖像特征存儲到關(guān)鍵幀庫中以后，用于后續(xù)視頻查詢步驟。
[0048]參見圖3，視頻摘要處理的過程可以包括以下步驟:
[0049]S301，將監(jiān)控視頻信息進行濃縮，得出視頻摘要和運動特征序列。
[0050]其中，將監(jiān)控視頻信息進行濃縮，可以包括背景檢測、運動目標提取和視頻摘要合成等步驟。通過上述濃縮步驟得到視頻摘要和對應(yīng)的運動特征序列。
[0051 ] S302，將視頻摘要和運動特征序列存儲至視頻摘要庫中。
[0052]將視頻摘要和對應(yīng)的運動特征序列存儲到視頻摘要庫中以后，用于后續(xù)視頻查詢步驟。
[0053]進一步的，在對監(jiān)控視頻信息同時進行兩種以上的預(yù)設(shè)處理步驟之前，步驟SlOl還可以包括:對監(jiān)控視頻信息進行鏡頭邊界檢測，將監(jiān)控視頻信息進行分割。對監(jiān)控視頻信息進行鏡頭邊界檢測，將監(jiān)控視頻信息進行分割以后，同時采用關(guān)鍵幀處理和視頻摘要處理對監(jiān)控視頻信息進行處理，并將處理后的特征信息存儲至對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。此處，特征信息可以包括關(guān)鍵幀和對應(yīng)的圖像特征，或視頻摘要和對應(yīng)的運動特征序列。將關(guān)鍵幀和對應(yīng)的圖像特征存儲至關(guān)鍵幀庫中。將視頻摘要和對應(yīng)的運動特征序列存儲至視頻摘要庫中。
[0054]S102，接收輸入的檢索條件信息，在數(shù)據(jù)庫中檢索符合檢索條件信息的特征信息，并根據(jù)檢索出的特征信息從監(jiān)控視頻信息中得出一個以上的候選檢索目標。
[0055]其中，特征信息的條數(shù)為一個以上，每條特征信息對應(yīng)一個候選檢索目標。參見圖4，一個實施例中，步驟S102可以包括以下具體過程:
[0056]S401，同時從關(guān)鍵幀庫和視頻摘要庫中按照檢索條件信息進行特征匹配檢索。
[0057]其中，檢索條件信息可以為文本、圖像或視頻等形式。具體的，可以根據(jù)文本描述的關(guān)鍵字或者文本標題進行特征匹配檢索。也可以根據(jù)圖像中的人、物、顏色或運動方向等特征進行特征匹配檢索。當然，還可以根據(jù)視頻內(nèi)的運動軌跡等信息進行特征匹配檢索。另夕卜，還可以根據(jù)文本、圖像和視頻任意兩種以上的形式進行特征匹配檢索，對此不做限制。
[0058]優(yōu)選的，本實施例中，可以根據(jù)相似度度量方法進行特征匹配檢索。具體的，可以計算圖像特征在多維空間內(nèi)的距離，用距離來表示圖像的匹配程度。從而根據(jù)圖像特征之間的距離關(guān)系進行特征匹配檢索。另外，圖像特征匹配還有相關(guān)計算、關(guān)聯(lián)系數(shù)計算等方法。例如，檢索條件信息為視頻形式時，可以采用距離或相關(guān)計算的方法，尋找相似的運動序列實現(xiàn)以視頻搜索視頻的目的。
[0059]根據(jù)本步驟中的具體方法，同時在關(guān)鍵幀庫和視頻摘要庫中進行特征匹配檢索。
[0060]S402，若先從關(guān)鍵幀庫中匹配成功，則根據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵幀定位出候選檢索目標在監(jiān)控視頻信息中的位置。
[0061]其中，若首先從關(guān)鍵幀庫中匹配成功，則根據(jù)匹配成功的關(guān)鍵幀定位出候選檢索目標在監(jiān)控視頻信息中的位置，從而獲取到候選檢索目標。具體的，可以根據(jù)匹配成功的關(guān)鍵幀與監(jiān)控視頻信息的對應(yīng)關(guān)系，得出候選檢索目標在監(jiān)控視頻信息中的位置。
[0062]S403，若先從視頻摘要庫中匹配成功，則根據(jù)對應(yīng)的視頻摘要定位出候選檢索目標在監(jiān)控視頻信息中的位置。
[0063]其中，若首先從視頻摘要庫中匹配成功，則根據(jù)匹配成功的視頻摘要定位出候選檢索目標在監(jiān)控視頻中的位置，從而獲取到候選檢索目標。具體的，可以根據(jù)匹配成功的視頻摘要與監(jiān)控視頻信息的對應(yīng)關(guān)系，得出候選檢索目標在監(jiān)控視頻信息中的位置。
[0064]進一步的，在步驟S201之后，基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索方法還可以包括將各個候選檢索目標按照符合度的大小進行排序并輸出。具體的，特征匹配完成后，將滿足一定符合度范圍的一組候選結(jié)果按符合度大小排列后返回給用戶。對系統(tǒng)返回的結(jié)果用戶可通過瀏覽來挑選，選擇滿意的結(jié)果，或從候選結(jié)果中選擇一個示例重新查詢。
[0065]上述基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索方法，基于Hadoop平臺對監(jiān)控視頻信息進行預(yù)處理，并將得出的特征信息存儲在對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中；在各種數(shù)據(jù)庫中同時檢索符合檢索條件信息的特征信息，并根據(jù)檢索出的特征信息從監(jiān)控視頻信息中得出候選檢索目標，能夠有效的提高監(jiān)控視頻檢索效率，增快監(jiān)控視頻檢索速度。
[0066]基于統(tǒng)一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提出一種基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以通過上述方法實現(xiàn)，故重復(fù)之處不再贅述。參見圖5，一個實施例中，基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)可以包括監(jiān)控視頻處理模塊100、目標檢索模塊200和數(shù)據(jù)庫300。
[0067]具體的，監(jiān)控視頻處理模塊100，被配置以基于Hadoop平臺，對監(jiān)控視頻信息同時進行兩種以上的預(yù)設(shè)處理，并將經(jīng)過處理得出的特征信息存儲在數(shù)據(jù)庫300中。數(shù)據(jù)庫300分為兩種以上，每種數(shù)據(jù)庫300被配置以存儲一種特征信息。
[0068]目標檢索模塊200，被配置以接收輸入的檢索條件信息，在各種數(shù)據(jù)庫300中同時檢索符合檢索條件信息的特征信息，并根據(jù)檢索出的特征信息從監(jiān)控視頻信息中得出一個以上的候選檢索目標。其中，特征信息的條數(shù)為一個以上，每條特征信息對應(yīng)一個候選檢索目標。檢索條件信息可以為文本、圖像或視頻等形式。具體的，可以根據(jù)文本描述的關(guān)鍵字或者文本標題進行特征匹配檢索。也可以根據(jù)圖像中的人、物、顏色或運動方向等特征進行特征匹配檢索。當然，還可以根據(jù)視頻內(nèi)的運動軌跡等信息進行特征匹配檢索。另外，還可以根據(jù)文本、圖像和視頻任意兩種以上的形式進行特征匹配檢索，對此不做限制。
[0069]本實施例中，可以根據(jù)相似度度量方法進行特征匹配檢索。具體的，可以計算圖像特征在多維空間內(nèi)的距離，用距離來表示圖像的匹配程度。從而根據(jù)圖像特征之間的距離關(guān)系進行特征匹配檢索。另外，圖像特征匹配還有相關(guān)計算、關(guān)聯(lián)系數(shù)計算等方法。例如，檢索條件信息為視頻形式時，可以采用距離或相關(guān)計算的方法，尋找相似的運動序列實現(xiàn)以視頻搜索視頻的目的。
[0070]參見圖6，一個實施例中，監(jiān)控視頻處理模塊100包括關(guān)鍵幀處理單元110和視頻摘要處理單元120。數(shù)據(jù)庫300可以包括關(guān)鍵幀庫和視頻摘要庫。
[0071]關(guān)鍵幀處理單元110，被配置以從監(jiān)控視頻信息中提取反映視頻主要事件的關(guān)鍵幀，并對關(guān)鍵幀進行圖像特征提取，以及將關(guān)鍵幀和圖像特征存儲至關(guān)鍵幀庫中。其中，圖像特征可以包括顏色、紋理和輪廓中的至少一種。
[0072]視頻摘要處理單元120，被配置以將監(jiān)控視頻信息進行濃縮，得出視頻摘要和運動特征序列，并將視頻摘要和運動特征序列存儲至視頻摘要庫中。
[0073]進一步的，監(jiān)控視頻處理模塊100還包括鏡頭邊界檢測單元130。鏡頭邊界檢測單元130，被配置以對監(jiān)控視頻信息進行鏡頭邊界檢測，將監(jiān)控視頻信息進行分割。
[0074]優(yōu)選的，參見圖5，基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)還可以包括檢索目標排序輸出模塊400。檢索目標排序輸出模塊400，被配置以將各個候選檢索目標按照符合度的大小進行排序并輸出。
[0075]以下通過一個具體實例對基于Hadoop平臺的監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)進行進一步說明。
[0076]Apache Hadoop社區(qū)生態(tài)環(huán)境是能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行分布式處理的開源軟件框架，具有靈活、高效、可靠、可伸縮等優(yōu)勢，因此可全面擁抱Hadoop，結(jié)合視頻監(jiān)控應(yīng)用需求，構(gòu)建基于Hadoop平臺的鐵路監(jiān)控視頻檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)按功能可以分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、并行計算層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。
[0077]具體的，數(shù)據(jù)采集層使用ApacheFlume進行日志歸集和文件傳輸，使用ETL(Extract-Transform-Load，抽取-轉(zhuǎn)換-加載)工具Sqoop將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中視頻信息導(dǎo)入HBase。數(shù)據(jù)存儲層使用HDFS(Hadoop Distributed File