(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210227787.X (22)申请日 2022.03.08 (71)申请人 南京凌华 微电子科技有限公司 地址 211800 江苏省南京市浦口区丹桂 路 22号-23 (72)发明人 李娜　侯礼春　 (74)专利代理 机构 北京知呱 呱知识产权代理有 限公司 1 1577 专利代理师 胡乐 (51)Int.Cl. G06F 16/732(2019.01) G06F 16/738(2019.01) G06F 16/783(2019.01) G06F 16/71(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/62(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 基于Hadoop的监控视频存储检索方法及系 统 (57)摘要 本申请公开了一种基于Hadoop的监控视频 存储检索方法及系统。 首先获取原始监控视频数 据， 对原始监控视频数据进行视频摘要提取得到 用于表征原始监控视频数据主要内容的视频摘 要数据； 然后对视频摘要数据进行图像提取识别 得到目标图像； 并提取目标图像中的图像特征以 建立特征索引库； 最后获取用户提交的待检索图 片并对待检索图片进行特征提取得到待检索图 像特征， 将待检索图像特征在特征索引库进行匹 配， 对匹配得到的相似度进行排序， 返回检索到 的目标图像和对应的原始监控视频数据。 可以看 出， 本申请解决现有技术来克服 当前视频检索技 术效率低的问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114579800 A 2022.06.03 CN 114579800 A 1.一种基于 Hadoop的监控视频存 储检索方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取原始监控视频数据， 对所述原始监控视频数据进行视频摘要提取得到用于表征所 述原始监控视频数据主要内容的视频摘要数据， 其中， 所述视频摘要数据至少包括视频数 据和关键帧数据； 对所述视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像； 并提取所述目标图像中的图像特征以建立特征索引库， 其中， 所述图像特征至少包括 颜色特征、 纹理特征以及形状特 征； 获取用户提交的待检索图片并对所述待检索图片进行特征提取得到待检索图像特征， 将所述待检索图像特征在所述特征索引库进行匹配， 对匹配得到的相似度进行排序， 返回 检索到的目标图像和对应的原 始监控视频 数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述视频摘要数据进行图像提取识 别得到目标图像， 包括： 对所述视频摘要数据中的行人和车辆进行图像提取得到行人图像和车辆图像， 并将所 述行人图像进行人脸识别得到人脸图像， 将所述车辆图像进行车牌识别得到车牌图像， 并 将所述人脸图像和车辆图像作为目标图像。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述原始监控视频数据进行视频摘要提 取得到用于表征 所述原始监控视频 数据主要内容的视频摘要数据， 包括： 通过混合高斯模型法， 基于像素样本统计信息来实现的背景， 具体包括利用 在一段时 间内对大量样本值的概率密度等统计信息来表示背景， 然后使用通过 统计差分方法进 行目 标像素判断， 如果所匹配的模式符合背 景的预设要求， 即判断该像素属于背景， 否则属于前 景。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述视频摘要数据进行图像提取识别得 到目标图像， 包括： 采用方向梯度直方图的特 征提取方法来检测输入图像得到目标样本图像； 利用所述目标样本图像通过支持向量机的机器学习方法对目标分类 器进行训练； 通过训练完成的目标分类 器对视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 采用方向梯度直方图的特征提取方法来检 测输入图像得到目标样本图像， 包括： 将输入的图像灰度化； 采用Gamma校正法对输入的图像进行颜色空间的归一化； 计算图 像每一个像素 的大小以及方向的梯度； 将图像分成小的细胞单元， 将梯度 投影到细胞单元 的梯度方向， 作为细胞的HOG特征描述子； 将若干个细胞组成一个块单元， 一个块单元内全 部细胞的特征描述子串联起来便得到该块单元的HOG特征向量； 最后将图像内的全部块单 元的HOG特征描述向量串联起 来即得到该图像的HO G特征。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 利用所述目标样本图像通过支持向量机的 机器学习方法对图像提取识别模型进 行训练， 通过训练完成的目标分类器对视频摘要 数据 进行图像提取识别得到目标图像， 包括： 用针对需要训练的目标样本图像的种类， 进行正负样本集HOG特征的基于SVM的目标分 类器， 然后对待检测的目标样本图像进行HOG的特征提取后与已经训练后完成的目标分类 器进行判别， 若结果 为正则判别为同一类型， 否则不 为同一类型。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114579800 A 27.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述待检索图像特征在所述特征索引库 进行匹配， 包括： 基于两幅图像的特征向量， 通过比较它们之间特征空间的距离来得到其相似程度， 具 体包括通过对Minkowsky距离、 二次式距离以及Jeffrey距离进行计算得到所匹配的相似 度。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述提取所述目标图像中的图像特征以建 立特征索引库， 还 包括： 对目标图像进行基于MapReduce的分布式特征提取， 然后将特征存储到HBase数据库 中。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述待检索图像特征在所述特征索引库 进行匹配， 包括： 对所述待检索图像进行 特征提取然后采用MapReduce的分布式匹配。 10.一种基于 Hadoop的监控视频存 储检索系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 获取模块， 用于获取原始监控视频数据， 对所述原始监控视频数据进行视频摘要提取 得到用于表征所述原始监控视频数据主要内容的视频摘要数据， 其中， 所述视频摘要数据 至少包括视频 数据和关键帧数据； 提取模块， 用于对所述视频摘要数据进行图像提取识别得到目标图像； 数据库建立模块， 用于提取所述目标图像中的图像特征以建立特征索引库， 其中， 所述 图像特征至少包括颜色特 征、 纹理特征以及形状特 征； 匹配检索模块， 用于获取用户提交的待检索图片并对所述待检索图片进行特征提取得 到待检索图像特征， 将所述待检索图像特征在所述特征索引库进行匹配， 对匹配得到的相 似度进行排序， 返回检索到的目标图像和对应的原 始监控视频 数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114579800 A 3