视频采集方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及图像处理，特别是涉及一种视频采集方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、传统的方法中，根据目标对象的位置进行拍摄的过程，属于目标跟踪技术，其可基于光流法、基于模板匹配的方法、基于特征点的方法、基于相关滤波技术的方法、基于深度学习的方法等实现。

2、然而，在处理目标被其他人物或物体遮挡、或快速运动出画面等情况时，容易导致跟踪丢失。现有技术的主要缺陷是缺乏有效的恢复机制。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种视频采集方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够在目标对象丢失的情况下，确定并进行重识别对象的视频画面采集。

2、第一方面，本申请提供了一种视频采集方法。所述方法包括：

3、在采集视频画面的过程中，当采集到不存在目标对象的对象丢失画面时，调低设备变焦系数，得到调低后变焦系数；

4、基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集。

5、在其中一个实施例中，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括

6、在所述对象丢失画面的前向视频画面中，获取所述目标对象的位置信息；

7、根据所述目标对象的位置信息，进行设备采集方向调整，得到调整后采集方向；

8、基于所述调低后变焦系数和所述调整后采集方向，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集。

9、在其中一个实施例中，所述根据所述目标对象的位置信息，进行设备采集方向调整，包括：

10、若所述目标对象位于所述前向视频画面的左部边缘位置，则基于所述左部边缘位置进行设备采集方向调整；

11、若所述目标对象位于所述前向视频画面的右部边缘位置，则基于所述右部边缘位置进行设备采集方向调整。

12、在其中一个实施例中，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括：

13、在所述对象丢失画面在拍摄时的变焦系数与预设变焦系数之间的取值范围内，逐步调低所述设备变焦系数，得到逐步调低的设备变焦系数；

14、其中，所述逐步调低的设备变焦系数，是所述调低后变焦系数。

15、在其中一个实施例中，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括：

16、根据所述调低后变焦系数，调大真实视频画面的裁剪范围，得到调大后裁剪范围；所述真实视频画面是通过镜头采集到的视频画面；和/或，调低所述真实视频画面的画面放大参数，得到调低后画面放大参数；

17、根据所述调大后裁剪范围和/或所述调低后画面放大参数，从所述真实视频画面中，截取待识别视频画面；

18、根据所述待识别视频画面识别出所述目标对象匹配的重识别对象，对所述重识别对象进行视频画面采集。

19、在其中一个实施例中，所述对所述重识别对象进行视频画面采集之前，所述方法还包括：

20、控制所述调低后变焦系数逐步调高，得到调高后变焦系数；

21、若所述调高后变焦系数属于镜头切换区间，则进行镜头切换，并继续对所述调高后变焦系数进行调高，直至得到所述对象丢失画面在拍摄时的变焦系数后，对所述重识别对象进行图像采集。

22、在其中一个实施例中，所述镜头切换区间包括：第一切换焦段与第二切换焦段中的至少一个区间；所述第一切换焦段，是超广角镜头与广角镜头在切换过程中的变焦系数区间；所述第二切换焦段，是广角镜头与长焦镜头在切换过程中的变焦系数区间。

23、在其中一个实施例中，所述采集视频画面，包括：

24、在包含目标对象的当前视频画面中，确定所述目标对象的关键部位规格；

25、根据所述关键部位规格与预设期望规格之间的偏差值，调整当前视频画面在拍摄时的变焦系数，得到下一变焦系数；

26、通过所述下一变焦系数，对所述目标对象进行视频画面采集。

27、在其中一个实施例中，所述采集到不存在所述目标对象的对象丢失画面，包括：

28、获取所述目标对象的基准特征；

29、在采集到的视频画面中，进行候选对象的特征提取，得到候选对象特征；

30、确定所述候选对象特征与所述基准特征之间的相似度；

31、在各所述视频画面中，确定满足对象丢失条件的所述相似度对应的对象丢失画面。

32、在其中一个实施例中，所述采集到不存在所述目标对象的对象丢失画面，包括：

33、在当前时间段拍摄的多帧视频画面中，对不存在所述目标对象的连续帧待定丢失画面进行数量统计，得到连续画面丢失数；

34、若所述连续画面丢失数满足对象丢失条件，则所述当前时间段拍摄的多帧视频画面中，存在对象丢失画面。

35、在其中一个实施例中，所述在所述对象丢失画面的前向视频画面中，获取所述目标对象的位置信息，包括：

36、在当前时间段采集到的视频画面中，确定包含所述目标对象的前向视频画面；

37、在所述前向视频画面中，识别所述目标对象所在的画面边缘区域。

38、第二方面，本申请还提供了一种视频采集装置。所述装置包括：

39、参数调整模块，用于在采集视频画面的过程中，当采集到不存在目标对象的对象丢失画面时，调低设备变焦系数，得到调低后变焦系数；

40、画面重采集模块，用于基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集。

41、第三方面，本申请还提供了一种手持云台，包括电机和处理器，所述电机用于控制云台按照所述调整后采集方向转动，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例中视频采集的步骤。

42、第四方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例中视频采集的步骤。

43、第五方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中视频采集的步骤。

44、第六方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中视频采集的步骤。

45、上述视频采集方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，在采集视频画面的过程中，当采集到不存在目标对象的对象丢失画面时，调低设备变焦系数，得到调低后变焦系数，可扩大视野范围，提高重识别对象被检测到的概率；因而，基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集。以重识别对象这一重新识别的目标对象，代替原有的目标对象，进行视频画面采集，实现恢复拍摄，保障视频画面的稳定性。

技术特征：

1.一种视频采集方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的位置信息，进行设备采集方向调整，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述重识别对象进行视频画面采集之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述镜头切换区间包括：第一切换焦段与第二切换焦段中的至少一个区间；所述第一切换焦段，是超广角镜头与广角镜头在切换过程中的变焦系数区间；所述第二切换焦段，是广角镜头与长焦镜头在切换过程中的变焦系数区间。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集视频画面，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集到不存在所述目标对象的对象丢失画面，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集到不存在所述目标对象的对象丢失画面，包括：

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述对象丢失画面的前向视频画面中，获取所述目标对象的位置信息，包括：

12.一种视频采集装置，其特征在于，所述装置包括：

13.一种手持云台，其特征在于，包括电机和处理器，所述电机用于控制云台按照所述调整后采集方向转动，所述处理器用于实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种视频采集方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：在采集视频画面的过程中，当采集到不存在目标对象的对象丢失画面时，调低设备变焦系数，得到调低后变焦系数；基于所述调低后变焦系数，对所述目标对象匹配的重识别对象进行视频画面采集。能够在目标对象丢失的情况下，确定并进行重识别对象的视频画面采集，保障视频采集的稳定性。技术研发人员：张伟俊,刘靖康,刘肖玉琦,蒋宪宏受保护的技术使用者：影石创新科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/18