基于虚拟检测线的交通视频关键帧提取

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1、万方数据第30卷第2期2010年4月苏州大学学报(工科版)JOURNALOFSUZHOUUNIVERSITY(ENGINEERINGSCIENCEEDITION)VoL30No．2Apr．2010文章编号：1673—047X(2010)一02—0001—05基于虚拟检测线的交通视频关键帧提取夏洁1，吴健1”，陈建明1，一，崔志明1’2(1．苏州大学智能信息处理及应用研究所，江苏苏州215006；2．江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心，江苏苏州215104)摘要：关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础，关键帧的提取

2、一方面减少了视频索引的数据量，同时也为检索视频提供了一个组织框架。在归纳分析典型的视频关键帧提取技术的基础上，针对交通视频的独特性提出了一种基于虚拟检测线的关键帧提取方法，并在此过程中提出改进的基于双差分法的背景建模以及基于检测线变化的局部背景更新。实验结果证明，该方法能够依据交通视频内容的复杂程度有效地提取出最具代表性的关键帧，具有较高的提取效率和鲁棒性。关键词：关键帧提取；交通视频；运动检测；虚拟检测线；视频检索中图分类号：TP311文献标识码：A0引言随着计算机和网络技术的飞速发展，多媒体数据库中的视频数据El益剧增。由

3、于视频数据信息量庞大，传统的手工标注的检索方法不再适用，使基于内容的视频数据库检索的需求越发迫切。关键帧⋯(KeyFrame)也称为代表帧，是用于描述一个视频的主要内容的关键图像帧。关键帧的选取，一方面必须尽可能准确完整地反映镜头的主要内容；另一方面数据量应尽可能的小，计算不宜太复杂。在关键帧提取之后，可以通过对关键帧提取各种静态特征形成视频的特征数据库。因此，关键帧选取技术在基于内容的视频检索中占据着核心地位，并在一定程度上影响着视频检索效果的好坏。1几种典型的关键帧提取技术关键帧的使用减少了视频索引的数据量，同时也为视频查

4、询和检索提供了一个组织框架。正是由于关键帧的提取在基于内容分析、检索以及查询中具有如此重要的地位，近年来受到了研究者的广泛关注，也取得了一定的研究成果。典型的关键帧的提取方法有以下几类。方法l：基于镜头边界的方法。当视频被划分为镜头后，直接将每个镜头的第一帧和最后一帧作为该镜头的关键帧。这种方法设计简单，运算量小，同时每个镜头的关键帧数量固定，便于检索，但是所提取的关键帧往往不能很好地反映镜头内容的复杂度，代表性不强。方法2：基于图像内容分析的方法【2J。该方法基于视频每帧的颜色、纹理等视觉信息的改变来提取关键帧。Zhang∞

5、1等人依据帧间的显著变化来选择关键帧，首先把镜头的第一帧作为关键帧，然后计算前一个关键帧与剩余帧之差，如果差值大于某一阈收稿日期：2009—06一ll作者简介：夏洁(1986一)，女，硕士研究生，主要研究方向为视频图像处理与模式识别。基金项目：国家自然科学基金资助项目(编号60970015)；2008年江苏省重大科技支撑与自主创新项目(编号BE2008044)；2009年江苏省省级现代服务业(软件产业)发展专项引导资金项目(编号[2009]332—64)；苏州市应用基础研究(工业)项目(编号SYJG0927)；苏州大学科研预研

6、基金。万方数据2苏州大学学报(工科版)第30卷值，则再选取一个关键帧。此方法可以根据镜头内容的变化程度选择相应数目的关键帧。但是选取的帧不一定具有代表意义，尤其当视频中存在快速运动的物体或者有镜头运动时，容易选取过多的关键帧。方法3：基于运动分析的方法。该方法通过光流分析来计算镜头中的运动量，分为基于全局运动的方法和基于局部运动的方法M。，这类方法的思想是，当摄像机或目标运动物体在一个位置上停留时，说明该帧本身的重要性，从而应该选取为关键帧。这种基于运动分析的方法可以根据镜头的运动内容选择相应数目的关键帧。但是，这种方法计算量

7、很大，实时性差，而且基于光流算法的局部最小值也不一定准确。方法4：基于聚类的方法。基于聚类的方法哺3首先要根据一种或多种特征确定一个初始类心，然后计算当前帧的特征值，根据与前一个类心的距离来判断是归为该类还是作为一个新的类，确定新的类心。最后将镜头中的帧聚类分析后，取各类中离类心最近的帧作为关键帧。上述的四类方法可归结为对视频帧图像整体信息进行分析，根据视频帧图像整体信息的变化来选定关键帧，通常应用于普通视频的关键帧提取中，并能达到较好的效果。2系统框架交通监控视频有很多区别于一般视频的特点。传统的基于内容的视频检索系统mJ，

8、通常需要经过三个阶段：镜头分割、关键帧提取、特征提取。镜头分割又称场景转换检测，是在时域上将视频序列按照一定的标准分割为多个镜头。而交通视频通常是由一个摄像机对某一个固定交通场景拍摄的一段完整的镜头，几乎不存在场景的变换，因此大多数情况下可以省略镜头分割步骤。同时又由于交通视