【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频拼接，尤其涉及一种监控视频的拼接方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着视频监控系统在公共安全、交通管理和智慧城市等领域的广泛应用，对高质量、大范围的视频监控提出了更高要求。传统的单一摄像头难以满足大场景监控需求，多摄像头协同工作成为必然趋势。然而，多摄像头系统面临着视频拼接、目标跟踪和实时处理等一系列技术挑战。
2、现有的视频拼接方法往往忽视了动态目标的连续性，导致拼接结果出现目标断裂、重复或丢失等问题。此外，大规模视频监控系统产生的海量数据对实时处理能力提出了严峻考验，传统的集中式计算架构难以满足低延迟、高吞吐量的需求。同时，复杂场景下的目标检测和跟踪仍然面临诸多困难，如遮挡、光照变化、姿态多样性等因素影响了算法的稳定性和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种监控视频的拼接方法、装置、设备及存储介质，本专利技术有效提升了拼接视频的质量和视觉效果。
2、第一方面，本专利技术提供了一种监控视频的拼接方法，所述监控视频的拼接方法包括：
3、对监控终端采集的监控视频进行视频分帧，得到多个目标视频帧；
4、将所述多个目标视频帧输入改进的yolov5模型进行人形检测，得到人形检测结果；
5、对所述人形检测结果中的人脸区域进行对齐和裁剪，得到标准化人脸图像，并提取人脸特征向量；
6、基于所述人脸特征向量和所述人形检测结果进行运动预测和轨迹外推，得到多目标人形跟踪结果；
7、
8、根据所述全局人形跟踪结果对所述多个目标视频帧进行双流网络处理，计算得到视频拼接参数，并对所述多个目标视频帧进行拼接操作，得到拼接视频。
9、第二方面，本专利技术提供了一种监控视频的拼接装置，所述监控视频的拼接装置包括：
10、分帧模块，用于对监控终端采集的监控视频进行视频分帧，得到多个目标视频帧；
11、检测模块，用于将所述多个目标视频帧输入改进的yolov5模型进行人形检测，得到人形检测结果；
12、提取模块，用于对所述人形检测结果中的人脸区域进行对齐和裁剪，得到标准化人脸图像，并提取人脸特征向量；
13、预测模块，用于基于所述人脸特征向量和所述人形检测结果进行运动预测和轨迹外推，得到多目标人形跟踪结果；
14、跟踪模块，用于将所述多目标人形跟踪结果输入分布式计算框架进行任务分配和跨节点特征匹配，得到全局人形跟踪结果；
15、计算模块，用于根据所述全局人形跟踪结果对所述多个目标视频帧进行双流网络处理，计算得到视频拼接参数，并对所述多个目标视频帧进行拼接操作，得到拼接视频。
16、本专利技术第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的监控视频的拼接方法。
17、本专利技术的第四方面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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的监控视频的拼接方法。
18、本专利技术提供的技术方案中，通过改进的yolov5模型进行人形检测，引入空间注意力和通道注意力机制，提高了复杂场景下的目标检测准确率和鲁棒性。采用se-resnet-50骨干网络和自注意力机制的改进facenet网络提取人脸特征，增强了人脸特征的判别性，有利于后续的目标跟踪和身份识别。利用带有自适应噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器进行运动预测和轨迹外推，提高了多目标跟踪的精度和稳定性，特别是在目标短时遮挡情况下的表现。引入分布式计算框架和动态任务分配机制，实现了大规模视频数据的高效处理，显著提升了系统的实时性能和可扩展性。通过双流网络处理方法，综合考虑了空间语义特征和时间残余噪声信息，提高了视频拼接的精度和连贯性，有效解决了动态目标在拼接过程中的断裂和重复问题。本专利技术有效提升了拼接视频的质量和视觉效果。
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1.一种监控视频的拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述对监控终端采集的监控视频进行视频分帧，得到多个目标视频帧，包括：
3.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述将所述多个目标视频帧输入改进的YOLOv5模型进行人形检测，得到人形检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述对所述人形检测结果中的人脸区域进行对齐和裁剪，得到标准化人脸图像，并提取人脸特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征向量和所述人形检测结果进行运动预测和轨迹外推，得到多目标人形跟踪结果，包括：
6.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述将所述多目标人形跟踪结果输入分布式计算框架进行任务分配和跨节点特征匹配，得到全局人形跟踪结果，包括：
7.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述根据所述全局人形跟踪结果对所述多个目标视频帧进行双流网络处理，计
8.一种监控视频的拼接装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的监控视频的拼接方法，所述监控视频的拼接装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的监控视频的拼接方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的监控视频的拼接方法。
...【技术特征摘要】
1.一种监控视频的拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述对监控终端采集的监控视频进行视频分帧，得到多个目标视频帧，包括：
3.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述将所述多个目标视频帧输入改进的yolov5模型进行人形检测，得到人形检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述对所述人形检测结果中的人脸区域进行对齐和裁剪，得到标准化人脸图像，并提取人脸特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征向量和所述人形检测结果进行运动预测和轨迹外推，得到多目标人形跟踪结果，包括：
6.根据权利要求1所述的监控视频的拼接方法，其特征在于，所述将所述多目标人形跟踪结果输入分布式...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋家磊，宁佐林，
申请(专利权)人：深圳市安柯达视通电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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