申请/专利权人：北京泰策科技有限公司

申请日：2023-07-24

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN116886955B

主分类号：H04N21/234

分类号：H04N21/234;H04N21/44;G06V20/40;G06V10/82;G06F16/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：本发明提供了基于ffmpeg和yolov5的视频分析方法及系统，包括：通过多类型视频摄录设备，获取多类型视频源文件；将多类型视频源文件转换为ffmpeg跨平台处理的视频文件；根据跨平台处理的视频文件，通过多路视频源文件ffmpeg处理进程将跨平台处理的视频文件转换解析为图片集合文件，获取多类型解析图片集合；检测多类型解析图片集合，根据多类型解析图片像素深度对比结果自动选择yolov5网络模型深度，构建自选多深度yolov5网络模型；通过自选多深度yolov5网络模型，实时分析多类型解析图片集合，获取多类型解析网络模型实时分析结果。

主权项：1.基于ffmpeg和yolov5的视频分析方法，其特征在于，包括：S100，通过多类型视频摄录设备，获取多类型视频源文件；将多类型视频源文件转换为ffmpeg跨平台处理的视频文件；S200，根据跨平台处理的视频文件，通过多路视频源文件ffmpeg处理进程将跨平台处理的视频文件转换解析为图片集合文件，获取多类型解析图片集合；S300，检测多类型解析图片集合，根据多类型解析图片像素深度对比结果自动选择yolov5网络模型深度，构建自选多深度yolov5网络模型；S400，通过自选多深度yolov5网络模型，实时分析多类型解析图片集合，获取多类型解析网络模型实时分析结果；S300包括：S301，设置多类型解析图片集合像素检测单元，通过多类型解析图片集合像素检测单元检测多类型解析图片集合中图片像素深度；S302，根据图片像素深度，通过设置像素深度对比标准，将图片像素深度和像素深度对比标准进行对比，获取多类型解析图片像素深度对比结果；S303，根据多类型解析图片像素深度对比结果自动选择yolov5网络模型深度，构建自选多深度yolov5网络模型；通过网络模型可视化工具显示自选多深度yolov5网络模型，监控自选多深度yolov5网络模型；像素深度对比标准包括：第一像素深度对比标准、第二像素深度对比标准及第三像素深度对比标准；多深度yolov5网络模型包括：第一深度yolov5网络模型、第二深度yolov5网络模型、第三深度yolov5网络模型及第四深度yolov5网络模型；根据多类型解析图片像素深度对比结果自动选择yolov5网络模型深度，构建自选多深度yolov5网络模型包括：根据多类型解析图片像素深度对比结果，当多类型解析图片像素深度对比结果低于第一像素深度对比标准时，自动选择第一深度yolov5网络模型；当多类型解析图片像素深度对比结果不低于第一像素深度对比标准并不高于第二像素深度对比标准时，自动选择第二深度yolov5网络模型；当多类型解析图片像素深度对比结果高于第二像素深度对比标准并不高于第三像素深度对比标准之间时，自动选择第三深度yolov5网络模型；当多类型解析图片像素深度对比结果高于第三像素深度对比标准时，自动选择第四深度yolov5网络模型。

全文数据：

权利要求：

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