申请/专利权人：广东启正电子科技有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117556082B

主分类号：G06F16/71

分类号：G06F16/71;G06V10/82;G06V20/40;G06V40/16;G06F16/75;H04N19/70;H04L1/00;H04N7/18;H04N19/172;H04N19/34;H04N19/42

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法及系统，包括以下步骤：基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，所述关键信息帧具体为带有人脸特征的视频帧，所述非关键信息帧包括背景场景、无人脸特征画面，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；本发明中，通过采用自适应流重构算法，结合卷积神经网络，提高了视频流编码策略的灵活性，利用逆向视频流重构技术，优化了视频数据的存储结构，还引入了自优化的循环冗余校验存储机制，提高了数据完整性，自适应分层视频数据编码能够根据网络带宽和存储容量变化动态调整编码质量。

主权项：1.基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法，其特征在于，包括以下步骤：基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，所述关键信息帧具体为带有人脸特征的视频帧，所述非关键信息帧包括背景场景、无人脸特征画面，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流；基于所述优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据；基于所述逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，生成具有优化CRC参数的视频数据；基于所述具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据；基于所述分层编码的视频数据，采用Elasticsearch的增量索引机制，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据；基于所述带有增量式索引的视频数据，采用基于内容和上下文规则的存储优化算法，根据视频元数据进行智能存储决策，视频元数据包括时间戳、地理位置、场景标签，生成最终的优化存储视频数据；所述初步处理后的视频流和帧分类信息具体为每帧视频的信息密度和关键内容标记信息，所述优化编码的视频流具体为经过动态编码调整的视频帧序列，所述逆向重构的视频数据具体指按内容重要性重新排序和存储的视频数据，所述具有优化CRC参数的视频数据具体为经过CRC参数优化，处理冗余后的视频数据，所述分层编码的视频数据具体指根据多网络和存储条件分层编码的视频数据，所述带有增量式索引的视频数据具体为附加了逐步构建的数据索引的视频数据，所述最终的优化存储视频数据具体为根据视频元数据进行智能存储分配的视频数据；基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息的步骤具体为：基于接收的远程视频流，采用帧间差分法进行逐帧提取，生成逐帧提取的视频数据；基于所述逐帧提取的视频数据，采用基于VGG-16的特征提取网络进行帧特征分析，生成帧特征分析数据；基于所述帧特征分析数据，采用支持向量机分类器，区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流的步骤具体为：基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用关键帧提取算法选定所述关键信息帧，生成关键帧数据；基于所述关键帧数据，采用H.265编码技术对所述关键信息帧进行编码，生成编码后的关键帧数据；基于所述编码后的关键帧数据，采用帧数据融合方法，将所述关键信息帧的数据与所述非关键信息帧的数据结合，再采用双向预测编码技术，生成优化编码的视频流；基于所述优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据的步骤具体为：基于所述优化编码的视频流，采用反向索引技术，进行视频数据结构分析和处理，生成逆向索引准备数据；基于所述逆向索引准备数据，采用数据分块与重排序技术，进行视频数据重组，生成视频数据重组阶段性结果；基于所述视频数据重组阶段性结果，采用自适应流重构算法，根据视频数据的内容和结构进行智能重组，生成逆向重构的视频数据。

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权利要求：

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